1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) b)

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10"

Transkript

1 Úlohy- 2.cvičení 1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) b) Převeďte dané desetinné číslo do dvojkové soustavy (DEC -> BIN): a) 0, b) 0,35 10 c) 0, Převeďte dané číslo z dané soustavy do tří zbývajících: a) b) c) D9C 16 Výsledky 1. a) = = = 2F7 16 b) = = = A a) 0, = 0, b) 0,35 10 = 0, a) = ( = = 35E 16 ) b) = ( = 62F 16 = ) c) D9C 16 = ( = = )

2 Úlohy- 3.cvičení 1. Převeďte zadané číslo do binárního tvaru: 15, Zadaný polynom uzávorkujte podle Hornerova schématu: 3x 5 + 2x 4 + 4x 3 + x 2 + 5x + 1 Vypočítejte kolik operací násobení je zapotřebí k vypočtení hodnoty tohoto polynomu v zadaném bodě: a) před uzávorkováním b) po uzávorkování c) Kolik operací násobení bychom pořebovali k vypočtení hodnoty polynomu desátého stupně přímým dosazením? d) Kolik operací násobení bychom pořebovali k vypočtení hodnoty polynomu desátého stupně pomocí Hornerova schématu? 3. Odvoďte výpočetní složitost algoritmu Třídění přímým výběrem a) popište princip algoritmu b) zapište algoritmus pomocí metakódu c) spočítejte výpočetní složitost f(n) měřenou počtem porovnání d) najděte konstantu c a funkci g(n) takové, že f(n) <= c. g(n), tj. f(n) = O(g(n))

3 Výsledky 3.cvičení 1. 15,35 10 = ,35 10 = 1111, ((((3x + 2)x + 4)x + 1)x + 5)x + 1 a) 15 násobení před uzávorkováním, = 15 b) 5 násobení po uzávorkování c) 55 násobení přímým dosazením, n = 10, (n 2 +n)/2=(100+10)/2 = 55 d) 10 násobení pomocí Hornerova schématu 3. a) Postupně se prochází posloupnost (pole) a hodnoty a(j) pro j>1 se porovnávají s a(1). Pokud je a(j)<a(1), tak se další hodnoty porovnávají s a(j). Po průchodu celé posloupnosti až do konce se provede záměna nejmenší nalezené hodnoty s a(1). V dalším kroku se posloupnost znovu prochází, tentokrát od a(2). Na konci se provede záměna nejmenší nalezené hodnoty s a(2). Atd. b) viz. 1. cvičení nebo učebnice str. 114 c) počet porovnání: n+(n-1) =(n+2)n/2 = (n 2 +2n)/2 = f(n) d) f(n) = O(n 2 ), c = 3/2 (například)

4 Úlohy- 4.cvičení 1. Napište algoritmus pro přidání informace x do zásobníku (LIFO) implementovaného jako pole. (n... počet obsazených prvků, Nmax... maximální možný počet prvků) 2. Napište algoritmus pro vyzvednutí informace z vrcholu zásobníku (LIFO) implementovaného jako pole. Informaci uložte do proměnné x. 3. Napište algoritmus pro přidání informace Nová data na konec fronty (FIFO) implementované jako spojový seznam. (zac, kon) 4. Napište algoritmus pro vyzvednutí informace ze začátku fronty implementované jako spojový seznam (FIFO). Informaci uložte do proměnné x. Uvolněte paměť pro další použití. 5. R = { }, A = { }, B = { } Uložte do binární tabulky množiny A a B, jež jsou podmnožinou množiny R. Pomocí binární tabulky stanovte jejich a) průnik b) sjednocení

5 Řešení 4.cvičení 1. Přidání informace x do (n+1)-ní složky zásobníku: Jestliže n = Nmax, pak tisk nelze přidat, plný zásobník, konec n := n+1 a[ ] := x 2. Vyzvednutí informace z vrcholu zásobníku a její uložení do proměnné x: Jestliže n = 0, pak tisk nelze vybrat, prázdný zásobník, konec x := a[ ] n := n-1 3. Přidání informace Nová data na konec fronty: new(p) p^.info := Nová data p^.dalsi := nil kon^.dalsi := p kon := p 4. Vyzvednutí informace ze začátku fronty a její uložení do proměnné x: Jestliže zac = nil, pak tiskni prázdný seznam, konec x := zac^.info p := zac^.dalsi dispose (zac) zac := p 5. R A B A B A B

6 Úlohy- 5.cvičení Stanovte incidenční matici grafu. Hrany očíslujte zleva doprava a to nejprve hrany vycházející z uzlu 1, pak z uzlu 2, nakonec z uzlu Stanovte matici sousednosti grafu. 3. Kolik prvků bude mít pole, použijeme-li pro reprezentaci grafu v počítači pomocí pole matici sousednosti? a) Uložíme-li do pole všechny prvky matice sousednosti. b) Využijeme-li toho, že matice sousednosti je symetrická a na hlavní diagonále má samé nuly. 4. Najděte co nejvíc cyklů, které začínají a končí v uzlu Určete číslo nezávislosti α a uveďte alespoň jednu nezávislou komponentu, jejíž počet uzlů je roven α. 6. Nalezněte v grafu artikulaci nebo 2-artikulaci (takové dva uzly, po jejichž odstranění se graf rozpadne na dvě nebo více nesouvislých částí). 7. Nakreslete nový graf o 5 uzlech s 2-artikulací. Vyznačte ji.

