Mintaillesztő algoritmusok. Ölvedi Tibor OLTQAAI.ELTE

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Mintaillesztő algoritmusok. Ölvedi Tibor OLTQAAI.ELTE"

Átírás

1 Mintaillesztő algoritmusok Ölvedi Tibor OLTQAAI.ELTE

2 Mintaillesztő algoritmusok Amiről szó lesz: Bruteforce algoritmus Knuth-Morris-Pratt algoritmus Rabin-Karp algoritmus Boyer-Moore algoritmus Boyer-Moore-Horspool algoritmus Zhu-Takaoka algoritmus Aho-Corasick algoritmus

3 Bruteforce eljárás Minden lehetséges helyen keres Minden karaktert lehetséges kezdőnek tekint Kivéve a legutolsókat Majd ezek után leellenőrzi karakterenként az egyezést

4 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan

5 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan a

6 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan

7 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan alm

8 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan

9 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan alm_

10 Bruteforce eljárás almanemalmalmdegalmafaisvan alm_ almafa

11 Knuth-Morris-Pratt algoritmus Javítsunk az algoritmuson, úgy, hogy csak egyszer megyünk végig az elemeken Ha egymásba illeszkedő helyek vannak, tároljuk el azt külön, és egyszerre vizsgáljuk több helyen az illesztést

12 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan a

13 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan

14 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan alm

15 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan alma a

16 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan al

17 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan alm_

18 Knuth-Morris-Pratt algoritmus almanemalmalmdegalmafaisvan alm_ almafa

19 Rabin-Karp algoritmus Még gyorsabb algoritmus főleg, ha több mintát is keresünk A lényeg: hashelés Kicsit módosítani kell nagy bemenetek esetén Majd a módosítás utáni hibákat kijavítani Feldolgozás két lépcsőben

20 Rabin-Karp algoritmus keresendő hosszával azonos hosszúságú részkaraktersorozatokat leképezünk egész számokra Majd az így kapott egészeket hasonlítjuk össze Egyezéseknél megvizsgáljuk magukat a karaktersorozatokat is. Így összességében kevesebb az összehasonlítás

21 Rabin-Karp algoritmus A hasítófüggvény: A karaktereket lekódoljuk ASCII szerint számokra Majd valami nagyobb prím alapú számrendszerben tekintjük az így kapott számok sorozatát egy szám jegyeinek Ezeket a számjegyekből álló számokat pedig átszámítjuk az alapértelmezett számrendszerbe Más hasítással is megoldható

22 Rabin-Karp algoritmus Eredmény: csak egész számokat hasonlítunk össze, nem karaktersorozatokat Ezáltal gyorsabb A karakterek összehasonlítása csak nagyon ritkán történik meg Egyszerre több számmal is összehasonlíthatjuk a hashelés során kapott értékeket, ha több mintát is keresünk

23 Boyer-Moore algoritmus Működése meglepő Visszafele keres Nagy ugrásokkal halad Kevés összehasonlítást végez Főleg akkor hasznos, ha a mintában sok az ismétlődő karakter

24 Boyer-Moore algoritmus X A N P A N M A N A N P A N M A N A N P A N M A N A N P A N M A N A N P A N M A N A N P A N M A N A N P A N M A N A N P A N M A N

25 Boyer-Moore algoritmus Az algoritmus a tényleges keresés előtt legenerál számára hasznos táblákat Rossz karakter eltolási tábla Milyen messze van a minta jobb szélétől a legutolsó, karakter Jó végződés eltolási tábla Mennyit kell lépni ahhoz, hogy olyan hlyet találjunk, ahol már lehet mintára illeszkedés

26 Boyer-Moore algoritmus 1. tábla Karakter Távolság A 1 M 2 N 3 P 5 Minden más karakter 8

27 Boyer-Moore algoritmus 2. tábla i Minta Eltolás 0 (N) 1 1 (A)N 8 2 (M)AN 3 3 (N)MAN 6 4 (A)NMAN 6 5 (P)ANMAN 6 6 (N)PANMAN 6 7 (A)NPANMAN 6 Megjegyzés: (*) olyan karaktert jelöl, ami nem *

28 Boyer-Moore-Horspool algoritmus Az előzőnek egy egyszerűsített változata A második táblát nem használja Helyzettől függően kicsit lassabban állapítja meg, mennyit kell lépnie A sebessége nagyjából megegyezik a Boyer- Moore algoritmuséval Csak nagyon ritka esetben lassul be ahhoz képest

29 Zhu-Takaoka algoritmus Boyer-Moore algoritmus átdolgozása Két karaktert dolgoz fel egyszerre Gyorsabb a kiértékelés Ugrási táblák létrehozása viszont lassabb, ezek nagyon megnőhetnek Értelmes használni, ha: Kevés eleme van az ábécének Rövid a keresendő minta Lehetne folytatni 3 vagy több karakteres bontásban is

