Algoritmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Algoritmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás"

Átírás

1 Algortmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás

2 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyekkel kfzethető-e F fornt? Megoldás: Tegyük fel, hogy F P P... P... m! 1 2 m 1 Ekkor F P P P P......, azaz az adott m 1 2 m 1 1 m részproblémának megoldása a megoldás megfelelő részlete. Ezek alapján számoljuk k V(,) értékeket, ahol V(,) gaz, az összeg kfzethető az első pénzjeggyel! Az előadás Horváth Gyula tananyaga felsználásával készült. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 2/31

3 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyekkel kfzethető-e F fornt? Megoldás: Három esetet vzsgálunk: az összeg megegyezk az -edk pénzjeggyel; az -edk pénzjegyet nem sználjuk fel; az -edk pénzjegyet felsználjuk: V P, gaz 1 és V, 1 x 1 és P és V P, 1 Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 3/31

4 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyekkel kfzethető-e F fornt? Megoldás: V(,): V:==P() vagy >1 és V(,-1) vagy >1 és P() és V(-P(),-1) Függvény vége. A megoldás: V(F,N) kszámolása. Probléma: a futás dő O(2 N ) Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 4/31

5 Dnamkus programozás V(,) kszámításához mely V() értékekre lehet szükség? Az ábra alapján V értéke alulról felfelé, azon belül balról jobbra számoltók. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 5/31

6 Dnamkus programozás (Lehet): V(1..F,1):=ms Ha P(1) F akkor V(P(1),1):=gaz Cklus =2-től N-g Cklus =1-től F-g V(,):==P() vagy V(,-1) vagy P() és V(-P(),-1) Cklus vége Cklus vége Lehet:=V(F,N) Függvény vége. A futás dő O(N*F) Memóragény: N*F Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 6/31

7 Dnamkus programozás Memóragény csökkentés: elég egyetlen sort tároln a V mátrxból, és az első feltétel s megtakaríttó. (Lehet): W(1..F):=ms; W(0):=gaz Ha P(1) F akkor W(P(1)):=gaz Cklus =2-től N-g Cklus =F-től 1-g -1-esével W():=W() vagy P() és W(-P()) Cklus vége Cklus vége Lehet:=W(F) Függvény vége. A futás dő O(N*F) Memóragény: F Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 7/31

8 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyek közül melyekkel fzethető k F fornt? Megoldás: Legyen V(,) a legutolsó olyan k ndex, amelyre gaz, hogy P k előfordul felváltásában! Legyen V(,)=N+1, nem válttó fel az első pénzjeggyel! Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 8/31

9 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyek közül melyekkel fzethető k F fornt? Megoldás: V N 1, V, 1 V, 1 N 0 1 egyébként 0 0 P N és és V P, 1 0 N Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 9/31

10 Dnamkus programozás : V(1..F,0):=N+1; V(0,0):=0 Cklus =1-től N-g V(0,):=0 Cklus =1-től F-g Ha V(,-1) N akkor V(,):=V(,-1) különben P() és V(-P(),-1) N akkor V(,):= különben V(,):=N+1 Cklus vége Cklus vége A V mátrx kszámolása. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 10/31

11 Dnamkus programozás Csak akkor van megoldás, V(F,N) N. Ekkor k=v(f,n) olyan pénz ndexe, hogy F-P(k) felválttó az első k-1 pénzzel. Tehát a V(F-P(k),k-1) probléma megoldásával kell folytatnunk, mndaddg, amíg a maradék pénz 0 nem lesz. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 11/31

12 Dnamkus programozás Db:=0; :=F; :=N Ha V(F,N) N akkor Cklus :=V(x,) Db:=Db+1; A(Db):= :=-P() :=-1 amíg 0 Cklus vége Eljárás vége. A megoldás előállítása. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 12/31

13 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyek közül a lehető legkevesebbet sználva mennyvel fzethető k F fornt? Megoldás: Tegyük fel, hogy F P P P... optmáls m felbontás! Ekkor F P P P... P... m s optmáls, azaz m 1 2 m 1 1 az adott részproblémának megoldása a megoldás megfelelő részlete. m Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 13/31

14 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyek közül a lehető legkevesebbet sználva mennyvel fzethető k F fornt? Megoldás: O, mn O N 1 0 O, 1, 1,1 O P, és és és 0 P P Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 14/31

15 Dnamkus programozás (Mnmum): O(1..F,0):=N+1; O(0,0):=0 Cklus =1-től N-g O(0,):=0 Cklus =1-től F-g Ha <P() akkor O(,):=O(,-1) különben O(,):=mn(O(,-1), 1+O(-P(),-1)) Cklus vége Cklus vége Eljárás vége. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 15/31

16 Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyek közül a lehető legkevesebbet sználva melyekkel fzethető k F fornt? Megoldás: Tegyük fel, hogy F P P P... optmáls m felbontás! Ekkor F P P P... P... m s optmáls, azaz m 1 2 m 1 1 az adott részproblémának megoldása a megoldás megfelelő részlete. m Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 16/31

17 Dnamkus programozás Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyek közül a lehető legkevesebbet sználva melyekkel fzethető k F fornt? Megoldás: egyébként V P O O és P és N V 1, 1, 1 ), ( , 17/31

18 Dnamkus programozás (O,V): O(1..F):=N+1; O(0):=0; V(1..F,0):=N+1 Cklus =1-től N-g O(0):=0; V(0,):=0 Cklus =F-től 1-g -1-esével Ha P() akkor S:=O(-P())+1 különben S:=N+1 Ha S<O() akkor O():=S; V(,):= különben V(,):=V(,-1) Cklus vége Cklus vége Eljárás vége. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 18/31

19 Dnamkus programozás Hátzsák feladat Feladat: Adott N tárgy (értékük F, súlyuk S ). Egy hátzsákba maxmum H súlyú tárgyat pakoltunk. Menny a maxmáls elszállíttó érték? Megoldás: Tegyük fel, hogy H S optmáls S... S... m 1 2 m 1 megoldás, azaz F maxmáls! F... F 1 2 m Ekkor H S s optmáls, azaz S S... S... m 1 2 m 1 1 m az adott részproblémának megoldása a megoldás megfelelő részlete. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 19/31