7 Řešení 5.cvičení 1. Incidenční matice H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H Matice sousednosti a) Počet prvků pole: 6 x 6 = 36 (obecně: n 2 ) b) Počet prvků pole: (36 6)/2 = 15 (obecně: (n 2 - n)/2 4. Cykly z uzlu 1: {1,6,3,4,1}, {1,5,2,4,1}, {1,5,3,6,1}, {1,6,2,4,1}, {1,4,3,6,1}, {1,4,2,5,1}, {1,6,3,5,1}, {1,4,2,6,1} 5. Číslo nezávislosti α = 3 nezávislá komponenta např.: {1, 2, 3} 6. Artikulace ani 2-artikulace neexistuje.

8 Teorie - 6. Cvičení Prohledávání binárního kořenového stromu do hloubky pomocí zásobníku Krok 1. Vlož adresu kořene do zásobníku Krok 2. Opakuj následující operace, dokud není zásobník prázdný. Vyzvedni ze zásobníku adresu U daného uzlu v. Zpracuj informaci na adrese U. Má-li uzel v pravého následníka, vlož ho do zásobníku. Má-li uzel levého následníka, vlož ho do zásobníku. Prohledávání binárního kořenového stromu do šířky pomocí fronty Krok 1. Vlož adresu kořene do fronty Krok 2. Opakuj následující operace, dokud není fronta prázdná. Vyzvedni adresu U daného uzlu v ze začátku fronty. Zpracuj informaci na adrese U. Má-li uzel v levého následníka, vlož ho na konec fronty. Má-li uzel pravého následníka, vlož ho na konec fronty.

9 Úlohy- 6.cvičení 1. Nakreslete strom o alespoň 7 uzlech, který je AVL vyvážený, ale není dokonale vyvážený. 2. Uvedený strom prohledejte do hloubky a vytiskněte obsahy uzlů užitím operace inorder. Uveďte algoritmus rekurzivní procedury s uvedenou operací. U B C A H X G 3. Uvedený strom prohledejte do hloubky a vytiskněte obsahy uzlů užitím operace postorder. Uveďte algoritmus rekurzivní procedury s uvedenou operací. M B L R U J K 4. Vyjádřete následující výrazy v prefixové a postfixové notaci. a) ((u+t)*((x+y)*z))/(w-s) b) (u*((x+y)*z))/(s-(w+t)) c) a/(b-(c*(x/(y+z)))) 5. Sestrojte binární kořenový strom, při jehož prohledávání do hloubky jsou v zásobníku (vrchol je vlevo) postupně hodnoty (7), (11, 3), (4, 5, 3), (5, 3) (3), (9, 12), (2, 16, 12), (16, 12), (12)

10 Řešení- 6.cvičení 1. Strom o alespoň 7 uzlech, je AVL vyvážený, není dokonale vyvážený. 2. Tisk užitím operace inorder: B A U G H C X Hledej_2(U) jestliže U <> nil, pak Hledej_2(U^.levy) tisk(u^.info) Hledej_2(U^.pravy) 3. Tisk užitím operace postorder: K R B U J L M Hledej_3(U) jestliže U <> nil, pak Hledej_3(U^.levy) Hledej_3(U^.pravy) tisk(u^.info) 4. Vyjádřete následující výrazy v prefixové a postfixové notaci. a) prefixová notace: / * + u t * + x y z w s postfixová notace: u t + x y + z * * w s / b) prefixová notace: / * u * + x y z s + w t postfixová notace: u x y + z * * s w t + / c) prefixová notace: / a b * c / x + y z postfixová notace: a b c x y z + / * /

11 Úlohy- 7.cvičení 1. Sestrojte binární kořenový strom, při jehož prohledávání do šířky jsou ve frontě (vkládá se vpravo) postupně hodnoty (5), (3, 9), (9, 4, 1), (4, 1, 2) (1, 2), (2, 7, 6), (7, 6), (6), (8) 2. Sestrojte Huffmanův strom pro zprávu danou následující tabulkou. Dále stanovte Huffmanovy kódy jednotlivých znaků a celkový počet L potřebných bitů. znak A B C D E F G H I četnost K haldě umístěné v daném poli a) přidejte prvek s klíčem 2 a přebudujte haldu b) zrušte kořen a přebudujte haldu P(1) P(2) P(3) P(4) P(5) P(6) P(7) P(8) P(9) P(10) P(11) P(12) P(13) 4. Ve vyhledávacím stromu a) nalezněte hodnoty klíčů 4, 10 b) postupně zrušte uzly s klíči 5, 6 c) nakonec přidejte uzly s klíči 3, L

12 Řešení- 7.cvičení Huffmanův kód (není určen jednoznačně) znak A B C D E F G H I četnost kód délka L = 5*3 + 2*4 + 3*4 + 2*5 + 4*4 + 7*3 + 9*2 + 10*2 + 1*5 = 105 bitů

Reprezentace aritmetického výrazu - binární strom reprezentující aritmetický výraz

Reprezentace aritmetického výrazu - binární strom reprezentující aritmetický výraz Reprezentace aritmetického výrazu - binární strom reprezentující aritmetický výraz (2 + 5) * (13-4) * + - 2 5 13 4 - listy stromu obsahují operandy (čísla) - vnitřní uzly obsahují operátory (znaménka)

Více

STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta

STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach fronta STROMOVE ALGORITMY Prohledavani do sirky (level-order) Po vodorovnejch carach vlož do fronty kořen opakuj, dokud není fronta prázdná 1. vyber uzel z fronty a zpracuj jej 2. vlož do fronty levého následníka

Více

Úvod do teorie grafů

Úvod do teorie grafů Úvod do teorie grafů Neorientovaný graf G = (V,E,I) V množina uzlů (vrcholů) - vertices E množina hran - edges I incidence incidence je zobrazení, buď: funkce: I: E V x V relace: I E V V incidence přiřadí

Více

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2.