30 Aho-Corasick algoritmus A keresendő minták szótára alapján generál egy gráfot, milyen karakter esetén mit kell tennie Hasznos, ha több szövegben is kell ugyan azokat a mintákat megkeresni Elég egyszer legenerálni Erre épül az fgrep parancs Unix környezetben

31 Útvonal () - Aho-Corasick algoritmus Szótár {a, ab, bc, bca, c, caa} Szerepel-e a szótárban? (a) + () (ab) + (b) (b) - () Végződés (bc) + (c) (bca) + (ca) (a) (c) + () (ca) - (a) (a) (caa) + (a) (a) Közvetlen végződés

32 Aho-Corasick algoritmus Gráf csúcsa Maradék Kimenet: helyzet abccab elemzése Átmenet () abccab Indulás a gyökérből Kimenet (a) bccab a:1 () -> (a) Aktuális csúcs (ab) ccab ab:2 (a) -> (ab) Aktuális csúcs (bc) cab bc:3, c:3 (ab) -> (b) -> (bc) Aktuális csúcs, szótári végződés csúcs (c) ab c:4 (bc) -> (c) -> () -> (c) Aktuális csúcs (ca) b a:5 (c) -> (ca) Szótári végződés csúcs (ab) ab:6 (ca) -> (a) -> (ab) Aktuális csúcs

33 Mintaillesztő algoritmusok Köszönöm a figyelmet! Ölvedi Tibor OLTQAAI.ELTE

32. A Knuth-Morris-Pratt algoritmus

32. A Knuth-Morris-Pratt algoritmus 32. A Knuth-Morris-Pratt algoritmus A nyers erőt használó egyszerű mintaillesztés műveletigénye legrosszabb esetben m*n-es volt. A Knuth-Morris-Pratt algoritmus (KMP-vel rövidítjük) egyike azon mintaillesztő

Részletesebben

Szövegfeldolgozás II.

Szövegfeldolgozás II. Szövegfeldolgozás II. Szövegfeldolgozási alapfeladatok Tömörítés: egy szöveget vagy szövegfájlt alakítsunk át úgy, hogy kevesebb helyet foglaljon (valamint alakítsuk vissza)! Keresés: egy szövegben vagy

Részletesebben

sallang avagy Fordítótervezés dióhéjban Sallai Gyula

sallang avagy Fordítótervezés dióhéjban Sallai Gyula sallang avagy Fordítótervezés dióhéjban Sallai Gyula Az előadás egy kis példaprogramon keresztül mutatja be fordítók belső lelki világát De mit is jelent, az hogy fordítóprogram? Mit csinál egy fordító?

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek II. kidolgozott vizsgakérdések

Algoritmusok és adatszerkezetek II. kidolgozott vizsgakérdések Algoritmusok és adatszerkezetek II. kidolgozott vizsgakérdések 2013/2014-es tanév 2. félév 1.) a. Adott a háromjegyű bináris számok következő sorozata: 010, 101, 011, 110, 000, 001, 100. Rendezzük a számokat

Részletesebben

Knuth-Morris-Pratt algoritmus

Knuth-Morris-Pratt algoritmus Knuth-Morris-ratt algoritmus KM féle sztringkezelő algoritmus Szükséges matematikai fogalmak: Legyen Ω egy ábécé és x=x 1 x 2 x n, k N karakterekből álló sztring, melynek elemei (x i ) az Ω ábécé betűi.

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Megjegyzés: A programnak tartalmaznia kell legalább egy felhasználói alprogramot. Példa:

Megjegyzés: 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

Részletesebben

XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus. A véletlen nyomában

XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus. A véletlen nyomában XIII. Bolyai Konferencia Bodnár József Eötvös József Collegium, ELTE TTK, III. matematikus A véletlen nyomában Mi is az a véletlen? 1111111111, 1010101010, 1100010111 valószínűsége egyaránt 1/1024 Melyiket

Részletesebben

8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába

8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába 8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába A gyakorlat célja 1. A reguláris kifejezések használatának megismerése. Az egrep parancs használatának elsajátítása 2. További

Részletesebben

Érettségi eredmények 2005-től (Békéscsabai Andrássy Gyula Gimnázium és Kollégium)

Érettségi eredmények 2005-től (Békéscsabai Andrássy Gyula Gimnázium és Kollégium) 2005/db közép 2005/db emelt 2005/db összes 2005/jegy közép 2005/jegy emelt 2005/jegy összes 2005/% közép 2005/% emelt 2005/% összes 51 119 170 3,53 5,00 4,42 59,90 99,17 84,27 22 17 39 4,45 4,94 4,7 75,68

Részletesebben

A vezérlő alkalmas 1x16, 2x16, 2x20, 4x20 karakteres kijelzők meghajtására. Az 1. ábrán látható a modul bekötése.

