Algoritmusok és Adatszerkezetek I.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Páros gráfok párosítása Készítették: Juhász László Szabó Tibor Szalóki Gábor Tábori Zsolt Ber Ferenc.
Advertisements

A kártyanyomtatás fortélyai Csákvári Krisztián Kártya és címke gyártás
TÖMÖRÍTÉS. Fogalma A tömörítés egy olyan eljárás, amelynek segítségével egy fájlból egy kisebb fájl állítható elő. A tömörítési arány függ a fájl típusától,
A Non-Profit teljesítménymérés problémái (mérési és fejlesztési lehetőség) Márkus Gábor CVS, PVM, TVM, igazgató Stúdium Kft. Oktatás és Projekt menedzsment.
Ellenőri továbbképzés Budapest, Ellenőri továbbképzés Budapest, MLSZ JB.
Tóth György 2015/16. Műszaki dokumentáció Cél: a termék legyártható és reprodukálható legyen! Tartalmazza: A gyártáshoz szükséges műszaki rajzokat A műszaki.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
NRC Omnibusz – november. Okostelefon használat  A éves internetezők 64%-a használ okostelefont (saját/céges okostelefont, vagy más készülékét).
A villamosenergia–ipari sportmozgalom eredményei és aktuális kérdései - A szociális partnerek együttműködése az iparági sportmozgalomban EVDSZ II. Taggyűlés.
Informatikai rendszerek általános jellemzői 1.Hierarchikus felépítés Rendszer → alrendszer->... → egyedi komponens 2.Az elemi komponensek halmaza absztrakciófüggő.
A földtani környezetet érintő emberi tevékenység hatásának vizsgálata; a bányászat A földtani környezetet érintő emberi tevékenység hatásának vizsgálata;
Rendezésen alapuló kétmenetes algoritmusok
Számítógépes szimuláció
Valószínűségi kísérletek
Becslés gyakorlat november 3.
Tóth Gábor Heves Megyei Kormányhivatal Jogi és Koordinációs Főosztály
Mesterséges intelligencia
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Technológiai folyamatok optimalizálása
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
A legnagyobb közös osztó
Elektronikus számlázás
Rangsorolás tanulása ápr. 13..
VákuumTECHNIKAi LABORATÓRIUMI GYAKORLATOK
Hipotézisvizsgálat.
Számításelmélet 1.
V. Optimális portfóliók
Tartalékolás 1.
Nyelvek típusossága.
A PDCA elv alkalmazása az információvédelmi irányítási rendszerekben 1
Innovációs képesség és jólét összefüggései
Számítógépek felépítése 6. előadás virtuális tárkezelés
Óbudai Egyetem, NIK Páldi Patirk
Grosz imre f. doc. Kombinációs hálózatok /43 kép
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Számítógépes Hálózatok
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
„Mindegy, hogy képességeid mekkorák, fő, hogy a tőled telhető legjobbat formáld belőlük és általuk.” (Weöres Sándor)
Tilk Bence Konzulens: Dr. Horváth Gábor
Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben
AVL fák.
iOT eszközök által rögzített adatok feldolgozása, megjelenítése
Gráfok 1. Szlávi Péter ELTE IK Média- és Oktatásinformatikai Tanszék
Minimális feszítőfák Definíció: Egy irányítatlan gráf feszítőfája a gráfnak az a részgráfja, amely fagráf és tartalmazza a gráf összes cúcspontját. Definíció:
A csoportok tanulása, mint a szervezeti tanulás alapja
3. előadás.
Sigfox technológia és hálózatok
Összeállította: J. Balázs Katalin
Bináris kereső fák Definíció: A bináris kereső fa egy bináris fa,
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Járműtelepi rendszermodell 2.
További rendező és kereső algoritmusok
Matematika 11.évf. 1-2.alkalom
Műveletek, függvények és tulajdonságaik Mátrix struktúrák:
INFOÉRA Gráfok, gráfalgoritmusok I. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Juhász István-Zsakó László: Informatikai.
SQL jogosultság-kezelés
Adatszerkezetek és algoritmusok ...
Körmentes irányított gráfban legrövidebb utak
3. előadás.
Bevezetés Tematika Számonkérés Irodalom
Négyzetjáték és bolyongás
A geometriai transzformációk
Mesterséges intelligencia
Algoritmusok.
Hagyományos megjelenítés
Név: Pókó Róbert Neptun: OYJPVP
Az impulzus tétel alkalmazása (egyszerűsített propeller-elmélet)
Területi egyenlőtlenségek összetettebb mérése: Gini együttható
Előadás másolata:

Algoritmusok és Adatszerkezetek I. Elemi gráfalgoritmusok 2017. november 7.