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2. 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 15 16 17 18 19 0 1 3 4 5 6 7 8 9 30 31 3 Zdůvodněte, proč funkce f(n) = n log(n) 1 n 1/ roste rychleji než funkce g(n) = n. Zdůvodněte, proč funkce f(n) = n 3/ log(n) roste

Více

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny Prohledávání do šířky = algoritmus vlny - souběžně zkoušet všechny možné varianty pokračování výpočtu, dokud nenajdeme řešení úlohy průchod stromem všech možných cest výpočtu do šířky, po vrstvách (v každé

Více

07 Základní pojmy teorie grafů

07 Základní pojmy teorie grafů 07 Základní pojmy teorie grafů (definice grafu, vlastnosti grafu, charakteristiky uzlů, ohodnocené grafy) Definice grafu množina objektů, mezi kterými existují určité vazby spojující tyto objekty. Uspořádaná

Více

5 Rekurze a zásobník. Rekurzivní volání metody

5 Rekurze a zásobník. Rekurzivní volání metody 5 Rekurze a zásobník Při volání metody z metody main() se do zásobníku uloží aktivační záznam obsahující - parametry - návratovou adresu, tedy adresu, kde bude program pokračovat v metodě main () po skončení

Více

Algoritmizace prostorových úloh

Algoritmizace prostorových úloh INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Grafové úlohy Daniela Szturcová Tento

Více

Obsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest

Obsah prezentace. Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest Obsah prezentace Základní pojmy v teorii o grafech Úlohy a prohledávání grafů Hledání nejkratších cest 1 Základní pojmy Vrchol grafu: {množina V} Je to styčná vazba v grafu, nazývá se též uzlem, prvkem

Více

B3B33ALP - Algoritmy a programování - Zkouška z předmětu B3B33ALP. Marek Boháč bohacm11

B3B33ALP - Algoritmy a programování - Zkouška z předmětu B3B33ALP. Marek Boháč bohacm11 333LP - lgoritmy a programování - Zkouška z předmětu 333LP Jméno Příjmení Už. jméno Marek oháč bohacm11 Zkouškový test Otázka 1 Jaká je hodnota proměnné count po vykonání následujícího kódu: data=[4,4,5,5,6,6,6,7,7,7,7,8,8]

Více

Datové typy a struktury

Datové typy a struktury atové typy a struktury Jednoduché datové typy oolean = logická hodnota (true / false) K uložení stačí 1 bit často celé slovo (1 byte) haracter = znak Pro 8-bitový SII kód stačí 1 byte (256 možností) Pro

Více

B3B33ALP - Algoritmy a programování - Zkouška z předmětu B3B33ALP. Marek Boháč bohacm11

B3B33ALP - Algoritmy a programování - Zkouška z předmětu B3B33ALP. Marek Boháč bohacm11 Jméno Příjmení Už. jméno Marek oháč bohacm11 Zkouškový test Otázka 1 Jaká je hodnota proměnné count po vykonání následujícího kódu: data=[4,4,5,5,6,6,6,7,7,7,7,8,8] count=0 for i in range(1,len(data)):

Více

NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / :03:07

NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / :03:07 NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / 20 3. 12. 2018 09:03:07 Vnitřní třídění Zadání: Uspořádejte pole délky N podle hodnot prvků Měřítko efektivity: * počet porovnání * počet přesunů NPRG030 Programování

Více

Vyvažování a rotace v BVS, všude se předpokládá AVL strom

Vyvažování a rotace v BVS, všude se předpokládá AVL strom Vyvažování a rotace v BVS, všude se předpokládá AVL strom 1. Jednoduchá levá rotace v uzlu u má operační složitost a) závislou na výšce levého podstromu uzlu u b) mezi O(1) a Θ(n) c) závislou na hloubce

Více

Algoritmy II. Otázky k průběžnému testu znalostí

Algoritmy II. Otázky k průběžnému testu znalostí Algoritmy II Otázky k průběžnému testu znalostí Revize ze dne 19. února 2018 2 Lineární datové struktury 1 1. Vysvětlete co znamená, že zásobník představuje paměť typu LIFO. 2. Co je to vrchol zásobníku?

Více

Binární vyhledávací stromy II

Binární vyhledávací stromy II Binární vyhledávací stromy II doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 19. března 2019 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Binární vyhledávací

Více

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud

Více

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY Název tématického celku: Cíl: ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY Metodický list č. 1 Časová složitost algoritmů Základním cílem tohoto tematického celku je vysvětlení potřebných pojmů a definic nutných k popisu

Více

Select sort: krok 1: krok 2: krok 3: atd. celkem porovnání. výběr nejmenšího klíče z n prvků vyžaduje 1 porovnání

Select sort: krok 1: krok 2: krok 3: atd. celkem porovnání. výběr nejmenšího klíče z n prvků vyžaduje 1 porovnání Select sort: krok 1: výběr klíče z n prvků vyžaduje 1 porovnání krok 2: výběr klíče z 1 prvků vyžaduje 2 porovnání krok 3: výběr klíče z 2 prvků vyžaduje 3 porovnání atd. celkem porovnání Zlepšení = použít

Více

Algoritmy a datové struktury

Algoritmy a datové struktury Algoritmy a datové struktury Stromy 1 / 32 Obsah přednášky Pole a seznamy Stromy Procházení stromů Binární stromy Procházení BS Binární vyhledávací stromy 2 / 32 Pole Hledání v poli metodou půlení intervalu

Více

Maturitní témata. IKT, školní rok 2017/18. 1 Struktura osobního počítače. 2 Operační systém. 3 Uživatelský software.

