Algoritmeskabeloner: Sweep- og søgealgoritmer C#-version

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Algoritmeskabeloner: Sweep- og søgealgoritmer C#-version"

Transkript

1 Note til Programmeringsteknologi Akademiuddannelsen i Informationsteknologi Algoritmeskabeloner: Sweep- og søgealgoritmer C#-version Finn Nordbjerg 1/9

2 Indledning I det følgende introduceres et par abstrakte algoritmer eller algoritmeskabeloner. Idéen bag indførelse af algoritmeskabeloner er, at en lang række problemer kan løses med algoritmer, som har en fælles grundstruktur. Det er en stor hjælp, hvis man kan henføre en given algoritme til en skabelon: Man har en kendt grundstruktur, så den dybe tallerken ikke skal opfindes igen og igen. Det er enklere at verificere korrekthed, når man kan sammenholde sin løsning med en kendt skabelon. Skabelonen har et navn, så man kan snakke om den i forbindelse med udvikling, dokumentation og vedligeholdelse. Om notation. I det følgende anvendes et C#-lignende pseudosprog, hvor de abstrakte operationer er angivet i skarpe parenteser ("<...>"). En abstrakt operation skal konkretiseres til C#-sætninger, som realiserer den konkrete algoritme. Ved specifikation af operationer anvendes PRE til at angive en pre-betingelse for operationen, dvs. hvad der skal være opfyldt for, at det er meningsfuldt at udføre operationen. Tilsvarende anvendes POST ved angivelse af post-betingelsen for operationen, dvs. hvad der er opfyldt efter, operationen er udført under forudsætning af at pre-betingelsen var opfyldt inden. Om sweep-algoritmer. En lange række algoritmer er karakteriseret ved, at de hæmningsløst fejer (eng. sweep) henover en datamængde, kikker på alle elementer og gør et eller andet ved alle (evt. kun en del af) elementerne. Den abstrakte sweep-algoritme kan formuleres som følger: < evt. initiering af hensyn til GØR-operationen (GØR-INIT) >; < INITIER ubesøgt mængde, UM >; while <! FÆRDIG (dvs. UM ikke er tom)> { < UDVÆLG aktuelt element fra UM >; < GØR noget ved aktuelt element>; < FJERN aktuelt element fra UM> 2/9

3 Hvorledes operationerne INITIER, FÆRDIG, UDVÆLG og FJERN skal realiseres afhænger af repræsentationen af datamængden. Realiseringen af GØR-INIT og GØR afhænger endvidere af den konkrete opgave, som algoritmen skal løse. Om sweep-algoritmer på sekvenser af heltal. Hvis vores datamængde er et array af heltal (int[] a), kan INITIER, UDVÆLG, FÆRDIG og FJERN realiseres vha. en simpel tællerkonstruktion, og så får sweep-skabelonen følgende udseende, hvor vi antager, at i er en variabel af typen int: INITIER: i = 0 UDVÆLG: a[i] FÆRDIG: i > =a.length FJERN: i++ Indsættes dette i skabelonen, fås: < GØR-INIT >; int i=0; while ( i < a.length) { < GØR noget ved a[i] >; i++; Som bekendt kan tæller-styrede løkker udtrykkes simplere i C# vha. for-sætningen: < GØR-INIT >; for (int i=0 ; i<a.length ; i++ ) { < GØR noget ved a[i]>; } // end for Er opgaven fx. at tælle antal nuller i en sekvens af heltal kan de manglende operationer realiseres som følger: GØR-INIT: int result= 0; GØR: if (a[i] = = 0) result++; Indsættes dette i skabelonen, fås: 3/9

4 int result= 0; for (int i=0 ; i<a.length ; i++){ if (a[i] = = 0) result++; } // end for På samme måde kan andre algoritmer, der arbejder på sekvenser af heltal (eller sekvenser af alt muligt andet, for den sags skyld) ses som konkretiseringer af sweep-skabelonen. Specielt for C#: foreach og Enumerators I visse tilfælde i C# kan et sweep skrives endnu enklere ved brug af foreach-konstruktionen: int[] a= new int[10]; for(int i= 0; i<a.length; i++) a[i]= 2*i+1;//lav et array med nogle tal foreach(int x in a){ //gør noget ved x } Herved behandles alle elementer i a efter tur. Generelt har foreach-sætningen følgende form: foreach(type varnavn in collectionnavn) Sætning Hvor Type er en type (simple eller klasse), som er assignment-kompatibel med elementerne i collectionnavn, og collectionnavn er et objekt af en type, som implementerer IEnumerableinterfacet (herom ved en anden lejlighed). Alle C# s standard-collections (incl. Array) implementer dette interface. Variablen varnavn tildeles værdien af hver forekomst i collectionnavn efter tur og Sætning udføres for hver værdi. For et arrays vedkommende svarer sætningen altså fuldstændig til foreach(int x in a) for(int i= 0; i<a.length; i++) int x= a[i]; 4/9

5 foreach-konstruktionen kan dog ikke anvendes, hvis elementerne i collectionnavn skal ændres. F.eks. opgaven "læg een til alle elementer" : GØR-INIT: GØR: a[i]= a[i]+1; Indsat i skabelonen: Derimod vil for (int i= 0 ; i<a.length ; i++) { a[i]= a[i] +1; } // end for foreach(int x in a) x= x+1; ikke virke. foreach-loopet er baseret på iterator-begrebet: Kort fortalt er en iterator et objekt, som gør det muligt at iterere over en collection uden at kende den interne struktur. En collection som fx ArrayList (skal implementere IEnumerable) har en metode, som returnerer en iterator. Iteratoren har metoder til rykke til næste element, til at tilgå aktuelt element mv. I C# kaldes iteratorer enumeratorer, og de har statisk type IEnumerator: Eksempel: IList a = new ArrayList(); IEnumerator it = a.getenumerator();//få en iterator it while (it.movenext()) { System.Console.WriteLine(it.Current); //it.current = (int)it.current * 3;//Virker ikke. Current er read-only } it.reset();//sæt iteratoren før første element En nyoprettet iterator står før første element i collectionen, metoden MoveNext() flytter iteratoren til næste element og returnere sand, hvis der er et næste element. Hvis der ikke er flere elementer returneres falsk. Current er en read-only property, som returnerer aktuelt element. Reset() resetter iteratoren til umiddelbart før første element, så vi er klar til en ny iteration. 5/9