20 Dnamkus programozás Hátzsák feladat Feladat: Adott N tárgy (értékük F, súlyuk S ). Egy hátzsákba maxmum H súlyú tárgyat pakoltunk. Menny a maxmáls elszállíttó érték? Megoldás: Jelölje E(,) a legnagyobb elszállíttó értéket, amely az első tárgyból egy kapactású hátzsákba bepakoltó. E, max E F 0 E, 1, 1, F E S, 1 1 egyébként és és és S S S 1 1 Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 20/31

21 Dnamkus programozás Hátzsák(): E(0..S(1)-1,1):=0; E(S(1)..H,1):=F(1) Cklus =2-től N-g Cklus =0-tól H-g E(,):=E(,-1) Ha S() és E(,)<E(-S(),-1)+F() akkor E(,):=E(-S(),-1)+F() Cklus vége Cklus vége Kírás Eljárás vége. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 21/31

22 Dnamkus programozás Kírás: :=N; :=H Cklus amíg E(,)>0 Cklus amíg >1 és E(,)=E(,-1) :=-1 Cklus vége K:, :=-S(); :=-1 Cklus vége Eljárás vége. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 22/31

23 Dnamkus programozás Tükörszó Feladat: Egy szóba mnmálsan hány karaktert kell beszúrn, hogy tükörszó legyen belőle (azaz ugyanaz legyen balról-jobbra és jobbról balra olvasva s)! Megoldás: Tetszőleges S szóra az SS T szó bztos tükörszó, tehát a feladatnak kell legyen megoldása! Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 23/31

24 Dnamkus programozás Tükörszó Az egybetűs szavak bztosan tükörszavak. Az azonos kezdő- és végbetűjű szavak tükörszóvá alakításához elég a középső rész átalakítása. Ha az első és az utolsó betű különbözk, akkor két lehetőségünk van a tükörszóvá alakításra: az első betűt szúrjuk be a szó végére; az utolsó betűt szúrjuk be a szó elejére. M, j M 1, j 1 1 mn M 1, j, M, j 1 0 Probléma: a rekurzó nem tékony! j j j és és S S S S j j Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 24/31

25 Dnamkus programozás Tükörszó Jó sorrendű táblázatktöltés kell: Itt s elég egyetlen sort tároln a táblázatból (T(j)=M(,j))? 1, j 1 Egy sor és egy elem s elég a táblázatból. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 25/31

26 Dnamkus programozás Tükörszó Tükörszó(S,M): M() kezdő feltöltése Cklus j=2-től N-g M(j,j):=0 Cklus =j-1-től 1-g -1-esével Ha S()=S(j) akkor M(,j):=M(+1,j-1) különben M(,j):=1+Mn(M(+1,j),M(,j-1)) Cklus vége Cklus vége Tükörszó:=M(1,N) Függvény vége. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 26/31

27 Dnamkus programozás Tükörszó Tükörszó(S,T): T(1):=0 Cklus j=2-től N-g T(j):=0; Ment:=0 Cklus =j-1-től 1-g -1-esével Ment:=T() Ha S()=S(j) akkor T():=Ment különben T():=1+Mn(T(),T(+1)) Ment:=Ment Cklus vége Cklus vége Tükörszó:=T(1) Függvény vége. Ez a megoldás nem alkalmas magának a tükörszónak az előállítására! Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 27/31

28 Dnamkus programozás Tükörszó Tükörszó kírása: Ha Tükörszó(S,E) akkor :=1; j:=n Cklus amíg <j Ha S()=S(j) akkor :=+1; j:=j-1 különben Ha M(,j)=M(+1,j)+1 akkor {S() a j. betű mögé} különben {S(j) az. betű elé} Cklus vége Eljárás vége. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 28/31

29 Dnamkus programozás stratégája A dnamkus programozás stratégája 1. Az [optmáls] megoldás szerkezetének tanulmányozása. 2. Részproblémákra és összetevőkre bontás úgy, hogy: az összetevőktől való függés körmentes legyen; mnden részprobléma [optmáls] megoldása kfejezhető legyen (rekurzívan) az összetevők [optmáls] megoldásaval. 3. Részproblémák [optmáls] megoldásának kfejezése (rekurzívan) az összetevők [optmáls] megoldásaból. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 29/31

30 Dnamkus programozás stratégája 4. Részproblémák [optmáls] megoldásának kszámítása alulról-felfelé ladva: A részproblémák kszámítás sorrendjének megtározása. Olyan sorba kell rakn a részproblémákat, hogy mnden p részprobléma mnden összetevője ( van) előbb szerepeljen a felsorolásban, mnt p. A részproblémák kszámítása alulról-felfelé ladva, azaz táblázatktöltéssel. 5. Egy [optmáls] megoldás előállítása a 4. lépésben kszámított (és tárolt) nformácókból. Szláv Péter, Zsakó László: Adatszerkezetek I. 30/31

31 Algortmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás vége

Dinamikus programozás. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával)

Dinamikus programozás. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Dnamkus programozás (Horváth Gyula és Szláv Péter előadása felsználásával) Dnamkus programozás kncs Feladat: Egy N*M-es téglalap alakú területen egy járművel szedhetjük össze az elrejtett kncseket, a bal

Részletesebben

Dinamikus programozás

Dinamikus programozás Dnamkus programozás (Horváth Gyula és Szláv Péter előadása felsználásával) Dnamkus programozás Feladat: Adott P 1,P 2, P n pénzjegyekkel kfzethető-e F fornt? Megoldás: Tegyük fel, hogy F P P... P... m!