A vezérlő alkalmas 1x16, 2x16, 2x20, 4x20 karakteres kijelzők meghajtására. Az 1. ábrán látható a modul bekötése. Soros LCD vezérlő A vezérlő modul lehetővé teszi, hogy az LCD-t soros vonalon illeszthessük alkalmazásunkhoz. A modul több soros protokollt is támogat, úgy, mint az RS232, I 2 C, SPI. Továbbá az LCD alapfunkcióit

Részletesebben

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása A fordítóprogramok szerkezete Forrásprogram Forrás-kezelő (source handler) Kódoptimalizálás Fordítóprogramok előadás (A,C,T szakirány) Lexikális elemző (scanner) Szintaktikus elemző (parser) Szemantikus

Részletesebben

Informatika 1 2. el adás: Absztrakt számítógépek

Informatika 1 2. el adás: Absztrakt számítógépek Informatika 1 2. el adás: Budapesti M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2015-09-08 1 2 3 A egy M = Q, Γ, b, Σ, δ, q 0, F hetes, ahol Q az 'állapotok' nem üres halmaza, Γ a 'szalag ábécé' véges, nem üres

Részletesebben

SZOFTVER AJÁNLATOK. A) Építőmérnöki szoftverek. B) AutoCAD programok védelme. C) MÉRNÖK SZÓTÁR rendszer. Érvényes 2014.

SZOFTVER AJÁNLATOK. A) Építőmérnöki szoftverek. B) AutoCAD programok védelme. C) MÉRNÖK SZÓTÁR rendszer. Érvényes 2014. SZOFTVER AJÁNLATOK A) Építőmérnöki szoftverek B) AutoCAD programok védelme C) MÉRNÖK SZÓTÁR rendszer Érvényes 2014.december 31-ig További információk: engsoft.atw.hu A szoftvereinket több mint 20 éve több

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Bonyolultságelmélet. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Bonyolultságelmélet Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 12. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

openbve járműkészítés Leírás az openbve-hez kapcsolódó extensions.cfg fájl elkészítéséhez

openbve járműkészítés Leírás az openbve-hez kapcsolódó extensions.cfg fájl elkészítéséhez Leírás az openbve-hez kapcsolódó extensions.cfg fájl elkészítéséhez 1. oldal openbve járműkészítés Leírás az openbve-hez kapcsolódó extensions.cfg fájl elkészítéséhez A leírás az openbve-hez készített

Részletesebben

8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába

8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába 8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába A gyakorlat célja: 1. A gyakorlat célja a reguláris kifejezések használatának megismerése. A grep parancs használatának elsajátítása

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.

Részletesebben

2015. évi Bolyai János Megyei Matematikaverseny MEGOLDÁSI ÉS ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ 9. osztály

2015. évi Bolyai János Megyei Matematikaverseny MEGOLDÁSI ÉS ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ 9. osztály A közölt megoldási utak a feladatoknak nem az egyetlen helyes megoldási módját adják meg, több eltérő megoldás is lehetséges. Az útmutatótól eltérő megoldásokat a kialakult tanári gyakorlat alapján, az

Részletesebben

Nézetek és indexek. AB1_06C_Nézetek_Indexek - Adatbázisok-1 EA (Hajas Csilla, ELTE IK) - J.D. Ullman elıadásai alapján

Nézetek és indexek. AB1_06C_Nézetek_Indexek - Adatbázisok-1 EA (Hajas Csilla, ELTE IK) - J.D. Ullman elıadásai alapján Nézetek és indexek Ullman-Widom: Adatbázisrendszerek Alapvetés Második, átdolgozott kiadás, Panem, 2009 8.1. Nézettáblák 8.2. Adatok módosítása nézettáblákon keresztül 8.3. Indexek az SQL-ben 8.4. Indexek

Részletesebben

Komputeralgebrai Algoritmusok

Komputeralgebrai Algoritmusok Komputeralgebrai Algoritmusok Adatábrázolás Czirbusz Sándor, Komputeralgebra Tanszék 2015-2016 Ősz Többszörös pontosságú egészek Helyiértékes tárolás: l 1 s d i B i i=0 ahol B a számrendszer alapszáma,

Részletesebben

Programozás alapjai. (GKxB_INTM023) Dr. Hatwágner F. Miklós szeptember 27. Széchenyi István Egyetem, Gy r

Programozás alapjai. (GKxB_INTM023) Dr. Hatwágner F. Miklós szeptember 27. Széchenyi István Egyetem, Gy r Programozás alapjai (GKxB_INTM023) Széchenyi István Egyetem, Gy r 2018. szeptember 27. Háromszög szerkeszthet ségének ellen rzése ANSI C (C89) megvalósítás #i n c l u d e i n t main ( v