Maturitní témata. IKT, školní rok 2017/18. 1 Struktura osobního počítače. 2 Operační systém. 3 Uživatelský software. Maturitní témata IKT, školní rok 2017/18 1 Struktura osobního počítače Von Neumannova architektura: zakreslete, vysvětlete její smysl a popište, jakým způsobem se od ní běžné počítače odchylují. Osobní

Více

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafové algoritmy. Programovací techniky Grafové algoritmy Programovací techniky Grafy Úvod - Terminologie Graf je datová struktura, skládá se z množiny vrcholů V a množiny hran mezi vrcholy E Počet vrcholů a hran musí být konečný a nesmí být

Více

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafové algoritmy. Programovací techniky Grafové algoritmy Programovací techniky Grafy Úvod - Terminologie Graf je datová struktura, skládá se z množiny vrcholů V a množiny hran mezi vrcholy E Počet vrcholů a hran musí být konečný a nesmí být

Více

Matice sousednosti NG

Matice sousednosti NG Matice sousednosti NG V = [ v ij ] celočíselná čtvercová matice řádu U v ij = ρ -1 ( [u i, u j ] )... tedy počet hran mezi u i a u j?jaké vlastnosti má matice sousednosti?? Smyčky, rovnoběžné hrany? V

Více

Stromy, haldy, prioritní fronty

Stromy, haldy, prioritní fronty Stromy, haldy, prioritní fronty prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačů FEL České vysoké učení technické DSA, ZS 2008/9, Přednáška 6 http://service.felk.cvut.cz/courses/x36dsa/ prof. Pavel Tvrdík

Více

Řešení: PŘENESVĚŽ (N, A, B, C) = přenes N disků z A na B pomocí C

Řešení: PŘENESVĚŽ (N, A, B, C) = přenes N disků z A na B pomocí C Hanojské věže - 3 kolíky A, B, C - na A je N disků různé velikosti, seřazené od největšího (dole) k nejmenšímu (nahoře) - kolíky B a C jsou prázdné - úkol: přenést všechny disky z A na B, mohou se odkládat

Více

Základní datové struktury III: Stromy, haldy

Základní datové struktury III: Stromy, haldy Základní datové struktury III: Stromy, haldy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní

Více

ADT STROM Lukáš Foldýna

ADT STROM Lukáš Foldýna ADT STROM Lukáš Foldýna 26. 05. 2006 Stromy mají široké uplatnění jako datové struktury pro různé algoritmy. Jsou to matematické abstrakce množin, kterou v běžném životě používáme velice často. Příkladem

Více

bfs, dfs, fronta, zásobník, prioritní fronta, halda

bfs, dfs, fronta, zásobník, prioritní fronta, halda bfs, dfs, fronta, zásobník, prioritní fronta, halda Petr Ryšavý 20. září 2016 Katedra počítačů, FEL, ČVUT prohledávání grafů Proč prohledávání grafů Zkontrolovat, zda je sít spojitá. Hledání nejkratší

Více

bfs, dfs, fronta, zásobník, prioritní fronta, halda

bfs, dfs, fronta, zásobník, prioritní fronta, halda bfs, dfs, fronta, zásobník, prioritní fronta, halda Petr Ryšavý 19. září 2017 Katedra počítačů, FEL, ČVUT prohledávání grafů Proč prohledávání grafů Zkontrolovat, zda je sít spojitá. Hledání nejkratší

Více

Základy umělé inteligence

Základy umělé inteligence Základy umělé inteligence Automatické řešení úloh Základy umělé inteligence - prohledávání. Vlasta Radová, ZČU, katedra kybernetiky 1 Formalizace úlohy UI chápe řešení úloh jako proces hledání řešení v

Více

Dynamické datové struktury III.

Dynamické datové struktury III. Dynamické datové struktury III. Halda. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz (Katedra aplikované

Více

II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy

II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy Společné zadání pro příklady 1. - 10. začíná jednou ze dvou možností popisu vstupních dat. Je dána posloupnost (neboli řada) N reálných (resp. celočíselných) hodnot.

Více

Programování 3. hodina. RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015

Programování 3. hodina. RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015 Programování 3. hodina RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015 Umíme z minulé hodiny Implementace zásobníku a fronty pomocí

Více

Da D to t v o é v ty t py IB111: Datové typy

Da D to t v o é v ty t py IB111: Datové typy Datové typy IB111: Datové typy Data a algoritmizace jaká data potřebuji pro vyřešení problému? jak budu data reprezentovat? jaké operaci s nimi potřebuji provádět? Navržení práce s daty je velice důležité

Více

Návrh Designu: Radek Mařík

Návrh Designu: Radek Mařík 1. 7. Najděte nejdelší rostoucí podposloupnost dané posloupnosti. Použijte metodu dynamického programování, napište tabulku průběžných délek částečných výsledků a tabulku předchůdců. a) 5 8 11 13 9 4 1

Více

1 2 3 4 5 6 součet cvičení celkem. známka. Úloha č.: max. bodů: skut. bodů:

1 2 3 4 5 6 součet cvičení celkem. známka. Úloha č.: max. bodů: skut. bodů: Úloha č.: max. bodů: skut. bodů: 1 2 3 4 5 6 součet cvičení celkem 20 12 20 20 14 14 100 známka UPOZORNĚNÍ : a) Písemná zkouška obsahuje 6 úloh, jejichž řešení musí být vepsáno do připraveného formuláře.