Gráf Dolgok (csúcsok) és köztük fennálló kapcsolatok (élek) reprezentációja

Valós életbeli gráfok (hálózatok)

Valós életbeli gráfok (hálózatok)

Valós életbeli gráfok (hálózatok)

Gráfok absztrakt reprezentációra

Gráfok G=(V,E) G a gráf V: csúcsok halmaza (általában azonosítóval ellátva, gyakorlatban egyéb tulajdonságokkal is) E: élek halmaza. Egy él két csúcs közti kapcsolatot ír le. A kapcsolat lehet irányított vagy irányítatlan ill. lehet súlyozott (gyakorlatban egyéb tulajdonságok is)

Irányítatlan és irányított gráfok

Egyszerű gráfok Egy gráf egyszerű ha nincsenek benne sem hurokélek sem többszörös élek.

Gráfok számítógépes reprezentációja

Gráfok számítógépes reprezentációja Csúcsok halmaza és élek halmaza matematikai definíció ez, de nagyon előnytelen a gyakorlatban, nem használjuk Szomszédsági listás ábrázolás Szomszédsági mátrix ábrázolás

Gráfok számítógépes reprezentációja

Gráfok számítógépes reprezentációja

Gráfok sűrűsége Teljes gráf ha |E|=|V|(|V|-1)/2 Ritka gráf ha |E|~|V| Sűrű gráf ha |E|~|V|2

Adatszerkezetet a feladathoz! Létezik (u,v) él? összes él listázása egy csúcs szomszédainak listája csúcsok+élek halmaza Θ(|E|) szomszédsági mátrix Θ(1) Θ(|V|2) Θ(|V|) szomszédsági lista Θ(fokszám) Θ((fokszám) Ritka, hogy nem szomszédsági listát használunk.

Gráfalgoritmusok hatékonysága Futásidő és tárigény szempontjából mind |V| és |E| számít(hat) Különböző karakterisztikájú gráfokon (pl. ritka vs sűrű) más és más algoritmusok lehetnek előnyösek

Szélességi keresés

Szélességi keresés (SzK) Breadth First Search (BFS) Feladat: Járjuk be az összes csúcsot ami egy s kezdő csúcsból elérhető. Mindeközben kiszámoljuk az elérhető csúcsok távolságát s-től távolság: legkevesebb élt tartalmazó út élszáma

Szélességi keresés (SzK) Breadth First Search (BFS) Bemenet: Irányítatlan vagy irányított G gráf és annak egy s csúcsa Kimenet: Egy szótár, ami tartalmazza az sből elérhető csúcsokat és azok távolságát

SzK alkalmazások social network: k távolságban lévő ismerőseim Navigáció: közelben lévő helyek listázása Broadcasting: üzenet elküldése (pl. peer-to-peer hálózatokban)

felfedezetlen futásidő: Θ (V+E) elért bejárt

SzK helyessége δ(s,v) v legrövidebb út távolsága s-től

Breadth First Search - A G C I B F G A STOP FIFO Queue front A B C D E

Breadth First Search - A G C I B F G A STOP FIFO Queue front A B C D E

Szélességi fa - A B I F G E H C D

Szélességi fa Egy G gráf szélességi fája függ a kimenő élek bejárási sorrendjétől, de távolságok egyértelműek s-ből v-be vezető egy legrövidebb út:

Mélységi keresés

Mélységi keresés (MK) Depth First Search (DFS) futásidő: Θ (V+E) elérési idő elhagyási idő

MK alkalmazásai Amikor egy megoldást megtalálni elégséges, nincs szükség mindre/ optimálisra, pl. (ki)útkeresés Topológikus rendezés Erősen összefüggő komponensek

Mélységi erdő A B F E I H D G C 30

Elérési és elhagyási idők

MK élek osztályozása

Topológikus rendezés

Topológikus rendezés Egy G = (V, E) irányított gráf topologikus rendezése a csúcsainak sorba rendezése úgy, hogy ha G-ben szerepel az (u, v) él, akkor u előzze meg v-t a sorban. (Ha a gráf tartalmaz irányított kört, akkor nincs ilyen sorba rendezés.)

Gráf körmentessége

Erősen összefüggő komponensek G = (V, E) irányított gráf egy erősen összefüggő komponense a csúcsok egy maximális C ⊆ V halmaza, amelynek bármely u, v ∈ C csúcsára u és v kölcsönösen elérhetők egymásból. komponens gráf

Erősen összefüggő komponensek élek irányításának megfordítása futásidő: Θ (V+E)

Erősen-összefüggő- komponensek helyessége Első MK célja csak az elhagyási idők kiszámítása A transzponált gráfban az elhagyási idők szerint haladunk akkor MK főciklusa éppen az erősen összefüggő komponenseken iterál végig komponens gráf körmentes erősen összefüggő komponensek topológikusan rendezetten kerülnek kiíratásra

Szélességi vs mélységi keresés Mindkettő bejárja a teljes gráfot (gráfbejárások) Bejárási erdők mást fejeznek ki Futásidő Tárigény átlagos esetben Teljes Optimális Szélességi Θ (V+E) Θ (V) Mélységi Θ(átmérő)

Összegzés Gráfok (hálózatok) Gráf reprezentációk Szélességi keresés optimális megoldás Mélységi keresés kevés memória zárójelezési tulajdonság