Részletesebben

Az Informatika Elméleti Alapjai

Az Informatika Elméleti Alapjai Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Minimális redundanciájú kódok Statisztika alapú tömörítő algoritmusok http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07 BMF

Részletesebben

Formális nyelvek és automaták vizsgához statisztikailag igazolt várható vizsgakérdések

Formális nyelvek és automaták vizsgához statisztikailag igazolt várható vizsgakérdések 1. Feladat Az első feladatban szereplő - kérdések 1 Minden környezet független nyelv felismerhető veremautomatával. Minden környezet független nyelv felismerhető 1 veremmel. Minden 3. típusú nyelv felismerhető

Részletesebben

V. Kétszemélyes játékok

V. Kétszemélyes játékok Teljes információjú, véges, zéró összegű kétszemélyes játékok V. Kétszemélyes játékok Két játékos lép felváltva adott szabályok szerint. Mindkét játékos ismeri a maga és az ellenfele összes választási

Részletesebben

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com MIRŐL FOG SZÓLNI AZ ELŐADÁS? Hogyan működik a drungli.com?# Adatok gyűjtése, stratégiák# Ha marad időm még mesélek HOGYAN MŰKÖDIK

Részletesebben

Véges automaták, reguláris nyelvek

Véges automaták, reguláris nyelvek Véges automaták, reguláris nyelvek Kiegészítő anyag az lgoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: lgoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 27. augusztus 3. véges automata

Részletesebben

BABEŞ BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR BBTE Matek-Infó verseny 1. tételsor INFORMATIKA írásbeli. A versenyzők figyelmébe:

BABEŞ BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR BBTE Matek-Infó verseny 1. tételsor INFORMATIKA írásbeli. A versenyzők figyelmébe: BABEŞ BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR BBTE Matek-Infó verseny 1. tételsor INFORMATIKA írásbeli A versenyzők figyelmébe: 1. A tömböket 1-től kezdődően indexeljük. 2. A rácstesztekre

Részletesebben

8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába

8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába 8. Laboratóriumi gyakorlat: Bevezetés a reguláris kifejezések használatába A gyakorlat célja: 1. A gyakorlat célja a reguláris kifejezések használatának megismerése. A grep parancs használatának elsajátítása

Részletesebben

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

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

Részletesebben

C programozás. { Márton Gyöngyvér, 2009 } { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem } http://www.ms.sapientia.ro/~mgyongyi

C programozás. { Márton Gyöngyvér, 2009 } { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem } http://www.ms.sapientia.ro/~mgyongyi C programozás Márton Gyöngyvér, 2009 Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem http://www.ms.sapientia.ro/~mgyongyi 1 Könyvészet Kátai Z.: Programozás C nyelven Brian W. Kernighan, D.M. Ritchie: A C programozási

Részletesebben

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Adaptív 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

Részletesebben

Formális nyelvek és automaták

Formális nyelvek és automaták Formális nyelvek és automaták Nagy Sára gyakorlatai alapján Készítette: Nagy Krisztián Utolsó óra MINTA ZH Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2012.05.18 1. feladat: KMP (Knuth-Morris-Prett)

Részletesebben

Algoritmuselmélet 7. előadás

Algoritmuselmélet 7. előadás Algoritmuselmélet 7. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Március 11. ALGORITMUSELMÉLET 7. ELŐADÁS 1 Múltkori

Részletesebben

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok vizsgálatára Gyenge Ádám1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudományi és Információelméleti

Részletesebben

Programozás I. 1. előadás: Algoritmusok alapjai. Sergyán Szabolcs

Programozás I. 1. előadás: Algoritmusok alapjai. Sergyán Szabolcs Programozás I. 1. előadás: Algoritmusok alapjai Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Intézet 2015. szeptember 7. Sergyán

Részletesebben

Magyar és angol szóasszociációs hálózatok vizsgálata. Orosz Katalin Kovács László Pollner Péter

Magyar és angol szóasszociációs hálózatok vizsgálata. Orosz Katalin Kovács László Pollner Péter Magyar és angol szóasszociációs hálózatok vizsgálata Orosz Katalin Kovács László Pollner Péter 0. Bevezetés Jelenlegi elképzeléseink szerint a beszédértés és beszédprodukció során előhívott szavakat (és

Részletesebben

Algoritmusok bonyolultsága

Algoritmusok 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,...,

Részletesebben

MINTAILLESZTÉS Brute-Force algoritmus (BF) Knuth-Morris-Pratt algoritmus (KMP) Quick-Search algoritmus (QS)

MINTAILLESZTÉS Brute-Force algoritmus (BF) Knuth-Morris-Pratt algoritmus (KMP) Quick-Search algoritmus (QS) INTAILLESZTÉS... 2 1. Brute-Force algoritmus (BF)... 4 2. Knuth-orris-Pratt algoritmus (KP)... 7 3. Quick-Search algoritmus (QS)... 13 4. Rabin-Karp algoritmus (RK)... 17 Felhasznált irodalom... 19 1 intaillesztés

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek II. régebbi vizsgakérdések.

