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

Jakie jest rozwiązanie rekurencji T(n) = T(n/2) + O(1)?

  1. AO(n log n)
  2. BO(n)
  3. CO(log n)
  4. DO(1)
2.Algorytmy i złożonośćTrudny

Dlaczego wyszukiwanie binarne nie daje czasu O(log n) na liście jednokierunkowej?

  1. ADotarcie do środkowego elementu wymaga O(n) kroków, bo nie ma bezpośredniego dostępu po indeksie
  2. BWyszukiwanie binarne wymaga co najmniej dwa razy więcej pamięci
  3. CPorównania na węzłach listy są wolniejsze
  4. DList nie da się posortować
3.Struktury danychŚredni

Jaki jest maksymalny możliwy współczynnik zapełnienia tablicy mieszającej z adresowaniem otwartym?

  1. A1
  2. BNie ma maksimum
  3. C0,5
  4. D2
4.Struktury danychTrudny

Algorytm Kahna sortowania topologicznego wielokrotnie usuwa wierzchołki o stopniu wejściowym 0. Która struktura przechowuje te wierzchołki?

  1. AKopiec maksymalny uporządkowany według stopnia wyjściowego
  2. BStos wszystkich odwiedzonych krawędzi
  3. CKolejka (lub dowolna kolekcja) wierzchołków o stopniu wejściowym 0
  4. DMacierz sąsiedztwa zapisującą, które wierzchołki zostały już usunięte
5.Teoria grafówŚredni

Drzewo ma 4× wierzchołek stopnia 3, 2× wierzchołek stopnia 4, 4× wierzchołek stopnia 5, a wszystkie jego pozostałe wierzchołki są liśćmi (stopień 1). Ile liści L ma to drzewo?

4 × deg 32 × deg 44 × deg 5
L =
6.Teoria grafówTrudny
9185111238ABCDEF

Użyj algorytmu Dijkstry, aby znaleźć długość d(F) najkrótszej ścieżki z A do F w grafie ważonym.

start: Akoniec: F
d(F) =

3Roztwory

1.Algorytmy i złożoność

Odpowiedź: C · O(log n)

Dlaczego to jest odpowiedź

Problem zmniejsza się o połowę w każdym kroku przy stałej pracy na krok, więc kroków jest około log₂ n.

Odpowiedź

C · O(log n)
2.Algorytmy i złożoność

Odpowiedź: A · Dotarcie do środkowego elementu wymaga O(n) kroków, bo nie ma bezpośredniego dostępu po indeksie

Dlaczego to jest odpowiedź

Wyszukiwanie binarne wymaga dostępu O(1) do środka; na liście dojście tam kosztuje czas liniowy, więc całość to O(n).

Odpowiedź

A · Dotarcie do środkowego elementu wymaga O(n) kroków, bo nie ma bezpośredniego dostępu po indeksie
3.Struktury danych

Odpowiedź: A · 1

Dlaczego to jest odpowiedź

Przy adresowaniu otwartym wszystkie klucze przechowuje się w samej tablicy, więc n nie może przekroczyć m; przy metodzie łańcuchowej współczynnik może być większy od 1.

Odpowiedź

A · 1
4.Struktury danych

Odpowiedź: C · Kolejka (lub dowolna kolekcja) wierzchołków o stopniu wejściowym 0

Dlaczego to jest odpowiedź

Gotowe wierzchołki trzyma się w kolejce; usunięcie jednego obniża stopnie wejściowe jego sąsiadów, a te, które osiągną 0, są dodawane, co daje czas O(V + E).

Odpowiedź

C · Kolejka (lub dowolna kolekcja) wierzchołków o stopniu wejściowym 0
5.Teoria grafów

Odpowiedź: L = 22

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 + 40 = 2(L + 10) − 2
L = 22

Odpowiedź

L = 22

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

6.Teoria grafów

Odpowiedź: d(F) = 17

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 Dijkstry runda po rundzie

Każdy wiersz: zatwierdzony wierzchołek, jego ostateczna odległość oraz sąsiedzi, których odległość się poprawia.

A (0): B: 9, C: 1
C (1): E: 12
B (9): D: 14
E (12)
D (14): F: 17
F (17)

Najkrótsza ścieżka

A → B → D → F
d(F) = 17

Odpowiedź

d(F) = 17

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