PROGRAMOVÁNÍ. Cílem předmětu Programování je seznámit posluchače se způsoby, jak algoritmizovat základní programátorské techniky.
|
|
|
- František Bureš
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 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 dynamicky alokované datové struktury 3. Stromy 4. Grafy 5. Rekurze 6. Třídící algoritmy Literatura: [1] Töpfer, P: ALGORITMY a programovací techniky (Prometheus, 1995) [2] Töpferová, D., Töpfer, P.: Sbírka úloh z programování (Grada, 1992) Způsob zakončení: Výuka je zakončena prakticky zaměřenou zkouškou, předmětem zkoušky je naprogramování zadané úlohy.
![Grafy 5. Rekurze 6. Třídící algoritmy Literatura: [1] Töpfer, P: ALGORITMY a programovací techniky (Prometheus, 1995) [2] Töpferová, D.](/docs-images/46/15494321/images/page_1.jpg ", Töpfer, P.")
2 metodický list č. 1 Název hodiny: Dynamicky alokovaná paměť Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení konceptu dynamické paměti a způsob používání dynamické paměti v jazyku PASCAL. 1. dílčí téma: Dynamicky alokovaná paměť vysvětlení fungování dynamicky alokované paměti proměnné typu ukazatel dynamicky vytvářené proměnné volání new/dispose operátor ^ 2. dílčí téma: Lineární spojový seznam Lineární spojový seznam jako příklad využití dynamicky alokovaných proměnných
3 metodický list č. 2 Název hodiny: Jednoduché dynamické datové struktury Cílem tohoto tematického celku je vysvětlit a ukázat různé možnosti implementace jednoduchých lineárních dynamických datových struktur. 1. dílčí téma Implementace jednoduchých datových struktur Způsoby implementace lineárních dynamických datových struktur, výhody a nevýhody jednotlivých způsobů implementace lineární spojový seznam obousměrný spojový seznam seznam s hlavou 2. dílčí téma: Datové struktury typu fronta, zásobník vysvětlení různých možností implementace datových struktur typu fronta, zásobník implementace v poli implementace s využitím lineárních spojových seznamů
4 metodický list č. 3 Název hodiny: Stromy Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení datových struktur typu strom, jejich implementaci a využití 1. dílčí téma: Implementace datové struktury typu strom Způsoby realizace různých druhů "stromů" v paměti binární stromy obecné stromy 2. dílčí téma: Binární vyhledávací strom Příklad využití datové struktury typu strom pro ukládání a vyhledávání prvků implementace algoritmu pro vkládání, vyhledávání a odebírání prvků ze binárního vyhledávacího stromu
5 metodický list č. 4 Název hodiny: Grafy I Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení různých reprezentací grafů v paměti, ukázka některých grafových algoritmů 1. dílčí téma: Způsoby reprezentace grafů v paměti programu matice sousednosti matice vzdáleností matice incidence seznam následníků seznam hran dynamická reprezentace 2. dílčí téma: základní grafové algoritmy komponenty souvislosti hledání nejkratší cesty v grafu
6 metodický list č. 5 Název hodiny: Grafy II Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení dalších grafových algoritmů, zejména Dijkstrova algoritmu pro hledání nejkratší cesty v grafu. 1. dílčí téma: Dynamicky alokovaná paměť zjišťování vzdáleností v neohodnoceném grafu hledání nejkratší cesty
7 metodický list č. 6 Název hodiny: Rekurze Cílem tohoto celku je vysvětlení konceptu rekurze a způsobů jejího využití v programování. prohledávání grafů s pomocí rekurze a bez ní výpočet aritmetických výrazů s využitím rekurze
8 Programování: Metodický list č. 7 Název hodiny: Třídění Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení a ukázka implementace některých třídících algoritmů. algoritmus Bubblesort algoritmus Quicksort algoritmus Heapsort Způsob zakončení: Výuka je zakončena prakticky zaměřenou zkouškou, předmětem zkoušky je naprogramování zadané úlohy.
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
Obsah. KAPITOLA 1 Dříve než začneme 19 Kdysi dávno aneb střípky z historie algoritmických strojů 20 1801 21 1833 21 1890 22 třicátá léta 22
Předmluva 11 Čím se tato kniha liší od jiných příruček? 11 Proč C++? 12 Jak číst tuto knihu? 12 Čím se budeme zabývat? 13 Kapitola 1: Dříve než začneme 13 Kapitola 2: Rekurze 13 Kapitola 3: Analýza složitosti
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
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
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
přirozený algoritmus seřadí prvky 1,3,2,8,9,7 a prvky 4,5,6 nechává Metody řazení se dělí:
Metody řazení ve vnitřní a vnější paměti. Algoritmy řazení výběrem, vkládáním a zaměňováním. Heapsort, Shell-sort, Radix-sort, Quicksort. Řazení sekvenčních souborů. Řazení souborů s přímým přístupem.
