Дисциплина «Алгоритмы и структуры данных» ИВТ УлГТУ: различия между версиями
Ctrlalt (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Ctrlalt (обсуждение | вклад) (→Оценки) |
||
(не показано 15 промежуточных версий этого же участника) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
== 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 <tt>return a.x < b.x;</tt>, всё работает, но стоит мне изменить компаратор на <tt>return a.x <= b.x;</tt>, как я получаю ошибку «invalid comparator». С чем это связано? | |||
* | '''Ответ:''' Компаратор <tt>f(a, b)</tt> для функции <tt>sort()</tt> (а также для <tt>set</tt> и <tt>map</tt>) должен определять ''строгий частичный порядок'' (strict weak ordering) на элементах множества. Это означает, что должны выполняться следующие свойства: | ||
* Антирефлексивность: всегда <tt>f(a, a) == false</tt> (ни один элемент не может идти до самого себя); | |||
* Антисимметричность: если <tt>f(a, b) == true</tt>, то <tt>f(b, a) == false</tt> (если a идёт до b, то b не может идти до a); | |||
* Транзитивность: если <tt>f(a, b) == true</tt> и <tt>f(b, c) == true</tt>, то <tt>f(a, c) == true</tt> (если a идёт до b, а b — до c, то a идёт до c). | |||
Функция <tt>sort()</tt> использует компаратор так: | |||
* Если <tt>f(a, b)</tt>, то a «меньше» b; | |||
* Если <tt>!f(a, b)</tt> и <tt>f(b, a)</tt>, то a «больше» b; | |||
* Если <tt>!f(a, b)</tt> и <tt>!f(b, a)</tt>, то a «равно» b. | |||
Сортировка не сможет упорядочить элементы правильно, если одновременно будут истинны <tt>f(a, b)</tt> и <tt>f(b, a)</tt>. Если используется компаратор вида <tt>return a.x <= b.x;</tt>, то при одинаковых значениях <tt>x</tt> 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++ == | |||
* [http://stepik.org/course/363/syllabus Курс «Введение в программирование на C++» от Яндекса и НИУ ВШЭ] | |||
* [http://docs.google.com/document/d/1WtBaPGFmSQxc9QPgdD0zGvhsK4TGOLYff9pBBARWQlM/edit Краткая справка по указателям] | |||
* [http://www.cplusplus.com/reference/ Исчерпывающее описание стандартной библиотеки] | |||
== Лекции == | |||
=== Конспект === | |||
[http://docs.google.com/document/d/1lvI-7gs7uyxnciw-NKvTITNgLA6qt83l1BNZYzW7d3o/edit?usp=sharing 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. | : Правила асимптотического анализа алгоритмов. Асимптотические обозначения. Основные классы сложности. | ||
: Сортировки: выбором, вставками, слиянием, быстрая. Ω-оценка для сортировок сравнением. | : Сортировки: выбором, вставками, слиянием, быстрая. Ω-оценка для сортировок сравнением. | ||
: Устойчивость сортировок. Сортировки за линейное время: подсчётом, поразрядная. | : Устойчивость сортировок. Сортировки за линейное время: подсчётом, поразрядная. | ||
* Бинарный поиск | * Бинарный поиск | ||
: Бинарный поиск элемента в отсортированном массиве. Поиск первого и последнего вхождения. | : Бинарный поиск элемента в отсортированном массиве. Поиск первого и последнего вхождения. | ||
: Бинарный поиск по ответу. | : Бинарный поиск по ответу. | ||
Строка 13: | Строка 40: | ||
: Тернарный поиск. | : Тернарный поиск. | ||
* Динамическое программирование. Жадные алгоритмы | * Динамическое программирование. Жадные алгоритмы | ||
: Решение задач комбинаторной оптимизации: полный перебор и методы его сокращения. | : Решение задач комбинаторной оптимизации: полный перебор и методы его сокращения. | ||
: Жадные алгоритмы. Принцип жадного выбора. Задачи: непрерывный рюкзак, выбор заявок, размен монет, коды Хаффмана. | : 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. | : Динамическое программирование. Критерии применимости ДП. Ленивая рекурсия и просмотр вперёд. Восстановление решения. | ||