Algoritmusok és adatszerkezetek II. régebbi vizsgakérdések. Algoritmusok és adatszerkezetek II. régebbi vizsgakérdések. Ásványi Tibor asvanyi@inf.elte.hu 2017. július 4. Az eljárásokat és függvényeket megfelel en elnevezett és paraméterezett struktogramok segítségével

Részletesebben

Biztonságos mobilalkalmazás-fejlesztés a gyakorlatban. A CryptTalk fejlesztése során alkalmazott módszerek. Dr. Barabás Péter Arenim Technologies

Biztonságos mobilalkalmazás-fejlesztés a gyakorlatban. A CryptTalk fejlesztése során alkalmazott módszerek. Dr. Barabás Péter Arenim Technologies Biztonságos mobilalkalmazás-fejlesztés a gyakorlatban A CryptTalk fejlesztése során alkalmazott módszerek Dr. Barabás Péter Arenim Technologies Agenda CryptTalk Hálózati kommunikáció Authentikált kérések

Részletesebben

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

Algoritmuselmélet. Hashelés. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Algoritmuselmélet Hashelés Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 8. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet 8. előadás

Részletesebben

DAT adatcserefájl AutoCAD MAP DWG mapobject konvertáló program dokumentáció

DAT adatcserefájl AutoCAD MAP DWG mapobject konvertáló program dokumentáció H - 1161 Budapest Rákóczi út 76. Tel./Fax.: +36-1-4010159 http://www.pageos.hu toni@pageos.hu DAT adatcserefájl AutoCAD MAP DWG mapobject konvertáló program dokumentáció A program használható a TOPOBASE

Részletesebben

Bevezetés a programozásba

Bevezetés a programozásba Bevezetés a programozásba 1. Előadás Bevezetés, kifejezések http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ Egyre precízebb A programozás természete Hozzál krumplit! Hozzál egy kiló krumplit! Hozzál egy kiló krumplit

Részletesebben

Rekurzió. Dr. Iványi Péter

Rekurzió. Dr. Iványi Péter Rekurzió Dr. Iványi Péter 1 Függvényhívás void f3(int a3) { printf( %d,a3); } void f2(int a2) { f3(a2); a2 = (a2+1); } void f1() { int a1 = 1; int b1; b1 = f2(a1); } 2 Függvényhívás void f3(int a3) { printf(

Részletesebben

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Tájékoztató. Használható segédeszköz: - A 12/2013. (III. 29.) NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, onosítószáma és megnevezése 54 481 06 Informatikai rendszerüzemeltető Tájékoztató A vizsgázó első lapra írja fel

Részletesebben

3. ZH-ban a minimum pontszám 15

3. ZH-ban a minimum pontszám 15 1. HF 2. HF 3. HF 4. HF 5. HF 1. ZH 2. ZH 3. ZH Osszesen Jegy EHA kod 4 4 4 4 4 4 4 4 18 10 10 30 100 1 ARAPAFP.PTE 3.5 2.5 4 4 2 4 4 2 15 5 6 18 70 3 x 2 BAMPACP.PTE 4 4 4 4 4 4 4 4 18 10 8 26 94 5 x

Részletesebben

A továbbiakban Y = {0, 1}, azaz minden szóhoz egy bináris sorozatot rendelünk

A továbbiakban Y = {0, 1}, azaz minden szóhoz egy bináris sorozatot rendelünk 1. Kódelmélet Legyen X = {x 1,..., x n } egy véges, nemüres halmaz. X-et ábécének, elemeit betűknek hívjuk. Az X elemeiből képzett v = y 1... y m sorozatokat X feletti szavaknak nevezzük; egy szó hosszán

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek II.

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

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek 2.

Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Fekete István előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 1. előadás V. HASÍTÁSOS TECHNIKÁK ALKALMAZÁSA (hash coding) 19. Rendezés lineáris időben (Edényrendezések (Bucket))

Részletesebben

2. Visszalépéses stratégia

2. Visszalépéses stratégia 2. Visszalépéses stratégia A visszalépéses keres rendszer olyan KR, amely globális munkaterülete: út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (ezen kívül a még ki nem próbált élek nyilvántartása) keresés szabályai:

Részletesebben

35. MINTAILLESZTÉS AUTOMATÁVAL

35. MINTAILLESZTÉS AUTOMATÁVAL 35. MINTAILLESZTÉS AUTOMATÁVAL Ha ma tudni szeretnénk, hogy mi Zimbabwe fővárosa, mikor írta Petőfi az Anyám tyúkját, mi a szinusz függvény definíciója, akkor ma már nem állunk neki a lexikonok böngészésének,

Részletesebben

A kapcsolás alapjai, és haladó szintű forgalomirányítás. 1. Ismerkedés az osztály nélküli forgalomirányítással

A kapcsolás alapjai, és haladó szintű forgalomirányítás. 1. Ismerkedés az osztály nélküli forgalomirányítással A Cisco kapcsolás Networking alapjai Academy Program és haladó szintű forgalomirányítás A kapcsolás alapjai, és haladó szintű forgalomirányítás 1. Ismerkedés az osztály nélküli forgalomirányítással Mártha

Részletesebben

Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek

Programozás 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

Részletesebben

Speciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök

Speciális 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

Részletesebben

Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy. Más szavakkal formálisan:, ahol olyan egész szám, hogy.

Más 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:,

Részletesebben

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2006/2007-os tanév INFORMATIKA, II. (programozás) kategória második fordulójának feladatai

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2006/2007-os tanév INFORMATIKA, II. (programozás) kategória második fordulójának feladatai Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2006/2007-os tanév INFORMATIKA, II. (programozás) kategória második fordulójának feladatai Iskola neve:... Iskola székhelye:... Versenyző neve:... Évfolyama/osztálya:...

Részletesebben

BÖLCS BAGOLY LEVELEZŐS MATEMATIKAVERSENY III. forduló MEGOLDÁSOK

BÖLCS BAGOLY LEVELEZŐS MATEMATIKAVERSENY III. forduló MEGOLDÁSOK 1. Gondoltam egy négyjegyű számot. Az első két számjegy 3, az utolsó kettőé pedig 7, és a középső két számjegyből alkotott szám osztható 4-gyel. Melyik számra gondolhattam? Határozd meg az összes lehetőséget!

Részletesebben

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma Készítette: Laczik Sándor János Gráfelmélet I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma Definíció: a G=(V,E) párt egyszerű gráfnak nevezzük, (V elemeit a gráf csúcsainak/pontjainak,e elemeit

Részletesebben

Programozás alapjai II. (7. ea) C++

Programozás 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

Részletesebben

Algoritmuselmélet 18. előadás

Algoritmuselmélet 18. előadás Algoritmuselmélet 18. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Május 7. ALGORITMUSELMÉLET 18. ELŐADÁS 1 Közelítő algoritmusok

Részletesebben

Felvételi vizsga mintatételsor Informatika írásbeli vizsga

Felvételi vizsga mintatételsor Informatika írásbeli vizsga BABEȘ BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR A. tételsor (30 pont) Felvételi vizsga mintatételsor Informatika írásbeli vizsga 1. (5p) Egy x biten tárolt egész adattípus (x szigorúan pozitív

Részletesebben

JAVASLAT a HB nyomtatványok és csekkszelvények gyártására

JAVASLAT a HB nyomtatványok és csekkszelvények gyártására JAVASLAT a HB nyomtatványok és csekkszelvények gyártására I. HB nyomtatvány és megszemélyesített csekkszelvény A) HB szelvény sorszámozás 13 karakter hosszúságú. 1. karakter: 6, 2. karakter: 0, 3-4. karakter:

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 3. estis képzés 2018. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Bevezetés a programozásba I.

Bevezetés a programozásba I. Bevezetés a programozásba I. 3. gyakorlat Tömbök, programozási tételek Surányi Márton PPKE-ITK 2010.09.21. ZH! PlanG-ból papír alapú zárthelyit írunk el reláthatólag október 5-én! Tömbök Tömbök Eddig egy-egy

Részletesebben

Dicsőségtabló Beadós programozási feladatok

Dicsőségtabló Beadós programozási feladatok Dicsőségtabló Beadós programozási feladatok Hallgatói munkák 2017 2018 Szavak kiírása ábécé felett Készítő: Maurer Márton (GI, nappali, 2017) Elméleti háttér Adott véges Ʃ ábécé felett megszámlálhatóan

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2015.

Részletesebben

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2009/2010 Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) 2. forduló feladatainak megoldása

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2009/2010 Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) 2. forduló feladatainak megoldása Oktatási Hivatal Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny / Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) 2. forduló feladatainak megoldása. Oldja meg a valós számok legbővebb részhalmazán a egyenlőtlenséget!

Részletesebben

7. 17 éves 2 pont Összesen: 2 pont

7. 17 éves 2 pont Összesen: 2 pont 1. { 3;4;5} { 3; 4;5;6;7;8;9;10} A B = B C = A \ B = {1; }. 14 Nem bontható. I. 3. A) igaz B) hamis C) igaz jó válasz esetén, 1 jó válasz esetén 0 pont jár. 4. [ ; ] Más helyes jelölés is elfogadható.