6 Algoritmeskabeloner og søgealgoritmer Om søgealgoritmer Søgealgoritmer er karakteriseret ved, at de undersøger en samling elementer (søgemængden) for en evt. forekomst af et element med nogle bestemte karakteristika. Det søgte element kaldes målelementet, m. Strategien er at udvælge et element, kandidatelementet, k fra den del af søgemængden, som ikke allerede er undersøgt (kandidatmængden, KM); undersøge dette element: er det m, så er vi færdige, hvis ikke så splittes KM i en ny kandidatmængde og en del, hvori m ikke kan befinde sig, og søgningen fortsættes i den nye kandidatmængde. Algoritmen kan formuleres, som følger: < INITIER KM >; bool found= false; while (! found && < KM Ø > ) { < UDVÆLG k fra KM >; if ( k==m ) found = true; else { < SPLIT KM i forhold til k og m > }//end else Hvorledes de abstrakte operationer INITIER, KM Ø, UDVÆLG, og SPLIT skal realiseres afhænger af repræsentationen af datamængden. Det skal bemærkes, at søgeskabelonen adskiller sig fra sweep-skabelonen ved, at en sweepalgoritme altid gennemløber hele datamængden, mens en søgealgoritme standser første gang den møder målelementet. Krav til de abstrakte operationer INITIER: PRE none POST KM = søgemængden Efter INITIER er udført, skal KM være lig hele søgemængden. Vi må altså ikke fjerne noget på forhånd. (Notationen KM : mærket angiver variablens (objektets) tilstand efter operationen er udført.) KM Ø: PRE none POST returnerer true, hvis kandidatmængden er tom, ellers false 6/9

7 UDVÆLG: PRE KM Ø POST k KM UDVÆLG må kun kaldes, hvis KM ikke er tom. Det eneste krav er, at k skal udvælges fra kandidatmængden. SPLIT: PRE k m && KM Ø && k KM POST k er fjernet fra KM. m må ikke fjernes. SPLIT må kun kaldes, hvis målelementet ikke er fundet, hvis der flere kandidatelementer i KM,, og hvis k er i KM. Der må gerne fjernes flere elementer end kandidatelementet - bare ikke målelementet (hvis det findes i KM). Om søgealgoritmer på sekvenser af heltal Hvis vores datamængde er et array af heltal (int[] a ), kan INITIER, UDVÆLG, KM Ø og SPLIT realiseres vha. en tællerkonstruktion, og så får søgeskabelonen følgende udseende: INITIER: int i = 0 UDVÆLG: k = a[i] KM Ø: i < a.length SPLIT: i ++ Dette skal forståes på den måde, at KM er tallene i arrayet a fra plads i til enden af a. (Opgave: Overvej om disse realiseringer overholder kravene til de abstrakte operationer.) Indsættes dette i skabelonen, fås: int k; int i= 1; bool found= false; while (!found && i<a.length ) { k = a[i]; if (k == m) found= true; else i ++; 7/9

8 (Opgave: Hvis det vides, at søgemængden er sorteret (ikke-aftagende), kan man så effektivisere ovenstående realisering ved at ændre realiseringen af <KM Ø>? Løsningen kaldes binær søgning i en sorteret datamængde.) En "smart" realisering af søgeskabelonen på et sorteret array (binær søgning) Strategien i binær søgning er kort fortalt: kik i midten af kandidatmængden: er målelementet lig midterelementet, så er vi færdige er målelementet større end midterelementet, så søg i den del af kandidatmængden, som ligger over midten er målelementet mindre end midterelementet, så søg i den del af kandidatmængden, som ligge under midten gentag dette til målelementet er fundet eller kandidatmængden er tom Hvis søgemængden er et array, kan kandidatmængden repræsenteres ved to index, low og high, som udpeger start og slut på den del af søgemængden, som målelementet kan være i. Følgende realisering kan anvendes: INITIER: int low = 0; int high = a.length-1; UDVÆLG: middle = (high + low) / 2; k = a[middle]; KM Ø: low <= high SPLIT: if (k<m) { low= middle + 1 } else { high= middle 1} (Opgave: Overvej om disse realiseringer overholder kravene til de abstrakte operationer.) Realiseringen af skabelonen bliver hermed: 8/9

9 int low = 0; int high = a.length-1; int k, middle; bool found = false; while (! found && low<=high ) { middle = (high + low) / 2; k= a[middle]; if (k == m) found= true; else if ( k<m ) low = middle+1; else high= middle-1; På et sorteret array vil binær søgning være langt hurtigere end lineær søgning. (Opgave: Hvorfor? Hvor meget hurtigere?) Det viser sig, at en søgning i en liste med n elementer skal UDVÆLG, SPLIT og KM Ø udføres et antal gange, som proportional med n, hvis man anvender den simple søge-algoritme, men kun med log(n) ved den binære søgning. (Dette betyder, at hvis liste fx indeholder ca elementer, så vil den simple søgning i gennemsnit kikke på ca. 500 elementer, mens binær søgning kun kikker på ca. 10 elementer!). Til gengæld kræver binær søgning at listen er sorteret. 9/9