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
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
Programování 1. hodina. RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015
Programování 1. hodina RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015 Vstupní znalosti Podmínky, cykly Funkce, Pole, třídění Retězce
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
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
Rekurze - tvorba a zápis algoritmů v jazyce Pascal
Rekurze - tvorba a zápis algoritmů v jazyce Pascal 1 Autor kurzu Zbyněk Hamerník 2 Vyučovací předmět (volitelný) seminář z IVT 3 Ročník maturitní ročník gymnázia 4 Téma Vysvětlení myšlenky rekurze, užití
PROGRAMOVÁNÍ V JAZYCE C V PŘÍKLADECH 11 Dynamické datové struktury 11.1 Spojové struktury... 11-1 11.2 Příklad PROG_11-01... 11-2 11.
David Matoušek Programování v jazyce C v pøíkladech Praha 2011 David Matoušek Programování v jazyce C v pøíkladech Bez pøedchozího písemného svolení nakladatelství nesmí být kterákoli èást kopírována nebo
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ 1) PROGRAM, ZDROJOVÝ KÓD, PŘEKLAD PROGRAMU 3 2) HISTORIE TVORBY PROGRAMŮ 3 3) SYNTAXE A SÉMANTIKA 3 4) SPECIFIKACE
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
Semestrální práce KIV/PC Řešení kolizí frekvencí sítě vysílačů Zdeněk Bečvář A14B0466P 10. ledna 2016
Semestrální práce KIV/PC Řešení kolizí frekvencí sítě vysílačů Zdeněk Bečvář A14B0466P 10. ledna 2016 Obsah 1 Zadání 1 2 Analýza úlohy 2 2.1 Uložení dat ze vstupního souboru................ 2 2.2 Graf
1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10
Úlohy- 2.cvičení 1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10 2. Převeďte dané desetinné číslo do dvojkové soustavy (DEC -> BIN): a) 0,8125 10 b) 0,35 10
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
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
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
Aplikovaná informatika
Vysoká škola polytechnická Jihlava Katedra elektrotechniky a informatiky Tematické okruhy pro státní závěrečné zkoušky oboru Aplikovaná informatika Tyto okruhy jsou platné pro studenty, kteří započali
GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ
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
Registrační číslo Hodnocení - část A Hodnocení - část B Hodnocení - část A+B
PŘIJÍMACÍ TEST Z INFORMATIKY A MATEMATIKY NAVAZUJÍCÍ MAGISTERSKÉ STUDIUM V OBORU APLIKOVANÁ INFORMATIKA FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITY HRADEC KRÁLOVÉ ČÁST A Registrační číslo Hodnocení -
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
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
Dijkstrův algoritmus (připomenutí)
Dijkstrův algoritmus (připomenutí) Základní předpoklad w : H R + (nezáporné délky hran) Upravený algoritmus prohledávání do šířky Dijkstra(G,s,w) 1 InitPaths(G,s) 2 S:= ; InitQueue(Q) 3 for každý uzel
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
Algoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Třídění, vyhledávání Daniela Szturcová
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).](/thumbs/30/13964312.jpg "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
Algoritmizace I. Ak. rok 2015/2016 vbp 1. ze 132
Ak. rok 2015/2016 vbp 1. ze 132 Ing. Vladimír Beneš, Ph.D. vedoucí katedry Petrovický K101 katedra informatiky a kvantitativních metod E-mail: vbenes@bivs.cz Telefon: 251 114 534, 731 425 276 Konzultační
Kostry. 9. týden. Grafy. Marie Demlová (úpravy Matěj Dostál) 16. dubna 2019
Grafy 16. dubna 2019 Tvrzení. Je dán graf G, pak následující je ekvivalentní. 1 G je strom. 2 Graf G nemá kružnice a přidáme-li ke grafu libovolnou hranu, uzavřeme přesně jednu kružnici. 3 Graf G je souvislý
4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace
4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace algoritmů Ing. Michal Bližňák, Ph.D. Ústav informatiky a umělé inteligence Fakulta aplikované informatiky UTB Zĺın Paralelní procesy a programování, Zĺın, 26.
