Adatszerkezetek Bevezetés Adatszerkezet Adatszerkezet típusok Műveletek Bonyolultság
|
|
- Ida Kiss
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 datszerkezetek Bevezetés datszerkezet adatok rendszerének matematikai, logikai modellje elég jó ahhoz, hogy tükrözze a valós kapcsolatokat elég egyszerű a kezeléshez datszerkezet típusok Tömbök lineáris egy vagy többdimenziós Kapcsolt listák a kapcsolati információ is adat Gráf adatpárok kapcsolattal Fa hurok nélküli gráf. Verem LIFO (Last In First Out) Sor FIFO (First In First Out). Műveletek feldolgozási tevékenységek (algoritmusok) Bejárás - az elemek elérése Keresés - adott értéknek megfelelő elemek kiválasztása Beszúrás - új adat beillesztése Törlés - adatelem eltávolítása Rendezés - elemeket logikai sorrendbe Összeválogatás - különböző rendezett adathalmazokból új elemhalmaz kialakítása Bonyolultság futási idő vagy helyigény az adatok számának függvényében B(n) 1
2 1. Lineáris tömbök N db. azonos típusú adatelem az elemekre egymást követő számokból álló indexhalmazzal hivatkozunk az elemeket egymást követő memóriahelyek tárolják az elemekhez bejárás nélkül férünk hozzá LB LB+1 UB-1 UB Lower Bound Upper Bound Hosszúság (Length) L = UB-LB+1 Indexelt alak 1, 2 (1), (2) [1], [2] Példa DT(1)=154 ; DT(2)=52 ; DT(3)=-33 ; DT(4)=1 ; Hozzáférés tömbelemhez - indexelés LOC(DT) LOC(DT(4)) LOC(DT(k))=LOC(DT)+w * (k-loc(dt)) ; w az alapadat tárolási mérete 2
3 1.5 Rendezés Ha L n elemű lineáris tömb, akkor ez rendezett, ha L(1)< L(2)<L(3)... L(n-1)<L(n) Buborék rendezés k,p számláló, s segéd k=1 k<n-1 k=k+1 p n-k L(p)>L(p+1) s=l(p) L(p)=L(p+1) L(p+1)=s p=p+1 p=1 n ( n 1 ) 2 Bonyolultság : = O( n ) 2 3
4 1.6 Keresés Szekvenciális keresés KER-t keressük, az n elemű L elemei között, LOC a keresett pozíció L(n+1)=KER Bonyolultság : n + 1 = O( n ) K=1 L(K) KER k=k Bináris keresés KER-t keressük, ha L sorbarendezett, Beg, End, Mid segédváltozók, LOC a keresett pozíció, INT az egészrész Beg=LB(L) End=UB(L) Mid=INT((Beg+End)/2) LOC=Mid LOC=k End=Mid-1 Beg<End és L(Mid) KER L(Mid)=KER Mid=INT(Beg+End)/2 KER<L(Mid) LOC=Null Beg=Mid+1 Bonyolultság : legalább szükséges összehasonlítások száma f(n), Minden összehasonlításkor feleződik a minta f ( n ) 2 > n f ( n ) = log2 ( n ) + 1 4
5 2. Többdimenziós tömbök N * M db. azonos típusú adatelem az elemekre egymást követő számokból álló indexhalmazokból alkotott számpárokkal hivatkozunk az elemeket egymást követő memóriahelyek tárolják az elemekhez bejárás nélkül férünk hozzá 1.1 Hozzáférés tömbelemhez - indexelés Kétdimenziós eset LB SOR1 LB SOR1 +1 UB SOR1-1 UB SOR1 LB SOR2 LB SOR2 +1 UB SOR2-1 UB SOR2 LB SORn-1 LB SORn-1 +1 UB SORn-1-1UB SORn-1 LB SORn LB SORn +1 UB SORn -1 UB SORn Indexelt alak 1,1, 12 (1,1), (1,2) [1 ] [1], [1 ] [2] Memória pozíció ( m * n-es mátrix) LOC((j,k))=LOC()+w * (n * (j-1)+(k-1)) ; w az alapadat tárolási mérete 5
6 3. Mutatók és mutatótömbök P változó mutató, ha egy egyszerű változó, vagy egy tömbelem memóriacímét tartalmazza. Általában dinamikus tárolásra használják mutatókból is lehet tömböt szervezni, ezek mindegyik eleme mutató például változó méretű adatsorok, szabálytalan tömbök tárolására használható LB SOR1 LB SOR1 +1 UB SOR1-1 UB SOR1 LB SOR2 LB SOR2 +1 UB SOR2-1 UB SOR2 LB SORn-1 LB SORn-1 +1 UB SORn-1-1 UB SORn-1 LB SORn LB SORn +1 UB SORn S LB SOR1 LB SOR1 +1 UB SOR1-1 UB SOR1 v LB SOR2 LB SOR2 +1 UB SOR2-1 UB SOR2 S v S LB SORn-1 LB SORn-1 +1 UB SORn-1-1 UB SORn-1 LB SORn LB SORn +1 UB v SORn S v Sor 1 Sor 2 Sor n-1 Sor Példa Mutató aritmetika Ha P változó mutató, akkor a P+1 kifejezés a következő memóriacímet jelenti 6