: [[Динамическое программирование|Виды одномерной и двумерной динамики.]] | : [[Динамическое программирование|Виды одномерной и двумерной динамики.]] | ||
:: [http://www.youtube.com/watch?v=SFeCrCme4tk | :: Краткие видео по динамическому программированию: [http://www.youtube.com/watch?v=SFeCrCme4tk 1] [http://www.youtube.com/watch?v=1h_3VYrpHFc 2] [http://www.youtube.com/watch?v=wuXC13OqcJ8 3] [http://www.youtube.com/watch?v=t2DpD9GnhfU 4] [http://www.youtube.com/watch?v=HtrgxH3feME 5] [http://www.youtube.com/watch?v=-yiKNcjcK0Y 6] [http://www.youtube.com/watch?v=r6LRslQvveQ 7] | ||
* Структуры данных. Расширяющийся массив. Список | * 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. 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 | * 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 | * 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 | * Графы. Поиск в глубину | ||
: Представление графа. Матрица смежности, списки смежности, список рёбер. | : Представление графа. Матрица смежности, списки смежности, список рёбер. | ||
: [[Поиск в глубину]]. | : [[Поиск в глубину]]. | ||
Строка 43: | Строка 78: | ||
: [[Мосты. Компоненты рёберной двусвязности|Поиск мостов]]. | : [[Мосты. Компоненты рёберной двусвязности|Поиск мостов]]. | ||
* Кратчайшие пути | * Кратчайшие пути | ||
: Кратчайшие пути в невзвешенном графе. [[Поиск в ширину]]. | : Кратчайшие пути в невзвешенном графе. [[Поиск в ширину]]. | ||
: Кратчайшие пути в графе с неотрицательными весами. [[Алгоритм Дейкстры]] за O(V<sup>2</sup>) и за O(ElogV). | : Кратчайшие пути в графе с неотрицательными весами. [[Алгоритм Дейкстры]] за O(V<sup>2</sup>) и за O(ElogV). | ||
Строка 51: | Строка 86: | ||
: Проверка графа на наличие отрицательного цикла. | : Проверка графа на наличие отрицательного цикла. | ||
* Минимальный остов. Система непересекающихся множеств | * 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 [http://vtcloud9.ulstu.ru/ru/contestlist vtcloud9]. Задачи можно решать на C++ или Java. | |||
<span style="color:red">Решения задач каждого комплекта засчитываются в течение одной недели после конца лекции.</span> Если вы не смогли решить комплект по уважительной причине, сообщите преподавателю. | |||
== Курсовая работа == | |||
* [[Курсовые работы по дисциплине «Алгоритмы и структуры данных» ИВТ УлГТУ на оценку «отлично»|Задания на оценку «отлично»]] | |||
* [[Курсовые работы по дисциплине «Алгоритмы и структуры данных» ИВТ УлГТУ на оценку «хорошо»|Задания на оценку «хорошо»]] | |||
* [[Курсовые работы по дисциплине «Алгоритмы и структуры данных» ИВТ УлГТУ на оценку «удовлетворительно»|Задания на оценку «удовлетворительно»]] | |||
== Экзамен == | |||
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1aidtXO34UQ-jA1z7VWgtMtvPc-e2ljX6rY0eZegOdJY/edit?usp=sharing Таблица результатов дисциплины] | |||
==== О выставлении бонусных баллов за плагиат ==== | |||
По каждой задаче, кроме [http://vtcloud9.ulstu.ru/ru/problem-pid-c61b?ps=1&smt=a&smpwid=0 8E], автоматически формируется сводка данных об идентичности решений ([http://moss.stanford.edu/results/631595772/ пример]). | |||
Если два автора имеют по некоторой задаче два решения, совпадающие на 80% или более, то каждый из авторов получает по этой задаче 1 бонусный балл. | |||
Каждый бонусный балл сокращает итоговую оценку за практическую работу в семестре на 2 (другими словами, нивелирует 2 сданные задачи). | |||