Abstrakte datatyper C#-version

Abstrakte datatyper C#-version Note til Programmeringsteknologi Akademiuddannelsen i Informationsteknologi Abstrakte datatyper C#-version Finn Nordbjerg 1/9 Abstrakte Datatyper Denne note introducerer kort begrebet abstrakt datatype

Læs mere

Rekursion C#-version

Rekursion C#-version Note til Programmeringsteknologi Akademiuddannn i Informationsteknologi Rekursion C#-version Finn Nordbjerg 1 Rekursion Rekursionsbegrebet bygger på, at man beskriver noget ved "sig selv". Fx. kan tallet

Læs mere

Invarianter. Invariant: Et forhold, som vedligeholdes af algoritmen gennem (dele af) dens udførelse. Udgør ofte kernen af ideen bag algoritmen.

Invarianter. Invariant: Et forhold, som vedligeholdes af algoritmen gennem (dele af) dens udførelse. Udgør ofte kernen af ideen bag algoritmen. Invariant: Et forhold, som vedligeholdes af algoritmen gennem (dele af) dens udførelse. Udgør ofte kernen af ideen bag algoritmen. Invariant: Et forhold, som vedligeholdes af algoritmen gennem (dele af)

Læs mere

Forelæsning 17, tirsdag 2. november 1999 Søgning efter en given værdi i en tabel. Programmering 1999

Forelæsning 17, tirsdag 2. november 1999 Søgning efter en given værdi i en tabel. Programmering 1999 sammenligninger, hvor Programmering 1999 Forelæsning 17, tirsdag 2 november 1999 Søgning efter en given værdi i en tabel Lineær søgning og binær søgning Effektivitet: maskinuafhængig vurdering af køretid

Læs mere

22 Hobe. Noter. PS1 -- Hobe. Binære hobe. Minimum-hob og maximum-hob. Den abstrakte datatype minimum-hob. Opbygning af hobe. Operationen siv-ned.

22 Hobe. Noter. PS1 -- Hobe. Binære hobe. Minimum-hob og maximum-hob. Den abstrakte datatype minimum-hob. Opbygning af hobe. Operationen siv-ned. 22 Hobe. Binære hobe. Minimum-hob og maximum-hob. Den abstrakte datatype minimum-hob. Opbygning af hobe. Operationen siv-ned. Indsættelse i hobe. Sletning af minimalt element i hobe. Repræsentation. 327

Læs mere

26 Programbeviser I. Noter. PS1 -- Programbeviser I. Bevis kontra 'check af assertions' i Eiffel. Betingelser og bevisregler.

26 Programbeviser I. Noter. PS1 -- Programbeviser I. Bevis kontra 'check af assertions' i Eiffel. Betingelser og bevisregler. 26 Programbeviser I. Bevis kontra 'check af assertions' i Eiffel. Betingelser og bevisregler. Hvad er programverifikation? Bevisregel for 'tom kommando'. Bevisregel for assignment. Bevisregler for selektive

Læs mere

Algoritmer og invarianter

Algoritmer og invarianter Algoritmer og invarianter Iterative algoritmer Algoritmen er overordnet set een eller flere while eller for-løkker. Iterative algoritmer Algoritmen er overordnet set een eller flere while eller for-løkker.

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen (bemærk at log n betegner totals logaritmen): n 2 (log n) 2 2.

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen (bemærk at log n betegner totals logaritmen): n 2 (log n) 2 2. Eksamen august Algoritmer og Datastrukturer (-ordning) Side af sider Opgave (%) n + n er O(n )? n / er O(n / )? n er O(n log n)? n er O((log n) )? n er Ω(n )? Ja Nej Opgave (%) Opskriv følgende funktioner

Læs mere

3 Algebraisk Specifikation af Abstrakte Datatyper.

3 Algebraisk Specifikation af Abstrakte Datatyper. 3 Algebraisk Specifikation af Abstrakte Datatyper. Specifikation kontra program. Bestanddele af en algebraisk specifikation. Klassificering af funktioner i en ADT. Systematisk definition af ligninger.

Læs mere

Søgning og Sortering. Søgning og Sortering. Søgning. Linæer søgning

Søgning og Sortering. Søgning og Sortering. Søgning. Linæer søgning Søgning og Sortering Søgning og Sortering Philip Bille Søgning. Givet en sorteret tabel A og et tal x, afgør om der findes indgang i, så A[i] = x. Sorteret tabel. En tabel A[0..n-1] er sorteret hvis A[0]

Læs mere

Python programmering. Per Tøfting. MacFest

Python programmering. Per Tøfting. MacFest Python programmering MacFest 2005 Per Tøfting http://pertoefting.dk/macfest/ Indhold Måder at afvikle Python program på Variabler Data typer Tal Sekvenser Strenge Tupler Lister Dictionaries Kontrolstrukturer

Læs mere

Programmering for begyndere Lektion 2. Opsamling mm

Programmering for begyndere Lektion 2. Opsamling mm Lektion 2 Opsamling mm God tone Der er indlagt spørge sessioner Lektion 2 - Agenda Programmering for Lidt ændringer til teknikken, herunder hvordan du genser en lektion Lidt generelle tilbagemeldinger

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 7 n 1/ log n. (log n) 4

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 7 n 1/ log n. (log n) 4 Eksamen august 00 Algoritmer og Datastrukturer (00-ordning) Side af sider Opgave (%) n er O(n )? n(log n) er O(n )? n n + (log n) er O(n )? n er O(n )? n er Ω( n )? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn) 5. 5n 2 5 logn. 2 logn