Részletesebben

Dinamikus programozás

Dinamikus programozás Dnamkus programozás (Horváth Gyula és Szláv Péter előadása felhasználásával) Dnamkus programozás Feladat: Adott P,P 2, P n pénzjegyekkel kfzethető-e F fornt? Megoldás: Tegyük fel, hogy F P P... P...! 2

Részletesebben

Dinamikus programozás II.

Dinamikus programozás II. Dinamikus programozás II. Dinamikus programozás stratégiája A dinamikus programozás stratégiája 1. Az [optimális] megoldás szerkezetének tanulmányozása. 2. Részproblémákra és összetevőkre bontás úgy, hogy:

Részletesebben

Fibonacci számok. Dinamikus programozással

Fibonacci számok. Dinamikus programozással Fibonacci számok Fibonacci 1202-ben vetette fel a kérdést: hány nyúlpár születik n év múlva, ha feltételezzük, hogy az első hónapban csak egyetlen újszülött nyúl-pár van; minden nyúlpár, amikor szaporodik

Részletesebben

ű ú ü ü ü ü ü ü Á ü ú ü Á Á Á É Ö Ö Ö Á É É ü Á ú ű ú Í Á Í Á ű ü ű ü Ö ű ű É ú ű ú Á Á ű ü ú ű ú ü ú ú Ó ü ű ü ü Í ü Í Í Í Ó ú ú ú ú ú ú ü ú Í Ó ű ú ű Á Á ü ü ú É Í Ü ű ü ü Á ü ú Í É ú Ó Ö ú Ó Ó Ó Í ú

Részletesebben

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 8. előadás Elágazás és korlátozás A backtrack alkalmas-e optimális megoldás keresésére? Van költség, és a legkisebb költségű megoldást szeretnénk előállítani. Van

Részletesebben

Egyszerű algoritmusok

Egyszerű algoritmusok Egyszerű algortmusok Tartalomjegyzék Összegzés...2 Maxmum kválasztás...3 Mnmum kválasztás...4 Megszámlálás...5 Eldöntés...6 Eldöntés - wle...8 Lneárs keresés...10 Készítette: Gál Tamás Creatve Commons

Részletesebben

Partíció probléma rekurzíómemorizálással

Partíció probléma rekurzíómemorizálással Partíció probléma rekurzíómemorizálással A partíciószám rekurzív algoritmusa Ω(2 n ) műveletet végez, pedig a megoldandó részfeladatatok száma sokkal kisebb O(n 2 ). A probléma, hogy bizonyos már megoldott

Részletesebben

Adatszerkezetek II. 10. előadás

Adatszerkezetek II. 10. előadás Adatszerkezetek II. 10. előadás Kombinatorikai algoritmusok A kombinatorika: egy véges halmaz elemeinek valamilyen szabály alapján történő csoportosításával, kiválasztásával, sorrendbe rakásával foglalkozik

Részletesebben

8. Programozási tételek felsoroló típusokra

8. Programozási tételek felsoroló típusokra 8. Programozás tételek felsoroló típusokra Ha egy adatot elem értékek csoportja reprezentál, akkor az adat feldolgozása ezen értékek feldolgozásából áll. Az lyen adat típusának lényeges jellemzője, hogy

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Algortmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések Néhány órával ezelőtt megsmerkedtünk már a Merge Sort rendező algortmussal. A Merge Sort-ról tuduk, hogy a legrosszabb eset dőgénye O(n log n). Tetszőleges

Részletesebben

Adatszerkezetek II. 6. előadás

Adatszerkezetek II. 6. előadás Adatszerkezetek II. 6. előadás Feladat: Egy kábelhálózat különböző csatornáin N filmet játszanak. Ismerjük mindegyik film kezdési és végidejét. Egyszerre csak 1 filmet tudunk nézni. Add meg, hogy maximum

Részletesebben

Adatsorok jellegadó értékei

Adatsorok jellegadó értékei Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület

Részletesebben

A 2008/2009 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló feladatainak megoldása. INFORMATIKÁBÓL II. (programozás) kategóriában

A 2008/2009 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló feladatainak megoldása. INFORMATIKÁBÓL II. (programozás) kategóriában Oktatási Hivatal A 2008/2009 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló feladatainak megoldása INFORMATIKÁBÓL II. (programozás) kategóriában Kérjük a tisztelt tanár kollégákat, hogy a

Részletesebben

Rekurzió. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával)

Rekurzió. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Rekurzió (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Rekurzió és iteráció Balrekurzió Ha az eljárás első utasításaként szerepel a rekurzív hívás, akkor a rekurzió lényegében az első nem

Részletesebben

é é é ó ű é ó ó é é ú ú ó ó ó é ó úá é é ó ű ú é é ű ó ú ö é ó ó é ű é ó é ó é é ü úá ó ó ű ú é ű ó ú ö ó ó é é É ű é é é ó é ö ó ó é é ú ú ó ó ó é ó úá é é ű ú é é ű ó ú é ó ó é ű é ó é ó é é ü úá Á ó

Részletesebben

ö ö É ü ő ü ö É ü ü ö ö ö ő ü Á ő É ü ü ü öü ö ű ő ö ö ö É É É ü ü É ü ö ö ü É ö ö ö ő É É ö É ü ö É É ű ő ü ö ö É ü É ö ü ö ö ü ü ü ü ÉÉ ü ö ő ö É ö É ö Á ü É ö ü É É ü ö ü ö ü ü ö ö ö ö É ö É ö ö Ú É

Részletesebben

Kombinatorikai algoritmusok. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával)

Kombinatorikai algoritmusok. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Kombinatorikai algoritmusok (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Kombinatorikai algoritmusok A kombinatorika: egy véges halmaz elemeinek valamilyen szabály alapján történő csoportosításával,

Részletesebben

Visszalépéses maximumkiválasztás

Visszalépéses maximumkiválasztás Belépő a tudás közösségébe Informatika szakköri segédanyag Visszalépéses maximumkiválasztás Heizlerné Bakonyi Viktória, Horváth Győző, Menyhárt László, Szlávi Péter, Törley Gábor, Zsakó László Szerkesztő:

Részletesebben

Kombinatorikai algoritmusok

Kombinatorikai algoritmusok Kombinatorikai algoritmusok (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Kombinatorikai algoritmusok A kombinatorika: egy véges halmaz elemeinek valamilyen szabály alapján történő csoportosításával,

Részletesebben

Mohó stratégia. Feladat: Megoldás:

Mohó stratégia. Feladat: Megoldás: I. Feladat: Egy kábelhálózat különböző csatornáin N filmet játszanak. Ismerjük mindegyik film kezdési és végidejét. Egyszerre csak 1 filmet tudunk nézni. Add meg, hogy maximum hány filmet nézhetünk végig!