Více

Základy informatiky. Teorie grafů. Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová

Základy informatiky. Teorie grafů. Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová Základy informatiky Teorie grafů Zpracoval: Pavel Děrgel Úprava: Daniela Szturcová Obsah přednášky Barvení mapy Teorie grafů Definice Uzly a hrany Typy grafů Cesty, cykly, souvislost grafů Barvení mapy

Více

MATA Př 3. Číselné soustavy. Desítková soustava (dekadická) základ 10, číslice 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.

MATA Př 3. Číselné soustavy. Desítková soustava (dekadická) základ 10, číslice 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. MATA Př 3 Číselné soustavy Poziční číselná soustava je dnes převládající způsob písemné reprezentace čísel dokonce pokud se dnes mluví o číselných soustavách, jsou tím obvykle myšleny soustavy poziční.

Více

bin arn ı vyhled av an ı a bst Karel Hor ak, Petr Ryˇsav y 23. bˇrezna 2016 Katedra poˇ c ıtaˇ c u, FEL, ˇ CVUT

bin arn ı vyhled av an ı a bst Karel Hor ak, Petr Ryˇsav y 23. bˇrezna 2016 Katedra poˇ c ıtaˇ c u, FEL, ˇ CVUT binární vyhledávání a bst Karel Horák, Petr Ryšavý 23. března 2016 Katedra počítačů, FEL, ČVUT Příklad 1 Naimplementujte binární vyhledávání. Upravte metodu BinarySearch::binarySearch. 1 Příklad 2 Mysĺım

Více

NPRG030 Programování I 3/2 Z --- NPRG031 Programování II --- 2/2 Z, Zk

NPRG030 Programování I 3/2 Z --- NPRG031 Programování II --- 2/2 Z, Zk NPRG030 Programování I 3/2 Z --- NPRG031 Programování II --- 2/2 Z, Zk Pavel Töpfer Katedra softwaru a výuky informatiky MFF UK MFF Malostranské nám., 4. patro, pracovna 404 pavel.topfer@mff.cuni.cz http://ksvi.mff.cuni.cz/~topfer

Více

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy Stromy úvod Stromy Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy Neorientovaný strom Orientovaný strom Kořenový orientovaný

Více

a) b) c) Radek Mařík

a) b) c) Radek Mařík 2012-03-20 Radek Mařík 1. Čísla ze zadané posloupnosti postupně vkládejte do prázdného binárního vyhledávacího stromu (BVS), který nevyvažujte. Jak bude vypadat takto vytvořený BVS? Poté postupně odstraňte

Více

Předmět: Algoritmizace praktické aplikace

Předmět: Algoritmizace praktické aplikace Předmět: Algoritmizace praktické aplikace Vytvořil: Roman Vostrý Zadání: Vytvoření funkcí na stromech (reprezentace stromu haldou). Zadané funkce: 1. Počet vrcholů 2. Počet listů 3. Součet 4. Hloubka 5.

Více

2 Datové struktury. Pole Seznam Zásobník Fronty FIFO Haldy a prioritní fronty Stromy Hash tabulky Slovníky

2 Datové struktury. Pole Seznam Zásobník Fronty FIFO Haldy a prioritní fronty Stromy Hash tabulky Slovníky Pole Seznam Zásobník Fronty FIFO Haldy a prioritní fronty Stromy Hash tabulky Slovníky 25 Pole Datová struktura kolekce elementů (hodnot či proměnných), identifikovaných jedním nebo více indexy, ze kterých

Více

Dynamické datové struktury I.

Dynamické datové struktury I. Dynamické datové struktury I. Seznam. Fronta. Zásobník. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz

Více

Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu

Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu Vzdálenosti a grafy Vzdálenost uzlů v neorientovaném grafu Je dán neorientovaný neohodnocený graf G = (V,E,I) vzdálenost uzlů u a v v neorientovaném souvislém grafu G je délka nejkratší cesty spojující

Více

Prioritní fronta, halda

Prioritní fronta, halda Prioritní fronta, halda Priority queue, heap Jan Kybic http://cmp.felk.cvut.cz/~kybic kybic@fel.cvut.cz 2016 2018 1 / 26 Prioritní fronta Halda Heap sort 2 / 26 Prioritní fronta (priority queue) Podporuje

Více

10 Podgrafy, isomorfismus grafů

10 Podgrafy, isomorfismus grafů Typické příklady pro zápočtové písemky DiM 470-2301 (Kovář, Kovářová, Kubesa) (verze: November 25, 2018) 1 10 Podgrafy, isomorfismus grafů 10.1. Určete v grafu G na obrázku Obrázek 10.1: Graf G. (a) největší

Více

Cílem kapitoly je seznámit studenta se seznamem a stromem. Jejich konstrukci, užití a základní vlastnosti.