7 3.2 Példa - Egy csoport elemeinek bejárása P sorelemre mutató segéd-pointer, az i. csoport címe C i mutató, az (i+1). csoport címe C i+1 P=C i P<C i+1 P=P+1 Bejárás 4. Rekordok, rekordszerkezetek, állományok rekord egymáshoz tartozó (a világ egy egyedére vonatkozó) adattételek (mezők, attribútumok) gyűjteménye. az adattételek lehetnek összetettek** és tovább nem bonthatók egyszerűek* például változó méretű adatsorok, szabálytalan tömbök tárolására használható z állomány rekordok összessége. Név LB Lakcím** SOR1 +1 Testmagasság Testsúly* LB SOR1 4.1 Szintszám, minősítés z adattételek lehetnek összetettek, altételekkel. Például: Gyermek Gyermek.nya.Név Név pa Név nya Név 7
8 5. Kapcsolt listák kapcsolt lista vagy egyirányú lista adatelemek, vagy csomópontok lineáris gyűjteménye, ahol az elemek sorrendjét mutatók rögzítik. a mutatókat tároló elemet kapcsolómezőnek hívjuk. Start x 5.1 Kapcsolt listák a memóriában Minden csomóponthoz egy tömbelemet (INFO(k) az indexelt csomópont), Minden követőhöz egy másik tömbelemet (LINK(k)) rendelünk. Start INFO (,) (1,1) (1,) (,1) (,) LINK x 5.2 Kapcsolt listák bejárása PTR mutató az éppen feldolgozott csomópontra mutat. kezdetet a STRT mutató jelöli. vége NULL Hasonló mint a lineáris tömb. 8
9 PTR=STRT PTR NULL PTR=LINK(PTR) {PTR} INFO feldolgozás 5.3 Keresés kapcsolt listában Ugyanaz mint lineáris esetben, csak az összehasonlítás és a léptetés elválik PTR=STRT PTR NULL PTR=NULL LOC= {PTR} KER= {PTR} INFO PTR=LINK(PTR) 9
10 5.4 Keresés rendezett listában Nem ugyanaz, mint lineáris esetben, mert nem tudjuk a középsőt PTR=STRT PTR NULL PTR=LINK(PTR) PTR=NULL LOC=PRT KER= {PTR} INFO {PTR} INFO<KER PTR=LINK(PTR) 5.5 Beszúrás kapcsolt listába Start Start x x 1
11 5.6 Törlés kapcsolt listából Start x Start x 5.7 Kétirányú listák Minden irányban bejárható Első INFO x INFO INFO INFO x 5.8 Beszúrás kétirányú listába Első INFO x INFO INFO INFO x Utolsó Utolsó INFO 5.9 Törlés kétirányú listából Első INFO x INFO INFO INFO x Utolsó 11
12 6. Verem (Stack) Last In First Out Új elem behelyezése (PUSH) a tetejére (TOP) Elem leemelése (POP) 6.1 verem tárolása a b c d PUSH TOP TOP=TOP+1 STCK(TOP)=Elem maxstk TOP<MXSTK túlcsordul POP Elem=STCK(TOP) TOP=TOP-1 TOP= alulcsordul 12
13 6.2 Rekurzió Faktoriális iteratív definíció n!=1 2 3 (n-2) (n-1) n Fakt=1 k=1 k<=n N= Fakt=Fakt*k Fakt= Faktoriális rekurzív definíció!=1 ; n!=n (n-1)! Fakt()=n * Fakt(n-1) N= Fakt()=1 verem és az alprogram kapcsolata 13
14 7. Sor (Queue) First In First Out 6.1 sor Első x Windows multitasking Eszközök Nyomtató Lemezek Billentyûzet Egér Üzenetek Várakozó sor Sor vége Rendszer lkalmazások Üzenetek 32 bites szál várakozó sor 32 bites szál várakozó sor 32 bites szál várakozó sor elsõdleges 16 bites alk. várakozó sor 14
