Algoritmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás
|
|
- Orsolya Bodnárné
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
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)
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
RészletesebbenDinamikus 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!
RészletesebbenDinamikus 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
RészletesebbenDinamikus 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:
RészletesebbenFibonacci 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
Részletesebbenű 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
RészletesebbenAlgoritmizálás, 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
RészletesebbenEgyszerű 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
RészletesebbenPartíció 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
RészletesebbenAdatszerkezetek II. 10. előadás
Adatszerkezetek II. 10. előadás Kombinatorikai algoritmusok A kombinatorika: egy véges halmaz elemeinek valamilyen szabály alapján történő csoportosításával, kiválasztásával, sorrendbe rakásával foglalkozik
Részletesebben8. 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
RészletesebbenAlgoritmusok 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
RészletesebbenAdatszerkezetek 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
RészletesebbenAdatsorok 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
RészletesebbenA 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
RészletesebbenRekurzió. (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
Részletesebbené 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
Részletesebbenö 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
RészletesebbenKombinatorikai 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,
RészletesebbenVisszalépéses maximumkiválasztás
Belépő a tudás közösségébe Informatika szakköri segédanyag Visszalépéses maximumkiválasztás Heizlerné Bakonyi Viktória, Horváth Győző, Menyhárt László, Szlávi Péter, Törley Gábor, Zsakó László Szerkesztő:
RészletesebbenKombinatorikai algoritmusok
Kombinatorikai algoritmusok (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Kombinatorikai algoritmusok A kombinatorika: egy véges halmaz elemeinek valamilyen szabály alapján történő csoportosításával,
RészletesebbenMohó 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!
RészletesebbenVisszalépéses 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
RészletesebbenÜ 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
Részletesebbenó 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
RészletesebbenÁ 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
RészletesebbenÜ 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
RészletesebbenÖ 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
Részletesebbenű 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
Részletesebbenú 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
RészletesebbenÁ 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
RészletesebbenÉ 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
RészletesebbenPeriodikus 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
RészletesebbenKvantum-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
RészletesebbenALGORITMUSOK, 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: -
RészletesebbenCiklikusan 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
RészletesebbenIntelligens 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
RészletesebbenDinamikus 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
Részletesebbenö 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
Részletesebbenó 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
RészletesebbenÁ 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
Részletesebbenö 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
RészletesebbenÖ 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
RészletesebbenÓ 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
RészletesebbenÍ 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
RészletesebbenÉ 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
Részletesebbenü 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
RészletesebbenÓ 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
Részletesebbenö 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
Részletesebbenö 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
RészletesebbenMásolásra 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
RészletesebbenAlgoritmizálás, 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
RészletesebbenA 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,
Részletesebben4 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
RészletesebbenProgramozási 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
RészletesebbenInformatikai 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,
RészletesebbenStatisztikai. 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
RészletesebbenOptimalizációs 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
Részletesebben4 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:
RészletesebbenMultihalmaz, 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)}
RészletesebbenDöntéstámogató 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...
RészletesebbenPéldák 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).
RészletesebbenBevezetés 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
RészletesebbenÚ 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
RészletesebbenAlgoritmusok 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
RészletesebbenDinamukus 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
RészletesebbenAdatszerkezetek 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;
RészletesebbenElőző 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
RészletesebbenIntegrált 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)
RészletesebbenAlgoritmusok 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
RészletesebbenAlgoritmizálás. 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
Részletesebben4 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.
RészletesebbenAdatszerkezetek 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
RészletesebbenRelációk. 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
RészletesebbenINFORMATIKA 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.
RészletesebbenA 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
RészletesebbenVariancia-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
RészletesebbenVázlat. 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
RészletesebbenI. 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
RészletesebbenAlgoritmusok 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
Részletesebben3. 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
RészletesebbenAdatszerkezetek 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
RészletesebbenAlgoritmusok 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.
RészletesebbenÉ 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
RészletesebbenInformatikai 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
RészletesebbenDinamikus 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
RészletesebbenStatisztikai 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
RészletesebbenAlgoritmusok, 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:
RészletesebbenA 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
RészletesebbenKÖZBESZERZÉSI 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
RészletesebbenEgy 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,
RészletesebbenKözismereti 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
RészletesebbenTartalom. Programozási alapismeretek. 11. előadás
Tartalom Programozási alapismeretek 11. előadás Rendezési feladat specifikáció Egyszerű cserés Minimum-kiválasztásos Buborékos Javított buborékos Beillesztéses Javított beillesztéses Szétosztó Számlálva
RészletesebbenB-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
RészletesebbenA 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
RészletesebbenShannon 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,
RészletesebbenAlkalmazott 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
RészletesebbenMohó 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