Bereichsanfragen. 2d-Baum und Quadtree. Tanja Weber, Matthias Jauernig. Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften
|
|
- Nicole Pfeiffer
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Bereichsanfragen 2d-Baum und Tanja Weber, Matthias Jauernig Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
2 Rahmenbedingungen Zeitnahme in C# über QueryPerformanceCounter Durchschnittswerte über 2 Iterationen keine Benutzerinteraktionen mit dem Rechner während der Analyse iterative Implementierungen Maximaler Einfüge-Wert: 1. (ist gleichzeitig max. Anfrageintervall-Wert) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
3 Rahmenbedingungen Zeitnahme in C# über QueryPerformanceCounter Durchschnittswerte über 2 Iterationen keine Benutzerinteraktionen mit dem Rechner während der Analyse iterative Implementierungen Maximaler Einfüge-Wert: 1. (ist gleichzeitig max. Anfrageintervall-Wert) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
4 Rahmenbedingungen Mögliche Variablen: Anzahl eingefügter Elemente Einfüge-Folge: zufällig, sortiert (Wert 1, Wert 2, beide Werte),... Wertebereich eingefügter Elemente (fest, dynamisch) Anzahl an Abfragen Länge des Abfrageintervalls (festgelegt, zufällig) Start des Abfrageintervalls (festgelegt, zufällig) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
5 Einfügen, zufällige Elemente Insert: random elements, 2 iterations Inserted elements Auswertung: besser, da im Durchschnitt nicht so tief Laufzeit: O(n*log(n)) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
6 Einfügen, nach Wert1 sortierte Folge Insert: elements with sorted value 1, 2 iterations Inserted elements Auswertung: besser, da im Durchschnitt nicht so tief Sortierung nach Wert1 irrelevant (aber: schlechtere Zeiten) Laufzeit: O(n*log(n)) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
7 Einfügen, nach beiden Werten sortierte Folge Insert: elements with both values sorted, 2 iterations Inserted elements Auswertung: schlechter, da mehr Vergleiche nötig (für alle 4 Kinder) bis nächster Knoten gefunden wird Laufzeit: O(n*n) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
8 2 Abfragen, Intervalllänge: 25, Intervallstarts zufällig, zufällige Elemente im Baum Time over 2 queries: random tree elements, random intervals of length 25, 2 iterations Tree elements Auswertung: 2d-Baum etwas besser Laufzeit: anscheinend annähernd linear (?) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
9 2 Abfragen, Intervalllänge: 25, Intervallstarts zufällig, nach Wert1 sortierte Folge im Baum Time over 2 queries: tree elements with value 1 sorted, random intervals of length 25, 2 iterations Tree elements Auswertung: 2d-Baum besser Laufzeit: logarithmisch (?) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
10 2 Abfragen, Intervalllänge: 25, Intervallstarts zufällig, nach beiden Werten sortierte Folge im Baum Time over 2 queries: tree elements with both values sorted, random intervals of length 25, 2 iterations Tree elements Auswertung: etwas besser, Vermutung: aufgrund von Ebenenverwaltung beim 2d-Baum Laufzeit: O(n) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
11 2 Abfragen, Intervallstarts zufällig, 1 zufällige Elemente im Baum 3.5 Queries: trees with 1 random elements, random query interval start, 2 queries, 2 iterations Query interval lengths Auswertung: besser Laufzeit: überlinear anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
12 2 Abfragen, Intervallstarts zufällig, 1 nach Wert1 sortierte Elemente im Baum Queries: trees with 1 elements, value 1 sorted, random query interval start, 2 queries, 2 iterations Query interval lengths Auswertung: Kaum Unterschiede Laufzeit: überlinear anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
13 2 Abfragen, Intervallstarts zufällig, 1 nach beiden Werten sortierte Elemente im Baum Queries: trees with 1 elements, both values sorted, random query interval start, 2 queries, 2 iterations Query interval lengths Auswertung: etwas besser Laufzeit: O(n) anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