Graf. Uzly Lokality, servery Osoby fyzické i právní Informatické objekty... atd. Hrany Cesty, propojení Vztahy Informatické závislosti... atd.
Graf 2 0 3 1 4 5 Uzly Lokality, servery Osoby fyzické i právní Informatické objekty... atd. Hrany Cesty, propojení Vztahy Informatické závislosti... atd. Běžné reprezentace grafu Uzly = indexy Stupně uzlů
Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická. Okruhy otázek pro státní závěrečné zkoušky. Bakalářské studium
Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Okruhy otázek pro státní závěrečné zkoušky Bakalářské studium Informatika se zaměřením na vzdělávání Bc. Matematika: Funkce, její průběh a vlastnosti. Popisná
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
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
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
Výhody a nevýhody jednotlivých reprezentací jsou shrnuty na konci kapitoly.
Kapitola Reprezentace grafu V kapitole?? jsme se dozvěděli, co to jsou grafy a k čemu jsou dobré. rzo budeme chtít napsat nějaký program, který s grafy pracuje. le jak si takový graf uložit do počítače?
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
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
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
zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.
Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít
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?
Michal Krátký. Úvod do programovacích jazyků (Java), 2006/2007
Úvod do programovacích jazyků (Java) Michal Krátký Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Úvod do programovacích jazyků (Java), 2006/2007 c 2006 Michal Krátký Úvod do programovacích jazyků
6. Tahy / Kostry / Nejkratší cesty
6. Tahy / Kostry / Nejkratší cesty BI-EP2 Efektivní programování 2 LS 2017/2018 Ing. Martin Kačer, Ph.D. 2011-18 Martin Kačer Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologií České vysoké
SOFTWAROVÉ INŽENÝRSTVÍ 1
Metodický list č. 1 Název tématického celku: Úvod do softwarového inženýrství Základním cílem tohoto tematického celku je vysvětlení smyslu discipliny nazývané softwarové inženýrství. Tematický celek zahrnuje
MATEMATIKA A 3 Metodický list č. 1
Metodický list č. 1 Název tématického celku: Úvod do problematiky diskrétní matematiky Cíl: Cílem tohoto tématického celku je vymezení oblasti diskrétní matematiky a příprava na další výklad kurzu. Jedná
Základní grafové algoritmy
i Základní grafové algoritmy Jakub Černý KAM, MFF UK 24. listopadu 2010 Verze 0.95 Homepage http://kam.mff.cuni.cz/ ~ kuba/ka Kontakt: kuba@kam.mff.cuni.cz ii Obsah Úvod v iii iv OBSAH Úvod Text je psán
Struktura programu v době běhu
Struktura programu v době běhu Miroslav Beneš Dušan Kolář Struktura programu v době běhu Vztah mezi zdrojovým programem a činností přeloženého programu reprezentace dat správa paměti aktivace podprogramů
opakování reprezentace grafů, dijkstra, bellman-ford, johnson
opakování reprezentace grafů, dijkstra, bellman-ford, johnson Petr Ryšavý 19. září 2016 Katedra počítačů, FEL, ČVUT opakování reprezentace grafů Graf Definice (Graf) Graf G je uspořádaná dvojice G = (V,
Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ
Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ 1. Algoritmus a jeho vlastnosti algoritmus a jeho vlastnosti, formy zápisu algoritmu ověřování správnosti
ALGORITMIZACE A DATOVÉ STRUKTURY (14ASD) 1. cvičení
ALGORITMIZACE A DATOVÉ STRUKTURY (14ASD) 1. cvičení Lucie Krčálová Ústav aplikované informatiky v dopravě (K614) email: lkrcalova@fd.cvut.cz místnosti : F211, K109 (semestr - ČT), Horská budova A 4. patro
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška devátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu prof. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 Obsah 1 Kombinatorika: princip inkluze a exkluze 2 Počítání
Základní datové struktury
Základní datové struktury Martin Trnečka Katedra informatiky, Přírodovědecká fakulta Univerzita Palackého v Olomouci 4. listopadu 2013 Martin Trnečka (UPOL) Algoritmická matematika 1 4. listopadu 2013
Vyučovací hodina. 1vyučovací hodina: 2vyučovací hodiny: Opakování z minulé hodiny. Procvičení nové látky