Cílem kapitoly je seznámit studenta se seznamem a stromem. Jejich konstrukci, užití a základní vlastnosti. Seznamy a stromy Cílem kapitoly je seznámit studenta se seznamem a stromem. Jejich konstrukci, užití a základní vlastnosti. Klíčové pojmy: Seznam, spojový seznam, lineární seznam, strom, list, uzel. Úvod

Více

Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE

Programy na PODMÍNĚNÝ příkaz IF a CASE Vstupy a výstupy budou vždy upraveny tak, aby bylo zřejmé, co zadáváme a co se zobrazuje. Není-li určeno, zadáváme přirozená čísla. Je-li to možné, používej generátor náhodných čísel vysvětli, co a jak

Více

Jan Březina. 7. března 2017

Jan Březina. 7. března 2017 TGH03 - stromy, ukládání grafů Jan Březina Technical University of Liberec 7. března 2017 Kružnice - C n V = {1, 2,..., n} E = {{1, 2}, {2, 3},..., {i, i + 1},..., {n 1, n}, {n, 1}} Cesta - P n V = {1,

Více

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů

Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů Drsná matematika III 10. demonstrovaná cvičení Kostry grafů Martin Panák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 21.11. 2006 1 Domácí úlohy z minulého týdne Příklad 1 Příklad 2 Příklad 3 2 Borůvkův algoritmus

Více

ORIENTOVANÉ GRAFY, REPREZENTACE GRAFŮ

ORIENTOVANÉ GRAFY, REPREZENTACE GRAFŮ ORIENTOVANÉ GRAFY, REPREZENTACE GRAFŮ Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2/2, Lekce Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme

Více

PROGRAMOVÁNÍ. Cílem předmětu Programování je seznámit posluchače se způsoby, jak algoritmizovat základní programátorské techniky.

PROGRAMOVÁNÍ. Cílem předmětu Programování je seznámit posluchače se způsoby, jak algoritmizovat základní programátorské techniky. Cílem předmětu Programování je seznámit posluchače se způsoby, jak algoritmizovat základní programátorské techniky. V průběhu budou vysvětlena následující témata: 1. Dynamicky alokovaná paměť 2. Jednoduché

Více

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky Jan Březina Technical University of Liberec 31. března 2015 Grafová formulace CPM (critical path method) Orientovaný acyklický graf (DAG) je orientovaný graf neobsahující

Více

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, 566 01 Vysoké Mýto Registrační číslo projektu Šablona Autor Název materiálu CZ.1.07/1.5.00/34.0951 III/2 INOVACE A ZKVALITNĚNÍ VÝUKY PROSTŘEDNICTVÍM ICT Mgr. Jana

Více

Radek Mařík

Radek Mařík 2012-03-20 Radek Mařík 1. Pravá rotace v uzlu U a) v podstromu s kořenem U přemístí pravého syna U.R uzlu U do kořene. Přitom se uzel U stane levým synem uzlu U.R a levý podstrom uzlu U.R se stane pravým

Více

AVL stromy. pro každý uzel u stromu platí, že rozdíl mezi výškou jeho levého a pravého podstromu je nejvýše 1 stromy jsou samovyvažující

AVL stromy. pro každý uzel u stromu platí, že rozdíl mezi výškou jeho levého a pravého podstromu je nejvýše 1 stromy jsou samovyvažující Stromy 2 AVL AVL stromy jména tvůrců stromů: dva Rusové Adelson-Velskii, Landis vyvážené binární stromy pro každý uzel u stromu platí, že rozdíl mezi výškou jeho levého a pravého podstromu je nejvýše 1

Více

1 Teorie grafů. Základní informace

1 Teorie grafů. Základní informace Teorie grafů Základní informace V této výukové jednotce se student seznámí s matematickým pojetím grafů a na konkrétních příkladech si vyzkouší vybrané algoritmy pro hledání v grafech. Výstupy z výukové

Více

matice([[1,1,0,0,0],[1,1,1,0,0],[0,1,1,0,0],[0,0,0,1,1],[0,0,0,1,1]],1). matice([[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]],2).

matice([[1,1,0,0,0],[1,1,1,0,0],[0,1,1,0,0],[0,0,0,1,1],[0,0,0,1,1]],1). matice([[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]],2). % Zápočtový program % souvislost grafu % popis algoritmu a postupu % Program využívá algoritmu na násobení matic sousednosti A. % Příslušná mocnina n matice A určuje z kterých do kterých % vrcholů se lze

Více

Maturitní téma: Programovací jazyk JAVA

Maturitní téma: Programovací jazyk JAVA Maturitní téma: Programovací jazyk JAVA Insert Sort (třídění vkládáním) 1. Jako setříděnou část označíme první prvek pole. Jako nesetříděnou část označíme zbytek pole. 2. Vezmeme první (libovolný) prvek

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 207 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Programování v C++ 1, 16. cvičení

Programování v C++ 1, 16. cvičení Programování v C++ 1, 16. cvičení binární vyhledávací strom 1 1 Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2018/2019 Přehled 1 2 Shrnutí minule procvičené

Více

Stromy. Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol.

Stromy. Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol. Stromy Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol., 2018, B6B36DSA 01/2018, Lekce 9 https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b6b36dsa/start

Více

Základy informatiky. 07 Teorie grafů. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant

Základy informatiky. 07 Teorie grafů. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Základy informatiky 07 Teorie grafů Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Obsah přednášky barvení mapy teorie grafů definice uzly a hrany typy grafů cesty, cykly, souvislost grafů Barvení mapy Kolik barev je

Více

Implementace aritmetického stromu pomocí směrníků

Implementace aritmetického stromu pomocí směrníků Implementace aritmetického stromu pomocí směrníků Úvod Aritmetický strom je binární strom, který má ve vnitřních uzlech matematické operátory (+, -, /, *) a v listech (vrcholech) má operandy (např. čísla

Více

prohled av an ı graf u Karel Hor ak, Petr Ryˇsav y 16. bˇrezna 2016 Katedra poˇ c ıtaˇ c u, FEL, ˇ CVUT

prohled av an ı graf u Karel Hor ak, Petr Ryˇsav y 16. bˇrezna 2016 Katedra poˇ c ıtaˇ c u, FEL, ˇ CVUT prohledávání grafů Karel Horák, Petr Ryšavý 16. března 2016 Katedra počítačů, FEL, ČVUT Příklad 1 Nad frontou (queue) byly provedeny následující operace: push(1) push(2) print(poll()) print(peek()) print(peek())