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn) 5. 5n 2 5 logn. 2 logn Eksamen august 0 Algoritmer og Datastrukturer (00-ordning) Side af sider Opgave (%) n +n er O(n )? Ja Nej n er O(n )? n+n er O(n. )? n+n er O(8n)? n logn er O(n )? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 4 n n 3n n 2 /logn 5 n n (logn) 3n n 2 /logn 4 n n 5 n

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 4 n n 3n n 2 /logn 5 n n (logn) 3n n 2 /logn 4 n n 5 n Side af 0 sider Opgave (%) Ja Nej n er O(0n logn)? n er O(n )? n +n er O(n )? n logn er O(n )? n logn er O(n)? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n

Læs mere

Skriftlig eksamen i Datalogi

Skriftlig eksamen i Datalogi Roskilde Universitetscenter side 1 af 11 sider Skriftlig eksamen i Datalogi Modul 1 Sommer 2000 Opgavesættet består af 6 opgaver, der ved bedømmelsen tillægges følgende vægte: Opgave 1 10% Opgave 2 10%

Læs mere

Eksempel: et ordresystem note 5 Lagdeling s. 1

Eksempel: et ordresystem note 5 Lagdeling s. 1 Eksempel: et ordresystem note 5 Lagdeling s. 1 Eksempel: et ordre-system NiceHair er et firma, som sælger udstyr, inventar og frisørartikler til frisørsaloner over hele landet. Det er ejet af et ægtepar

Læs mere

Binære søgetræer. Binære søgetræer. Nærmeste naboer. Nærmeste nabo

Binære søgetræer. Binære søgetræer. Nærmeste naboer. Nærmeste nabo Philip Bille Nærmeste naboer. Vedligehold en dynamisk mængde S af elementer. Hvert element har en nøgle key[] og satellitdata data[]. operationer. PREDECESSOR(k): returner element med største nøgle k.

Læs mere

Noter til C# Programmering Iteration

Noter til C# Programmering Iteration Noter til C# Programmering Iteration Programflow Programmer udfører det meste af deres arbejde vha. forgrening og løkker. Løkker Mange programmeringsproblemer kan løses ved at gentage en handling på de

Læs mere

Objektorienteret design med arv og polymorfi:

Objektorienteret design med arv og polymorfi: Note til Programmeringsteknologi Akademiuddannelsen i Informationsteknologi Objektorienteret design med arv og polymorfi: Substitutionsprincippet Composite Design Pattern Finn Nordbjerg Side 1 Objektorienteret

Læs mere

Forelæsning Uge 4 Torsdag

Forelæsning Uge 4 Torsdag Forelæsning Uge 4 Torsdag Algoritmeskabeloner findone, findall, findnoof, findsumof (i mandags) findbest Levetid for variabler og parametre Virkefeltsregler Hvor kan man bruge de forskellige variabler?

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507)

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet, Odense Onsdag den 0. juni 009, kl. 9 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater, osv.)

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (dads)

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (dads) Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (dads) Datalogisk Institut Aarhus Universitet Mandag den 27. maj 2002, kl. 9.00 13.00 Opgave 1 (25%) Denne opgave handler om multiplikation af positive heltal.

Læs mere

University of Southern Denmark Syddansk Universitet. DM502 Forelæsning 3

University of Southern Denmark Syddansk Universitet. DM502 Forelæsning 3 DM502 Forelæsning 3 Indlæsning fra tastatur Udskrift til skærm Repetition Beregning af middelværdi Gentagelse med stop-betingelse (while) Heltalsdivision Division med nul Type-casting ( (double) ) Betinget

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn) 2 2 n 1/n (logn) n. n 2

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn) 2 2 n 1/n (logn) n. n 2 Side af sider Opgave (%) Ja Nej n er O(n n)? n er O(n+n )? ( n ) er O( n )? logn er O(n / )? n +n er O(n)? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn)

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 5n 4. logn. n 4n 5 n/logn. n n/logn 5n

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 5n 4. logn. n 4n 5 n/logn. n n/logn 5n Algoritmer og Datastrukturer (-ordning) Side af sider Opgave (%) n er O(n 7 )? (logn) er O( n)? n(logn) er O(n)? n er O( n )? n er Ω(n )? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Torsdag den 11. august 2011,

Læs mere

BRP Sortering og søgning. Hægtede lister

BRP Sortering og søgning. Hægtede lister BRP 18.10.2006 Sortering og søgning. Hægtede lister 1. Opgaver 2. Selection sort (udvælgelsessortering) 3. Kompleksitetsanalyse 4. Merge sort (flettesortering) 5. Binær søgning 6. Hægtede lister 7. Øvelser:

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn) 7 n 1/2 2 n /n 3 2logn n 2 /logn

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: (logn) 7 n 1/2 2 n /n 3 2logn n 2 /logn Eksamen august 0 Algoritmer og Datastrukturer (00-ordning) Side af sider Opgave (%) n er Ω(n)? n er O( n )? n er O(8logn)? + er O(n)? n er O(n / )? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner efter stigende

Læs mere

Skriftlig eksamen i Datalogi

Skriftlig eksamen i Datalogi Roskilde Universitetscenter side 1 af 9 sider Skriftlig eksamen i Datalogi Modul 1 Vinter 1999/2000 Opgavesættet består af 6 opgaver, der ved bedømmelsen tillægges følgende vægte: Opgave 1 5% Opgave 2

Læs mere

dintprog Manual Revision: 1241 August 24, 2010 I Introduktion 3 1 Notation 3 II Begreber 4 2 Grundbegreber om programmering 4

dintprog Manual Revision: 1241 August 24, 2010 I Introduktion 3 1 Notation 3 II Begreber 4 2 Grundbegreber om programmering 4 dintprog Manual Revision: 1241 August 24, 2010 Indhold I Introduktion 3 1 Notation 3 II Begreber 4 2 Grundbegreber om programmering 4 3 Grundbegreber om modellering 4 III Sprogkonstruktioner 5 4 Klasser

