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

Które stwierdzenie o funkcji rekurencyjnej bez osiągalnego przypadku bazowego jest poprawne?

  1. ADziała w czasie O(1)
  2. BKompilator zawsze zamienia ją na pętlę, która kończy się bezpiecznie
  3. CWywołuje samą siebie, aż przepełni się stos wywołań
  4. DAutomatycznie zwraca 0
2.Algorytmy i złożonośćTrudny

Który z tych problemów spełnialności jest rozwiązywalny w czasie wielomianowym?

  1. AOgólny SAT dla formuł w koniunkcyjnej postaci normalnej
  2. B2-SAT, w którym każda klauzula ma najwyżej dwa literały
  3. CSpełnialność układów logicznych (circuit SAT)
  4. D3-SAT, w którym każda klauzula ma dokładnie trzy literały
3.Struktury danychŚredni

Jaka jest złożoność czasowa wyszukiwania klucza w zrównoważonym binarnym drzewie poszukiwań?

  1. AO(n log n)
  2. BO(log n)
  3. CO(1)
  4. DO(n)
4.Struktury danychTrudny

Które stwierdzenie o sortowaniu przez kopcowanie (heapsort) jest poprawne?

  1. ADziała w czasie O(n) dla każdych danych wejściowych
  2. BWymaga binarnego drzewa poszukiwań jako dodatkowej pamięci, więc zużywa O(n) pamięci dodatkowej
  3. CJest stabilne i wymaga O(n) dodatkowej pamięci
  4. DSortuje w miejscu w pesymistycznym czasie O(n log n), ale nie jest stabilne
5.Teoria grafówŚredni

Graf spójny: liczba wierzchołków 16, liczba krawędzi 25. Ile krawędzi k trzeba usunąć, aby zostało drzewo rozpinające?

|V| = 16|E| = 25
k =
6.Teoria grafówTrudny
2145415113ABCDE

Algorytm Kruskala buduje minimalne drzewo rozpinające. Kliknij krawędź, którą dodaje jako krawędź numer 4; pominięte krawędzie się nie liczą.

k = 4
  1. 1krawędź AB
  2. 2krawędź AC
  3. 3krawędź BC
  4. 4krawędź BD
  5. 5krawędź CE
  6. 6krawędź DE
  7. 7krawędź BE

3Roztwory

1.Algorytmy i złożoność

Odpowiedź: C · Wywołuje samą siebie, aż przepełni się stos wywołań

Dlaczego to jest odpowiedź

Bez przypadku bazowego rekurencja nigdy się nie kończy; w praktyce brakuje pamięci na ramki stosu i program się zawiesza.

Odpowiedź

C · Wywołuje samą siebie, aż przepełni się stos wywołań
2.Algorytmy i złożoność

Odpowiedź: B · 2-SAT, w którym każda klauzula ma najwyżej dwa literały

Dlaczego to jest odpowiedź

2-SAT należy do P (czas liniowy dzięki silnie spójnym składowym), a 3-SAT jest NP-zupełny.

Odpowiedź

B · 2-SAT, w którym każda klauzula ma najwyżej dwa literały
3.Struktury danych

Odpowiedź: B · O(log n)

Dlaczego to jest odpowiedź

Drzewo zrównoważone ma wysokość około log₂ n, więc wyszukiwanie przechodzi jedną ścieżką od korzenia do liścia.

Odpowiedź

B · O(log n)
4.Struktury danych

Odpowiedź: D · Sortuje w miejscu w pesymistycznym czasie O(n log n), ale nie jest stabilne

Dlaczego to jest odpowiedź

Heapsort buduje kopiec maksymalny i n razy wyciąga maksimum w obrębie tej samej tablicy; zamiany na duże odległości mogą zmienić kolejność równych kluczy.

Odpowiedź

D · Sortuje w miejscu w pesymistycznym czasie O(n log n), ale nie jest stabilne
5.Teoria grafów

Odpowiedź: k = 10

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.

Krawędzie drzewa rozpinającego

16 − 1 = 15

Krawędzie do usunięcia

k = 25 − 15 = 10

Odpowiedź

k = 10
6.Teoria grafów

Odpowiedź: krawędź BC

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

1. AB (2)
2. BE (3)
3. BD (4)
4. BC (5)

numer krawędzi 4

BC

Odpowiedź

krawędź BC

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