Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 6.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 6."

Átírás

1 Algorimuselméle Keresőfák, piros-fekee fák Kaona Gyula Y. Sámíásudományi és Információelmélei Tansék Budapesi Műsaki és Gadaságudományi Egyeem. előadás Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Keresőfák Tároljuk a U rendee halma elemei, hogy BESZÚR, TÖRÖL, KERES, MIN, (MAX, TÓLIG) haékonyak legyenek. Bináris fa bejárása eljes fa (új def.): a alsó sin is ele van l sinű, eljes fának l csúcsa van. Fa csúcsai elem(), bal(), jobb() eseleg apa() és resfa() + Ha a gyökér, y pedig a -es csúcs, akkor * 5 bal(jobb()) = y, apa(apa(y)) =, elem(bal()) =, resfa() =. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

2 PREORDER, INORDER, POSTORDER pre() in() pos() begin begin begin láoga(); in(bal()); pos(bal()); pre(bal()); láoga(); pos(jobb()); pre(jobb()) in(jobb()) láoga() end end end + * 5 PREORDER: + 5 INORDER: 5 + POSTORDER: 5 + Lépéssám: O(n) Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Bináris keresőfa Definíció (Keresőfa-ulajdonság) Tesőleges csúcsra és a baloldali résfájában levő y csúcsra iga, hogy elem(y) elem(). Hasonlóan, ha egy csúcs a jobb résfájából, akkor elem() elem(). 0 Hái felada: Igaoljuk, hogy egy bináris keresőfa elemei a fa inorder bejárása nemcsökkenő sorrendben láogaja meg. Egy kényelmes megállapodás: a ovábbiakban felessük, hogy nincsenek ismélődő elemek a keresőfában. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

3 Naiv algorimusok KERES(s,S): Össehasonlíjuk s-e S gyökerében árol s elemmel. Ha s = s, akkor megaláluk. Ha s < s, akkor balra megyünk ovább. KERES(, S) Ha s > s, akkor jobbra megyünk. Ugyane a ua járjuk be a KERES(5, S) kapcsán, de a nem aláljuk meg. Lépéssám: O(l), ahol l a fa mélysége MIN: mindig balra lépünk, amíg lehe MAX: mindig jobbra lépünk, amíg lehe Lépéssám: O(l) TÓLIG(a, b, S): KERES(a, S) INORDER a-ól b-ig Lépéssám: O(l + k), ahol k a a és b köö levő elemek sáma Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás 5 / Naiv BESZÚR BESZÚR(s, S): KERES(s, S)-sel megkeressük, hova kerülne, és új levele adunk hoá, pl. BESZÚR(, S): Lépéssám: O(l) Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

4 Naiv TÖRÖL TÖRÖL(s, S): Ha s levél, akkor riviális, pl. TÖRÖL(, S): TÖRÖL(s, S): Ha s-nek egy fia van, akkor: s fiú(s), pl. TÖRÖL(, S): Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Naiv TÖRÖL Vagy pl. TÖRÖL(, S ): 0 0 TÖRÖL(s, S): Ha s-nek ké fia van, akkor vissaveejük a előő esere. s helyére együk y := MAX(bal(s))- és öröljük y-. Pl. TÖRÖL(, S ): 0 0 Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

5 Naiv TÖRÖL Állíás y := MAX(bal(s)) csúcsnak nem lehe ké fia. Bionyíás. Ha lenne ké fia, akkor lenne egy y jobb fia is. De ekkor y > y. Lépéssám: O(l) Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Faépíés naiv besúrásokkal Ha pl. a,,..., n soroaból épíünk fá így, akkor e kapjuk: A épíés kölsége: (n ) = O(n ) Téel n Ha egy vélelen soroaból épíünk fá naiv besúrásokkal, akkor a épíés kölsége álagosan O(n log n). A kapo fa mélysége álagosan O(log n). Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás 0 /

6 Java animáció: Bejárások, bináris keresőfa Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Piros-fekee fák Olyan bináris keresőfa, melynek mélysége nem lehe nagy. BESZÚR, TÖRÖL, KERES, MIN, (MAX, TÓLIG) haékonyak. Definíció A piros-fekee fa egy bináris keresőfa, melyre eljesülnek a kövekeők: Minden nem levél csúcsnak fia van. Elemeke belső csúcsokban árolunk. Teljesül a keresőfa ulajdonság. A fa minden csúcsa piros vagy fekee. 5 A gyökér fekee. A levelek fekeék. Minden piros csúcs mindké gyereke fekee. Minden v csúcsra iga, hogy a össes v-ből levélbe veeő úon ugyanannyi fekee csúcs van. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

7 Példa 5 5 Megj.: A sokásos bináris fá kiegésíjük üres levelekkel. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Piros-fekee fák Jelölések F v : v gyökerű résfa m(v): v magassága, a leghossabb v-ből levélbe veeő ú éleinek sáma fm(v): v fekee-magassága, a v-ből levélbe veeő össes úon a fekee csúcsok sáma, v- nem sámolva. (E minden úon egyforma a. ulajdonság mia.) Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

8 Tulajdonságok Állíás Egy piros-fekee fa minden v csúcsára eljesül m(v) fm(v) m(v). Bionyíás. A leghossab levélbe veeő úon a fekeék sáma nem lehe öbb a élek sámánál fm(v) m(v).. pon mia a leghossabb úon a ponoknak legalább a fele fekee m(v) fm(v). Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás 5 / Tulajdonságok Állíás F v belső csúcsainak sáma b v fm(v). Bionyíás. Indukcióval m(v)-re: m(v) = 0 fm(v) = 0, b v 0 Ha m(v) > 0, akkor legyen, y a ké fia. m() < m(v) és m(y) < m(v) fm(v) fm() fm(v) és fm(v) fm(y) fm(v) b v = b + b y + b v ( fm() )+( fm(y) )+ ( fm(v) )+ = fm(v). Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

