Algoritmi e strutture dati: pacchetto last-minute

Formulari, i passaggi chiave del metodo per ogni argomento e 6 esercizi, con le soluzioni complete in fondo.

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1Formule e metodi

Teoria dei grafi

Lemma delle strette di mano
Σ deg(v) = 2|E|
Grafi completi
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
Grafo regolare
|E| = n·k/2
Albero e foresta
|E| = n − 1, |E| = n − c
Foglie di un albero
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
Eulero
circuito: tutti i gradi pari; cammino: esattamente 2 gradi dispari
Cicli hamiltoniani in Kn
(n − 1)!/2
Aggiornamento di Dijkstra
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
Cammini di lunghezza L
(Mᴸ)ij

Metodo

  1. Scrivi il grado di ogni vertice; la somma dei gradi è il doppio del numero di lati.
  2. Nelle domande su Eulero, verifica che il grafo sia connesso e conta i vertici di grado dispari.
  3. Per gli alberi, usa n − 1 lati e il lemma delle strette di mano.
  4. Per Dijkstra, tieni una tabella delle distanze provvisorie e a ogni passo fissa il vertice non ancora fissato con la distanza minima.
  5. Per un albero di copertura minimo, ordina i lati per peso e salta ogni lato che chiude un ciclo (Kruskal), oppure fai crescere un solo albero a partire da un vertice iniziale (Prim).

2Esercizi

1.Algoritmi e complessitàMedia

Che cosa significa che un problema ha una sottostruttura ottima?

  1. AIl problema ha esattamente una soluzione ottima, condivisa da ogni sottoproblema
  2. BIl problema si può risolvere in tempo costante
  3. COgni sottoproblema ha la stessa dimensione
  4. DUna soluzione ottima può essere costruita da soluzioni ottime dei suoi sottoproblemi
2.Algoritmi e complessitàDifficile

Il problema dello zaino 0/1 risolto con la programmazione dinamica richiede tempo O(nW). Perché si dice pseudo-polinomiale?

  1. APerché n è sempre piccolo
  2. BPerché l'algoritmo è randomizzato e il suo tempo di esecuzione varia a ogni input
  3. CPerché funziona solo per W = 0
  4. DW è un numero, quindi il tempo è esponenziale nel numero di bit usati per scrivere W
3.Strutture datiMedia

Una rete stradale ha 100,000 incroci, ciascuno collegato a circa altri 4. Quale rappresentazione è la più adatta?

  1. ALista di adiacenza
  2. BUn unico array ordinato di vertici
  3. CUn heap binario di archi
  4. DMatrice di adiacenza
4.Strutture datiDifficile

Nell'ipotesi di hashing uniforme semplice, qual è il tempo atteso di una ricerca in una tabella hash con concatenamento, n chiavi e m bucket?

  1. AO(log n)
  2. BO(m)
  3. CO(n)
  4. DO(1 + α), dove α = n / m
5.Teoria dei grafiMedia

Quanti cicli hamiltoniani diversi H ha il grafo completo K5? I cicli che differiscono solo per il vertice iniziale o per il verso contano come lo stesso.

K5
H =
6.Teoria dei grafiDifficile
31971220136216ABCDEFG

Trova il peso totale W di un albero di copertura minimo del grafo pesato.

|V| = 7|E| = 9
W =

3Soluzioni

1.Algoritmi e complessità

Risposta: D · Una soluzione ottima può essere costruita da soluzioni ottime dei suoi sottoproblemi

Perché è questa la risposta

La sottostruttura ottima è necessaria sia agli algoritmi greedy sia alla programmazione dinamica per produrre risposte corrette.

Risposta

D · Una soluzione ottima può essere costruita da soluzioni ottime dei suoi sottoproblemi
2.Algoritmi e complessità

Risposta: D · W è un numero, quindi il tempo è esponenziale nel numero di bit usati per scrivere W

Perché è questa la risposta

Il tempo di esecuzione è polinomiale nel valore di W ma esponenziale nella sua lunghezza (log W bit); lo zaino 0/1 è NP-completo.

Risposta

D · W è un numero, quindi il tempo è esponenziale nel numero di bit usati per scrivere W
3.Strutture dati

Risposta: A · Lista di adiacenza

Perché è questa la risposta

Una matrice richiederebbe 1010 celle, quasi tutte vuote; una lista di adiacenza memorizza solo le circa 400,000 voci degli archi.

Risposta

A · Lista di adiacenza
4.Strutture dati

Risposta: D · O(1 + α), dove α = n / m

Perché è questa la risposta

Calcolare l'hash costa O(1) e la lunghezza attesa della catena è α, quindi mantenere α limitato tramite il ridimensionamento dà un tempo atteso O(1).

Risposta

D · O(1 + α), dove α = n / m
5.Teoria dei grafi

Risposta: H = 12

Eulero, Hamilton e alberi: un grafo connesso ha un circuito euleriano (ogni lato una volta, di nuovo al punto di partenza) quando ogni vertice ha grado pari, e un cammino euleriano che non è un circuito quando esattamente due vertici hanno grado dispari; il cammino va allora da un vertice dispari all’altro. Un ciclo hamiltoniano visita ogni vertice una volta; Kn ne ha (n − 1)!/2. Un albero con n vertici ha n − 1 lati, e un grafo connesso con m lati mantiene un albero di copertura dopo aver tolto m − n + 1 lati.

Conta

H = (5 − 1)!/2 = 24/2 = 12

Risposta

H = 12
6.Teoria dei grafi

Risposta: W = 56

Cammini minimi e alberi di copertura: l’algoritmo di Dijkstra fissa un vertice per passo: il vertice non fissato con la distanza provvisoria minima. La sua distanza è allora definitiva, e ogni vertice adiacente v riceve d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)). L’algoritmo di Kruskal costruisce un albero di copertura minimo prendendo i lati dal più leggero al più pesante e saltando ogni lato che chiuderebbe un ciclo; l’algoritmo di Prim fa crescere un solo albero da un vertice iniziale aggiungendo sempre il lato più leggero che ne esce. Un albero di copertura di n vertici ha n − 1 lati.

Algoritmo di Kruskal

GC (2): prendi
AB (3): prendi
GB (6): prendi
BC (7): salta, chiude un ciclo
BD (12): prendi
DF (13): prendi
GD (16): salta, chiude un ciclo
AC (19): salta, chiude un ciclo
DE (20): prendi

Peso totale

W = 2 + 3 + 6 + 12 + 13 + 20 = 56

Risposta

W = 56

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