Veri Yapıları ve Algoritmalar: hızlı tekrar paketi

Formül kâğıtları, her konunun temel yöntem adımları ve 6 alıştırma sorusu; tam çözümler en sonda.

Yeni sorularDerse dön

Yazdırma penceresinde, bir kopyayı cihazınızda saklamak için “PDF olarak kaydet” seçeneğini seçin.

1Formüller ve yöntemler

Graf kuramı

El sıkışma lemması
Σ deg(v) = 2|E|
Tam graflar
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
Düzgün (regüler) graf
|E| = n·k/2
Ağaç ve orman
|E| = n − 1, |E| = n − c
Ağacın yaprakları
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
Euler
devre: tüm derecelerin çift olması; yol: tam olarak 2 tek derece
Kn içindeki Hamilton devreleri
(n − 1)!/2
Dijkstra güncellemesi
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
L uzunluğundaki gezintiler
(Mᴸ)ij

Yöntem

  1. Her köşenin derecesini yazın; dereceler toplamı kenar sayısının iki katıdır.
  2. Euler sorularında grafın bağlantılı olduğunu denetleyin ve derecesi tek olan köşeleri sayın.
  3. Ağaçlarda n − 1 kenarı ve el sıkışma lemmasını kullanın.
  4. Dijkstra için geçici uzaklıkların bir tablosunu tutun ve her turda henüz kesinleşmemiş köşelerden en küçük uzaklığa sahip olanı kesinleştirin.
  5. En küçük kapsayan ağaç için kenarları ağırlığa göre sıralayın ve bir döngü kapatan her kenarı atlayın (Kruskal) ya da bir başlangıç köşesinden tek bir ağaç büyütün (Prim).

2Alıştırma soruları

1.Algoritmalar ve karmaşıklıkOrta

Dinamik programlama birleştirmeli sıralama için neden gerçek bir hızlanma sağlamaz?

  1. ADinamik programlama yalnızca graf problemlerinde çalışır, dizilerde çalışmaz
  2. BBirleştirmeli sıralama zaten O(n)'dir
  3. CAlt problemleri çakışmaz, bu yüzden yeniden kullanılacak bir şey yoktur
  4. DBirleştirmeli sıralamanın özyinelemeli bir yapısı yoktur
2.Algoritmalar ve karmaşıklıkZor

Hangi algoritma, döngü oluşturmayan en ucuz kenarı tekrar tekrar ekleyerek minimum kapsayan ağacı bulur?

  1. ATek bir düğümden başlayan Prim algoritması
  2. BFloyd–Warshall
  3. CDijkstra algoritması
  4. DKruskal algoritması
3.Veri yapılarıOrta

Sabit bir alfabeye sahip bir trie'de L uzunluğundaki bir sözcüğü aramak ne kadar sürer?

  1. AKaç sözcük saklandığından bağımsız olarak O(L)
  2. BO(L × n)
  3. CO(log n); n sözcük sayısıdır
  4. DO(n); n sözcük sayısıdır
4.Veri yapılarıZor

Veritabanları indeksler için neden çoğu zaman düz B-ağaçları yerine B+ ağaçları kullanır?

  1. AB+ ağaçları ikili iç düğümler kullanır; bu da disk okuma sayısını azaltır
  2. BTüm kayıtlar bağlı yapraklarda bulunur; bu da aralık taramalarını verimli kılar
  3. CB+ ağaçlarının dengeli olması gerekmez
  4. DB+ ağaçları veriyi yalnızca kökte saklar
5.Graf kuramıOrta

Bağlantılı bir grafın 6 köşesi ve 12 kenarı vardır. Bir kapsayan ağaç kalması için kaç kenar (k) kaldırılmalıdır?

|V| = 6|E| = 12
k =
6.Graf kuramıZor
1614111781851315ABCDEFG

Kruskal algoritması en küçük kapsayan ağacı kurar. 3. kenar olarak eklediği kenara tıklayın; atlanan kenarlar sayılmaz.

