Дисциплина «Алгоритмы и структуры данных» ИВТ УлГТУ: различия между версиями

Материал из Олимпиадное программирование в УлГТУ
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 97: Строка 97:
  
 
== Курсовая работа ==
 
== Курсовая работа ==
(будет добавлено позднее)
+
* [[Курсовые работы по дисциплине «Алгоритмы и структуры данных» ИВТ УлГТУ на оценку «отлично»|Задания на оценку «отлично»]]
  
 
== Экзамен ==
 
== Экзамен ==

Версия 00:12, 16 октября 2017

Новости и замечания

Для более быстрой связи лучше использовать v.folunin@gmail.com вместо v.folunin@ulstu.ru (со второго адреса пересылка выполняется не так оперативно).

Ответы редакции на письма читателей

О компараторах

Вопрос: Когда для сортировки я использую компаратор вида return a.x < b.x;, всё работает, но стоит мне изменить компаратор на return a.x <= b.x;, как я получаю ошибку «invalid comparator». С чем это связано?

Ответ: Компаратор f(a, b) для функции sort() (а также для set и map) должен определять строгий частичный порядок (strict weak ordering) на элементах множества. Это означает, что должны выполняться следующие свойства:

  • Антирефлексивность: всегда f(a, a) == false (ни один элемент не может идти до самого себя);
  • Антисимметричность: если f(a, b) == true, то f(b, a) == false (если a идёт до b, то b не может идти до a);
  • Транзитивность: если f(a, b) == true и f(b, c) == true, то f(a, c) == true (если a идёт до b, а b — до c, то a идёт до c).

Функция sort() использует компаратор так:

  • Если f(a, b), то a «меньше» b;
  • Если !f(a, b) и f(b, a), то a «больше» b;
  • Если !f(a, b) и !f(b, a), то a «равно» b.

Сортировка не сможет упорядочить элементы правильно, если одновременно будут истинны f(a, b) и f(b, a). Если используется компаратор вида return a.x <= b.x;, то при одинаковых значениях x у разных элементов эти элементы не смогут быть упорядочены, так как получается, что каждый из них должен идти перед другим (не говоря уже о сравнении элемента с самим собой). Поэтому возникает исключение.

Материалы по программированию на C++

Лекции

Конспект

Конспект лекций

В 2016 г. составлялся студентами. В настоящее время неспешно переписывается преподавателем.

План

  • Сложность алгоритмов. Сортировки
Правила асимптотического анализа алгоритмов. Асимптотические обозначения. Основные классы сложности.
Сортировки: выбором, вставками, слиянием, быстрая. Ω-оценка для сортировок сравнением.
Устойчивость сортировок. Сортировки за линейное время: подсчётом, поразрядная.
  • Бинарный поиск
Бинарный поиск элемента в отсортированном массиве. Поиск первого и последнего вхождения.
Бинарный поиск по ответу.
Вещественный бинарный поиск.
Тернарный поиск.
  • Динамическое программирование. Жадные алгоритмы
Решение задач комбинаторной оптимизации: полный перебор и методы его сокращения.
Жадные алгоритмы. Принцип жадного выбора. Задачи: непрерывный рюкзак, выбор заявок, размен монет, коды Хаффмана.
Динамическое программирование. Критерии применимости ДП. Ленивая рекурсия и просмотр вперёд. Восстановление решения.
Виды одномерной и двумерной динамики.
Краткие видео по динамическому программированию: 1 2 3 4 5 6 7
  • Структуры данных. Расширяющийся массив. Список
Смежные и связные структуры данных. Работа с классами и динамической памятью.
Понятие амортизированной сложности. Стратегии реализации динамического массива.
Реализации списков.
Сравнение быстродействия основных операций для массивов и списков.
  • Стек. Очередь. Очередь с приоритетами
Стек LIFO: реализация на массиве и связном списке. Классические приложения стека.
Очередь FIFO: реализация на циклическом массиве и связном списке. Классические приложения очереди. Дек.
Интерфейс очереди с приоритетами. Двоичная куча.
  • Деревья. Хеш-таблицы
Интерфейс АТД «Множество» и «Словарь».
Двоичные деревья поиска. Поиск, добавление и удаление элементов: рекурсивная и нерекурсивная реализация.
Принципы функционирования хеш-таблиц. Разрешение коллизий: метод цепочек, открытая адресация.
  • Балансирующиеся деревья
Недостатки наивной реализации двоичного дерева поиска.
Обзор балансирующихся деревьев: 2-3-, красно-чёрные и AA-деревья.
Декартово дерево. Реализация интерфейса АТД «Множество» и «Словарь».
Множественные операции в декартовом дереве.
  • Графы. Поиск в глубину
Представление графа. Матрица смежности, списки смежности, список рёбер.
Поиск в глубину.
Компоненты связности.
Поиск циклов.
Топологическая сортировка.
Компоненты сильной связности.
Поиск мостов.
  • Кратчайшие пути
Кратчайшие пути в невзвешенном графе. Поиск в ширину.
Кратчайшие пути в графе с неотрицательными весами. Алгоритм Дейкстры за O(V2) и за O(ElogV).
Кратчайшие пути в ациклических орграфах.
Кратчайшие пути в графе с отрицательными весами. Алгоритм Форда-Беллмана.
Кратчайшие пути между всеми парами вершин. Алгоритм Флойда.
Проверка графа на наличие отрицательного цикла.
  • Минимальный остов. Система непересекающихся множеств
Алгоритм Прима.
Алгоритм Краскала.
Структура данных «Система непересекающихся множеств» и её эвристики.

Практика

К каждой лекции прилагается комплект задач на vtcloud9. Задачи можно решать на C++ или Java.

Решения задач каждого комплекта засчитываются в течение одной недели после конца лекции. Если вы не смогли решить комплект по уважительной причине, сообщите преподавателю.

Курсовая работа

Экзамен

(будет добавлено позднее)