14 Auswertung bei normalen Einfügeoperationen schneller 2d-Baum bei normalen Queries schneller häufig nur geringe Unterschiede anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Bereichsanfragen / 13
Labyrinthe. Erzeugung und Wegsuche. Tanja Weber, Matthias Jauernig. Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften
Labyrinthe Erzeugung und Wegsuche Tanja Weber, Matthias Jauernig Fachbereich Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften 19.11.2007 anja Weber, Matthias Jauernig (HTWK Leipzig) Labyrinthe 19.11.2007
MehrÜbung Algorithmen und Datenstrukturen
Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2017 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda: Kürzeste Wege, Heaps, Hashing Heute: Kürzeste Wege: Dijkstra Heaps: Binäre Min-Heaps Hashing:
MehrTU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Übung zur Vorlesung Einführung in die Informatik für Ingenieure (MSE) Alexander van Renen (renen@in.tum.de)
Mehr7. Sortieren Lernziele. 7. Sortieren
7. Sortieren Lernziele 7. Sortieren Lernziele: Die wichtigsten Sortierverfahren kennen und einsetzen können, Aufwand und weitere Eigenschaften der Sortierverfahren kennen, das Problemlösungsparadigma Teile-und-herrsche
MehrRandomisierte Datenstrukturen
Seminar über Algorithmen DozentInnen: Helmut Alt, Claudia Klost Randomisierte Datenstrukturen Ralph Schäfermeier 13. 2. 2007 Das Verwalten von Mengen, so dass ein schneller Zugriff auf deren Elemente gewährleistet
MehrDatenstrukturen und Algorithmen D-INFK
Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérale de Zurich Politecnico federale di Zurigo Federal Institute of Technology at Zurich Institut für Theoretische Informatik Peter Widmayer
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 11 (4.6.2014) Binäre Suchbäume II Algorithmen und Komplexität Binäre Suchbäume Binäre Suchbäume müssen nicht immer so schön symmetrisch sein
MehrInformatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015
Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015 Vorlesung 8b, Mittwoch, 17. Juni 2015 (Balancierte Suchbäume) Prof. Dr. Hannah Bast Lehrstuhl für Algorithmen und Datenstrukturen Institut für Informatik
MehrDatenstrukturen und Algorithmen. Vorlesung 5
Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 5 Inhaltsverzeichnis Vorige Woche: Sortierte Listen Zyrkuläre Listen Verkettete Listen auf Arrays Heute betrachten wir: Skip Listen ADT Set ADT Map Iterator ADT
Mehr11. Elementare Datenstrukturen
11. Elementare Datenstrukturen Definition 11.1: Eine dynamische Menge ist gegeben durch eine oder mehrer Mengen von Objekten sowie Operationen auf diesen Mengen und den Objekten der Mengen. Dynamische
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen, FS17 Prof Dr Christian Tschudin
Departement Mathematik und Informatik Algorithmen und Datenstrukturen, FS17 Prof Dr Christian Tschudin 5. April 2017 Suchbäume I Andrew D. Booth Algorithmen und Datenstrukturen, FS17 5. April 2017 2 /
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen II
Algorithmen und Datenstrukturen II und Red-Black-Trees Dr. Georg Sauthoff 1 AG Praktische Informatik July 1, SoSe 2011 1 gsauthof@techfak.uni-bielefeld.de Suchbäume (Indexdatenstrukturen) Zugriff in O(logn)
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen 1
Algorithmen und Datenstrukturen 1 3. Vorlesung Peter F. Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik studla@bioinf.uni-leipzig.de 3. Verkettete Listen, Stacks, Queues Verkettete lineare Listen -
MehrEinführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 1. Kapitel 11. Listen. Listen
Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 1 Kapitel 11 Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 2 Ziele Implementierungen für
MehrWas ist ein assoziativer Speicher?