<span style="color: red">Важно: преподаватель намеренно воздержался от того, чтобы самостоятельно анализировать подозрительные случаи. Получить 1-2 бонусных балла — это нормально, и ожидается, что сдавшие большую часть задач не пострадают, даже если антиплагиат ошибётся. Если у вас есть претензии к результатам, готовьтесь обсуждать их на консультации.</span> | |||
* | ==== Оценки ==== | ||
Оценка за практическую работу в семестре рассчитывается по количеству сданных задач (с учётом баллов антиплагиата). Всего в семестре было предложено 64 задачи. | |||
* 70% сданных задач (45 и более) — оценка «Отлично»; | |||
* 50% сданных задач (32 и более) — оценка «Хорошо»; | |||
* 30% сданных задач (19 и более) — оценка «Удовлетворительно»; | |||
Оценка за курсовую работу учитывает выбранную сложность работы и выставляется по результатам защиты. | |||
Для допуска к экзамену необходимо иметь оценки не ниже «Удовлетворительно» за практическую работу в семестре и за курсовую работу. | |||
Максимальная оценка, которую можно получить на экзамене, рассчитывается как сумма оценок за практическую работу в семестре и за курсовую работу, делённая на 2 и округлённая вверх. | |||
=== Примерный список экзаменационных вопросов === | |||
В любом билете может быть задан дополнительный вопрос вида: | |||
* Какое назначение у этого алгоритма (структуры данных)? | |||
* Какая асимптотическая оценка у этого алгоритма (этой операции)? | |||
Асимптотический анализ алгоритмов. | |||
:* Отсортируйте оценки сложности от наиболее эффективных к наименее эффективным | |||
:* Дайте O-оценку для следующего кода | |||
:* Дайте оценки для следующего графика | |||
:* Какую сложность должен иметь алгоритм, если размер входных данных равен <...>, а ограничение времени составляет около 1 с? | |||
Квадратичные сортировки | |||
:* Нарисуйте шаги сортировки выбором (вставками) для заданного массива | |||
:* Напишите (псевдо)код и дайте оценки сортировки выбором (вставками) | |||
Эффективные сортировки | |||
:* Нарисуйте шаги сортировки слиянием (быстрой) для заданного массива | |||
:* Нарисуйте шаги слияния двух заданных массивов | |||
:* Напишите (псевдо)код процедуры слияния | |||
:* Нарисуйте шаги разделения заданного массива по опорному элементу | |||
:* Составьте контрпример к быстрой сортировке, если опорный элемент выбирается указанным образом | |||
:* Напишите (псевдо)код сортировки подсчётом | |||
Бинарный поиск. Тернарный поиск. | |||
:* Напишите (псевдо)код поиска первого (последнего) вхождения элемента в отсортированный массив | |||
:* Решите с помощью бинарного поиска следующую задачу: <...> | |||
:* Напишите (псевдо)код поиска минимума (максимума) функции с одним экстремумом | |||
:* Решите с помощью тернарного поиска следующую задачу: <...> | |||
Жадные алгоритмы и динамическое программирование | |||
:* Задача <...> решается следующим жадным алгоритмом: <...>. Составьте контртест | |||
:* Решите с помощью динамического программирования следующую задачу: <...>. Нарисуйте таблицу мемоизации | |||
:* Покажите, как по таблице мемоизации восстановить оптимальный ответ (например, оптимальный путь) | |||
Массивы и списки. Стек. Очередь | |||
:* Нарисуйте таблицу основных операций массивов и списков с оценками | |||
:* Напишите (псевдо)код реализации расширяющегося массива | |||
:* Напишите (псевдо)код реализации стека (очереди) на односвязном списке | |||
Очередь с приоритетами. Куча. | |||
:* Нарисуйте таблицу основных операций очереди с приоритетами с оценками | |||
:* Нарисуйте шаги добавления в кучу следующих ключей: <...> | |||