Részletesebben

Új műveletek egy háromértékű logikában

Új műveletek egy háromértékű logikában A Magyar Tudomány Napja 2012. Új műveletek egy háromértékű logikában Dr. Szász Gábor és Dr. Gubán Miklós Tartalom A probléma előzményei A hagyományos műveletek Az új műveletek koncepciója Alkalmazási példák

Részletesebben

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások Bevezetés Ebben a cikkben megmutatjuk, hogyan használhatóak a Mathematica egylépéses numerikus eljárásai,

Részletesebben

Hamilton-körök és DNS molekulák

Hamilton-körök és DNS molekulák GoBack Hamilton-körök és DNS Tengely Szabolcs 2005. november 4 tengely@math.klte.hu KöMaL Ifjúsági Ankét 2005 slide 1 Gráfok Gráfok Példa Nehéz dió DNS Hossz - S 1 n G n alkalmazása G = (V,E) egyszerű

Részletesebben

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Tájékoztató. Használható segédeszköz: - A 35/2016. (VIII. 31.) NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosítószáma és megnevezése 54 213 05 Szoftverfejlesztő Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a nevét!

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

Megoldás Digitális technika I. (vimia102) 4. gyakorlat: Sorrendi hálózatok alapjai, állapot gráf, állapottábla

Megoldás Digitális technika I. (vimia102) 4. gyakorlat: Sorrendi hálózatok alapjai, állapot gráf, állapottábla Megoldás Digitális technika I. (vimia102) 4. gyakorlat: Sorrendi hálózatok alapjai, állapot gráf, állapottábla Elméleti anyag: Amikor a hazárd jó: élekből impulzus előállítás Sorrendi hálózatok alapjai,

Részletesebben

Következik, hogy B-nek minden prímosztója 4k + 1 alakú, de akkor B maga is 4k + 1 alakú, s ez ellentmondás.

Következik, hogy B-nek minden prímosztója 4k + 1 alakú, de akkor B maga is 4k + 1 alakú, s ez ellentmondás. Prímszámok A (pozitív) prímszámok sorozata a következő: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19,... 1. Tétel. Végtelen sok prímszám van. Első bizonyítás. (Euklidész) Tegyük fel, hogy állításunk nem igaz, tehát véges

Részletesebben

Hamilton-körök és DNS molekulák

Hamilton-körök és DNS molekulák GoBack Hamilton-körök és DNS Tengely Szabolcs 2005. november 4 tengely@math.klte.hu KöMaL Ifjúsági Ankét 2005 slide 1 Gráfok G = (V,E) egyszerű gráf, ha V egy véges halmaz és E ( V 2), V elemei a G gráf

Részletesebben

Operációs rendszerek. 10. gyakorlat. AWK - bevezetés UNIVERSITAS SCIENTIARUM SZEGEDIENSIS UNIVERSITY OF SZEGED

Operációs rendszerek. 10. gyakorlat. AWK - bevezetés UNIVERSITAS SCIENTIARUM SZEGEDIENSIS UNIVERSITY OF SZEGED UNIVERSITAS SCIENTIARUM SZEGEDIENSIS UNIVERSITY OF SZEGED AWK - bevezetés Operációs rendszerek 10. gyakorlat Szegedi Tudományegyetem Természettudományi és Informatikai Kar Csuvik Viktor 1 / 15 Reguláris

Részletesebben

HÁZI FELADAT ELSŐ GYAKORLAT MIELŐTT ELKEZDENÉNK ELINDULÁS. ÜZLETI INFORMATIKAI ESZKÖZÖK Kiadványszerkesztés

HÁZI FELADAT ELSŐ GYAKORLAT MIELŐTT ELKEZDENÉNK ELINDULÁS. ÜZLETI INFORMATIKAI ESZKÖZÖK Kiadványszerkesztés 1 ELSŐ GYAKORLAT HÁZI FELADAT A feladat megoldása során a Word 2010 használata a javasolt. Ebben a feladatban a következőket fogjuk gyakorolni: A súgó használata. Microsoft Office Word testreszabása. Dokumentumok

Részletesebben

5. osztály. 1. Az informatikai eszközök használata:

5. osztály. 1. Az informatikai eszközök használata: 1. Az informatikai eszközök használata: 5. osztály Tudjon számítógépet önállóan üzembe helyezni. Ismerje a főbb egységeket és funkcióikat. Ismerje a háttértárolók szerepét, azok néhány fajtáját. Tudjon