Læs mere

Ugeseddel 4 1. marts - 8. marts

Ugeseddel 4 1. marts - 8. marts Ugeseddel 4 1. marts - 8. marts Læs følgende sider i kapitel 6 i lærebogen: s. 233 258 og s. 291 317 (afsnit 6.3 overspringes). Begynd at overveje, hvad afleveringsopgaven skal omhandle. Læs vejledningen,

Læs mere

Opgave 1 (10%) I det følgende angiver log n 2-tals-logaritmen af n. Ja Nej. n+3n er O(2n)? n 6 er O(n 5 )? nlogn er O(n 2 /logn)? 4n 3 er O(3n 4 )?

Opgave 1 (10%) I det følgende angiver log n 2-tals-logaritmen af n. Ja Nej. n+3n er O(2n)? n 6 er O(n 5 )? nlogn er O(n 2 /logn)? 4n 3 er O(3n 4 )? Eksamen juni Algoritmer og Datastrukturer (-ordning) Side af sider Opgave (%) I det følgende angiver log n -tals-logaritmen af n. n+n er O(n)? n 6 er O(n )? nlogn er O(n /logn)? n er O(n )? n er O(n )?

Læs mere

Binære søgetræer. Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor Sletning Trægennemløb. Philip Bille

Binære søgetræer. Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor Sletning Trægennemløb. Philip Bille Binære søgetræer Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor Sletning Trægennemløb Philip Bille Binære søgetræer Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor

Læs mere

Søgning og Sortering. Søgning Linæer søgning Binær søgning Sortering Indsættelsessortering Flettesortering. Philip Bille

Søgning og Sortering. Søgning Linæer søgning Binær søgning Sortering Indsættelsessortering Flettesortering. Philip Bille Søgning og Sortering Søgning Linæer søgning Binær søgning Sortering Indsættelsessortering Flettesortering Philip Bille Søgning og Sortering Søgning Linæer søgning Binær søgning Sortering Indsættelsessortering

Læs mere

Forelæsning Uge 3 Torsdag

Forelæsning Uge 3 Torsdag Forelæsning Uge 3 Torsdag Billedredigering (bl.a. brug af for-løkker) Gråtonebilleder (som er lidt simplere end farvebilleder) Arrays Kan "opbevare" et antal objekter (som ArrayList) Fast (på forhånd kendt)

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Onsdag den 31. marts 2010, kl.

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n+logn logn (logn) 7 (3/2) n

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n+logn logn (logn) 7 (3/2) n Side af sider Opgave (%) Ja Nej n er O( n )? n er O(log n)? n er O(n )? n + er O(0n)? nlogn er O(n / )? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: nlogn logn

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 1 (tretten) Eksamensdag: Tirsdag den 8. april 2008,

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n 3/2. n logn (3/2) n. 2 3logn (3/2) n

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n 3/2. n logn (3/2) n. 2 3logn (3/2) n Side af 0 sider Opgave (4%) Ja Nej n er O(n / )? n +n er O(n )? (logn) er O( logn )? n er O()? /n er O(logn)? Opgave (4%) Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: logn

Læs mere

Forelæsning Uge 2 Torsdag

Forelæsning Uge 2 Torsdag Forelæsning Uge 2 Torsdag Java syntax og style guide Sætninger Simple sætninger (assignment, interne og eksterne metodekald) Sammensatte sætninger (blok, selektion, gentagelse) Udtryk og operatorer Brug

Læs mere

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Fredag den 16. august 2013,

Læs mere

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer Introduktion til datastrukturer Introduktion til datastrukturer Philip Bille Datastrukturer Datastruktur. Metode til at organise data så det kan søges i/tilgås/manipuleres effektivt. Mål. Hurtig Kompakt

Læs mere

Forelæsning Uge 4 Mandag

Forelæsning Uge 4 Mandag Forelæsning Uge 4 Mandag Algoritmeskabeloner Kan (ved simple tilretningerne) bruges til at implementere metoder, der gennemsøger en arrayliste (eller anden objektsamling) og finder objekter, der opfylder

Læs mere

DM507 Algoritmer og datastrukturer

DM507 Algoritmer og datastrukturer DM507 Algoritmer og datastrukturer Forår 2019 Projekt, del I Institut for matematik og datalogi Syddansk Universitet 27. februar, 2019 Dette projekt udleveres i tre dele. Hver del har sin deadline, således

Læs mere

Tilgang til data. To udbredte metoder for at tilgå data: Sekventiel tilgang Random access: tilgang via ID (også kaldet key, nøgle) for dataelementer.

Tilgang til data. To udbredte metoder for at tilgå data: Sekventiel tilgang Random access: tilgang via ID (også kaldet key, nøgle) for dataelementer. Merging og Hashing Tilgang til data To udbredte metoder for at tilgå data: Sekventiel tilgang Random access: tilgang via ID (også kaldet key, nøgle) for dataelementer. API for sekventiel tilgang (API =

Læs mere

DM507 Algoritmer og datastrukturer

DM507 Algoritmer og datastrukturer DM507 Algoritmer og datastrukturer Forår 2013 Projekt, del I Institut for matematik og datalogi Syddansk Universitet 5. marts, 2013 Dette projekt udleveres i to dele. Hver del har sin deadline, således

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 23n log n. 4 n (log n) log n

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: 23n log n. 4 n (log n) log n Eksamen. kvarter 00 Algoritmer og Datastrukturer (00-ordning) Side af sider Opgave (%) Ja Nej n er O(n )? n er O(n )? n er O(n + 0 n)? n + n er O(n )? n log n er Ω(n )? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner

Læs mere

dsoftark E2007 Gruppe 14: Anders, Troels & Søren 15. november 2007 Rapport til a. 1 'TDD rytmen'

dsoftark E2007 Gruppe 14: Anders, Troels & Søren 15. november 2007 Rapport til a. 1 'TDD rytmen' dsoftark E2007 Gruppe 14: Anders, Troels & Søren 15. november 2007 'TDD rytmen' Rapport til a. 1 Vi bruger gennem vores arbejde, rytmen fra Test Driven Development-paradigmet. Quickly add a test Run tests

Læs mere

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer Introduktion til datastrukturer Introduktion til datastrukturer Philip Bille Datastrukturer Datastruktur. Metode til at organise data så det kan søges i/tilgås/manipuleres effektivt. Mål. Hurtig Kompakt

Læs mere

Design by Contract Bertrand Meyer Design and Programming by Contract. Oversigt. Prædikater

Design by Contract Bertrand Meyer Design and Programming by Contract. Oversigt. Prædikater Design by Contract Bertrand Meyer 1986 Design and Programming by Contract Michael R. Hansen & Anne Haxthausen mrh@imm.dtu.dk Informatics and Mathematical Modelling Technical University of Denmark Design

Læs mere

16. december. Resume sidste gang

16. december. Resume sidste gang 16. december Resume sidste gang Abstrakt problem, konkret instans, afgørlighedsproblem Effektiv kodning (pol. relateret til binær kodning) Sprog L : mængden af instanser for et afgørlighedsproblem hvor

Læs mere

Programmering og Problemløsning, 2017

Programmering og Problemløsning, 2017 Programmering og Problemløsning, 2017 Martin Elsman Department of Computer Science University of Copenhagen DIKU September 27, 2017 Martin Elsman (DIKU) Programmering og Problemløsning, 2017 September

Læs mere

Kursusarbejde 3 Grundlæggende Programmering

Kursusarbejde 3 Grundlæggende Programmering Kursusarbejde 3 Grundlæggende Programmering Arne Jørgensen, 300473-2919 klasse dm032-1a 21. november 2003 Indhold 1. Kode 2 1.1. forestillinger.h............................................. 2 1.2. forestillinger.cc.............................................

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n 7 n 1 7 7/n. 7nlogn. 7n 7nlogn n7

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n 7 n 1 7 7/n. 7nlogn. 7n 7nlogn n7 Side af 0 sider Opgave (%) Ja Nej /n er O(n )? n (logn) er O(n 3 )? n + n er O(3 n )? n er O((logn) 3 )? nlogn er Ω(n)? Opgave (%) Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen:

Læs mere

Software Construction 1 semester (SWC) Spørgsmål 1

Software Construction 1 semester (SWC) Spørgsmål 1 Spørgsmål 1 Objekter #1 Giv en kort præsentation af begrebet objekt, samt hvorledes du erklærer(declare), opretter(create) og bruger objekter Du kan beskrive o Datatyper o Variable / Instans variable /

Læs mere

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi. Algoritmer og Datastrukturer 1 (2003-ordning)

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi. Algoritmer og Datastrukturer 1 (2003-ordning) INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Fredag den 10. august 2012, kl. 9.00-11.00 Eksamenslokale: Finlandsgade

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Fredag den 13. august 2010, kl.

Læs mere

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden Sortering 1 / 32 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 2 / 32 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden

Læs mere

Forelæsning Uge 3 Torsdag

Forelæsning Uge 3 Torsdag Forelæsning Uge 3 Torsdag Billedredigering Gråtonebilleder (som er lidt simplere end farvebilleder) Arrays Kan "opbevare" et antal objekter (som ArrayList) Fast (på forhånd kendt) antal elementer Afleveringsopgave:

Læs mere

Studiepraktik. Thomas Bøgholm Mikkel Hansen Jacob Elefsen

Studiepraktik. Thomas Bøgholm Mikkel Hansen Jacob Elefsen Studiepraktik Thomas Bøgholm boegholm@cs.aau.dk Mikkel Hansen mhan@cs.aau.dk Jacob Elefsen jelefs12@student.aau.dk 1 Studiepraktik -- program Program onsdag 10.00 10.15 Registrering af fremmøde og gennemgang

Læs mere

Sortering af information er en fundamental og central opgave.

Sortering af information er en fundamental og central opgave. Sortering Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 Mange opgaver er hurtigere i sorteret information (tænk på ordbøger, telefonbøger,

Læs mere

Målet for disse slides er at beskrive nogle algoritmer og datastrukturer relateret til at gemme og hente data effektivt.

Målet for disse slides er at beskrive nogle algoritmer og datastrukturer relateret til at gemme og hente data effektivt. Merging og hashing Mål Målet for disse slides er at beskrive nogle algoritmer og datastrukturer relateret til at gemme og hente data effektivt. Dette emne er et uddrag af kurset DM507 Algoritmer og datastrukturer

Læs mere

Datastrukturer (recap)

Datastrukturer (recap) Dictionaries Datastrukturer (recap) Data: Datastruktur = data + operationer herpå En ID (nøgle) + associeret data. Operationer: Datastrukturens egenskaber udgøres af de tilbudte operationer (API for adgang

Læs mere

Forelæsning Uge 3 Torsdag

Forelæsning Uge 3 Torsdag Forelæsning Uge 3 Torsdag Billedredigering Gråtonebilleder (som er lidt simplere end farvebilleder) Rekursive metoder Metoder der kalder sig selv Giver ofte meget elegante og simple løsninger på komplekse

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 1 (tolv) Eksamensdag: Fredag den 7. august 009, kl.