Részletesebben

Visszalépéses kiválogatás

Visszalépéses kiválogatás elépő a tudás közösségébe Informatika szakköri segédanyag Heizlerné akonyi iktória, Horváth Győző, Menyhárt László, Szlávi Péter, Törley Gábor, Zsakó László Szerkesztő: Abonyi-Tóth Andor, Zsakó László

Részletesebben

:.::-r:,: DlMENZI0l szoc!0toolnl ránsnnat0m A HELYI,:.:l:. * [:inln.itri lú.6lrl ri:rnl:iilki t*kill[mnt.ml Kilírirlrln K!.,,o,.r*,u, é é é ő é é é ő é ő ő ú í í é é é ő é í é ű é é ő ő é ü é é é í é ő

Részletesebben

Ü Éü É ü í í Í ö Ü Ú ú Ó í ő í Ö ű ö Ó ú Ű ü í Ó ö Ó Ü Ó Ó í í ú í Ü Ü ő Ú Ó Ó í ú É ÉÉ É Á Ü Ü Ü Ú ő í Ő Ó Ü ő ö ü ő ü ö ú ő ő ő ü ö ő ű ö ő ü ő ő ü ú ü ő ü ü Í ü Í Á Ö Í É Ú ö Í Á Ö í É ö í ő ő í ö ü

Részletesebben

ó ó ú ú ó ó ó ü ó ü Á Á ü É ó ü ü ü ú ü ó ó ü ó ü ó ó ú ú ú ü Ü ú ú ó ó ü ó ü ü Ü ü ú ó Ü ü ű ű ü ó ü ű ü ó ú ó ú ú ú ó ú ü ü ű ó ú ó ó ü ó ó ó ó ú ó ü ó ó ü ü ó ü ü Ü ü ó ü ü ü ó Ü ó ű ü ó ü ü ü ú ó ü

Részletesebben

Á ű ő ö Í é é ő Ö Ö é ő Ö ő ö é é Ö ü é ó Ő é é ó é ó é é é é Ö ó ó ő é Ü é ó ö ó ö é é Ő ú é é é é ő Ú é ó Ő ö Ő é é é é ű ö é Ö é é ó ű ö é ő é é é é é é é é é Ö é Ö ü é é é é ö ü é ó é ó ó é ü ó é é

Részletesebben

Ü Ö Á Á Á Á Á É ű Ü Ú ű ű Á É ű Ú Ü ű Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Á Ü Ü Ü Ö Ö Ú Ö Ü Ö ű ű ű ű ű Á ű Ú ű ű ű ű ű É Á Ö Ö Ö ű ű ű Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ü Ü Ü Ü ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű ű ű ű Ü Ö Ü Ó Ö ű ű ű

Részletesebben

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

Részletesebben

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

Részletesebben

ú Ú Ö É ú ü í í ü í í í í ü Ú í ű í ú ü ü í í ü ü í ü ü ú Í í ű í ü ü Ü í í ü í ú ű ú ú í í ü ú í ü É ü Ö í í ü ú ű í í ü í ű í í Í Ö í í ü Ö ú É Í í í í ü ű ü ű ü ü ü ü í í í í ú í ü í ú É ü ü ü ü í ü

Részletesebben

Á Á Ó É ö ó ó ó ő ő ó ö ő ő ű ó ú ö ó ó ő ó ü ó ó ő ó ó ő ó ü ó ő ő ő ó ő ő ö ó ó ó ö ö ü ö Á Á Ó ü ó ö ó ő ó ő ő Á É Á Ó ű ü ö ó ő ó ú ÉÉ ó ú ő ö ó ó ó ó ó ö ö ő ü ó ö ö ü ó ű ö ó ó ó ó ú ó ü ó ó ö ó

Részletesebben

É É É ü É ó ó É ű ó ÉÉ ó É ó É É ó É ü ó ó Ó ű ó ó ó ó ü É ü ű ó É É É É ü ü ó ó ó ü É ó É ó É ó ó ó ü ü ü ü ó ü ü ü ü ó ű ű É Í Ó Ü Ö ó ó ó Ó ó ü ü ü ű ó ü ü ű ü ü ó ü ű ü ó ü ó ó ó ó ó ó ó ü ó ó ó ű

Részletesebben

Periodikus figyelésű készletezési modell megoldása általános feltételek mellett

Periodikus figyelésű készletezési modell megoldása általános feltételek mellett Tanulmánytár Ellátás/elosztás logsztka BME OMIKK LOGISZTIKA 9. k. 4. sz. 2004. júlus augusztus. p. 47 52. Tanulmánytár Ellátás/elosztás logsztka Perodkus fgyelésű készletezés modell megoldása általános

Részletesebben

Kvantum-tömörítés II.