9 Tulajdonságok Állíás Ha egy piros-fekee fában n eleme árolunk, akkor a fa magassága log(n + ). Bionyíás. Ha r a gyökér b r = n. n = b r fm(r) log(n + ) fm(r) m(r) Téel KERES, MAX, MIN lépéssáma piros-fekee fában O(log n). Bionyíás. Álalában minden keresőfában a lépéssám a fa magasságával arányos O(l) = O(log n). Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / BESZÚR lépéssáma Ha a keresőfáknál hasnálaos besúrás hasnálnánk, akkor megsérülhene a piros-fekee ulajdonság. Forgaás y s y s F y F F s F F y F s Megj.: E a művele megarja a keresőfa ulajdonságo. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

10 BESZÚR Súrjuk be a új eleme a keresőfáknál megismer módon. Új belső csúcs kelekeik (gyerekei csak üres fekee levelek): Ha a gyökér, akkor legyen fekee Ha nem gyökér, akkor legyen a apja, legyen piros. () Ha fekee fekee-magasságok sehol nem válonak () Ha piros nem eljesül a piros-fekee ulajdonság ovábbi lépések kellenek. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / BESZÚR () Mivel piros, nem gyökér legyen apja (fekee), esvére y. (.) Ha y piros ásíneük - pirosra y y Evvel a problémá ké sinel feljebb oluk, o folyajuk a fa rendbeéelé. Kivéve, ha a gyökér marad fekee fm() eggyel nagyobb les. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás 0 /

11 BESZÚR (.) Ha y fekee: (..) Ha és nem aonos oldali gyerek forgaunk körül. y y Evvel a kövekeő esere veeük a problémá. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / BESZÚR (.) Ha y fekee: (..) Ha és aonos oldali gyerek forgaunk körül, majd ásíneünk. y y y Evvel a gyökér fekee-magassága nem váloik, és eljesül a piros-fekee ulajdonság. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

12 BESZÚR Téel A BESZÚR során (a) a lépéssám O(log n), (b) legfeljebb forgaás örénik. Bionyíás. (a) y piros eseben a (.) ponban sinel feljebb kerül a baj sinenkén konsans lépés O(log n). (b) Forgaás csak a (.) eseben örénik, de ekkor nincs felgyűrűés, rögön kijavíjuk a fá. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / TÖRÖL Hasonló módserek, de bonyolulabb. Téel A TÖRÖL során (a) a lépéssám O(log n), (b) legfeljebb forgaás örénik. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

13 Példa BESZÚRásokra Súrjuk be egy üres fába sorban a,,,,, elemeke. (..) forgaás (..) ásín. (.) ásín. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás 5 / Példa BESZÚRásokra Súrjuk be egy üres fába sorban a,,,,, elemeke. (..) forgaás (..) forgaás (..) ásín. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

14 Példa BESZÚRásokra Súrjuk be egy üres fába sorban a,,,,, elemeke. (.) ásín. Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Java animáció: Piros-fekee fa Kaona Gyula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás /

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 7.

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 7. Algorimuselméle Keresőfák, piros-fekee fák Kaona Gula Y. Sámíásudománi és Információelmélei Tansék Budapesi Műsaki és Gadaságudománi Egeem. előadás Kaona Gula Y. (BME SZIT) Algorimuselméle. előadás / Keresőfák

Részletesebben

A számítástudomány alapjai. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

A számítástudomány alapjai. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem A számítástudomány alapjai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Bináris keresőfa, kupac Katona Gyula Y. (BME SZIT) A számítástudomány

Részletesebben

Algoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8.

Algoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8. Algoritmuselmélet 2-3 fák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 8. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet 8. előadás

Részletesebben

Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter

Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér () Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat a

Részletesebben

Kupac adatszerkezet. A[i] bal fia A[2i] A[i] jobb fia A[2i + 1]

Kupac adatszerkezet. A[i] bal fia A[2i] A[i] jobb fia A[2i + 1] Kupac adatszerkezet A bináris kupac egy majdnem teljes bináris fa, amely minden szintjén teljesen kitöltött kivéve a legalacsonyabb szintet, ahol balról jobbra haladva egy adott csúcsig vannak elemek.

Részletesebben

Hierarchikus adatszerkezetek

Hierarchikus adatszerkezetek 5. előadás Hierarchikus adatszerkezetek A hierarchikus adatszerkezet olyan < A, R > rendezett pár, amelynél van egy kitüntetett r A gyökérelem úgy, hogy: 1. r nem lehet végpont, azaz a A esetén R(a,r)

Részletesebben

B-fa. Felépítés, alapvető műveletek. Programozás II. előadás. Szénási Sándor.

B-fa. Felépítés, alapvető műveletek. Programozás II. előadás.  Szénási Sándor. B-fa Felépítés, alapvető műveletek előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar B-fa Felépítése Beszúrás művelete Törlés

Részletesebben

Fák 2009.04.06. Témakörök. Fa definíciója. Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás B-fa

Fák 2009.04.06. Témakörök. Fa definíciója. Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás B-fa Fák szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás B-fa Témakörök 2 Fa (Tree): csomópontok

Részletesebben

Számláló rendezés. Példa

Számláló rendezés. Példa Alsó korlát rendezési algoritmusokra Minden olyan rendezési algoritmusnak a futását, amely elempárok egymással való összehasonlítása alapján működik leírja egy bináris döntési fa. Az algoritmus által a

Részletesebben

Fa (Tree): csomópontok (nodes) halmaza, amelyeket élek (edges) kötnek össze, és teljesülnek az alábbi feltételek:

Fa (Tree): csomópontok (nodes) halmaza, amelyeket élek (edges) kötnek össze, és teljesülnek az alábbi feltételek: Fák szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Témakörök Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás Piros-fekete fa B-fa 2 Fa

Részletesebben

Algoritmuselmélet 2. előadás

Algoritmuselmélet 2. előadás Algoritmuselmélet 2. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Február 12. ALGORITMUSELMÉLET 2. ELŐADÁS 1 Buborék-rendezés

Részletesebben

file:///d:/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html

file:///d:/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html 1 / 5 2016. 11. 30. 12:58 B+ fák CSci 340: Database & Web systems Home Syllabus Readings Assignments Tests Links Computer Science Hendrix College Az alábbiakban Dr. Carl Burch B+-trees című Internetes

Részletesebben

Adatszerkezetek és algoritmusok

Adatszerkezetek és algoritmusok 2010. január 8. Bevezet El z órák anyagainak áttekintése Ismétlés Adatszerkezetek osztályozása Sor, Verem, Lengyelforma Statikus, tömbös reprezentáció Dinamikus, láncolt reprezentáció Láncolt lista Lassú

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek II.

Algoritmusok és adatszerkezetek II. Algoritmusok és adatszerkezetek II. Horváth Gyula Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar horvath@inf.u-szeged.hu 3. Kiegyensúlyozott keresőfák A T tulajdonság magasság-egyensúlyozó

Részletesebben

Bináris keresőfa. Felépítés, alapvető műveletek. Programozás II. előadás. Szénási Sándor

Bináris keresőfa. Felépítés, alapvető műveletek. Programozás II. előadás.  Szénási Sándor Bináris keresőfa Felépítés, alapvető műveletek előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Bináris keresőfa Rekurzív

Részletesebben

Keresőfák és nevezetes algoritmusaikat szemléltető program

Keresőfák és nevezetes algoritmusaikat szemléltető program EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR Algoritmusok és Alkalmazásaik Tanszék Keresőfák és nevezetes algoritmusaikat szemléltető program Témavezető: Veszprémi Anna Mestertanár Szerző: Ujj László

Részletesebben

Tartalomjegyzék. Köszönetnyilvánítás. 1. Az alapok 1

Tartalomjegyzék. Köszönetnyilvánítás. 1. Az alapok 1 Köszönetnyilvánítás Bevezetés Kinek szól a könyv? Elvárt előismeretek A könyv témája A könyv használata A megközelítés alapelvei Törekedjünk az egyszerűségre! Ne optimalizáljunk előre! Felhasználói interfészek

Részletesebben

Gyakorló feladatok ZH-ra

Gyakorló feladatok ZH-ra Algoritmuselmélet Schlotter Ildi 2011. április 6. ildi@cs.bme.hu Gyakorló feladatok ZH-ra Nagyságrendek 1. Egy algoritmusról tudjuk, hogy a lépésszáma O(n 2 ). Lehetséges-e, hogy (a) minden páros n-re

Részletesebben

10. tétel. Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 28.

10. tétel. Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 28. 10. tétel Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 28. 2-3 fák Hatékony keresőfa-konstrukció. Ez is fa, de a binárisnál annyival bonyolultabb hogy egy nem-levél csúcsnak 2 vagy 3 fia

Részletesebben

7. BINÁRIS FÁK 7.1. A bináris fa absztrakt adattípus 7.2. A bináris fa absztrakt adatszerkezet

7. BINÁRIS FÁK 7.1. A bináris fa absztrakt adattípus 7.2. A bináris fa absztrakt adatszerkezet 7. BINÁRIS FÁK Az előző fejezetekben már találkoztunk bináris fákkal. Ezt a központi fontosságú adatszerkezetet most vezetjük be a saját helyén és az általános fák szerepét szűkítve, csak a bináris fát

Részletesebben

A MAXIMUM-KUPACOL eljárás helyreállítja az A[i] elemre a kupactulajdonságot. Az elemet süllyeszti cserékkel mindaddig, amíg a tulajdonság sérül.

A MAXIMUM-KUPACOL eljárás helyreállítja az A[i] elemre a kupactulajdonságot. Az elemet süllyeszti cserékkel mindaddig, amíg a tulajdonság sérül. Kiválasztás kupaccal A bináris kupac egy majdnem teljes bináris fa, amely minden szintjén teljesen kitöltött kivéve a legalacsonyabb szintet, ahol balról jobbra haladva egy adott csúcsig vannak elemek.

Részletesebben

- Levelek: operandusok - Csomópontok: operátorok. Fenti kifejezés: (x+ (y 10)) * (6 / z) Bináris Keresőfa (BST) Példa bináris keresőfára.

- Levelek: operandusok - Csomópontok: operátorok. Fenti kifejezés: (x+ (y 10)) * (6 / z) Bináris Keresőfa (BST) Példa bináris keresőfára. Fák Fa definíciója Fa(Tree): csomópontok(nodes) halmaza, amelyeket élek(edges) kötnek össze, és teljesülnek az alábbi feltételek: - létezik egy kitűntetett csomópont: a gyökér (root) - a gyökértől különböző

Részletesebben

Információs Technológia

Információs Technológia Információs Technológia Rekurzió, Fa adatszerkezet Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatika Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2010. november 18. Rekurzió Rekurzió

Részletesebben

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér (root) Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat

Részletesebben

16. Az AVL-fa. (Adelszon-Velszkij és Landisz, 1962) Definíció: t kiegyensúlyozott (AVL-tulajdonságú) t minden x csúcsára: Pl.:

16. Az AVL-fa. (Adelszon-Velszkij és Landisz, 1962) Definíció: t kiegyensúlyozott (AVL-tulajdonságú) t minden x csúcsára: Pl.: 6. Az AVL-fa Adelszo-Velszkij és Ladisz, 96 Defiíció: t kiegyesúlyozott AVL-tulajdoságú t mide x csúcsára: bal x jobb x. Pl.: A majdem teljes biáris fa AVLtulajdoságú. Az AVL-fára, mit speciális alakú

Részletesebben

Hierarchikus adatszerkezetek

Hierarchikus adatszerkezetek Hierarchikus adatszerkezetek A szekveniális adatszerkezetek általánosítása. Minden adatelemnek pontosan 1 megelőzője van, de akárhány rákövetkezője lehet, kivéve egy speciális elemet. Fa (tree) Hierarchikus

Részletesebben

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Adatszerkezetek I. 7. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Bináris fa A fa (bináris fa) rekurzív adatszerkezet: BinFa:= Fa := ÜresFa Rekord(Elem,BinFa,BinFa) ÜresFa Rekord(Elem,Fák) 2/37 Bináris

Részletesebben

Körkörös listák. fej. utolsó. utolsó. fej

Körkörös listák. fej. utolsó. utolsó. fej Körkörös listák fej utolsó fej utolsó Példa. Kiszámolós játék. Körben áll n gyermek. k-asával kiszámoljuk őket. Minden k-adik kilép a körből. Az nyer, aki utolsónak marad. #include using namespace

Részletesebben

ó ű ó ü ó ó ü ó ü Í Ö Ő ű Á ó Á Á Á ó ü ó Ö Ö ÚÁ Ö Ó Ó Ó ó Á Ö Ö Á Ó Á Á ó Á Ö Ú Á Ú Ö Ö Á Ö ú Ú Ö ü ú ú ó ü ú ű ó ú ü ú ó ó ü ó ú ü ú Ű ó ü ó ú ó ű ó ú ú ú ó ó ú ú ü ó ü ó ú ó ó ü Ö ó ó ű ó ú ü Ö ű ó

Részletesebben

ü Ö ü í ü ü ü ü í Ö ö ü ú ü ü ö ü ü ű ö í í ö í űá ú ü ö ö ö í ü ü ü ü ü ű ö í í ö í ű ú ü ü í ü ü ű ö í í ö í űá ú ü íí ü Á í í í Á ű ú í ö ö í ü ö ö ö í ö í ú ö ü ü ű ö ö í ű ö í ű ü ű ö í ű ö í ö í

Részletesebben

É ű Ö ű ű Ö ű ű ű É ű ű ű ű ű ű ű ű ű É ű ű ű ű ű ű Ó ű ű É ű ű ű ű ű Ö ű ű ű Ó ű Á Á ű ű ű Á Ü Ű ű ű ű Ő Á Á Á ű Á Á É É Á Á Á ű ű ű Á É Á Á ű Á ű Á Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Á Á É ű Á ű É ű Ü ű É É É

Részletesebben

Ó ő Ó ő ú ő ö ü Ó ő ö ő ü ő ö ő ü ö ö ő ö ü ú ö ő ü ú É ő ő ő ö ő ü ö Ó ő Á ő Á ú ü ő ú ú Ó ő Ó ő Á ő ő ő Ó ő Á ő ö ő ü ö ő ő ő ú ő Á ő ő ő Á ő ö ö ő ü ü ö ö ü ő É ő ő Á ő Á Ö ü ú ö Á ü ö ö ő ö ö ú ö ő

Részletesebben

Absztrakt adatstruktúrák A bináris fák

Absztrakt adatstruktúrák A bináris fák ciós lámpa a legnagyobb élettartamú és a legjobb hatásfokú fényforrásnak tekinthető, nyugodtan mondhatjuk, hogy a jövő fényforrása. Ezt bizonyítja az a tény, hogy ezen a területen a kutatások és a bejelentett

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek II.

Algoritmusok és adatszerkezetek II. Szegedi Tudományegyetem - Természettudományi és Informatikai Kar - Informatikai Tanszékcsoport - Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszék - Németh Tamás Algoritmusok és adatszerkezetek

Részletesebben

... fi. ... fk. 6. Fabejáró algoritmusok Rekurzív preorder bejárás (elsőfiú-testvér ábrázolásra)

... fi. ... fk. 6. Fabejáró algoritmusok Rekurzív preorder bejárás (elsőfiú-testvér ábrázolásra) 6. Fabejáró algoritmusok Fa bejárásán olyan algoritmust értünk, amelynek bemenete egy F fa és egy M művelet, és az algoritmus adott sorrendben pontosan egyszer végrehajtja az M műveletet a fa pontjaiban

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Mélységi keresés és alkalmazásai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 9. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek emel szin Javíási-érékelési úmuaó ÉETTSÉGI VIZSG 0. okóber. ELEKTONIKI LPISMEETEK EMELT SZINTŰ ÍÁSELI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMUTTÓ EMEI EŐFOÁSOK MINISZTÉIUM Elekronikai

Részletesebben

Egyesíthető prioritási sor

Egyesíthető prioritási sor Egyesíthető prioritási sor Értékhalmaz: EPriSor = S E, E-n értelmezett a lineáris rendezési reláció. Műveletek: S,S 1,S 2 : EPriSor, x : E {Igaz} Letesit(S, ) {S = /0} {S = S} Megszuntet(S) {} {S = S}

Részletesebben

Takács Lajos ( ) és Prékopa András ( ) emlékére.

Takács Lajos ( ) és Prékopa András ( ) emlékére. Haladvány Kiadvány 17-06-15 Mely merev kör½u gráfok és hogyan használhaók valószín½uségi becslésekhez? Hujer Mihály hujer.misigmail.com Ajánlás. Takács Lajos (1924 2015) és Prékopa András (1929 2016) emlékére.