Læs mere

Introduktion til datastrukturer

Introduktion til datastrukturer Introduktion til datastrukturer Datastrukturer Stakke og køer Hægtede lister Dynamiske tabeller Philip Bille Introduktion til datastrukturer Datastrukturer Stakke og køer Hægtede lister Dynamiske tabeller

Læs mere

Forelæsning Uge 4 Torsdag

Forelæsning Uge 4 Torsdag Forelæsning Uge 4 Torsdag Algoritmeskabeloner findone, findall, findnoof, findsumof (sidste mandag) findbest Levetid for variabler og parametre Virkefeltsregler Hvor kan man bruge de forskellige variabler?

Læs mere

Forelæsning Uge 4 Mandag

Forelæsning Uge 4 Mandag Forelæsning Uge 4 Mandag Algoritmeskabeloner Kan (ved simple tilretningerne) bruges til at implementere metoder, der gennemsøger en arrayliste (eller anden objektsamling) og finder objekter, der opfylder

Læs mere

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Torsdag den 21. marts 2013,

Læs mere

BRP Tal. Om computer-repræsentation og -manipulation. Logaritmer

BRP Tal. Om computer-repræsentation og -manipulation. Logaritmer BRP 13.9.2006 Tal. Om computer-repræsentation og -manipulation. Logaritmer 1. Opgaverne til i dag dækker det meste af stoffet 2. Resten af stoffet logaritmer binære træer 3. Øvelse ny programmeringsopgave

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Tirsdag den 20. marts 2012, kl.

Læs mere

Indledning. Hvorfor det forholder sig sådan har jeg en masse idéer om, men det bliver for meget at komme ind på her. God fornøjelse med læsningen.

Indledning. Hvorfor det forholder sig sådan har jeg en masse idéer om, men det bliver for meget at komme ind på her. God fornøjelse med læsningen. Indledning...2 Variabler...13 Eksempel: 1...13 Eksempel 2:...13 Eksempel 3:...15 Eksempel 4:...16 Metoder...17 Metode (intet ind og intet ud)...17 Metode (tekst ind)...18 Metode (tekst ind og tekst ud)...19

Læs mere

dintprog Manual Revision: 731 September 30, 2009 1 Introduktion 3 1.1 Notation... 3 I Begreber 4 2 Grundbegreber om programmering 4

dintprog Manual Revision: 731 September 30, 2009 1 Introduktion 3 1.1 Notation... 3 I Begreber 4 2 Grundbegreber om programmering 4 dintprog Manual Revision: 731 September 30, 2009 Indhold 1 Introduktion 3 1.1 Notation................................. 3 I Begreber 4 2 Grundbegreber om programmering 4 3 Grundbegreber om modellering

Læs mere

Forelæsning Uge 2 Mandag

Forelæsning Uge 2 Mandag Forelæsning Uge 2 Mandag Sætninger Simple sætninger (assignment, interne og eksterne metodekald) Sammensatte sætninger (blok, selektion, gentagelse) Udtryk og operatorer Java syntax og style guide Afleveringsopgave:

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1. Datalogisk Institut Aarhus Universitet. Mandag den 22. marts 2004, kl

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1. Datalogisk Institut Aarhus Universitet. Mandag den 22. marts 2004, kl Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1 Datalogisk Institut Aarhus Universitet Mandag den. marts 00, kl..00 11.00 Navn Gerth Stølting Brodal Årskort 1 Dette eksamenssæt består af en kombination

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1. Datalogisk Institut Aarhus Universitet

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1. Datalogisk Institut Aarhus Universitet Side af 1 sider Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1 Datalogisk Institut Aarhus Universitet Dette eksamenssæt består af en kombination af små skriftlige opgaver og multiplechoice-opgaver. Opgaverne

Læs mere

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for

Læs mere

Datalogi C + Datastrukturer og Algoritmer

Datalogi C + Datastrukturer og Algoritmer Datalogi C + Datastrukturer og Algoritmer Velkommen til DatC erne Dagens emne: Hvad er D&A, mål for effektivitet Kursuslærer: Henning Christiansen henning@ruc.dk, http://www.ruc.dk/~henning Hjælpelærer

Læs mere

Et udtryk er (som bekendt?) lineært hvis den differentierede er en konstant funktion, dvs. at den ikke afhænger af x. Betragt f lgende værdiprocedurer

Et udtryk er (som bekendt?) lineært hvis den differentierede er en konstant funktion, dvs. at den ikke afhænger af x. Betragt f lgende værdiprocedurer Opgave 1 (25%) Simple udtryk med +, - og * over heltal og en enkelt variabel x kan repræsenteres som værdier af f lgende type: Type Expression = Sum(const: Int, x: Unit, plus, minus, times: Arguments)

Læs mere

Eksamens spørgsmål Software Construction. Objekter. Spørgsmål 1: Januar Giv en beskrivelse af Objekt-begrebet og deres brug

Eksamens spørgsmål Software Construction. Objekter. Spørgsmål 1: Januar Giv en beskrivelse af Objekt-begrebet og deres brug Spørgsmål 1: Objekter Giv en beskrivelse af Objekt-begrebet og deres brug Under eksaminationen forventes du at forklare: Hvad er en type og en variabel? Hvordan erklæres en variabel? Hvad forstås ved en

Læs mere

UNION-FIND. UNION-FIND-problemet. Forbundethed kan være svær at afgøre (især for en computer) Eksempel på udførelse

UNION-FIND. UNION-FIND-problemet. Forbundethed kan være svær at afgøre (især for en computer) Eksempel på udførelse UNION-FIND-problemet UNION-FIND inddata: en følge af heltalspar (p, q); betydning: p er forbundet med q uddata: intet, hvis p og q er forbundet, ellers (p, q) Eksempel på anvendelse: Forbindelser i computernetværk