Überblick 17. Datenstrukturen 17.1 Einleitung 17.2 Listen 17.3 Assoziative Speicher 17.4 Bäume 17.5 Mengen 17.6 Das Collections-Framework in Java 17.7 Zusammenfassung 17 Datenstrukturen 3 Assoziative Speicher
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen 2. Dynamische Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen 2 Dynamische Datenstrukturen Algorithmen für dynamische Datenstrukturen Zugriff auf Variable und Felder durch einen Ausdruck: Namen durch feste Adressen referenziert Anzahl
MehrInformatik II, SS 2016
Informatik II - SS 2016 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 11 (1.6.2016) Binäre Suchbäume III Algorithmen und Komplexität Tiefe eines binären Suchbaums Worst-Case Laufzeit der Operationen in binären
MehrPRG2 Folien Zicari Teil 5. Einführung in Datenbanken SS 2007
PRG2 Folien Zicari Teil 5 Einführung in Datenbanken SS 2007 Prof. Dott. Ing. Roberto Zicari Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main PRG2 V-1 Fachbereich Informatik und Mathematik SQL SQL =
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen SoSe 2008 in Trier. Henning Fernau Universität Trier
Algorithmen und Datenstrukturen SoSe 2008 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de 1 Algorithmen und Datenstrukturen Gesamtübersicht Organisatorisches / Einführung Grundlagen: RAM,
MehrProgrammiertechnik II
Bäume Symboltabellen Suche nach Werten (items), die unter einem Schlüssel (key) gefunden werden können Bankkonten: Schlüssel ist Kontonummer Flugreservierung: Schlüssel ist Flugnummer, Reservierungsnummer,...
Mehr6. Verkettete Strukturen: Listen
6. Verkettete Strukturen: Listen 5 K. Bothe, Inst. f ür Inf., HU Berlin, PI, WS 004/05, III.6 Verkettete Strukturen: Listen 53 Verkettete Listen : Aufgabe Vergleich: Arrays - verkettete Listen Listenarten
MehrWintersemester 2004/ Februar 2005
Lehrstuhl für Praktische Informatik III Norman May B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim Telefon: (0621) 181 2517 Email: norman@pi3.informatik.uni-mannheim.de Matthias Brantner B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 10 (3.6.2014) Binäre Suchbäume I Algorithmen und Komplexität Zusätzliche Dictionary Operationen Dictionary: Zusätzliche mögliche Operationen:
Mehr13 (2-4)-Bäume Implementierbare Funktionen. (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang
13 (2-4)-Bäume (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang 2. Die Ordnung (maximale Anzahl der Söhne eines Knotens) ist gleich 4 3. Innere Knoten haben 2 Söhne
MehrTechnische Universität München SoSe 2015 Institut für Informatik I Mai 2015 Dr. Tobias Lasser. Aufgabe 1 Rechnen mit Landau-Symbolen
Technische Universität München SoSe 2015 Institut für Informatik I-16 27. Mai 2015 Dr. Tobias Lasser Lösungsvorschläge zur Musterklausur zu Algorithmen und Datenstrukturen Aufgabe 1 Rechnen mit Landau-Symbolen
MehrVorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen. (25 Sortieren vorsortierter Daten)
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (25 Sortieren vorsortierter Daten) 1 Untere Schranke für allgemeine Sortierverfahren Satz Zum Sortieren einer Folge von n Schlüsseln mit einem allgemeinen
MehrAlgorithmen I - Tutorium 28 Nr. 7
Algorithmen I - Tutorium 28 Nr. 7 14.07.2016: Spaß mit Heaps und weiteren Baeumen Marc Leinweber marc.leinweber@student.kit.edu INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK (ITI), PROF. DR. JÖRN MÜLLER-QUADE KIT
MehrC- Kurs 09 Dynamische Datenstrukturen
C- Kurs 09 Dynamische Datenstrukturen Dipl.- Inf. Jörn Hoffmann jhoffmann@informaak.uni- leipzig.de Universität Leipzig InsAtut für InformaAk Technische InformaAk Flexible Datenstrukturen Institut für
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Sortierte Folgen Maike Buchin 30.5., 1.6., 13.6.2017 Sortierte Folgen Häufiges Szenario: in einer Menge von Objekten mit Schlüsseln (aus geordnetem Universum) sollen Elemente
MehrInformatik II, SS 2016
Informatik II - SS 2016 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 10 (27.5.2016) Binäre Suchbäume II Algorithmen und Komplexität Zusätzliche Dictionary Operationen Dictionary: Zusätzliche mögliche Operationen:
MehrAnwendungsbeispiel: MTO
Anwendungsbeispiel MAXIMUM TREE ORIENTATION Universität Ulm 16. November 211 Inhaltsverzeichnis 1 Problemvorstellungen 2 Motivation 3 Integer Linear Programming 4 Tiefenbeschränkter Suchbaum 5 Konfliktgraph
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / Vorlesung 10, Donnerstag 9.
Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 10, Donnerstag 9. Januar 2014 (Verkettete Listen, Binäre Suchbäume) Junior-Prof. Dr.
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Binärbaum Suchbaum Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 356 Datenstruktur Binärbaum Strukturrepräsentation des mathematischen Konzepts Binärbaum
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 9 (28.5.2014) Hashtabellen III Algorithmen und Komplexität Offene Adressierung : Zusammenfassung Offene Adressierung: Alle Schlüssel/Werte
MehrDatenbanken: Indexe. Motivation und Konzepte
Datenbanken: Indexe Motivation und Konzepte Motivation Warum sind Indexstrukturen überhaupt wünschenswert? Bei Anfrageverarbeitung werden Tupel aller beteiligter Relationen nacheinander in den Hauptspeicher
MehrAlgorithmen & Datenstrukturen Midterm Test 2
Algorithmen & Datenstrukturen Midterm Test 2 Martin Avanzini Thomas Bauereiß Herbert Jordan René Thiemann
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2016/17 13. Vorlesung Binäre Suchbäume Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Dynamische Menge verwaltet Elemente einer sich ändernden Menge
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / Vorlesung 10, Donnerstag 8.
Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / 2015 Vorlesung 10, Donnerstag 8. Januar 2015 (Verkettete Listen, Binäre Suchbäume) Junior-Prof. Dr.
MehrBereichsabfragen. Dr. Martin Nöllenburg Vorlesung Algorithmische Geometrie
Vorlesung Algorithmische Geometrie LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK I INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Martin Nöllenburg 17.05.2011 Geometrie in Datenbanken In einer Personaldatenbank
MehrEinführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 16/17. Kapitel 13. Listen. Listen 1
Kapitel 13 Listen Listen 1 Ziele Implementierungen für Listen kennenlernen Einfach verkettete und doppelt verkettete Listen verstehen Listen-Implementierungen in der Java-Bibliothek kennenlernen Durch
MehrEinführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 15/16. Kapitel 12. Listen. Listen 1
Kapitel 12 Listen Listen 1 Ziele Implementierungen für Listen kennenlernen Einfach verkettete und doppelt verkettete Listen verstehen Listen-Implementierungen in der Java-Bibliothek kennenlernen Durch
MehrWintersemester 2004/ Dezember 2004
Lehrstuhl für Praktische Informatik III Norman May B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim Telefon: (0621) 181 2517 Email: norman@pi3.informatik.uni-mannheim.de Matthias Brantner B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim
Mehr12 (2-4)-Bäume Implementierbare Funktionen. (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang
12 (2-4)-Bäume (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang 2. Die Ordnung (maximale Anzahl der Söhne eines Knotens) ist gleich 4 3. Innere Knoten haben 2 Söhne
MehrInformatik II: Algorithmen & Datenstrukturen. Blättern Sie nicht um bevor Sie dazu aufgefordert werden!
Albert-Ludwigs-Universität Institut für Informatik Prof. Dr. F. Kuhn Informatik II: Algorithmen & Datenstrukturen Montag, 29. August, 2014, 14:00 17:00 Name:...........................................................
