Algorytmy i struktury danych: zestaw na powtórkę

Wzory, najważniejsze kroki metod dla każdego tematu i 6 zadań do ćwiczenia, z pełnymi rozwiązaniami na końcu.

Nowe zadaniaWróć do przedmiotu

W oknie drukowania wybierz „Zapisz jako PDF”, aby zachować kopię na swoim urządzeniu.

1Wzory i metody

Teoria grafów

Lemat o uściskach dłoni
Σ deg(v) = 2|E|
Grafy pełne
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
Graf regularny
|E| = n·k/2
Drzewo i las
|E| = n − 1, |E| = n − c
Liście drzewa
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
Euler
cykl: wszystkie stopnie parzyste; ścieżka: dokładnie 2 stopnie nieparzyste
Cykle Hamiltona w Kn
(n − 1)!/2
Aktualizacja w algorytmie Dijkstry
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
Marsze o długości L
(Mᴸ)ij

Metoda

  1. Zapisz stopień każdego wierzchołka; suma stopni jest równa dwukrotności liczby krawędzi.
  2. W zadaniach o grafach eulerowskich sprawdź, czy graf jest spójny, i policz wierzchołki o nieparzystym stopniu.
  3. Dla drzew użyj n − 1 krawędzi i lematu o uściskach dłoni.
  4. W algorytmie Dijkstry prowadź tabelę tymczasowych odległości i w każdej rundzie zatwierdzaj niezatwierdzony wierzchołek o najmniejszej odległości.
  5. Dla minimalnego drzewa rozpinającego posortuj krawędzie według wagi i pomijaj każdą krawędź zamykającą cykl (Kruskal) albo rozbudowuj jedno drzewo od wierzchołka startowego (Prim).

2Zadania do ćwiczenia

1.Algorytmy i złożonośćŚredni

Dolne ograniczenie dla sortowania opartego na porównaniach w najgorszym przypadku wynosi:

  1. AΩ(n)
  2. BΩ(n log n)
  3. CΩ(n²)
  4. DΩ(log n)
2.Algorytmy i złożonośćTrudny

Jak klasyfikuje się problem komiwojażera?

  1. AWersja decyzyjna należy do P, a wersja optymalizacyjna jest NP-zupełna
  2. BNależy do P, bo rozwiązuje go algorytm Dijkstry, odwiedzając każde miasto raz
  3. CWersja decyzyjna jest NP-zupełna, a wersja optymalizacyjna NP-trudna
  4. DJest nierozstrzygalny
3.Struktury danychŚredni

Jaki jest koszt wstawienia elementu w środek tablicy o n elementach?

  1. AO(log n), z powodu wyszukiwania binarnego
  2. BO(n), bo dalsze elementy trzeba przesunąć
  3. CO(n²), bo każdy element przesuwa się n razy
  4. DO(1), bo indeks jest znany
4.Struktury danychTrudny

Złożoność czasowa operacji decrease-key w kopcu binarnym (przy znanej pozycji elementu) wynosi:

  1. AO(n log n)
  2. BO(n)
  3. CO(1)
  4. DO(log n)
5.Teoria grafówŚredni

Drzewo ma 3× wierzchołek stopnia 3, 3× wierzchołek stopnia 4, 3× wierzchołek stopnia 5, a wszystkie jego pozostałe wierzchołki są liśćmi (stopień 1). Ile liści L ma to drzewo?

3 × deg 33 × deg 43 × deg 5
L =
6.Teoria grafówTrudny
10591522017ABCDEF

Znajdź łączną wagę W minimalnego drzewa rozpinającego grafu ważonego.

|V| = 6|E| = 8
W =

3Roztwory

1.Algorytmy i złożoność

Odpowiedź: B · Ω(n log n)

Dlaczego to jest odpowiedź

Każde sortowanie przez porównania potrzebuje w najgorszym przypadku co najmniej log₂(n!) ≈ n log n porównań. Sortowanie przez zliczanie (counting sort) omija to ograniczenie, bo nie porównuje elementów.

Odpowiedź

B · Ω(n log n)
2.Algorytmy i złożoność

Odpowiedź: C · Wersja decyzyjna jest NP-zupełna, a wersja optymalizacyjna NP-trudna

Dlaczego to jest odpowiedź

„Czy istnieje trasa o długości najwyżej k?" jest NP-zupełne; znalezienie najkrótszej trasy jest NP-trudne, bo jest co najmniej tak trudne.

Odpowiedź

C · Wersja decyzyjna jest NP-zupełna, a wersja optymalizacyjna NP-trudna
3.Struktury danych

Odpowiedź: B · O(n), bo dalsze elementy trzeba przesunąć

Dlaczego to jest odpowiedź

Wszystkie elementy za miejscem wstawienia przesuwają się o jedną pozycję w prawo, co zajmuje czas proporcjonalny do n.

Odpowiedź

B · O(n), bo dalsze elementy trzeba przesunąć
4.Struktury danych

Odpowiedź: D · O(log n)

Dlaczego to jest odpowiedź

Po zmniejszeniu klucza element przesuwa się w górę co najwyżej o wysokość kopca. Kopce Fibonacciego osiągają zamortyzowane decrease-key w O(1).

Odpowiedź

D · O(log n)
5.Teoria grafów

Odpowiedź: L = 20

Euler, Hamilton i drzewa: graf spójny ma cykl Eulera (każda krawędź raz, powrót do startu), gdy każdy wierzchołek ma stopień parzysty, oraz ścieżkę Eulera, która nie jest cyklem, gdy dokładnie dwa wierzchołki mają stopień nieparzysty; ścieżka biegnie wtedy od jednego wierzchołka nieparzystego do drugiego. Cykl Hamiltona odwiedza każdy wierzchołek raz; Kn ma ich (n − 1)!/2. Drzewo o n wierzchołkach ma n − 1 krawędzi, a graf spójny o m krawędziach zachowuje drzewo rozpinające po usunięciu m − n + 1 krawędzi.

Lemat o uściskach dłoni dla drzewa

L + 36 = 2(L + 9) − 2
L = 20

Odpowiedź

L = 20

Skrót: L = 2 + Σ (d − 2) po wierzchołkach o stopniu d ≥ 3.

6.Teoria grafów

Odpowiedź: W = 30

Najkrótsze ścieżki i drzewa rozpinające: algorytm Dijkstry zatwierdza jeden wierzchołek na rundę: niezatwierdzony wierzchołek o najmniejszej tymczasowej odległości. Jego odległość jest wtedy ostateczna, a każdy sąsiad v dostaje d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)). Algorytm Kruskala buduje minimalne drzewo rozpinające, biorąc krawędzie od lekkich do ciężkich i pomijając każdą, która zamknęłaby cykl; algorytm Prima rozbudowuje jedno drzewo od wierzchołka startowego, zawsze dodając najlżejszą krawędź wychodzącą z niego. Drzewo rozpinające o n wierzchołkach ma n − 1 krawędzi.

Algorytm Kruskala

EF (1): weź
CE (2): weź
AC (5): weź
BE (7): weź
BC (9): pomiń, zamyka cykl
AB (10): pomiń, zamyka cykl
BD (15): weź

Łączna waga

W = 1 + 2 + 5 + 7 + 15 = 30

Odpowiedź

W = 30

ExamProblems · examproblems.com/courses/data-structures-and-algorithms