:* Нарисуйте шаги извлечения из кучи трёх элементов | |||
:* Напишите (псевдо)код операции up (down) | |||
Реализация ассоциативных массивов. Деревья, хеш-таблицы. | |||
:* Нарисуйте таблицу основных операций деревьев и хеш-таблиц с оценками для лучшего и худшего случаев | |||
:* Нарисуйте шаги добавления в небалансирующееся двоичное дерево поиска следующих ключей: <...> | |||
:* Нарисуйте шаги поиска в дереве следующих ключей: <...> | |||
:* Нарисуйте шаги добавления в хеш-таблицу с указанной хеш-функцией следующих ключей: <...> | |||
:* Нарисуйте шаги поиска в хеш-таблице следующих ключей: <...> | |||
:* Покажите различные стратегии разрешения коллизий в хеш-таблицах | |||
Основные определения теории графов. Способы задания графов | |||
:* Составьте матрицу смежности, списки смежности и список рёбер для указанного графа | |||
:* В задаче требуется производить с графом следующие операции: <...> Какой способ хранения графа следует выбрать? | |||
Поиск в глубину и его приложения | |||
:* Нарисуйте шаги поиска в глубину на указанном графе | |||
:* Напишите (псевдо)код поиска в глубину для указанной задачи (подсчёта компонент связности, поиска циклов и т. п.) | |||
:* Найдите топологическую сортировку указанного графа | |||
Кратчайшие пути | |||
:* Какой алгоритм следует применить для поиска кратчайших путей на указанном графе? | |||
:* Нарисуйте шаги поиска в ширину на указанном графе | |||
:* Напишите (псевдо)код поиска в ширину | |||
:* Нарисуйте шаги алгоритма Дейкстры на указанном графе | |||
:* Нарисуйте шаги алгоритма Форда-Беллмана на указанном графе | |||
:* Покажите, как восстановить оптимальный путь |
Текущая версия от 03:42, 6 января 2018
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++
- Курс «Введение в программирование на C++» от Яндекса и НИУ ВШЭ
- Краткая справка по указателям
- Исчерпывающее описание стандартной библиотеки
Лекции
Конспект
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.
- 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
Таблица результатов дисциплины
О выставлении бонусных баллов за плагиат
По каждой задаче, кроме 8E, автоматически формируется сводка данных об идентичности решений (пример).
Если два автора имеют по некоторой задаче два решения, совпадающие на 80% или более, то каждый из авторов получает по этой задаче 1 бонусный балл.
Каждый бонусный балл сокращает итоговую оценку за практическую работу в семестре на 2 (другими словами, нивелирует 2 сданные задачи).
Важно: преподаватель намеренно воздержался от того, чтобы самостоятельно анализировать подозрительные случаи. Получить 1-2 бонусных балла — это нормально, и ожидается, что сдавшие большую часть задач не пострадают, даже если антиплагиат ошибётся. Если у вас есть претензии к результатам, готовьтесь обсуждать их на консультации.
Оценки
Оценка за практическую работу в семестре рассчитывается по количеству сданных задач (с учётом баллов антиплагиата). Всего в семестре было предложено 64 задачи.
- 70% сданных задач (45 и более) — оценка «Отлично»;
- 50% сданных задач (32 и более) — оценка «Хорошо»;
- 30% сданных задач (19 и более) — оценка «Удовлетворительно»;
Оценка за курсовую работу учитывает выбранную сложность работы и выставляется по результатам защиты.
Для допуска к экзамену необходимо иметь оценки не ниже «Удовлетворительно» за практическую работу в семестре и за курсовую работу.
Максимальная оценка, которую можно получить на экзамене, рассчитывается как сумма оценок за практическую работу в семестре и за курсовую работу, делённая на 2 и округлённая вверх.