Mehr1. Klausur Datenstrukturen und Algorithmen SS 2014
Prof. aa Dr. E. Ábrahám F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder 1. Klausur Datenstrukturen und lgorithmen SS 2014 Vorname: Nachname: Studiengang (bitte genau einen markieren): Informatik Bachelor Informatik
MehrEntwicklung eines Tutorials für XQuery
Informatik Dimitar Menkov Entwicklung eines Tutorials für XQuery Development of a Tutorial for XQuery Masterarbeit Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek: Die Deutsche Bibliothek
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 17 (8.7.2014) Minimale Spannbäume II Union Find, Prioritätswarteschlangen Algorithmen und Komplexität Minimaler Spannbaum Gegeben: Zus. hängender,
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / 2015 Vorlesung 11, Donnerstag, 15.
Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / 2015 Vorlesung 11, Donnerstag, 15. Januar 2015 (Balancierte Suchbäume) Junior-Prof. Dr. Olaf Ronneberger
MehrÜbungen zu Programmierung I - Blatt 8
Dr. G. Zachmann A. Greß Universität Bonn Institut für Informatik II 1. Dezember 2004 Wintersemester 2004/2005 Übungen zu Programmierung I - Blatt 8 Abgabe am Mittwoch, dem 15.12.2004, 15:00 Uhr per E-Mail
MehrADS: Algorithmen und Datenstrukturen 1
ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 1 Teil 15: Fragestunde Uwe Quasthoff Institut für Informatik Abteilung Automatische Sprachverarbeitung Universität Leipzig 30. Januar 2018 [Letzte Aktualisierung: 30/01/2018,
MehrSortieralgorithmen. Selection Sort
intuitivster Suchalgorithmus Sortieralgorithmen Selection Sort In jedem Schritt wird das kleinste Element im noch unsortierten Array gesucht und ans Ende des bisher sortierten Teilarrays gehangen 3 1 4
MehrNAME, VORNAME: Studiennummer: Matrikel:
TU Ilmenau, Fakultat IA Institut für Theoretische Informatik FG Komplexitätstheorie und Effiziente Algorithmen Prof. Dr. (USA) M. Dietzfelbinger Klausur Algorithmen und Datenstrukturen SS08, Ing.-Inf.
Mehr3 Query Language (QL) Einfachste Abfrage Ordnen Gruppieren... 7
1 Data Definition Language (DDL)... 2 1.1 Tabellen erstellen... 2 1.1.1 Datentyp...... 2 1.1.2 Zusätze.... 2 1.2 Tabellen löschen... 2 1.3 Tabellen ändern (Spalten hinzufügen)... 2 1.4 Tabellen ändern
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16.
Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16. Januar 2013 (Balancierte Suchbäume) Junior-Prof. Dr. Olaf Ronneberger
MehrKeller, Schlangen und Listen. Elementare Datenstrukturen Keller, Schlangen und Listen 1 / 14
Keller, Schlangen und Listen Elementare Datenstrukturen Keller, Schlangen und Listen 1 / 14 Listen Listen unterstützen die Operationen Lookup, Insert, Remove. + Listen passen sich der Größe der zu speichernden
Mehr3.2.2 Anfragen an die Vergangenheit. Idee:
Verwaltung der Vergangenheit Idee: Erweiterung des R-Baums um eine weitere Dimension, die Zeit t Die Trajektorie eines Objektes kann als Sequenz von (d+1)-dimensionalen Liniensegmenten repräsentiert werden
Mehr2. Präsenzübung Datenstrukturen und Algorithmen SS 2014
Prof. aa Dr. E. Ábrahám F. orzilius, S. Schupp, T. Ströder 2. Präsenzübung Datenstrukturen und lgorithmen SS 2014 Vorname: Nachname: Studiengang (bitte genau einen markieren): Informatik Bachelor Informatik
MehrDatenstrukturen & Algorithmen
Datenstrukturen & Algorithmen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2010 Übersicht Sortieralgorithmen Einleitung Heapsort Quicksort 2 Motivation Sortieren ist Voraussetzung für viele Anwendungen Nach
MehrDoppelt verkettete Listen (1)
Doppelt verkettete Listen (1) Verkettete Listen bestehen aus einer Menge linear angeordneter Objekte. Anordnung realisiert durch Verweise. Unterstützen Operationen Insert, Delete, Search, usw. (nicht unbedingt