Kvantum-tömörítés II. LOGO Kvantum-tömörítés II. Gyöngyös László BME Vllamosmérnök és Informatka Kar A kvantumcsatorna kapactása Kommunkácó kvantumbtekkel Klasszkus btek előnye Könnyű kezelhetőség Stabl kommunkácó Dszkrét értékek

Részletesebben

ALGORITMUSOK, ALGORITMUS-LEÍRÓ ESZKÖZÖK

ALGORITMUSOK, ALGORITMUS-LEÍRÓ ESZKÖZÖK ALGORITMUSOK, ALGORITMUS-LEÍRÓ ESZKÖZÖK 1. ALGORITMUS FOGALMA ÉS JELLEMZŐI Az algortmus egyértelműen végreajtató tevékenység-, vagy utasítássorozat, amely véges sok lépés után befejeződk. 1.1 Fajtá: -

Részletesebben

Ciklikusan változó igényűkészletezési modell megoldása dinamikus programozással

Ciklikusan változó igényűkészletezési modell megoldása dinamikus programozással Cklkusan változó gényűkészletezés modell megoldása dnamkus programozással Cklkusan változó gényűkészletezés modell megoldása dnamkus programozással DR BENKŐJÁNOS egyetem tanár SZIE 200 Gödöllő Páter K

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete

Intelligens Rendszerek Elmélete Intellgens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László A mesterséges neuráls hálózatok alapfogalma és meghatározó eleme http://mobl.nk.bmf.hu/tantargyak/re.html Logn név: re jelszó: IRE07 IRE 7/1 Neuráls hálózatok

Részletesebben

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése A dinamikus programozás minden egyes részfeladatot és annak minden részfeladatát pontosan egyszer oldja meg, az eredményt egy táblázatban tárolja, és ezáltal

Részletesebben

ö ö É Á Á Á ö ö ö ÉÉ ö őí ö Ö ö É Á ö ö ö Ö ö ö ő ö í ő ö Íú í ö ő ü ő í íú ö ő ö ö ö Ö ö ö ö ö ő ö ü ő ó ö ő ő ö ö í ö ö ö ő ó í ö ö ö ó ö ó ü ő í ö ü ő ö ö É ö ö ő ű ö ó ö ö ő ő ő ó ú ö ö ö í ő í ó ö

Részletesebben

ó ü ú ü ú ó ó ú ü ú ü ú ö ö ű ü ö ö ö ú ó ü ö ö ö ü ö ö ö óó ü ö ö ó ó ö ó ö ú ó ó ó ó ű ö ö ó ö ó ó ú ű ü ö ö óó ú ó ö ö ü ó ó ó ó ó ó ó ü ó ú ű ü ó ö ú ű ó ü ö ö ó ó ü Á ó ű ó ü ó ó ú ó ú ó ó ö ö ü ú

Részletesebben

Á Á Ó É ö ó ó É í ó ü ó ö ö í ó ö ó í ó í ú Í í ó í ö í ó ű ű ü ó ó ú í ö í ö ü ú í í ü ü ó ó ó ó ó ú í ü í ű ó í í ö ü ü í ű ó í ó ü ö ü í í ü ó ű ó í ü ü ó í ó ó í ó í ú í ó ó í ö ó ö Á óö ö í í ó ó

Részletesebben

ö ö ö ó ö ö ú ö ö ö ö ö ú ő ő ö ő ö ó ó ő ű ó ö őö ő ü ő ő ú ó Á Á Á Á ó ü ó ó ú Á Á Á ő ő ö ő ö ü É Á Á ú ö Á Á É É ö ü ö ö ő Í Á Ő É Ő ú Á É É ö ű ü ő ő ö ü ó ö Á É É ő ó ó ö ő ó Ö ő ó Ő ő ü ö ö ó ö

Részletesebben

Ö Í Ő Ó ó ö ó ó ő ö ú ö ú ö ö ú Í ó ö őö ő ü É É ő ő ö ö ó ó ö ő ő ő Ü É ü ú Ö Ö É É ő Ü Ö Í É Ó Ö Ó Ü É Ö ú Ó É Ő É É ö ö ü ö Ü ö ö ő ö ő ő Ö Ú Ő É Ő Ú É É ö ű ő ő ö ó ö Ú É É Ő Ó Ó ö Ó ö ó ő ó ő ó ű

Részletesebben

Ó Ó ö ő ő Ü ö Ü ő ö ö Ü Ó ö Ó Ó Ü ö Ó Ó Ü Ó Ü ö ö ő Ü ő ö Ü ő Ó Ü ő ö Ó Ó Ü ö ő Ü Ü Ü Ó ö ö ő Ü Ó Ö ö Ó Ü Ó Ü Ó ő ö ö Ü Ü ő ö Ó Ü Ó ö Ó Ó ö Ü ö ő ö Ó ö ö ö ö ö ö ö ö ö Ü ő ű ű ö Ó ű ő Ó Ó Ü Ó Ü ő Ü Ó

Részletesebben

Í ú Ó Á Á ö ö ő ö ő ö Á ö ő Í Í Í ö ö ő Í ö ö ű ö ü ö ú ü ő ü ő ö ő ö ő ú ő ö ő ö ő ö É ő ü ő ő ö ő ő Í ő ö ő ő ő ö ö ö ö ü ő Í ő ö ő Ó ü ő ő ü ü ő ő ő ő ü ő ö ű ő ő ő ő ő ő ű ő ő ő Í ű ő ö ö ő ő ő ű ő

Részletesebben

É É ő ü ó ü ú ü ó Ö ű ő ú ű ő ü ó ó Ö Ü ó ó ő ü ú ü ű ó ő ő ő ő ő ó ő ő ü ó ő ó ő ő Ö ó ő ő Ö ő ü ó ü Ö ő ü ó ő ő Á Á ő ó ó ó ő ő Á ű ő ó ó ő ü ő ü ő ő Á ú ü ü ó ő ű ő ő ő ó ü ó ő ő ü ó ó ó Á ő Á ő ó ő

Részletesebben

ü ö ú ü ü ö ú ő ö ő ő ű ö ú ő ű ö ü ü ő ú ö ü ü ö ö ő ö ú ű ü ö ő ű ö őö ő ü ő ö ő ö ö ü ü ő ű ö ö ü ü ő ü ü ő ü ú ö ö ü ö ü ö ö ő ú ő ő ú ü ő ő ü ö ú ő ö ü ő ú ő ő ö ö ö ő ő Á ő ö ő ü ő ö ő ú ü ü ő ő