Примерный список экзаменационных вопросов
В любом билете может быть задан дополнительный вопрос вида:
- Какое назначение у этого алгоритма (структуры данных)?
- Какая асимптотическая оценка у этого алгоритма (этой операции)?
Асимптотический анализ алгоритмов.
- Отсортируйте оценки сложности от наиболее эффективных к наименее эффективным
- Дайте O-оценку для следующего кода
- Дайте оценки для следующего графика
- Какую сложность должен иметь алгоритм, если размер входных данных равен <...>, а ограничение времени составляет около 1 с?
Квадратичные сортировки
- Нарисуйте шаги сортировки выбором (вставками) для заданного массива
- Напишите (псевдо)код и дайте оценки сортировки выбором (вставками)
Эффективные сортировки
- Нарисуйте шаги сортировки слиянием (быстрой) для заданного массива
- Нарисуйте шаги слияния двух заданных массивов
- Напишите (псевдо)код процедуры слияния
- Нарисуйте шаги разделения заданного массива по опорному элементу
- Составьте контрпример к быстрой сортировке, если опорный элемент выбирается указанным образом
- Напишите (псевдо)код сортировки подсчётом
Бинарный поиск. Тернарный поиск.
- Напишите (псевдо)код поиска первого (последнего) вхождения элемента в отсортированный массив
- Решите с помощью бинарного поиска следующую задачу: <...>
- Напишите (псевдо)код поиска минимума (максимума) функции с одним экстремумом
- Решите с помощью тернарного поиска следующую задачу: <...>
Жадные алгоритмы и динамическое программирование
- Задача <...> решается следующим жадным алгоритмом: <...>. Составьте контртест
- Решите с помощью динамического программирования следующую задачу: <...>. Нарисуйте таблицу мемоизации
- Покажите, как по таблице мемоизации восстановить оптимальный ответ (например, оптимальный путь)
Массивы и списки. Стек. Очередь
- Нарисуйте таблицу основных операций массивов и списков с оценками
- Напишите (псевдо)код реализации расширяющегося массива
- Напишите (псевдо)код реализации стека (очереди) на односвязном списке
Очередь с приоритетами. Куча.
- Нарисуйте таблицу основных операций очереди с приоритетами с оценками
- Нарисуйте шаги добавления в кучу следующих ключей: <...>
- Нарисуйте шаги извлечения из кучи трёх элементов
- Напишите (псевдо)код операции up (down)
Реализация ассоциативных массивов. Деревья, хеш-таблицы.
- Нарисуйте таблицу основных операций деревьев и хеш-таблиц с оценками для лучшего и худшего случаев
- Нарисуйте шаги добавления в небалансирующееся двоичное дерево поиска следующих ключей: <...>
- Нарисуйте шаги поиска в дереве следующих ключей: <...>
- Нарисуйте шаги добавления в хеш-таблицу с указанной хеш-функцией следующих ключей: <...>
- Нарисуйте шаги поиска в хеш-таблице следующих ключей: <...>
- Покажите различные стратегии разрешения коллизий в хеш-таблицах
Основные определения теории графов. Способы задания графов
- Составьте матрицу смежности, списки смежности и список рёбер для указанного графа
- В задаче требуется производить с графом следующие операции: <...> Какой способ хранения графа следует выбрать?
Поиск в глубину и его приложения
- Нарисуйте шаги поиска в глубину на указанном графе
- Напишите (псевдо)код поиска в глубину для указанной задачи (подсчёта компонент связности, поиска циклов и т. п.)
- Найдите топологическую сортировку указанного графа
Кратчайшие пути
- Какой алгоритм следует применить для поиска кратчайших путей на указанном графе?
- Нарисуйте шаги поиска в ширину на указанном графе
- Напишите (псевдо)код поиска в ширину
- Нарисуйте шаги алгоритма Дейкстры на указанном графе
- Нарисуйте шаги алгоритма Форда-Беллмана на указанном графе
- Покажите, как восстановить оптимальный путь