Vyučovací hodina 1vyučovací hodina: Opakování z minulé hodiny Nová látka Procvičení nové látky Shrnutí 5 min 20 min 15 min 5 min 2vyučovací hodiny: Opakování z minulé hodiny Nová látka Procvičení nové
Algoritmy na ohodnoceném grafu
Algoritmy na ohodnoceném grafu Dvě základní optimalizační úlohy: Jak najít nejkratší cestu mezi dvěma vrcholy? Dijkstrův algoritmus s t Jak najít minimální kostru grafu? Jarníkův a Kruskalův algoritmus
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
4.3 Operace nad ordin ln mi datov mi typy Operace nad logick m datov m typem Operace nad celo seln mi datov mi typy
Obsah 1 Algoritmy a programovac jazyky 1 1.1 Vlastnosti a vyjad ov n algoritm............. 1 1.2 Algoritmizace a programov n................ 2 1.3 Programovac jazyk a strojov k d............. 2 1.4 Vyjad
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
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
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,
Implementace seznamů do prostředí DELPHI pomocí lineárního seznamu
Implementace seznamů do prostředí DELPHI pomocí lineárního seznamu Ukazatel a dynamické datové struktury v prostředí DELPHI Důležitým termínem a konstrukčním programovým prvkem je typ UKAZATEL. Je to vlastně
Algoritmizace prostorových úloh
INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Datové struktury Daniela Szturcová
Principy operačních systémů. Lekce 7: Souborový systém
Principy operačních systémů Lekce 7: Souborový systém Souborový systém Souborový systém (anglicky file system) je označení pro způsob organizace dat ve formě souborů (a většinou i adresářů) tak, aby k
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
NMIN102 Programování /2 Z, Zk
NMIN102 Programování 2 --- 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 Pavel
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
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
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
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
Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.
6 RNDr., Ph.D. Katedra didaktiky matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta petra.surynkova@mff.cuni.cz http://surynkova.info množina vrcholů a množina hran hrana vždy spojuje
Časová a prostorová složitost algoritmů
.. Časová a prostorová složitost algoritmů Programovací techniky doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Hodnocení algoritmů Programovací techniky Časová a prostorová
Maturitní témata Školní rok: 2015/2016
Maturitní témata Školní rok: 2015/2016 Ředitel školy: Předmětová komise: Předseda předmětové komise: Předmět: PhDr. Karel Goš Informatika a výpočetní technika Mgr. Ivan Studnička Informatika a výpočetní
Institut teoretické informatiky (ITI) na FI MU
Institut teoretické informatiky (ITI) na FI MU Antonín Kučera (vedoucí) Petr Hliněný, Jan Obdržálek, Vojtěch Řehák Fakulta informatiky, Masarykova Univerzita, Brno Brno, 28. dubna 2011 J. Obdržálek (FI
TGH05 - Problém za milion dolarů.
TGH05 - Problém za milion dolarů. Jan Březina Technical University of Liberec 20. března 2012 Časová složitost algoritmu Závislost doby běhu programu T na velikosti vstupních dat n. O(n) notace, standardní
brmiversity: Um lá inteligence a teoretická informatika
brmiversity: Um lá inteligence a teoretická informatika Úvodní p edná²ka brmlab 2011 Outline 1 Slovo úvodem 2 Um lá inteligence 3 Neuronové sít 4 Adaptivní agenti 5 Evolu ní algoritmy 6 Sloºitost 7 Datové
opakování reprezentace grafů, dijkstra, bellman-ford, johnson
opakování reprezentace grafů, dijkstra, bellman-ford, johnson Petr Ryšavý 18. září 2017 Katedra počítačů, FEL, ČVUT opakování reprezentace grafů Graf Definice (Graf) Graf G je uspořádaná dvojice G = (V,
Ohodnocené orientované grafy
Ohodnocené orientované grafy Definice Buď G graf Funkce w : H( G) (, ) se nazývá (hranové) ohodnocení grafu G; graf se zadaným ohodnocením se nazývá ohodnocený graf Definice Nechť G je orientovaný graf
OZD. Organizace a zpracování dat. učební text
OZD Organizace a zpracování dat učební tet Datové typy Datové typy Dělení elementární strukturované = datové struktury základní (statické) základní struktury programovacího jazyka vyšší (dynamické) Datové
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
Tabulka symbolů. Vazba (binding) Vazba - příklad. Deklarace a definice. Miroslav Beneš Dušan Kolář