Részletesebben

Térinformatikai adatszerkezetek

Térinformatikai adatszerkezetek Térinformatikai adatszerkezetek 1. Pont Egy többdimenziós pont reprezentálható sokféle módon. A választott reprezentáció függ attól, hogy milyen alkalmazás során akarjuk használni, és milyen típusú műveleteket

Részletesebben

Ó ű ű Á ú ű ű ú ú ú ű ű É ú É Á Á ú ű Ü Á Ü Á ű Ö Ú É Ó É Á Á Á Ű Á úá Á Ö É Ö É Ü

Ó ű ű Á ú ű ű ú ú ú ű ű É ú É Á Á ú ű Ü Á Ü Á ű Ö Ú É Ó É Á Á Á Ű Á úá Á Ö É Ö É Ü ú ú ú ú Ö ú ű ú Á ú ú ű ű ú ű ú ú Ó ű ű Á ú ű ű ú ú ú ű ű É ú É Á Á ú ű Ü Á Ü Á ű Ö Ú É Ó É Á Á Á Ű Á úá Á Ö É Ö É Ü Ó Á Á Á ú ú Ő Ö Ü ú Ü Á ú ú Á Ú ú ú ú É ú Ó Ö É Á ű ú É Ó ű ú ú ű ű ú ű ú ű ű ú ű ű

Részletesebben

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t Ellenőrző kérdések 2. Kis dolgozat kérdései 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t 37. Ha t szintű indexet használunk,

Részletesebben

A számítástudomány alapjai

A számítástudomány alapjai A számítástudomány alapjai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Legszélesebb utak Katona Gyula Y. (BME SZIT) A számítástudomány

Részletesebben

Bináris keresőfák. Adat : M Elemtip és Elemtip-on értelmezett egy lineáris rendezési reláció,

Bináris keresőfák. Adat : M Elemtip és Elemtip-on értelmezett egy lineáris rendezési reláció, Bináris keresőfák Az F = (M,R,Adat) absztrakt adatszerkezetet bináris keresőfának nevezzük, ha F bináris fa, R = {bal, jobb, apa}, bal, jobb, apa : M M, Adat : M Elemtip és Elemtip-on értelmezett egy lineáris

Részletesebben

ö ő í ő ü ö ö í ö ö ö ű ő ö í ü í ö ű í ő ö ö ú ö í ö ö í ö ú ö ő í ö ő Á ű ö

ö ő í ő ü ö ö í ö ö ö ű ő ö í ü í ö ű í ő ö ö ú ö í ö ö í ö ú ö ő í ö ő Á ű ö ö ő ü Ö ő ő ő ö í ö Ö ő ü ö ö í ű ö ő ö ö í ö ö ö ő ö ö ő ö ö Ó ö ő ő í ő í ő ő ö ő í ő ü ö ö í ö ö ö ű ő ö í ü í ö ű í ő ö ö ú ö í ö ö í ö ú ö ő í ö ő Á ű ö ö í ő Í í ő ő í í í ö ö ö ú ö í Á í í í í í

Részletesebben

Haladó rendezések. PPT 2007/2008 tavasz.

Haladó rendezések. PPT 2007/2008 tavasz. Haladó rendezések szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Témakörök Alapvető összehasonlító rendezések Shell rendezés Kupacrendezés Leszámláló rendezés Radix rendezés Edényrendezés

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin 3 ÉETTSÉG VZSG 04. május 0. EEKTONK PSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBE ÉETTSÉG VZSG JVÍTÁS-ÉTÉKEÉS ÚTMTTÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉM Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám: 40.)

Részletesebben

PROJEKTÉRTÉKELÉSI ALAPOK

PROJEKTÉRTÉKELÉSI ALAPOK Eegeikai gazdasága MKEE. gyakola PROJEKTÉRTÉKELÉSI ALAPOK A gyakola célja, hogy a hallgaók A. megismejék az alapveő közgazdaságai muaóka; B. egyszeű pojekéékelési számíásoka udjaak elvégezi. A. KÖZGAZDASÁGTANI

Részletesebben

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)}

Melykeres(G) for(u in V) {szin(u):=feher Apa(u):=0} for(u in V) {if szin(u)=feher then MBejar(u)} Mélységi keresés Ez az algoritmus a gráf pontjait járja be, eredményképpen egy mélységi feszítőerdőt ad vissza az Apa függvény által. A pontok bejártságát színekkel kezeljük, fehér= érintetlen, szürke=meg-

Részletesebben

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok bonyolultsága Algoritmusok bonyolultsága 9. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 18 Közelítő algoritmusok ládapakolás (bin packing) Adott n tárgy (s i tömeggel) és végtelen sok 1 kapacitású láda

Részletesebben

3. gyakorlat Dinamikus programozás

3. gyakorlat Dinamikus programozás 3. gyakorlat Dinamikus programozás 1. Az 1,2,...,n számoknak adott két permutációja, x 1,...,x n és y 1,...,y n. A két sorozat egy közös részsorozata egy 1 i 1 < < i k n, és egy 1 j 1

Részletesebben

1. gyakorlat. Mesterséges Intelligencia 2.

1. gyakorlat. Mesterséges Intelligencia 2. 1. gyakorlat Mesterséges Intelligencia. Elérhetőségek web: www.inf.u-szeged.hu/~gulyasg mail: gulyasg@inf.u-szeged.hu Követelmények (nem teljes) gyakorlat látogatása kötelező ZH írása a gyakorlaton elhangzott

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek II.