15 8. Bináris fa Elemek véges halmaza, amely vagy üres vagy egyetlen T elemhez (gyökér) kapcsolt két diszjunkt T1 ésd T2 részfa alkotja gyökér (szülő, apa) R() - jobboldali részfa B C (C,F,G, I, J, K) L() baloldali részfa D E F G (B, D, E, H) C jobboldali szukcesszora (gyermek, leszármazott) H I J B baloldali szukcesszora Minden csomópontnak, 1, illetve 2 szukcesszora K lehet Zárócsomópont - szukcesszor z összekötő vonalak - élek, szukcesszor - levél utolsó él - ág Szintszám : gyökér - leszármazott - szülő+1 Generáció : azonos szintszámú elemek Mélység : az azonos ágon elhelyezkedő elemek maximális száma Teljes : az utolsó szintet kivéve a csp-k száma maximális Kiterjesztett bináris fa minden csomópontnak /2 gyermeke van 15
16 8.1 Bináris fák ábrázolása kapcsolt szerkezettel Root B C D x x E x x F x G x H x x I x J x x K x 8.2 Bináris fák ábrázolása tömbökkel Root vail C G J K F I B D H E L(Root) R(Root)
17 8.3 Bináris fák szekvenciális ábrázolása a gyökér T(1) ha egy csomópont a T(k)-n van, akkor ha van L(T(k))=T(2*k) egyébként NULL akkor ha van R(T(k))=T(2*k+1) egyébként NULL B C D E F G B C D E F G NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL 8.4 Bináris fák bejárása Több lehetőség. Pl. a G gyökér z L(G) bejárása az irányítás szerint, z R(G) bejárása az irányítás szerint, D B C E F G H I J K 17
18 Pl. az irányítással megegyező bejárás NULL a STCK-en PTR a gyökéren meddig a PTR=NULL az összes L() feldolgozása az összes R() a STCK-re PTR=L(PTR) léptetés TOP=1 PTR=STCK legfelső elemével (ha nem NULL, R feldolgozás) STCK(TOP)=NULL PTR=Gyökér PTR NULL STCK(TOP)=R(PTR) TOP=TOP+1 R(PTR) NULL DT(PTR) feldolgozás PTR=L(PTR) DT(PTR) feldolgozás L(PTR) NULL H D B C E F G I J TOP=TOP-1 PTR=STCK(TOP) K 18
19 9. Általános fa Elemek véges halmaza (T), amely Tartalmaz egy kitüntetett R gyökérelemet többi elem nem nulla diszjunkt részfája T-nek B C D E F G H I J K L 9.1 Tárolás számítógépen INFO(k) - az elem adatai GYERMEK(k) - az első gyermek TESTVÉR(k) - az első testvér INFO B C D E F G H I J K L TESTVÉR GYERMEK
20 1. Gráf Két halmazzal jellemezhető adatszerkezet Csomópontok sorszámozott halmaza (csúcsok) z elemeket összekötő e=[u,v] számpárral jellemzett élek halmaza az összekötött csomópontokat szomszédoknak hívjuk deg(u) a csomópont foka, a befutó élek száma deg(u)= izolált csomópont v -ból v n -be haladó élek halmazát P(v, v 1, v ) útnak nevezzük. P út zárt, ha v =v n P út egyszerű, ha minden pontja különböző Kör a 3-nál hosszabb egyszerű zárt út. Összefüggő egy gráf, ha bármely két pontja között létezik út. Egy G gráf akkor és csak akkor összefüggő, ha bármely két pontja között létezik egyszerű út. Egy gráf teljes, ha minden csomópontja minden csomópontjával össze van kötve. fa köröket nem tartalmazó összefüggő gráf G gráf címkézett, ha éleihez adatokat rendelünk. Ha G gráf éleihez rendelt adatok nem negatívak, akkor a gráfot súlyozottnak hívjuk. G gráf irányított, ha az éleknek irányítottságuk van 2
21 Szekvenciális tárolás számítógépen Szomszédsági mátrix a i,j =1 ha i-ből j felé halad él a i,j = egyébként C B D D 1 C B 1 1 D C B Útmátrix p i,j =1 ha i-ből j felé halad valamilyen út a i,j = - egyébként Ha a G gráf szomszédsági mátrixa, akkor k mátrix i,j. eleme az i-ből j-be vezető K hosszú utak számát adja. D C B 1 D C B 2 Egy m pontból álló irányított gráf útmátrixának p ij tagja akkor és csak akkor 1, ha a m mátrix i,j. eleme nem.