Vazba (binding) Tabulka symbolů Miroslav Beneš Dušan Kolář vazba = spojení mezi entitou a vlastností okamžik vazby (binding time) při návrhu jazyka při implementaci jazyka během překladu/spojování/zavádění
3. Prohledávání grafů
3. Prohledávání grafů Prohledání do šířky Breadth-First Search BFS Jde o grafový algoritmus, který postupně prochází všechny vrcholy v dané komponentě souvislosti. Algoritmus nejprve projde všechny sousedy
NMIN101 Programování 1 2/2 Z --- NMIN102 Programování /2 Z, Zk
NMIN101 Programování 1 2/2 Z --- NMIN102 Programování 2 --- 2/2 Z, Zk Pavel Töpfer Katedra software a výuky informatiky MFF UK MFF Malostranské nám., 4. patro, pracovna 404 pavel.topfer@mff.cuni.cz http://ksvi.mff.cuni.cz/~topfer
TGH06 - Hledání nejkratší cesty
TGH06 - Hledání nejkratší cesty Jan Březina Technical University of Liberec 31. března 2015 Motivační problémy Silniční sít reprezentovaná grafem. Ohodnocené hrany - délky silnic. Najdi nejkratší/nejrychlejší
Cílem seminární práce je aplikace teoretických znalostí z přednášky na konkrétní úlohy. Podstatu algoritmu totiž
Zadání příkladů pro semestrální práci 9 Cílem seminární práce je aplikace teoretických znalostí z přednášky na konkrétní úlohy. Podstatu algoritmu totiž člověk nejlépe pochopí až pokud jej sám implementuje,
13. Třídící algoritmy a násobení matic
13. Třídící algoritmy a násobení matic Minulou přednášku jsme probírali QuickSort, jeden z historicky prvních třídících algoritmů, které překonaly kvadratickou složitost aspoň v průměrném případě. Proč
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
Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů
Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti
Spojová implementace lineárních datových struktur
Spojová implementace lineárních datových struktur doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB
NMIN101 Programování 1 2/2 Z --- NMIN102 Programování /2 Z, Zk
NMIN101 Programování 1 2/2 Z --- NMIN102 Programování 2 --- 2/2 Z, Zk Pavel Töpfer Katedra software a výuky informatiky MFF UK MFF Malostranské nám., 4. patro, pracovna 404 pavel.topfer@mff.cuni.cz http://ksvi.mff.cuni.cz/~topfer
NEJKRATŠÍ CESTY I. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze
NEJKRATŠÍ CESTY I Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 7 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší
DobSort. Úvod do programování. DobSort Implementace 1/3. DobSort Implementace 2/3. DobSort - Příklad. DobSort Implementace 3/3
DobSort Úvod do programování Michal Krátký 1,Jiří Dvorský 1 1 Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Úvod do programování, 2004/2005 V roce 1980 navrhl Dobosiewicz variantu (tzv. DobSort),
Přidělování paměti I Mgr. Josef Horálek
Přidělování paměti I Mgr. Josef Horálek = Paměť = operační paměť je paměť, kterou přímo využívají procesory při zpracováni instrukci a dat; Paměť Funkce modulu přidělování paměti = Sledování stavu každého
Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT
PEF ČZU Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT Okruhy SZB č. 5 Zdroje: Demel, J., Operační výzkum Jablonský J., Operační výzkum Šubrt, T., Langrová, P., Projektové řízení I. a různá internetová
Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech NEPRAVDA Grafická data jsou u rastrové grafiky uložena v pixelech PRAVDA Grafická data
Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech Grafická data jsou u rastrové grafiky uložena v pixelech Grafická data jsou u vektorové grafiky uložena v pixelech Na rozdíl od rastrové grafiky
Úvod do mobilní robotiky AIL028
zbynek.winkler at mff.cuni.cz, md at robotika.cz http://robotika.cz/guide/umor05/cs 5. prosince 2005 1 Mapa světa Exaktní plánování 2 3 Plánování s otáčením (náznak řešení) Mapa světa - příklad Obsah Mapa
ALGORITMIZACE A PROGRAMOVÁNÍ
Metodický list č. 1 Algoritmus a jeho implementace počítačovým programem Základním cílem tohoto tematického celku je vysvětlení pojmů algoritmus a programová implementace algoritmu. Dále je cílem seznámení
Anotace. Dijkstrův algoritmus,
Anotace Dijkstrův algoritmus, medián lineárně, odstranění rekurze, binární soubory, předání funkce v parametru. Středník 3. května od 15:00 do 18:00. Dijkstrův algoritmus Hledá nejkratší cestu z daného