MehrAufgaben, Hilfestellungen und Musterlösungen zum Modul 5 Druckversion
Abschnitt 1 Aufgaben, Hilfestellungen und Musterlösungen zum Modul 5 Druckversion Aufgabe 1: Binäre Suchbäume: Iteratives Suchen/Einfügen/Löschen Das Material dieser Übung enthält in der Klasse Tree0 die
MehrSuchstrukturen. Übersicht. 8 Suchstrukturen. Allgemeines. H. Täubig (TUM) GAD SS
Übersicht 8 Suchstrukturen Allgemeines Binäre Suchbäume AVL-Bäume H. Täubig (TUM) GAD SS 14 309 Allgemeines Übersicht 8 Suchstrukturen Allgemeines Binäre Suchbäume AVL-Bäume H. Täubig (TUM) GAD SS 14 310
MehrLösungsvorschläge zur Hauptklausur Datenstrukturen
Lösungsvorschläge zur Hauptklausur 9 9 166211663 Datenstrukturen 9. August 2003 Seite 2 Lösungsvorschlage zur Klausur vom 9.08.2003 Kurs 166211663,,Datenstrukturen" Aufgabe 1 Bei jedem rekursiven Aufruf
MehrDynamische Programmierung
Dynamische Programmierung Ludwig Höcker 13.06.2012 Ludwig Höcker Dynamische Programmierung 13.06.2012 1 / 61 Gliederung Dynamic Programming Bsp.: FAU-Kabel Naiv Top-Down Bottom-Up Longest Increasing Subsequence
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen I. Grundlagen. Prof. Dr. Oliver Braun. Fakultät für Informatik und Mathematik Hochschule München
Algorithmen und Datenstrukturen I Fakultät für Informatik und Mathematik Hochschule München Letzte Änderung: 18.03.2018 18:16 Inhaltsverzeichnis Algorithmus..................................... 2 Problem
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen B7. Balancierte Bäume 1 Marcel Lüthi and Gabriele Röger Universität Basel 13. April 2018 1 Folien basieren auf Vorlesungsfolien von Sedgewick & Wayne https://algs4.cs.princeton.edu/lectures/33balancedsearchtrees-2x2.pdf
MehrBeispiellösung zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 5
Robert Elsässer Paderborn, den 15. Mai 2008 u.v.a. Beispiellösung zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 5 AUFGABE 1 (6 Punkte): Nehmen wir an, Anfang bezeichne in einer normalen
MehrGrundzüge DS & Alg (WS14/15) Lösungsvorschlag zu Aufgabenblatt 3. Aufgabe 1. (a) nicht-heap (b) Heap 25. (c) Beinahe-Heap 9.
Lösungsvorschlag zu Aufgabenblatt Aufgabe 1 (a) nicht-heap 1 1 5 5 1 1 (b) Heap 5 1 1 14 5 10 4 (c) Beinahe-Heap 1 1 4 1 10 Heapify 1. Iteration. Iteration. Iteration 1 1 1 1 1 1 10 4 1 10 4 1 10 4 1 1
MehrContainerDatenstrukturen. Große Übung 4
ContainerDatenstrukturen Große Übung 4 Aufgabenstellung Verwalte Kollektion S von n Objekten Grundaufgaben: Iterieren/Auflistung Suche nach Objekt x mit Wert/Schlüssel k Füge ein Objekt x hinzu Entferne
MehrAlgorithms & Data Structures 2
Algorithms & Data Structures 2 Fast Searching WS2017 B. Anzengruber-Tanase (Institute for Pervasive Computing, JKU Linz) (Institute for Pervasive Computing, JKU Linz) SEQUENTIELLE SUCHE Suche nach Element
MehrDatenstrukturen sind neben Algorithmen weitere wichtige Bausteine in der Informatik
5. Datenstrukturen Motivation Datenstrukturen sind neben Algorithmen weitere wichtige Bausteine in der Informatik Eine Datenstruktur speichert gegebene Daten und stellt auf diesen bestimmte Operationen
MehrDynamische Mengen. Realisierungen durch Bäume
Dynamische Mengen Eine dynamische Menge ist eine Datenstruktur, die eine Menge von Objekten verwaltet. Jedes Objekt x trägt einen eindeutigen Schlüssel key[x]. Die Datenstruktur soll mindestens die folgenden
MehrGrundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen
Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen Dr. Hanjo Täubig Tobias Lieber Sommersemester 2011 Mittelklausur 5. Juli 2011 Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen
MehrEinleitung. Komplexe Anfragen. Suche ist teuer. VA-File Verfeinerungen. A0-Algo. GeVAS. Schluß. Folie 2. Einleitung. Suche ist teuer.