Részletesebben

Gyakorló feladatok Gyakorló feladatok

Gyakorló feladatok Gyakorló feladatok Gyakorló feladatok előző foglalkozás összefoglalása, gyakorlató feladatok a feltételes elágazásra, a while ciklusra, és sokminden másra amit eddig tanultunk Változók elnevezése a változók nevét a programozó

Részletesebben

A Gray-kód Bináris-kóddá alakításának leírása

A Gray-kód Bináris-kóddá alakításának leírása A Gray-kód Bináris-kóddá alakításának leírása /Mechatronikai Projekt II. házi feladat/ Bodogán János 2005. április 1. Néhány szó a kódoló átalakítókról Ezek az eszközök kiegészítő számlálók nélkül közvetlenül

Részletesebben

Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz

Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz Szekér Szabolcs 1, Dr. Fogarassyné dr. Vathy Ágnes 2 1 Pannon Egyetem Rendszer- és Számítástudományi Tanszék, szekersz@gmail.com

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása DEFINÍCIÓ: (Séta) A G gráf egy olyan élsorozatát, amelyben a csúcsok és élek többször is szerepelhetnek, sétának nevezzük. Egy lehetséges séta: A; 1; B; 2; C; 3; D; 4;

Részletesebben

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI 1 A digitális áramkörökre is érvényesek a villamosságtanból ismert Ohm törvény és a Kirchhoff törvények, de az elemzés és a tervezés rendszerint nem ezekre épül.

Részletesebben

Cohen-Sutherland vágóalgoritmus

Cohen-Sutherland vágóalgoritmus Vágási algoritmusok Alapprobléma Van egy alakzatunk (szakaszokból felépítve) és van egy "ablakunk" (lehet a monitor, vagy egy téglalap alakú tartomány, vagy ennél szabálytalanabb poligon által határolt

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2015. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 1. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu Komputeralgebra Tanszék 2015. tavasz Gráfelmélet Diszkrét

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Diszkrét matematika 1. estis képzés Diszkrét matematika 1. estis képzés 2019. tavasz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

Részletesebben

Jó munkát! 8. OSZTÁLY 2 = C = A B =

Jó munkát! 8. OSZTÁLY 2 = C = A B = BEM JÓZSEF Jelszó:... MEGYEI MATEMATIKAVERSENY Terem: I. FORDULÓ 2019. január 1. Hely:.... Tiszta versenyidő: 4 perc. Minden feladatot indoklással együtt oldj meg! A részműveletek is pontot érnek. Számológép

Részletesebben

Grafikonok automatikus elemzése

Grafikonok automatikus elemzése Grafikonok automatikus elemzése MIT BSc önálló laboratórium konzulens: Orosz György 2016.05.18. A feladat elsődleges célkitűzései o eszközök adatlapján található grafikonok feldolgozása, digitalizálása

Részletesebben

ContractTray program Leírás

ContractTray program Leírás ContractTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy szerződéshez tartozó határidő elmulasztásának komoly gazdasági következménye lehet. Éppen ezért a Szerződés kezelő program főmenü ablakában a

Részletesebben

Programozás alapjai. 6. gyakorlat Futásidő, rekurzió, feladatmegoldás

Programozás alapjai. 6. gyakorlat Futásidő, rekurzió, feladatmegoldás Programozás alapjai 6. gyakorlat Futásidő, rekurzió, feladatmegoldás Háziellenőrzés Egészítsd ki úgy a simplemaths.c programot, hogy megfelelően működjön. A program feladata az inputon soronként megadott

Részletesebben

Egyszerű programozási tételek

Egyszerű programozási tételek Egyszerű programozási tételek 2. előadás Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2011. szeptember 15. Sergyán (OE NIK) AAO 02 2011. szeptember 15.

Részletesebben

OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban

OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban Fekete Tamás 2015. December 3. Szoftver verifikáció és validáció tantárgy Áttekintés Miért és mennyire fontos a megfelelő validáció és

Részletesebben

Makrók használata az Excelben - Makróhibák kezelése, biztonságos jelszavak generálása

Makrók használata az Excelben - Makróhibák kezelése, biztonságos jelszavak generálása Makrók használata az Excelben - Makróhibák kezelése, biztonságos jelszavak generálása Makróhibák kezelése A Visual Basic szerkesztőablakában szerkesztés közben elindított futtatással ellenőrizhetjük a

Részletesebben

Közösség detektálás gráfokban

Közösség detektálás gráfokban Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a

Részletesebben

Adatbázis alapú rendszerek

Adatbázis alapú rendszerek Adatbázis alapú rendszerek BookIt projekt dokumentáció Kotosz Tibor, Krajcsovszki Gergely, Seres Regina 2011 Tartalomjegyzék Jelenlegi rendszer... 2 Jelenlegi rendszer fizikai AFD-je... 2 Jelenlegi rendszer

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 8. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Elemi számelmélet Diszkrét matematika I. középszint

Részletesebben