Læs mere

Datastrukturer (recap)

Datastrukturer (recap) Dictionaries Datastrukturer (recap) Data: Datastruktur = data + operationer herpå En ID (nøgle) + associeret data. Operationer: Datastrukturens egenskaber udgøres af de tilbudte operationer (API for adgang

Læs mere

Løsning af møntproblemet

Løsning af møntproblemet Løsning af møntproblemet Keld Helsgaun RUC, oktober 1999 Antag at tilstandene i problemet (stillingerne) er repræsenteret ved objekter af klassen State. Vi kan da finde en kortest mulig løsning af problemet

Læs mere

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden Sortering 1 / 34 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 2 / 34 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden

Læs mere

Kapitel 3 Betinget logik i C#

Kapitel 3 Betinget logik i C# Kapitel 3 i C# er udelukkende et spørgsmål om ordet IF. Det er faktisk umuligt at programmere effektivt uden at gøre brug af IF. Du kan skrive små simple programmer. Men når det bliver mere kompliceret

Læs mere

Sortering i lineær tid

Sortering i lineær tid Sortering i lineær tid Nedre grænse for sammenligningsbaseret sortering Nedre grænser kræver en præcis beregningsmodel. Nedre grænse for sammenligningsbaseret sortering Nedre grænser kræver en præcis beregningsmodel.

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet Eksamen 02105, F14 side 1 af 14 Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 22. maj 2014. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer 1 Kursusnummer: 02105 Hjælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. Det

Læs mere

Design by Contract. Design and Programming by Contract. Oversigt. Prædikater

Design by Contract. Design and Programming by Contract. Oversigt. Prædikater Design by Contract Design and Programming by Contract Anne Haxthausen ah@imm.dtu.dk Informatics and Mathematical Modelling Technical University of Denmark Design by Contract er en teknik til at specificere

Læs mere

Forelæsning Uge 4 Mandag

Forelæsning Uge 4 Mandag Forelæsning Uge 4 Mandag Algoritmeskabeloner findone, findall, findnoof, findsumof Primitive typer (forfremmelse og begrænsning) Identitet versus lighed (for objekter, herunder strenge) Opfølgning på Skildpadde

Læs mere

University of Southern Denmark Syddansk Universitet. DM502 Forelæsning 4

University of Southern Denmark Syddansk Universitet. DM502 Forelæsning 4 DM502 Forelæsning 4 Flere kontrolstrukturer for-løkke switch-case Metoder Indhold Arrays og sortering af arrays String-funktioner for-løkke Ofte har man brug for at udføre det samme kode, for en sekvens

Læs mere

Tilgang til data. To udbredte metoder for at tilgå data: Sekventiel tilgang Random access: tilgang via ID (key, nøgle) for dataelementer.

Tilgang til data. To udbredte metoder for at tilgå data: Sekventiel tilgang Random access: tilgang via ID (key, nøgle) for dataelementer. Merging og Hashing Tilgang til data To udbredte metoder for at tilgå data: Sekventiel tilgang Random access: tilgang via ID (key, nøgle) for dataelementer. API for sekventiel tilgang (API = Application

Læs mere

SWC eksamens-spørgsmål. Oversigt

SWC eksamens-spørgsmål. Oversigt SWC eksamens-spørgsmål Oversigt #1 Typer og variable #2 Aritmetik og logik #3 Klasser (definition, objekter) #4 Klasser (metoder) #5 Klasser (nedarvning, polymorfi) #6 Conditional statements #7 Repetition

Læs mere

28 Algoritmedesign. Noter. PS1 -- Algoritmedesign

28 Algoritmedesign. Noter. PS1 -- Algoritmedesign 28 Algoritmedesign. Algoritmeskabelon for Del og Hersk. Eksempler på Del og Hersk algoritmer. Binær søgning i et ordnet array. Sortering ved fletning og Quicksort. Maksimal delsums problem. Tætteste par

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 12 (tolv) Eksamensdag: Torsdag den 26. marts 2009, kl.

Læs mere

Datastrukturer (recap) Datastruktur = data + operationer herpå

Datastrukturer (recap) Datastruktur = data + operationer herpå Dictionaries Datastrukturer (recap) Datastruktur = data + operationer herpå Datastrukturer (recap) Data: Datastruktur = data + operationer herpå En ID (nøgle) + associeret data (ofte underforstået, også

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n 2 n (log n) 2. 3 n /n 2 n + (log n) 4

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen: n 2 n (log n) 2. 3 n /n 2 n + (log n) 4 Eksamen. kvarter 00 Side 1 af sider Opgave 1 ( %) Ja Nej n log n er O(n / )? n 1/ er O(log n)? n + n er O(n )? n( n + log n) er O(n / )? n er Ω(n )? Opgave ( %) Opskriv følgende funktioner efter stigende

Læs mere

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for

Læs mere

Kontrol-strukturer i PHP

Kontrol-strukturer i PHP Denne guide er oprindeligt udgivet på Eksperten.dk Kontrol-strukturer i PHP Denne artikel gennemgår kontrolstrukturer i PHP. 'if', 'switch', 'while' og 'for' bliver gennemgået. Den forudsætter lidt grundlæggende

Læs mere

Målet for disse slides er at diskutere nogle metoder til at gemme og hente data effektivt.

Målet for disse slides er at diskutere nogle metoder til at gemme og hente data effektivt. Merging og hashing Mål Målet for disse slides er at diskutere nogle metoder til at gemme og hente data effektivt. Dette emne er et uddrag af kurset DM507 Algoritmer og datastrukturer (2. semester). Mål

Læs mere