Algoritmusok és adatszerkezetek II. Algoritmusok és adatszerkezetek II. előadás I404e-1 H[10-11:30] BE-002-3 minden héten Szegedi Tudományegyetem - Természettudományi és Informatikai Kar - Informatikai Tanszékcsoport - Számítógépes Algoritmusok

Részletesebben

Keresés és rendezés. A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán

Keresés és rendezés. A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán Keresés Rendezés Feladat Keresés és rendezés A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán 2016. november 7. Farkas B., Fiala

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin ÉETTSÉG VZSGA 0. május. ELEKTONKA ALAPSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBEL ÉETTSÉG VZSGA JAVÍTÁS-ÉTÉKELÉS ÚTMTATÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉMA Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám:

Részletesebben

Az első kiegyensúlyozott fa algoritmus. Kitalálói: Adelson-Velskii és Landis (1962)

Az első kiegyensúlyozott fa algoritmus. Kitalálói: Adelson-Velskii és Landis (1962) 6. előadás AVL fák Az első kiegensúlozott fa algoritmus Kitalálói: Adelson-Velskii és Landis (196) Tulajdonságok Bináris rendezőfa A bal és jobb részfák magassága legfeljebb 1-gel különbözik A részfák

Részletesebben

Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos

Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos 1 fő Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos 1 6 1 4 1 438 1 449 1 47 1 2 1 8 6 499 4 371 289 2 89 Class FM Neo FM Music FM 1 Forrás: Ipsos-GfK s Közönségmérés, 212.június, ReachN Mintaelemszám:

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia 1

Mesterséges Intelligencia 1 Mesterséges Intelligencia Egy ember kecskét, farkast és kápostát seretne átvinni egy folyón, de csak egy kis csónakot talál, amelybe rajta kívül csak egy tárgy fér. Hogyan tud a folyón úgy átkelni, hogy.

Részletesebben

FIZIKA KÖZÉPSZINT. Első rész. Minden feladat helyes megoldásáért 2 pont adható.

FIZIKA KÖZÉPSZINT. Első rész. Minden feladat helyes megoldásáért 2 pont adható. FIZIKA KÖZÉPSZINT Első rész Minden felada helyes megoldásáér 2 pon adhaó. 1. Egy rakor először lassan, majd nagyobb sebességgel halad ovább egyenleesen. Melyik grafikon muaja helyesen a mozgás? v v s s

Részletesebben

Programozás I. C nyelv

Programozás I. C nyelv Programozás I. C nyelv 12. előadás Bináris fa, bináris kereső fa, kupac, időkezelő függvények Veszprémi Egyetem Heckl István, heckl@dcs.vein.hu 1 Fogalmak Fa: összefüggő, körmentes gráf, azaz bármely két

Részletesebben

ÖNSZERVEZŐ BINÁRIS KERESŐFÁK HATÉKONYSÁGA

ÖNSZERVEZŐ BINÁRIS KERESŐFÁK HATÉKONYSÁGA ÖNSZERVEZŐ BINÁRIS KERESŐFÁK HATÉKONYSÁGA Tétel: Ha a halmazok ábrázolására önszervező bináris keresőfát használunk, akkor minden α 1,...,α m műveletsor, ahol i {1..m}: α i {keres;bovit;torol;vag;egyesit}

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin Javíási-érékelési úmaó 09 ÉETTSÉGI VIZSG 00. májs 4. ELEKTONIKI LPISMEETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍÁSBELI ÉETTSÉGI VIZSG JVÍTÁSI-ÉTÉKELÉSI ÚTMUTTÓ OKTTÁSI ÉS KULTUÁLIS MINISZTÉIUM

Részletesebben

í ű í Ü ő ö ö Á Á Á

í ű í Ü ő ö ö Á Á Á ő ő í ö ú í ű ő Í ő ö í ű í Ü ő ö ö Á Á Á ö Ö Á Á Á ű í ö ö í ő ő ő ő í ö Ö Á Ö Ö Ü ö Ö Ö ö Ö Ő Á Á ö ö Áö ö Ö Á Á Á ű í í ő ő ő ő í Ó Ó Ö Ö ö Á Ö Ú Á Ú Ö ö Á Ú ö Á Á Á Á ö ö Á Á Á í Á ö ö Á ő ő Á Á í

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Legrövidebb utak, Bellmann-Ford, Dijkstra Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 3. előadás Katona Gyula Y. (BME

Részletesebben

Algoritmuselmélet (BMEVISZA213) feladatgyűjtemény

Algoritmuselmélet (BMEVISZA213) feladatgyűjtemény Algoritmuselmélet (BMEVISZA213) feladatgyűjtemény Drótos Márton 2012. május 30. Tartalomjegyzék 1. Előszó, használati tanácsok 2 2. Nagyságrendek 3 3. Dinamikus programozás 4 4. Szélességi bejárás, legrövidebb

Részletesebben

Mechanikai munka, energia, teljesítmény (Vázlat)

Mechanikai munka, energia, teljesítmény (Vázlat) Mechanikai unka, energia, eljesíény (Vázla). Mechanikai unka fogala. A echanikai unkavégzés fajái a) Eelési unka b) Nehézségi erő unkája c) Gyorsíási unka d) Súrlódási erő unkája e) Rugóerő unkája 3. Mechanikai

Részletesebben

Ü űá É Í ő Ö Ö Ü ú Ú Ó í ű Ó ű Ó Ó ú Ú Ü Ő í Ó Ó ő Ó Ö Ó Ü ő ű Ó ö í ú í Ü Ő ú Ó Ó Á Ú ú Í Ü ö í ö ö Ö ú ú í í í í ö í ú ú Ú Ú í Í ö ö ö ő ú ö í Ö ú ú ű í ő ő ő ő í ő ö í Í í í ö í ú í ö í í í ö ő ö í