Anwendung Input: Query-Bild, Ergebnis: Menge ähnlicher Bilder. Kapitel 8: Ähnlichkeitsanfragen und ihre effiziente Evaluierung Wie zu finden? Corbis, NASA: EOS Bilddatenbank Folie Folie 2 Ähnlichkeitssuche
MehrProgrammierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 13 (Queues, Binary Search)
Fachrichtung 6.2 Informatik Universität des Saarlandes Tutorenteam der Vorlesung Programmierung 1 Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 13 (Queues, Binary Search)
MehrÜbungsklausur Algorithmen I
Jun.-Prof. Hofheinz, Jun.-Prof. Meyerhenke (ITI, KIT) 08.06.2015 Übungsklausur Algorithmen I Aufgabe 1. (Algorithm Engineering) Nennen Sie zwei Konzepte, die Algorithm Engineering im Gegensatz zu theoretischer
MehrAlgorithmen und Programmieren 1 Funktionale Programmierung - Musterlösung zur Übungsklausur -
Algorithmen und Programmieren 1 Funktionale Programmierung - Musterlösung zur Übungsklausur - Punkte: A1: 30, A2: 20, A3: 20, A4: 20, A5: 10, A6: 20 Punkte: /120 12.02.2012 Hinweis: Geben Sie bei allen
MehrBinäre Suchbäume. Organisatorisches. VL-10: Binäre Suchbäume. (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger.
Organisatorisches VL-10: inäre Suchbäume (Datenstrukturen und lgorithmen, SS 17) Gerhard Woeginger Vorlesung: Gerhard Woeginger (Zimmer 4024 im E1) Sprechstunde: Mittwoch 11: 12:00 Übungen: Tim Hartmann,
MehrWINTERSEMESTER 2006/2007. Mehrdimensionale Bäume
ALGORITHMISCHE ANWENDUNGEN WINTERSEMESTER 2006/2007 Team: B_blau_Ala0607 Wilhelm Faber 11032935 Ioannis Chouklis 11042438 1 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis...2 1. Der k-d Baum...3 1.1. Inhomogene
MehrMotivation Binäre Suchbäume
Kap..: Binäre Suchbäume Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS Fakultät für Informatik, TU Dortmund Zusätzliche Lernraumbetreuung Morteza Monemizadeh: Jeden Montag von :00 Uhr-:00 Uhr in
Mehr16. Dynamische Datenstrukturen
Datenstrukturen 6. Dynamische Datenstrukturen Eine Datenstruktur organisiert Daten so in einem Computer, dass man sie effizient nutzen kann. Verkettete Listen, Abstrakte Datentypen Stapel, Warteschlange
Mehr13 Berechenbarkeit und Aufwandsabschätzung
13 Berechenbarkeit und Aufwandsabschätzung 13.1 Berechenbarkeit Frage: Gibt es für jede Funktion, die mathematisch spezifiziert werden kann, ein Programm, das diese Funktion berechnet? Antwort: Nein! [Turing
MehrIntegriertes Seminar Datenbanken und Informationssysteme. Was sind Peer-to-Peer Systeme? Wie kann man diese effizient nutzen?