Részletesebben

Ó ú ö ő Á ö ő ő ő Á ú ú ő ő ö ú ő ő ü ö ö ü ő ö ő ö ő Ó ö ö Ó ö ö ú ö ö ő ö ö ö ü ú ő ú ö ú ő ő ő ő ö ő ő ú ő ő ö ú ú ő ő ú ő ö ö ü ő ö ö ö ö ő ü ő ö ö ő ö ö ü ő ő ö ő ö ő ö ő ö ö ö ö ő ö ö ő ő ű ű ű ö

Részletesebben

ö Ö ő Í Ó ö ö Ö ő ő ű ö ő ö ö ö ö ő ő ö ő ő ő ő Ö ő ö ö Ö ö Ö ö ő ö Ö ő ö ő ö Ú ő ő ö ö Ö ő ö Ó ő ő ő Ö ö ő ö ö ú ö ő ö ö ö ö ű ö Ö ö Ó ö ú ú ö ő ö ú ö ö ö ö ö Ó ő ő öő ő Á ű ő ö Ö ő Á Ó ö Ó Ó ö ű ú ú

Részletesebben

ö ú Ú ö ö Ú Á É Á ő ú Ú Ú É É ő É É ö ú Ú ö É Á Á Á ö ö ö É ö ö ö Ú É ö Ú É ö ő ú Ú É ö Ü ö ö Ü ö Á Á ö ő ű ú ö ú Ú É É ö ű ú É ú ö ő ű ö ü É ú ú ö É ö ű É ú ö ú Ü ü É Á ö ő ű ö ö ú É ú ü ú É ö ű ú Á ü

Részletesebben

Másolásra épülő algoritmusok

Másolásra épülő algoritmusok Másolásra épülő algortmusok Tartalomjegyzék Másolás...2 Másolás és módosítás...3 Másolás és módosítás plusz...4 Tömbelemek módosítása...5 Kválogatás...6 Szétválogat...7 Unó...8 Metszet...9 Összefuttatás...10

Részletesebben

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 7. előadás

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 7. előadás Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 7. előadás Oszd meg és uralkodj! Több részfeladatra bontás, amelyek hasonlóan oldhatók meg, lépései: a triviális eset (amikor nincs rekurzív hívás) felosztás (megadjuk

Részletesebben

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése 3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,

Részletesebben

4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme

4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme HU 4 205 044-2012/11 Változtatások joga fenntartva Kezelés útmutató UltraGas kondenzácós gázkazán Az energa megőrzése környezetünk védelme Tartalomjegyzék UltraGas 15-1000 4 205 044 1. Kezelés útmutató

Részletesebben

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok PM-08 p. 1/17 Programozási módszertan Mohó algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu PM-08 p. 2/17 Bevezetés Dinamikus programozás

Részletesebben

Informatikai tehetséggondozás:

Informatikai tehetséggondozás: Ég és Föld vonzásában a természet titkai Informatikai tehetséggondozás: Mohó stratégia 1. TÁMOP-4.2.3.-12/1/KONV Többféle feladat megoldási stratégia létezik. Közülük az egyik legegyszerűbb a mohó stratégia,

Részletesebben

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés (levelező tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma. Statisztika fogalma

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés (levelező tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma. Statisztika fogalma Témakörök Statsztka Sortszerező BSc kézés (leelező tagozat) 2-2-es tané félé Oktató: Dr Csáfor Hajnalka főskola docens Vállalkozás-gazdaságtan Tsz E-mal: hcsafor@ektfhu Statsztka fogalmak Statsztka elemzések

Részletesebben

Optimalizációs stratégiák 1.

Optimalizációs stratégiák 1. Optimalizációs stratégiák 1. Nyers erő, Oszd meg és uralkodj, Feljegyzéses, Dinamikus, Mohó előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János

Részletesebben

4 Approximációs algoritmusok szorzatalakú hálózatok esetén

4 Approximációs algoritmusok szorzatalakú hálózatok esetén 4 Approxmácós algortmusok szorzatalakú hálózatok esetén Az MVA-n alapuló approxmácó (Bard-Schwetzer-módszer): Beérkezés tétel: T () = 1 µ [1+ ( 1) ], =1,...,N Iterácó a következő approxmácó használatával:

Részletesebben

Multihalmaz, intervallumhalmaz

Multihalmaz, intervallumhalmaz Multihalmaz, intervallumhalmaz Halmaz féleségek 1. Halmaz Gyümölcsök: {alma,körte,szilva,barack} 2. Multihalmaz Állatok: {(macska,4),(rigó,2),(galamb,3)} 3. Intervallumhalmaz diszjunkt Óráim: {[8-10],[13-14],[16-20)}

Részletesebben

Döntéstámogató módszerek segédlet

Döntéstámogató módszerek segédlet Döntéstámogató módszerek segédlet. Jelölések és defnícók.... Út, vágás egy rányított élhalmazban... 4. Maxmáls út mnmáls potencál... 7 4. Mnmáls út maxmáls potencál... 5. Maxmáls folyam mnmáls vágás...

Részletesebben

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán): F NIK INÁRIS RLÁIÓK INÁRIS RLÁIÓK (és hasonló mátrxok s tt!) Defnícó: z R bnárs relácó, ha R {( a, b) a, b } nárs relácók lehetséges tuladonsága:. Reflexív ha ( x,.(a). Szmmetrkus ha ( x, y) ( y,.(b).