Részletesebben

t 2 Hőcsere folyamatok ( Műv-I. 248-284.o. ) Minden hővel kapcsolatos művelet veszteséges - nincs tökéletes hőszigetelő anyag,

t 2 Hőcsere folyamatok ( Műv-I. 248-284.o. ) Minden hővel kapcsolatos művelet veszteséges - nincs tökéletes hőszigetelő anyag, Hősee folyamaok ( Műv-I. 48-84.o. ) A ménöki gyakola endkívül gyakoi feladaa: - a közegek ( folyadékok, gázok ) Minden hővel kapsolaos művele veszeséges - nins ökélees hőszigeelő anyag, hűése melegíése

Részletesebben

Azonosító jel: MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA. 2007. május 8. 8:00. Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc

Azonosító jel: MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA. 2007. május 8. 8:00. Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc ÉRETTSÉGI VIZSGA 2007. május 8. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2007. május 8. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM

Részletesebben

Ó É Á É Ü É Á Á Ú É Á ű ő ő Ú ő Ü Ü ő ő Á É Á Ú É Á ő ő ő ő Á ő Á É ő Á ő ő ő É ő Á Á ő Á É Á ő Ú ű ő ű ő Ú ő ő Ú Ú ő Ó Ú ő É Ú ő Á É ő Ú Ó É ő ő ő Ü ő ő ű Á Ú ő Ü Á É É Á Á ő É Ú ű Á Ü Ú Ü ű Ü ű Ú Ú Ú

Részletesebben

Izzítva, h tve... Látványos kísérletek vashuzallal és grafitceruza béllel

Izzítva, h tve... Látványos kísérletek vashuzallal és grafitceruza béllel kísérle, labor Izzíva, h ve... Láványos kísérleek vashuzallal és graficeruza béllel Az elekromos, valamin az elekronikus áramköröknél is, az áfolyó elekromos áram h"haása mia az egyes áramköri alkoóelemek

Részletesebben

Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos

Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos 1 fő Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos 1 6 1 4 1 444 1 58 1 2 1 197 1 8 6 645 4 2 MR1-Kossuth 5 MR2-Petőfi MR3-Bartók Class FM Neo FM 1 NETWORK 257 Forrás: Ipsos-GFK s Közönségmérés,

Részletesebben

Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos

Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos Átlag napi elérés a 15 évesek és idősebbek körében országos 2 1 8 1 6 1 4 1 663 1 742 1 2 1 155 1 8 6 667 4 2 77 252 MR1-Kossuth MR2-Petőfi MR3-Bartók Class FM Neo FM 1 NETWORK Forrás: Ipsos-GfK s Közönségmérés,

Részletesebben

Ó Ó ü ú ú

Ó Ó ü ú ú ü Ü ű Ó Ó ü ú Ó Ó ü ú ú Ó Ó ü ú ú ü Ü ü Ó Ó ú ü ű ü Ó Ó ü ú Ü Ü ü ü Ű Ű ú Ó ü ú ú Ó Ó ú Ö Ó Ó ú Ó Ó ú ü ü ü ü ü Ü Ó Ó ü ü ü ü ü ü Ó Ó ü Ü ú ü Ó Ó Ó Ü ű Ü ü ű Ü Ő Ő ü Ő ú ú ú ü Ó Ó ú Ó Ó Ó ű Ő Ő Ő Ő Ü ú

Részletesebben

Ionogram releváns területeinek meghatározása és elemzésének automatikus megvalósítása

Ionogram releváns területeinek meghatározása és elemzésének automatikus megvalósítása Ionogram releváns területeinek meghatározása és elemzésének automatikus megvalósítása Előadó: Pieler Gergely, MSc hallgató, Nyugat-magyarországi Egyetem Konzulens: Bencsik Gergely, PhD hallgató, Nyugat-magyarországi

Részletesebben

2.2. A z-transzformált

2.2. A z-transzformált 22 MAM2M előadásjegyet, 2008/2009 2. A -transformált 2.. Egy információátviteli probléma Legyen adott egy üenetátviteli rendserünk, amelyben a üeneteket két alapjel mondjuk a és b segítségével kódoljuk

Részletesebben

Ancon feszítõrúd rendszer

Ancon feszítõrúd rendszer Ancon feszíõrúd rendszer Ancon 500 feszíőrúd rendszer Az összeköő, feszíő rudazaoka egyre gyakrabban használják épíészei, lászó szerkezei elemkén is. Nagy erhelheősége melle az Ancon rendszer eljesíi a

Részletesebben

Ó

Ó Ó Ó Ú Ú Ü Ü Ü Ü Ű Ü ű Ü Ü Ö Ü Ü Ú Ü Ö Ő Ü Ú Ő Ö ű ű ű Ú Ú Ü Ü Ú Ú Ü ű Ü Ő ű Ö Ü Ü ű ű Ü Ü ű Ő ű Ú Ú Ö Ö Ő Ü ű Ü ű ű ű Ü ű Ő Ü Ú ű Ő Ó Ú Ö Ü Ú Ú ű Ü Ü Ü ű Ü ű ű ű Ú Ó ű Ü Ö Ú Ö Ö Ü Ú ű Ú ű Ü Ü Ü Ő ű Ú Ü

Részletesebben

III. osztály 1 Orchidea Iskola IV. Matematika verseny 2011/2012 II. forduló

III. osztály 1 Orchidea Iskola IV. Matematika verseny 2011/2012 II. forduló III. osztály 1 Orchidea Iskola IV. Matematika verseny 2011/2012 II. forduló 1. Mennyi az eredmény 15+17 15+17 15+17=? A) 28 B) 35 C) 36 D)96 2. Melyik szám van a piramis csúcsán? 42 82 38 A) 168 B) 138