Integriertes Seminar Datenbanken und Informationssysteme P2P-Computing Lehrgebiet Datenverwaltungssysteme Prof. Dr. Dr. h.c. Härder Prof. Dr. Deßloch Björn Jung b_jun@informatik.uni-kl.de Technische Universität
MehrInformatik II, SS 2018
Informatik II - SS 2018 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 10 (28.5.2018) Binäre Suchbäume II Algorithmen und Komplexität Binäre Suchbäume Binäre Suchbäume müssen nicht immer so schön symmetrisch
MehrBinäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps
Binäre Suchbäume Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer Menge (hier: ganzer Zahlen) unter folgenden Operationen: Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer
MehrProf. Dr. Uwe Schmidt. 10. August Aufgaben zur Klausur C im SS 2005 (IA 302)
Prof. Dr. Uwe Schmidt 10. August 2005 Aufgaben zur Klausur C im SS 2005 (IA 302) Zeit: 75 Minuten erlaubte Hilfsmittel: keine Bitte tragen Sie Ihre Antworten und fertigen Lösungen ausschließlich an den
MehrGrundlagen von SQL. Informatik 2, FS18. Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich
Grundlagen von SQL Informatik 2, FS18 Dr. Hermann Lehner (Material von Dr. Markus Dahinden) Departement Informatik, ETH Zürich Markus Dahinden 13.05.18 1 Grundlagen von SQL (Structured Query Language)
Mehr5/14/18. Grundlagen von SQL. Grundlagen von SQL. Google, Facebook und Co. setzen auf SQL. Whatsapp
5/14/18 Grundlagen von SQL (Structured Query Language) Datenbanksprache Befehle Datenbanken und Tabellen erstellen/verändern Daten manipulieren (eingeben, ändern, löschen) Datenbank durchsuchen (Queries
Mehr1.1 Abstrakte Datentypen 1.2 Lineare Strukturen 1.3 Bäume 1.4 Prioritätsschlangen 1.5 Graphen
1 Datenstrukturen 1.1 Abstrakte Datentypen 1.2 Lineare Strukturen 1.3 Bäume 1.4 Prioritätsschlangen 1.5 Graphen 1 1.3 Bäume Hierarchische Datenstruktur Zusammenfassung von Gruppen (z.b. Bund / Länder /
MehrBäume und der Sequence ADT
Bäume und der Sequence ADT Motivation: Der Sequence ADT Bei der Vorstellung verschiedener Implementierungen für Stacks, Queues und Deques wurde vor allem auf die Unterschiede zwischen Arrays fester Größe,
Mehr3. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2017
Karlsruher Institut für Technologie Prof. Dr. Jörn Müller-Quade Institut für Theoretische Informatik Björn Kaidel, Sebastian Schlag, Sascha Witt 3. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2017 http://crypto.iti.kit.edu/index.php?id=799
MehrSTL-Container und Laufzeit
STL-Container und Laufzeit Eine Übersicht Höhere Programmierung / C++ Yannick Kaiser, LMU 1 C++11 Array konstanter Länge, die bei der Initalisierung angegeben werden muss STL-Kapselung für klassische
MehrErinnerung VL
Erinnerung VL.6.16 Graphtraversierung (DFS, topologische Sortierung und mehr) Kürzeste Wege: Problemstellung, Algorithmen Analoger Algorithmus Dijkstras Algorithmus: Idee, Korrektheit Heute: mehr zu Dijkstra,
MehrÜbung: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2007
Übung: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2007 Prof. Lengauer Sven Apel, Michael Claÿen, Christoph Zengler, Christof König Blatt 5 Votierung in der Woche vom 04.06.0708.06.07 Aufgabe 12 Manuelle Sortierung
MehrPeg-Solitaire. Florian Ehmke. 29. März / 28
Peg-Solitaire Florian Ehmke 29. März 2011 1 / 28 Gliederung Einleitung Aufgabenstellung Design und Implementierung Ergebnisse Probleme / Todo 2 / 28 Einleitung Das Spiel - Fakten Peg-33 33 Löcher, 32 Steine
MehrÜbung Algorithmen und Datenstrukturen
Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 217 Marc Bux, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda 1. Graphen und Bäume 2. Binäre Suchbäume 3. AVL-Bäume 4. Algorithmen und Datenstrukturen 2 Agenda
Mehr