Részletesebben

Bevezetés a programozásba. 3. Előadás Algoritmusok, tételek

Bevezetés a programozásba. 3. Előadás Algoritmusok, tételek Bevezetés progrmozásb 3. Elődás Algortmusok, tételek ISMÉTLÉS Specfkácó Előfeltétel: mlyen körülmények között követelünk helyes működést Utófeltétel: mt várunk kmenettől, m z összefüggés kmenet és bemenet

Részletesebben

Ú ó Ó Ú É Á Á É Á É Ó Í É Ö Í Ú ő ó ű é ó ó é é ö ö ő Ú ő ó Ú É Á é é é é ő ó ű é ő é ű é ó ű é é ő ó ű é é ö ö é ó é é é é é é é ó ű é é ű é ó é é é é é ú ű é é é ü é é é é ü ó é é é ö é Í ö ú ü ö ö é

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 4. előadás

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 4. előadás Algoritmusok és adatszerkezetek I. 4. előadás A lista olyan sorozat, amelyben műveleteket egy kiválasztott, az ún. aktuális elemmel lehet végezni. A lista rendelkezik az alábbi műveletekkel: Üres: Lista

Részletesebben

Dinamukus programozás

Dinamukus programozás Dinamukus programozás Horváth Gyula horvath@inf.elte.hu 2. Dinamikus programozással megoldható feladatok A dinamikus programozás elnevezés egy probléma-megoldási módszert jelöl. A módszer lényege, hogy

Részletesebben

Adatszerkezetek II. 3. előadás

Adatszerkezetek II. 3. előadás Adatszerkezetek II. 3. előadás Körmentes-e egy irányítatlan gráf? Alapötlet: Ha a bejárás során minden szürke pontból csak fehér pontba vezet él, akkor a gráf körmentes. 2013.02.27. 2 Körmentes?(p): Szín(p):=szürke;

Részletesebben

Előző óra összefoglalása. Programozás alapjai C nyelv 3. gyakorlat. Karakter típus (char) Karakter konstansok. Karaktersorozatot lezáró nulla

Előző óra összefoglalása. Programozás alapjai C nyelv 3. gyakorlat. Karakter típus (char) Karakter konstansok. Karaktersorozatot lezáró nulla Programozás alapja C yelv 3. gyakorlat Szeberéy Imre BME IIT Programozás alapja I. (C yelv, gyakorlat) BME-IIT Sz.I. 25..3.. -- Előző óra összefoglalása Algortmus leírása Sztaxs leírása

Részletesebben

Integrált rendszerek n é v; dátum

Integrált rendszerek n é v; dátum Integrált rendszerek n é v; dátum.) Az dentfkálás (folyamatdentfkácó) a.) elsődleges feladata absztrahált leírás fzka modell formában b.) legfőbb feladata a struktúradentfkálás (modellszerkezet felállítása)

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 1. előadás

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 1. előadás Algoritmusok és adatszerkezetek I 1 előadás Típusok osztályozása Összetettség (strukturáltság) szempontjából: elemi (vagy skalár, vagy strukturálatlan) összetett (más szóval strukturált) Strukturálási

Részletesebben

Algoritmizálás. Horváth Gyula Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar

Algoritmizálás. Horváth Gyula Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar Algoritmizálás Horváth Gyula Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar horvath@inf.u-szeged.hu 0.1. Az algoritmikus tudás szintjei Ismeri (a megoldó algoritmust) Érti Le tudja pontosan

Részletesebben

4 2 lapultsági együttható =

4 2 lapultsági együttható = Leíró statsztka Egy kísérlet végeztével általában tetemes mennységű adat szokott összegyűln. Állandó probléma, hogy mt s kezdjünk - lletve mt tudunk kezden az adatokkal. A statsztka ebben segít mnket.

Részletesebben

Adatszerkezetek I. 4. előadás

Adatszerkezetek I. 4. előadás Adatszerkezetek I. 4. előadás Kupac A kupac olyan véges elemsokaság, amely rendelkezik az alábbi tulajdonságokkal: 1. Minden elemnek legfeljebb két rákövetkezője (leszármazottja) lehet. Azaz bináris fának

Részletesebben

Relációk. Vázlat. Példák direkt szorzatra

Relációk. Vázlat. Példák direkt szorzatra 8.. 7. elácók elácó matematka fogalma zükséges fogalom: drekt szorzat Halmazok Descartes drekt szorzata: Legenek D D D n adott doman halmazok. D D D n : = { d d d n d k D k k n } A drekt szorzat tehát

Részletesebben

INFORMATIKA javítókulcs 2016

INFORMATIKA javítókulcs 2016 INFORMATIKA javítókulcs 2016 ELMÉLETI TÉTEL: Járd körbe a tömb fogalmát (Pascal vagy C/C++): definíció, egy-, két-, több-dimenziós tömbök, kezdőértékadás definíciókor, tömb típusú paraméterek átadása alprogramoknak.

Részletesebben

A mágneses tér energiája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek

A mágneses tér energiája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek A mágneses tér energája, állandó mágnesek, erőhatások, veszteségek A mágneses tér energája Egy koncentrált paraméterű, ellenállással és nduktvtással jellemzett tekercs Uáll feszültségre kapcsolásakor az

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

Részletesebben

Vázlat. Relációk. Példák direkt szorzatra

Vázlat. Relációk. Példák direkt szorzatra 7..9. Vázlat elácók a. elácó fogalma b. Tulajdonsága: refleív szmmetrkus/antszmmetrkus tranztív c. Ekvvalenca relácók rzleges/parcáls rrendez relácók felsmere d. elácók reprezentálása elácó matematka fogalma

Részletesebben

I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell

I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Közlekedésmérnök és Járműmérnök Kar Közlekedésüzem Tanszék HÁLÓZATTERVEZÉSI MESTERISKOLA BEVEZETÉS A KÖZLEKEDÉS MODELLEZÉSI FOLYAMATÁBA Dr. Csszár Csaba egyetem

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek 2.

Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Varga Balázs gyakorlata alapján Készítette: Nagy Krisztián 11. gyakorlat Huffmann-kód Egy fát építünk alulról felfelé részfák segítségével. A részfa száraira 0 és 1-eseket

Részletesebben

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek 3. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 47. 50. oldal. Gondolkodnivalók Determinánsok 1. Gondolkodnivaló Determinánselméleti tételek segítségével határozzuk meg a következő n n-es determinánst: 1

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

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 3. előadás

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 3. előadás Algoritmusok és adatszerkezetek I. 3. előadás Kupac A kupac olyan véges elemsokaság, amely rendelkezik az alábbi tulajdonságokkal: 1. Minden elemnek legfeljebb két rákövetkezője (leszármazottja) lehet.

Részletesebben

É Ó Ó É ő É Ü Ú ő ő ű ö ö ő Ü ö ö Ü Ü ö ő É É Ü Ü É É ő É ö Ó Ú É Ú Ö Ü Ó Ú É É Ú É Ü Ö Ú ö Ü Ú ö É É É É É ö ö É ö ö ő Ú É Ó ö Ú Ú É É ö Ü É Ó Ü É É ő Ü ű ö Ú É ő Ú ÜÜ É Ú ö ö ö ö É ö ő ű ő ö ö ö ÜÉ ö

Részletesebben

Informatikai tehetséggondozás:

Informatikai tehetséggondozás: Ég és Föld vonzásában a természet titkai Informatikai tehetséggondozás: Visszalépéses maximumkiválasztás TÁMOP-4.2.3.-12/1/KONV 1. Munkásfelvétel: N állás N jelentkező Egy vállalkozás N különböző állásra

Részletesebben

Dinamikus programozás vagy Oszd meg, és uralkodj!

Dinamikus programozás vagy Oszd meg, és uralkodj! Dinamikus programozás Oszd meg, és uralkodj! Mohó stratégia Melyiket válasszuk? Dinamikus programozás vagy Oszd meg, és uralkodj! Háromszögfeladat rekurzívan: c nj := a nj ha 1 j n c ij := a ij + max{c

Részletesebben

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás. Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan

Részletesebben

Algoritmusok, adatszerkezetek I.

Algoritmusok, adatszerkezetek I. NEUMANN JÁNOS INFORMATIKAI KAR Sergyán Szabolcs Algortmusok, adatszerkezetek I. ÓE-NIK 5014 Budapest, 2015. Készült az Óbuda Egyetem án az ÓE-NIK 5014. sz. jegyzetszerződés kereten belül 2014-ben. Szerző:

Részletesebben

A számok kiírása is alapvetően karakterek kiírásán alapul, azonban figyelembe kell venni, hogy a számjegyeket, mint karaktereket kell kiírni.

A számok kiírása is alapvetően karakterek kiírásán alapul, azonban figyelembe kell venni, hogy a számjegyeket, mint karaktereket kell kiírni. Példák számok kiírására A számok kiírása is alapvetően karakterek kiírásán alapul, azonban figyelembe kell venni, hogy a számjegyeket, mint karaktereket kell kiírni. Decimális számok kiírása Az alábbi

Részletesebben

KÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS

KÖZBESZERZÉSI ADATBÁZIS 14. melléklet a 44/2015. (XI. 2.) MvM rendelethez KÖZBESZERZÉSI DTBÁZIS Összegez az ajánlatok elbírálásáról I. szakasz: kérő I.1) Név címek 1 (jelölje meg az eljárásért felelős összes ajánlatkérőt) Hvatalos

Részletesebben

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Pethő Attla Emlékül Kss Péternek, a rekurzív sorozatok fáradhatatlan kutatójának. 1. Bevezetés Legyenek a, b Z és {1, 1} olyanok, hogy a 2 4b 2) 0, b 2 és ha 1,

Részletesebben

Közismereti informatika I. 4. előadás

Közismereti informatika I. 4. előadás Közismereti informatika I. 4. előadás Rendezések Bemenet: N: Egész, X: Tömb(1..N: Egész) Kimenet: X: Tömb(1..N: Egész) Előfeltétel: Utófeltétel: Rendezett(X) és X=permutáció(X ) Az eredmény a bemenet egy

Részletesebben

Tartalom. Programozási alapismeretek. 11. előadás

Tartalom. Programozási alapismeretek. 11. előadás Tartalom Programozási alapismeretek 11. előadás Rendezési feladat specifikáció Egyszerű cserés Minimum-kiválasztásos Buborékos Javított buborékos Beillesztéses Javított beillesztéses Szétosztó Számlálva

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

A 2015/2016 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló javítási-értékelési útmutató. INFORMATIKA II. (programozás) kategória

A 2015/2016 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló javítási-értékelési útmutató. INFORMATIKA II. (programozás) kategória Oktatási Hivatal 2015/2016 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló javítási-értékelési útmutató INFORMTIK II. (programozás) kategória Kérjük a tisztelt tanár kollégákat, hogy a dolgozatokat

Részletesebben

Shannon és Huffman kód konstrukció tetszőleges. véges test felett

Shannon és Huffman kód konstrukció tetszőleges. véges test felett 1 Shannon és Huffman kód konstrukció tetszőleges véges test felett Mire is jók ezek a kódolások? A szabványos karakterkódolások (pl. UTF-8, ISO-8859 ) általában 8 biten tárolnak egy-egy karaktert. Ha tudjuk,

Részletesebben

Alkalmazott modul: Programozás 4. előadás. Procedurális programozás: iteratív és rekurzív alprogramok. Alprogramok. Alprogramok.

Alkalmazott modul: Programozás 4. előadás. Procedurális programozás: iteratív és rekurzív alprogramok. Alprogramok. Alprogramok. Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Alkalmazott modul: Programozás 4. előadás Procedurális programozás: iteratív és rekurzív alprogramok Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto

Részletesebben

Mohó algoritmusok. Példa:

Mohó algoritmusok. Példa: Mohó algoritmusok Optimalizálási probléma megoldására szolgáló algoritmus sokszor olyan lépések sorozatából áll, ahol minden lépésben adott halmazból választhatunk. Ezt gyakran dinamikus programozás alapján

Részletesebben