22 1.2 Kacsolt szerkezetes tárolás Pontlista (,) (4,) (4,2) (,2) (,2) (4,2) Éllista (,) (4,) 22
III. Adatszerkezetek és algoritmusok
III. Adatszerkezetek és algoritmusok 1 Bevezetés Adatszerkezet egyszerű vagy összetett alapadatok rendszerének matematikai, logikai modellje elég jó ahhoz, hogy tükrözze a valós kapcsolatokat elég egyszerű
RészletesebbenAdatszerkezetek és algoritmusok
Adatszerkezetek és algoritmusok 1 Bevezetés Adatszerkezet egyszerű vagy összetett alapadatok rendszerének matematikai, logikai modellje elég jó ahhoz, hogy tükrözze a valós kapcsolatokat elég egyszerű
RészletesebbenIII. Adatszerkezetek és algoritmusok
III. Adatszerkezetek és algoritmusok 40 Bevezetés Adatszerkezet egyszerű vagy összetett alapadatok rendszerének matematikai, logikai modellje elég jó ahhoz, hogy tükrözze a valós kapcsolatokat elég egyszerű
RészletesebbenA programozás alapjai előadás. [<struktúra változó azonosítók>] ; Dinamikus adatszerkezetek:
A programozás alapjai 1 Dinamikus adatszerkezetek:. előadás Híradástechnikai Tanszék Dinamikus adatszerkezetek: Adott építőelemekből, adott szabályok szerint felépített, de nem rögzített méretű adatszerkezetek.
RészletesebbenElemi adatszerkezetek
2017/12/16 17:22 1/18 Elemi adatszerkezetek < Programozás Elemi adatszerkezetek Szerző: Sallai András Copyright Sallai András, 2011, 2014 Licenc: GNU Free Documentation License 1.3 Web: http://szit.hu
RészletesebbenAdatszerkezetek 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
RészletesebbenAdatszerkezetek 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
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 06 Adatszerkezetek
Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 06 Adatszerkezetek Tömb Ugyanolyan típusú elemeket tárol A mérete előre definiált kell legyen és nem lehet megváltoztatni futás során Legyen n a tömb mérete. Ekkor:
RészletesebbenAdatszerkezetek 1. előadás
Adatszerkezetek 1. előadás Irodalom: Lipschutz: Adatszerkezetek Morvay, Sebők: Számítógépes adatkezelés Cormen, Leiserson, Rives, Stein: Új algoritmusok http://it.inf.unideb.hu/~halasz http://it.inf.unideb.hu/adatszerk
RészletesebbenAdatszerkezetek 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
RészletesebbenAdatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája
Adatszerkezetek Összetett adattípus Meghatározói: A felvehető értékek halmaza Az értékhalmaz struktúrája Az ábrázolás módja Műveletei Adatszerkezet fogalma Direkt szorzat Minden eleme a T i halmazokból
RészletesebbenAdatszerkezetek 1. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek 1. Dr. Iványi Péter 1 Adat Adat minden, amit a számítógépünkben tárolunk és a külvilágból jön Az adatnak két fontos tulajdonsága van: Értéke Típusa 2 Adat típusa Az adatot kódoltan tároljuk
RészletesebbenAdatszerkezetek Tömb, sor, verem. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek Tömb, sor, verem Dr. Iványi Péter 1 Adat Adat minden, amit a számítógépünkben tárolunk és a külvilágból jön Az adatnak két fontos tulajdonsága van: Értéke Típusa 2 Adat típusa Az adatot
RészletesebbenA 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
RészletesebbenProgramozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
RészletesebbenSpeciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök
Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT Speciális adatszerkezetek A helyes adatábrázolás választása, a helyes adatszerkezet
RészletesebbenProgramozás alapjai II. (7. ea) C++
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
RészletesebbenMás szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy. Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy.