Részletesebben

ű ű Ó

ű ű Ó ű ű ű Ó Ü Ü Ú Ö Ö ű Ó ű ű ű ű Ú Ú Ó ű Ó ű ű ű ű Ó ű Ú Ü Ü ű Ú ű ű Ó Ú Ö ű Ó Ü Ú Ó ű ű ű ű Ú Ó ű ű Ö Ú ű ű Ó ű Ó Ü Ö Ú Ö Ö ű ű Ü Ó Ó Ú Ó Ü Ó Ü Ő ű ű Ú ű ű ű ű ű Ó Ó ű ű ű ű Ú ű ű ű Ó Ú ű Ö ű Ó Ö Ú ű Ó Ú

Részletesebben

Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű

Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű Ü Ü ű ű ű Ü ű Ú ű Ú ű Ö ű ű Ü Ú ű Ü ű ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű Ö ű ű Ö ű ű Ú ű ű ű ű Ö Ú Ü ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű Ü Ú Ú ű Ü ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ü ű ű Ű

Részletesebben

ű ú Í Í Ö Í É Í ü Ü ü É ü ü ü ü ü Ö ű ü Ü Ü ű ú ű Á É ü Ö ü Í Í Ú Á Í Ö Í Í ü ú Ú Íü ü ü Í ü ű Í Í Ö ú ü Á ú Í ú ű ú ú ü ú ú ú ú ű ü Í Í Í É Í ü Í ü ű ú Í ü Ó É Í Á Ö ú Á ü Í Íú ü ü ü ú Ö ú Ö Ö É É Í ú

Részletesebben

ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö

ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö Ö Ú ű ű Ü ű ű Ú ű ű ű Ú ű ű Ó ű Ó Ö ű Ú Ü ű Ú ű ű ű Ú ű ű Ú Ú Ó Ü ű ű Ú Ú Ú Ú ű Ű ű Ó ű Ó Ó ű Ú Ó Ú Ü Ú Ó Ú Ú Ű ű Ö ű ű Ú Ö Ú ű Ö Ú Ö Ú ű ű Ó ű Ú ű ű ű Ö ű ű ű Ó ű ű Ú ű ű Ö ű Ú ű Ó ű Ü Ú Ó ű ű ű Ú Ú Ó

Részletesebben

ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű

ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű Ú ű ű ú ú ú ú ű ú Ó ú ű Ö Ö ű ű ű ú ú ű ű ű ű ú ű Ö ú ú ű Ó ű ű Ö Ó ú Ü Ü Ó Ő ű ú ú Ö Ö ú ű ú ú ú ű ű ű Ú ú ű ú ű Ö Ő ú ú ú Ü ú ű ű ű ű ű ű Ü ú ű Ú ú ű ú ű ú ú ű ú ú ű ű ú Ö ú ű Ó ú ú ú Ü ű ú ú ú ű Ü ű

Részletesebben

30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK

30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK 30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK A gráfos alkalmazások között is találkozunk olyan problémákkal, amelyeket megoldását a részekre bontott gráfon határozzuk meg, majd ezeket alkalmas módon teljes megoldássá

Részletesebben

Információs Technológia

Információs Technológia Információs Technológia ZH feladatok megoldása (2009.11.26.) Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2009. november 26.

Részletesebben

Tartalom Keresés és rendezés. Vektoralgoritmusok. 1. fejezet. Keresés adatvektorban. A programozás alapjai I.

Tartalom Keresés és rendezés. Vektoralgoritmusok. 1. fejezet. Keresés adatvektorban. A programozás alapjai I. Keresés Rendezés Feladat Keresés Rendezés Feladat Tartalom Keresés és rendezés A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán

Részletesebben

Algoritmuselmélet ZH 2015. április 8.

Algoritmuselmélet ZH 2015. április 8. Algoritmuselmélet ZH 2015. április 8. 1. Tekintsük az f(n) = 10n 2 log n + 7n n + 2000 log n + 1000 függvényt. Adjon olyan c konstanst és olyan n 0 küszöbértéket, ami a definíció szerint mutatja, hogy

Részletesebben

Előszó. 1. Rendszertechnikai alapfogalmak.

Előszó. 1. Rendszertechnikai alapfogalmak. Plel Álalános áekinés, jel és rendszerechnikai alapfogalmak. Jelek feloszása (folyonos idejű, diszkré idejű és folyonos érékű, diszkré érékű, deerminiszikus és szochaszikus. Előszó Anyagi világunkban,

Részletesebben

Keresd meg a többi lapot, ami szintén 1 tulajdonságban különbözik csak a kitalált laptól! Azokat is rajzold le!

Keresd meg a többi lapot, ami szintén 1 tulajdonságban különbözik csak a kitalált laptól! Azokat is rajzold le! 47. modul 1/A melléklet 2. évfolyam Feladatkártyák tanuló/1. Elrejtettem egy logikai lapot. Ezt kérdezték tőlem: én ezt feleltem:? nem? nem? nem nagy? nem? igen? nem Ha kitaláltad, rajzold le az elrejtett

Részletesebben

2014.11.18. SZABÁLYOZÁSI ESZKÖZÖK: Gazdasági ösztönzők jellemzői. GAZDASÁGI ÖSZTÖNZŐK (economic instruments) típusai. Környezetterhelési díjak

2014.11.18. SZABÁLYOZÁSI ESZKÖZÖK: Gazdasági ösztönzők jellemzői. GAZDASÁGI ÖSZTÖNZŐK (economic instruments) típusai. Környezetterhelési díjak SZABÁLYOZÁSI ESZKÖZÖK: 10. hé: A Pigou-éelen alapuló környezei szabályozás: gazdasági öszönzők alapelvei és ípusai 1.A ulajdonjogok (a szennyezési jogosulság) allokálása 2.Felelősségi szabályok (káréríés)

Részletesebben