Více

Stromy. Příklady. Rekurzivní datové struktury. Základní pojmy

Stromy. Příklady. Rekurzivní datové struktury. Základní pojmy Základní pojmy Stromy doc. Ing. Miroslav Beneš, Ph.D. katedra informatiky FEI VŠB-TUO A-1007 / 597 324 213 http://www.cs.vsb.cz/benes Miroslav.Benes@vsb.cz Graf uzly hrany orientované / neorientované Souvislý

Více

Použití dalších heuristik

Použití dalších heuristik Použití dalších heuristik zkracování cesty při FIND-SET UNION podle hodností Datové struktury... p[x] - předchůdce uzlu x MAKE-SET(x) p[x] := x hod[x] := 0 hod[x] - hodnost (aprox. výšky) UNION(x,y) LINK(FIND-SET(x),

Více

ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK)

ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) Strom / tree uzel, vrchol / node, vertex hrana / edge vnitřní uzel

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 204 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Implementace binárního stromu směrníky

Implementace binárního stromu směrníky Téma: Vypracoval: Zdeněk Alčer Implementace binárního stromu směrníky 1. Teorie stromu: Pojem strom je datová struktura, která je v teorii grafů formálně definována jako zvláštní případ grafu bez cyklů.

Více

STACK

STACK Níže uvedené úlohy představují přehled otázek, které se vyskytly v tomto nebo v minulých semestrech ve cvičení nebo v minulých semestrech u zkoušky. Mezi otázkami semestrovými a zkouškovými není žádný

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

Cvičení z Lineární algebry 1 Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice

Více

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13. Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy

Více

ALG 04. Zásobník Fronta Operace Enqueue, Dequeue, Front, Empty... Cyklická implementace fronty. Průchod stromem do šířky

ALG 04. Zásobník Fronta Operace Enqueue, Dequeue, Front, Empty... Cyklická implementace fronty. Průchod stromem do šířky LG 04 Zásobník Fronta Operace nqueue, equeue, Front, mpty... yklická implementace fronty Průchod stromem do šířky Grafy průchod grafem do šířky průchod grafem do hloubky Ořezávání a heuristiky 1 Zásobník

Více

Rekurzivní algoritmy

Rekurzivní algoritmy Rekurzivní algoritmy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA) ZS

Více

Anotace. Spojové seznamy, haldy. AVL-stromy, A-B stromy. Martin Pergel,

Anotace. Spojové seznamy, haldy. AVL-stromy, A-B stromy. Martin Pergel, Anotace Spojové seznamy, fronta a zásobník. Vyvážené binární stromy, AVL-stromy, červeno-černé stromy, A-B stromy. Hashování, haldy. Typologie spojových seznamů jednosměrný a obousměrný prvek ukazuje jen

Více

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] Část I Základní pojmy teorie grafů [Graph theory] V matematice grafem obvykle rozumíme grafické znázornění funkční závislosti. Pro tento předmět je však podstatnější pohled jiný. V teorii grafů rozumíme

Více

řádově různě rostoucí rostou řádově stejně rychle dvě funkce faktor izomorfismus neorientovaných grafů souvislý graf souvislost komponenta

řádově různě rostoucí rostou řádově stejně rychle dvě funkce faktor izomorfismus neorientovaných grafů souvislý graf souvislost komponenta 1) Uveďte alespoň dvě řádově různě rostoucí funkce f(n) takové, že n 2 = O(f(n)) a f(n) = O(n 3 ). 2) Platí-li f(n)=o(g 1 (n)) a f(n)=o(g 2 (n)), znamená to, že g 1 (n) a g 2 (n) rostou řádově stejně rychle

Více

3. Třídy P a NP. Model výpočtu: Turingův stroj Rozhodovací problémy: třídy P a NP Optimalizační problémy: třídy PO a NPO MI-PAA

3. Třídy P a NP. Model výpočtu: Turingův stroj Rozhodovací problémy: třídy P a NP Optimalizační problémy: třídy PO a NPO MI-PAA Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI

Více

Y36SAP. Osnova. Číselné soustavy a kódy, převody, aritmetické operace Y36SAP Poziční číselné soustavy a převody.

Y36SAP. Osnova. Číselné soustavy a kódy, převody, aritmetické operace Y36SAP Poziční číselné soustavy a převody. Y36SAP Číselné soustavy a kódy, převody, aritmetické operace Tomáš Brabec, Miroslav Skrbek - X36SKD-cvičení. Úpravy pro SAP Hana Kubátová Osnova Poziční číselné soustavy a převody Dvojková soust., převod

Více

Lineární datové struktury

Lineární datové struktury Lineární datové struktury doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Lineární datové

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 05 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napište Frobeniovu větu (existence i počet řešení). b)

Více

1 Nejkratší cesta grafem

1 Nejkratší cesta grafem Bakalářské zkoušky (příklady otázek) podzim 2014 1 Nejkratší cesta grafem 1. Uvažujte graf s kladným ohodnocením hran (délka). Definujte formálně problém hledání nejkratší cesty mezi dvěma uzly tohoto

Více

Rekurze a zásobník. Jak se vypočítá rekurzivní program? volání metody. vyšší adresy. main(){... fa(); //push ret1... } ret1