Bevezetés 1. Definíció. Az alsó egészrész függvény minden valós számhoz egy egész számot rendel hozzá, éppen azt, amely a tőle nem nagyobb egészek közül a legnagyobb. Az alsó egészrész függvény jele:,
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. 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
Részletesebben10. előadás Speciális többágú fák
10. előadás Adatszerkezetek és algoritmusok előadás 2018. április 17., és Debreceni Egyetem Informatikai Kar 10.1 A többágú fák kezelésére nincsenek általános elvek, implementációjuk elsősorban alkalmazásfüggő.
RészletesebbenEGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF
Összefoglaló Gráfok / EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF Adott a G = (V, E) gráf ahol a V a csomópontok, E az élek halmaza E = {(x, y) x, y V, x y (nincs hurokél) és (x, y) = (y, x)) Jelölések:
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
RészletesebbenStruktúra nélküli adatszerkezetek
Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A
RészletesebbenFák 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
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
RészletesebbenHierarchikus 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)
RészletesebbenAlgoritmuselmélet 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
RészletesebbenIII. Gráfok. 1. Irányítatlan gráfok:
III. Gráfok 1. Irányítatlan gráfok: Jelölés: G=(X,U), X a csomópontok halmaza, U az élek halmaza X={1,2,3,4,5,6}, U={[1,2], [1,4], [1,6], [2,3], [2,5], [3,4], [3,5], [4,5],[5,6]} Értelmezések: 1. Fokszám:
RészletesebbenBuborékrendezés: Hanoi Tornyai: Asszimptótikus fv.ek: Láncolt ábrázolás: For ciklussal:
Buborékrendezés: For ciklussal: Hanoi Tornyai: Asszimptótikus fv.ek: Láncolt ábr.: ha p egy mutató típusú változó akkor p^ az általa mutatott adatelem, p^.adat;p^.mut. A semmibe mutató ponter a NIL.Szabad
RészletesebbenAdatszerkezetek. Nevezetes algoritmusok (Keresések, rendezések)
Adatszerkezetek Nevezetes algoritmusok (Keresések, rendezések) Keresések A probléma általános megfogalmazása: Adott egy N elemű sorozat, keressük meg azt az elemet (határozzuk meg a helyét a sorozatban),
RészletesebbenA programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai
A programozás alapjai 1 1. előadás Híradástechnikai Tanszék Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai A számítógép részegységei, alacsony- és magasszintű programnyelvek, az imperatív programozási
RészletesebbenSzámítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009
Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Hétfő 10:00 12:00 óra Gyakorlat: Hétfő 14:00-16:00 óra Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/0910nwmsc
Részletesebben22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA
22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA A megoldandó feladatok, problémák modellezése során sokszor gráfokat alkalmazunk. A gráf fogalmát a matematikából ismertnek vehetjük. A modellezés során a gráfok több változata is
RészletesebbenEgyirányban láncolt lista
Egyirányban láncolt lista A tárhely (listaelem) az adatelem értékén kívül egy mutatót tartalmaz, amely a következő listaelem címét tartalmazza. A láncolt lista első elemének címét egy, a láncszerkezeten
Részletesebbenfile:///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
Részletesebben21. Adatszerkezetek Az adattípus absztrakciós szintjei Absztrakt adattípus (ADT) Absztrakt adatszerkezet (ADS) Egyszerű adattípusok Tömbök
2. Adatszerkezetek Az adattípus absztrakciós szintjei http://people.inf.elte.hu/fekete/docs_/adt_ads.pdf Absztrakt adattípus (ADT) Az adattípust úgy specifikáljuk, hogy szerkezetére, reprezentálására,
Részletesebben1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007
Hálózatok II 2007 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Szerda 17:00 18:30 Gyakorlat: nincs Vizsga írásbeli Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/g/07nwii
Részletesebben7 7, ,22 13,22 13, ,28
Általános keresőfák 7 7,13 13 13 7 20 7 20,22 13,22 13,22 7 20 25 7 20 25,28 Általános keresőfa Az általános keresőfa olyan absztrakt adatszerkezet, amely fa és minden cellájában nem csak egy (adat), hanem
RészletesebbenGráfok, definíciók. Gráfok ábrázolása. Az adott probléma megoldásához ténylegesen mely műveletek szükségesek. Ábrázolások. Példa:
Gráfok, definíciók Irányítatlan gráf: G = (V,E), ahol E rendezetlen (a,b),a,b V párok halmaza. Irányított gráf: G = (V,E) E rendezett (a,b) párok halmaza; E V V. Címkézett (súlyozott) gráf: G = (V,E,C)