k = 3
  1. 1kenar AB
  2. 2kenar AC
  3. 3kenar BC
  4. 4kenar BD
  5. 5kenar CE
  6. 6kenar DE
  7. 7kenar EF
  8. 8kenar GB
  9. 9kenar GC
  10. 10kenar GE

3Çözeltiler

1.Algoritmalar ve karmaşıklık

Cevap: C · Alt problemleri çakışmaz, bu yüzden yeniden kullanılacak bir şey yoktur

Cevap neden bu

Birleştirmeli sıralamanın yarıları ayrıktır ve her biri bir kez çözülür; DP yalnızca Fibonacci'de olduğu gibi alt problemler tekrarlandığında yardımcı olur.

Cevap

C · Alt problemleri çakışmaz, bu yüzden yeniden kullanılacak bir şey yoktur
2.Algoritmalar ve karmaşıklık

Cevap: D · Kruskal algoritması

Cevap neden bu

Kruskal kenarları ağırlığa göre sıralar ve farklı bileşenleri bağlıyorlarsa ekler; Prim ise bir başlangıç düğümünden tek bir ağaç büyütür.

Cevap

D · Kruskal algoritması
3.Veri yapıları

Cevap: A · Kaç sözcük saklandığından bağımsız olarak O(L)

Cevap neden bu

Her karakter bir çocuk seçer, bu nedenle trie kaç sözcük içerirse içersin bir arama L adım sürer.

Cevap

A · Kaç sözcük saklandığından bağımsız olarak O(L)
4.Veri yapıları

Cevap: B · Tüm kayıtlar bağlı yapraklarda bulunur; bu da aralık taramalarını verimli kılar

Cevap neden bu

B+ ağacında iç düğümler yalnızca aramayı yönlendirir ve yapraklar anahtar sırasına göre bağlıdır; bu nedenle bir aralık sorgusu ilk anahtarı bulur ve ardından yapraklar boyunca ilerler.

Cevap

B · Tüm kayıtlar bağlı yapraklarda bulunur; bu da aralık taramalarını verimli kılar
5.Graf kuramı

Cevap: k = 7

Euler, Hamilton ve ağaçlar: bağlantılı bir grafın tüm köşelerinin derecesi çiftse bir Euler devresi (her kenar bir kez, başlangıca dönüş), tam olarak iki köşenin derecesi tekse devre olmayan bir Euler yolu vardır; yol bir tek dereceli köşeden ötekine gider. Bir Hamilton devresi her köşeyi bir kez ziyaret eder; Kn grafında bunlardan (n − 1)!/2 tane vardır. n köşeli bir ağacın n − 1 kenarı vardır ve m kenarlı bağlantılı bir graf m − n + 1 kenar kaldırıldıktan sonra bir kapsayan ağaç bırakır.

Kapsayan ağacın kenarları

6 − 1 = 5

Kaldırılacak kenarlar

k = 12 − 5 = 7

Cevap

k = 7
6.Graf kuramı

Cevap: kenar GB

En kısa yollar ve kapsayan ağaçlar: Dijkstra algoritması her turda bir köşeyi kesinleştirir: geçici uzaklığı en küçük olan, henüz kesinleşmemiş köşeyi. Uzaklığı artık kesindir ve her komşu v için d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)) alınır. Kruskal algoritması en küçük kapsayan ağacı, kenarları hafiften ağıra alıp bir döngü kapatacak kenarları atlayarak kurar; Prim algoritması bir başlangıç köşesinden tek bir ağaç büyütür ve her seferinde ağaçtan çıkan en hafif kenarı ekler. n köşeli bir kapsayan ağacın n − 1 kenarı vardır.

Kruskal algoritması

1. AC (1)
2. BC (4)
3. GB (5)
4. DE (8)
5. BD (11)
6. EF (18)

kenar numarası 3

GB

Cevap

kenar GB

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