Rekurze a zásobník. Jak se vypočítá rekurzivní program? volání metody. vyšší adresy. main(){... fa(); //push ret1... } ret1 Rekurze a zásobník Jak se vypočítá rekurzivní program? volání metody vyšší adresy ret1 main(){... fa(); //push ret1... PC ret2 void fa(){... fb(); //push ret2... return //pop void fb(){... return //pop

Více

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky Jan Březina Technical University of Liberec 28. března 2017 Grafová formulace CPM (critical path method) Orientovaný acyklický graf (DAG) je orientovaný graf neobsahující

Více

Jarníkův algoritmus. Obsah. Popis

Jarníkův algoritmus. Obsah. Popis 1 z 6 28/05/2015 11:44 Jarníkův algoritmus Z Wikipedie, otevřené encyklopedie Jarníkův algoritmus (v zahraničí známý jako Primův algoritmus) je v teorii grafů algoritmus hledající minimální kostru ohodnoceného

Více

Definice 7.2. Nejmenší přirozené číslo k, pro které je graf G k-obarvitelný, se nazývá chromatické číslo (barevnost) grafu G a značí se χ(g).

Definice 7.2. Nejmenší přirozené číslo k, pro které je graf G k-obarvitelný, se nazývá chromatické číslo (barevnost) grafu G a značí se χ(g). 7 Barevnost grafu Definice 71 Graf G se nazývá k-obarvitelný, jestliže každému jeho uzlu lze přiřadit jednu z barev 1 k tak, že žádné dva sousední uzly nemají stejnou barvu Definice 72 Nejmenší přirozené

Více

Příklad 1/23. Pro rostoucí spojité fukce f(x), g(x) platí f(x) Ω(g(x)). Z toho plyne, že: a) f(x) Ο(g(x)) b) f(x) Θ(g(x)) d) g(x) Ω(f(x))

Příklad 1/23. Pro rostoucí spojité fukce f(x), g(x) platí f(x) Ω(g(x)). Z toho plyne, že: a) f(x) Ο(g(x)) b) f(x) Θ(g(x)) d) g(x) Ω(f(x)) Příklad 1/23 Pro rostoucí spojité fukce f(x), g(x) platí f(x) Ω(g(x)). Z toho plyne, že: a) f(x) Ο(g(x)) b) f(x) Θ(g(x)) c) g(x) Θ(f(x)) d) g(x) Ω(f(x)) e) g(x) Ο(f(x)) 1 Příklad 2/23 Pro rostoucí spojité

Více

Dynamické datové struktury IV.

Dynamické datové struktury IV. Dynamické datové struktury IV. Prioritní fronta. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie, Přírodovědecká fakulta UK. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz (Katedra

Více

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2013/2014 Radim Farana. Obsah. Strom

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2013/2014 Radim Farana. Obsah. Strom 8 Podklady ředmětu ro akademický rok 2013/2014 Radim Farana Obsah 2 Dynamické datové struktury. Strom. Binární stromy. Vyhledávací stromy. Vyvážené stromy. AVL stromy. Strom 3 Název z analogie se stromy.

Více

1. Implementace funkce počet vrcholů. Předmět: Algoritmizace praktické aplikace (3ALGA)

1. Implementace funkce počet vrcholů. Předmět: Algoritmizace praktické aplikace (3ALGA) Předmět: Algoritmizace praktické aplikace (3ALGA) Vytvořil: Jan Brzeska Zadání: Vytvoření funkcí na stromech (reprezentace stromu směrníky). Zadané funkce: 1. Počet vrcholů 2. Počet listů 3. Součet 4.

Více

Oborové číslo Hodnocení - část A Hodnocení - část B Hodnocení - část A+B. 1. úloha (4 body) Kolik existuje cest délky 4 v grafu K11? 2.

Oborové číslo Hodnocení - část A Hodnocení - část B Hodnocení - část A+B. 1. úloha (4 body) Kolik existuje cest délky 4 v grafu K11? 2. PŘIJÍMACÍ TEST Z INFORMATIKY A MATEMATIKY NAVAZUJÍCÍ MAGISTERSKÉ STUDIUM V OBORU APLIKOVANÁ INFORMATIKA FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITY HRADEC KRÁLOVÉ ČÁST A Oborové číslo Hodnocení - část

Více

Vysvětlete funkci a popište parametry jednotlivých komponent počítače a periferních zařízení.

Vysvětlete funkci a popište parametry jednotlivých komponent počítače a periferních zařízení. 1 Struktura osobního počítače Zakreslete základní schéma počítače podle Johna von Neumanna. Popište základní strukturu osobního počítače. Vysvětlete funkci a popište parametry jednotlivých komponent počítače

Více

Dynamické programování

Dynamické programování Dynamické programování prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA)

Více

Algoritmy I. Číselné soustavy přečíst!!! ALGI 2018/19

Algoritmy I. Číselné soustavy přečíst!!! ALGI 2018/19 Algoritmy I Číselné soustavy přečíst!!! Číselné soustavy Každé číslo lze zapsat v poziční číselné soustavě ve tvaru: a n *z n +a n-1 *z n-1 +. +a 1 *z 1 +a 0 *z 0 +a -1 *z n-1 +a -2 *z -2 +.. V dekadické

Více

Komprese dat (Komprimace dat)

Komprese dat (Komprimace dat) Komprese dat (Komprimace dat) Př.: zakódovat slovo ARARAUNA K K 2 četnost absolutní relativní A 4,5 N,25 R 2,25 U,25 kód K : kód K 2 :... 6 bitů... 4 bitů prefixový kód: žádné kódové slovo není prefixem

Více