RészletesebbenMiről lesz ma szó? A PROGAMOZÁS ALAPJAI 1. Dinamikus adatszerkezetek. Dinamikus adatszerkezetek. Önhivatkozó struktúrák. Önhivatkozó struktúrák
2012. március 27. A PROGAMOZÁS ALAPJAI 1 Vitéz András egyetemi adjunktus BME Híradástechnikai Tanszék vitez@hit.bme.hu Miről lesz ma szó? Dinamikus adatszerkezetek Önhivatkozó struktúra keresés, beszúrás,
RészletesebbenRendezések. Összehasonlító rendezések
Rendezések Összehasonlító rendezések Remdezés - Alapfeladat: Egy A nevű N elemű sorozat elemeinek nagyság szerinti sorrendbe rendezése - Feltételezzük: o A sorozat elemei olyanok, amelyekre a >, relációk
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
RészletesebbenGráfok 1. Tárolási módok, bejárások. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor
Gráfok 1. Tárolási módok, bejárások előadás http://nik.uni-obuda.hu/sztf2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Gráfok 1. Tárolási módok Szélességi
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 07
Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 0 Keresőfák Fák Fa: összefüggő, körmentes gráf, melyre igaz, hogy: - (Általában) egy gyökér csúcsa van, melynek 0 vagy több részfája van - Pontosan egy út vezet
RészletesebbenTamás Péter (D. 424) Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék (D 407)
Tamás Péter (D. 424) Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék (D 407) 1 Előadás Bevezetés az informatikába Adatszerkezetek Algoritmusok, programozási technológiák Számítástudomány alapjai
RészletesebbenHaladó 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
Részletesebben15. A VERSENYRENDEZÉS
15. A VERSENYRENDEZÉS A versenyrendezés (tournament sort) a maximum-kiválasztó rendezések közé tartozik, ugyanis az elemek közül újra és újra kiválasztja (eltávolítja és kiírja) a legnagyobbat. Az eljárás
RészletesebbenWeb-programozó Web-programozó
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján. Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
RészletesebbenFeladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg 1) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a
Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg ) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a b d c A megfelelő gráf: d a b c ) Egy szórakoztató feladat (Hamilton-féle probléma) Helyezzük el az,,,...,
Részletesebben17. A 2-3 fák és B-fák. 2-3 fák
17. A 2-3 fák és B-fák 2-3 fák Fontos jelentősége, hogy belőlük fejlődtek ki a B-fák. Def.: Minden belső csúcsnak 2 vagy 3 gyermeke van. A levelek egy szinten helyezkednek el. Az adatrekordok/kulcsok csak
RészletesebbenLáncolt listák Témakörök. Lista alapfogalmak
Láncolt listák szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Lista alapfogalmai Egyirányú egyszerű láncolt lista Egyirányú rendezett láncolt lista Speciális láncolt listák Témakörök
Részletesebben30. 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
RészletesebbenKupac 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.
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. Gráfok megadása, szélességi bejárás, összefüggőség, párosítás. Katona Gyula Y.
Algoritmuselmélet Gráfok megadása, szélességi bejárás, összefüggőség, párosítás Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2. előadás
RészletesebbenLáncolt listák. Egyszerű, rendezett és speciális láncolt listák. Programozás II. előadás. Szénási Sándor
Láncolt listák Egyszerű, rendezett és speciális láncolt listák előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Láncolt
RészletesebbenTartalomjegyzék. 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
RészletesebbenR ++ -tree: an efficient spatial access method for highly redundant point data - Martin Šumák, Peter Gurský
R ++ -tree: an efficient spatial access method for highly redundant point data - Martin Šumák, Peter Gurský Recenzió: Németh Boldizsár Térbeli indexelés Az adatszerkezetek alapvetően fontos feladata, hogy
Részletesebben7. 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
Részletesebben10. 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
RészletesebbenAdatszerkezetek II. 1. előadás
Adatszerkezetek II. 1. előadás Gráfok A gráf fogalma: Gráf(P,E): P pontok (csúcsok) és E P P élek halmaza Fogalmak: Irányított gráf : (p 1,p 2 ) E-ből nem következik, hogy (p 2,p 1 ) E Irányítatlan gráf
RészletesebbenEllenőrző 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,
RészletesebbenTartalom 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
RészletesebbenEdényrendezés. Futási idő: Tegyük fel, hogy m = n, ekkor: legjobb eset Θ(n), legrosszabb eset Θ(n 2 ), átlagos eset Θ(n).
Edényrendezés Tegyük fel, hogy a rendezendő H = {a 1,...,a n } halmaz elemei a [0,1) intervallumba eső valós számok. Vegyünk m db vödröt, V [0],...,V [m 1] és osszuk szét a rendezendő halmaz elemeit a
RészletesebbenKeresés 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
RészletesebbenAdatszerkezetek I. 8. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)
Adatszerkezetek I. 8. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Kereső- és rendezőfák Közös tulajdonságok: A gyökérelem (vagy kulcsértéke) nagyobb vagy egyenlő minden tőle balra levő elemnél. A
RészletesebbenUgrólisták. RSL Insert Example. insert(22) with 3 flips. Runtime?
Ugrólisták Ugrólisták Ugrólisták Ugrólisták RSL Insert Example insert(22) with 3 flips 13 8 29 20 10 23 19 11 2 13 22 8 29 20 10 23 19 11 2 Runtime? Ugrólisták Empirical analysis http://www.inf.u-szeged.hu/~tnemeth/alga2/eloadasok/skiplists.pdf
RészletesebbenMutatók és mutató-aritmetika C-ben március 19.
Mutatók és mutató-aritmetika C-ben 2018 március 19 Memória a Neumann-architektúrában Neumann-architektúra: a memória egységes a címzéshez a természetes számokat használjuk Ugyanabban a memóriában van:
RészletesebbenAdaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november
RészletesebbenProgramozás I gyakorlat. 10. Stringek, mutatók
Programozás I gyakorlat 10. Stringek, mutatók Karakter típus A char típusú változókat karakerként is kiírhatjuk: #include char c = 'A'; printf("%c\n", c); c = 80; printf("%c\n", c); printf("%c\n",
RészletesebbenLáncolt Listák. Adat1 Adat2 Adat3 ø. Adat1 Adat2 ø Adat3
Láncolt Listák Adatszerkezetek Adatszerkezet: Az adatelemek egy olyan véges halmaza, amelyben az adatelemek között szerkezeti összefüggések vannak Megvalósítások: - Tömb, Láncolt lista, Fa, Kupac, Gráf,
RészletesebbenAdatbáziskezelés. Indexek, normalizálás NZS 1
Adatbáziskezelés Indexek, normalizálás NZS 1 Fáljszervezés módjai Soros elérés: a rekordok a fájlban tetszőleges sorrendben, például a felvitel sorrendjében helyezkednek el. A rekord azonosítója vagyis
RészletesebbenHatékonyság 1. előadás
Hatékonyság 1. előadás Mi a hatékonyság Bevezetés A hatékonyság helye a programkészítés folyamatában: csak HELYES programra Erőforrásigény: a felhasználó és a fejlesztő szempontjából A hatékonyság mérése
Részletesebbenfile:///d:/apa/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html
1 / 6 2018.01.20. 23:23 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 tananyagának
RészletesebbenAmortizációs költségelemzés
Amortizációs költségelemzés Amennyiben műveleteknek egy M 1,...,M m sorozatának a futási idejét akarjuk meghatározni, akkor egy lehetőség, hogy külön-külön minden egyes művelet futási idejét kifejezzük
RészletesebbenInformációs Technológia
Információs Technológia Sor és verem adatszerkezet Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2009. november 19. Alapötlet
RészletesebbenGráfelméleti feladatok. c f
Gráfelméleti feladatok d e c f a b gráf, csúcsok, élek séta: a, b, c, d, e, c, a, b, f vonal: c, d, e, c, b, a út: f, b, a, e, d (walk, lanţ) (trail, lanţ simplu) (path, lanţ elementar) 1 irányított gráf,
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete IRE 4/32/1
Intelligens Rendszerek Elmélete 4 IRE 4/32/1 Problémamegoldás kereséssel http://nik.uni-obuda.hu/mobil IRE 4/32/2 Egyszerű lények intelligenciája? http://www.youtube.com/watch?v=tlo2n3ymcxw&nr=1 IRE 4/32/3
RészletesebbenAlgoritmizálás, adatmodellezés 1. előadás
Algoritmizálás, adatmodellezés 1. előadás Algoritmus-leíró eszközök Folyamatábra Irányított gráf, amely csomópontokból és őket összekötő élekből áll, egyetlen induló és befejező éle van, az induló élből
Részletesebbenfélstatikus adatszerkezetek: verem, várakozási sor, hasítótábla dinamikus adatszerkezetek: lineáris lista, fa, hálózat
Listák félstatikus adatszerkezetek: verem, várakozási sor, hasítótábla dinamikus adatszerkezetek: lineáris lista, fa, hálózat A verem LIFO lista (Last In First Out) angolul stack, románul stivă bevitel
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. 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
Részletesebben15. tétel. Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 30.
15. tétel Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 30. Edényrendezés Tegyük fel, hogy tudjuk, hogy a bemenő elemek (A[1..n] elemei) egy m elemű U halmazból kerülnek ki, pl. " A[i]-re
RészletesebbenRendezések. A rendezési probléma: Bemenet: Kimenet: n számot tartalmazó (a 1,a 2,,a n ) sorozat
9. Előadás Rendezések A rendezési probléma: Bemenet: n számot tartalmazó (a 1,a 2,,a n ) sorozat Kimenet: a bemenő sorozat olyan (a 1, a 2,,a n ) permutációja, hogy a 1 a 2 a n 2 Rendezések Általánosabban:
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. 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
RészletesebbenAlgoritmusok bonyolultsága
Algoritmusok bonyolultsága 5. előadás http://www.ms.sapientia.ro/~kasa/komplex.htm 1 / 27 Gazdaságos faváz Kruskal-algoritmus Joseph Kruskal (1928 2010) Legyen V = {v 1, v 2,..., v n }, E = {e 1, e 2,...,
RészletesebbenProgramozás alapjai 9. előadás. Wagner György Általános Informatikai Tanszék
9. előadás Wagner György Általános Informatikai Tanszék Leszámoló rendezés Elve: a rendezett listában a j-ik kulcs pontosan j-1 kulcsnál lesz nagyobb. (Ezért ha egy kulcsról tudjuk, hogy 27 másiknál nagyobb,
RészletesebbenGyakori elemhalmazok kinyerése
Gyakori elemhalmazok kinyerése Balambér Dávid Budapesti M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudomány szakirány 2011 március 11. Balambér Dávid (BME) Gyakori
RészletesebbenBevezetés a Programozásba II 12. előadás. Adatszerkezetek alkalmazása (Standard Template Library)
Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Kar Bevezetés a Programozásba II 12. előadás (Standard Template Library) 2014.05.19. Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto
RészletesebbenÁltalános algoritmustervezési módszerek
Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás
RészletesebbenFa (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
RészletesebbenÉrdekes informatika feladatok
A keres,kkel és adatbázissal ellátott lengyel honlap számos díjat kapott: Spirit of Delphi '98, Delphi Community Award, Poland on the Internet, Golden Bagel Award stb. Az itt megtalálható komponenseket
RészletesebbenProgramozási nyelvek Java
statikus programszerkezet Programozási nyelvek Java Kozsik Tamás előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 2. előadás csomag könyvtárak könyvtárak forrásfájlok bájtkódok (.java) (.class) primitív osztály
RészletesebbenC programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika
C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika Dr. Schuster György 2011. június 16. C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika 2011. június 16. 1 / 15 Pointerek (mutatók) Pointerek
RészletesebbenInformációs 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
RészletesebbenA gráffogalom fejlődése
A gráffogalom fejlődése ELTE Informatikai Kar, Doktori Iskola, Budapest Batthyány Lajos Gimnázium, Nagykanizsa erdosne@blg.hu a prezentáció kézirata elérhető: http://people.inf.elte.hu/szlavi/infodidact16/manuscripts/ena.pdf
RészletesebbenIonogram 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
RészletesebbenMegjegyzés: A programnak tartalmaznia kell legalább egy felhasználói alprogramot. Példa:
1. Tétel Az állomány két sort tartalmaz. Az első sorában egy nem nulla természetes szám van, n-el jelöljük (5
RészletesebbenTérinformatikai 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
RészletesebbenHAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: (
HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör Teljes gráf: Páros gráf, teljes páros gráf és Hamilton kör/út Hamilton kör: Minden csúcson áthaladó kör Hamilton kör Forrás: (http://www.math.klte.hur/~tujanyi/komb_j/k_win_doc/g0603.doc
RészletesebbenKupac adatszerkezet. 1. ábra.
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.
RészletesebbenGráfelmélet jegyzet 2. előadás
Gráfelmélet jegyzet 2. előadás Készítette: Kovács Ede . Fák Tétel. : A következők ekvivalensek a T gráfra: (i) T összefüggő, e E. T e már nem összefüggő (ii) T összefüggő és körmentes. (iii) x, y V T!
Részletesebben