Index. Algorithmus 13 effizient 85 Arboreszenzen 164. Grad 178 Aus- 239 In- 239 Graph 24 gerichtet 34 vollständig 216 Greedy-Algorithmen 152
|
|
- Elisabeth Stieber
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Last but not least Wir danken allen, die uns bei unserem mathematischen Abenteuer unterstützt und ermutigt haben, unseren Familien und Freunden, Kolleginnen und Kollegen, den Mitarbeitern des Springer-Verlags, und vielen anderen. Unser herzlicher Dank gilt auch den vielen Lesern der ersten beiden Auflagen des Buches, deren enthusiastischen s, Briefe und Anrufe zeigen, dass sie dem Geheimnis des kürzesten Weges auf die Spur gekommen sind. Schließlich danken wir allen, die uns die Erlaubnis zum Abdruck ihrer Website gegeben haben. Die entsprechenden URLs und Textnachweise sind jeweils direkt im Text angegeben. Darüberhinaus weisen wir noch mit Dank auf folgende Urheber hin: 2001 Netscape Communications Corporation. Screenshots used with permission. S. 20, 247 Bayrische Schifffahrt GmbH, Foto Christian Prager S. 355 Der Tagesspiegel S. 29 Deutsche Telekom AG S. 131 Fremdenverkehrsamt München S. 6, 22, 23, 64, 78, 88, 114, 116, 126, 162, 166, 197, 228 Microsoft Corporation. Nachdruck der Screenshots mit freundlicher Errlaubnis. S. 284 Procter & Gamble Inc. S. 348 tz München S S S S um%20zug.html S S S S. 8, 38, 106
2 Index Algorithmus 13 effizient 85 Arboreszenzen 164 Backtracking 249 Baum Baum 306 BetrÜbs-Fahrten 212 Beweis durch vollständige Induktion 180 Induktionsanfang 182 Induktionsschritt 185 Induktionsvoraussetzung 182 durch Widerspruch 135 indirekter 135 Blätter 130 Bogen 33 Bogengewichten 36 Branch-and-Bound 328 Branching 324 Chinesisches-Postboten- Problem 230 Cook 282 Dantzig 346 Digraph 37 Dijkstra 80 Dodekaeder 262 Ellipse 112 Entscheidungsproblem 272 Euler 199 Eulerkreis 190 eulersch 190 Eulerweg 190 Fakultät 223 FOR-Schleife 69 Grad 178 Aus- 239 In- 239 Graph 24 gerichtet 34 vollständig 216 Greedy-Algorithmen 152 Hamilton 260 Hamiltonkreis 258 -Problem 269 Hamiltonweg 258 -Problem 269 Heuristik 251 Hexaeder 262 Ikosaeder 262 Kantengewichten 36 Knoten 24 Knoteneinfügung 300 Knotengewicht 39 kombinatorische Explosion 48 Kombinatorische Optimierung 346 Komplexitätstheorie 90 Königsberger-Brücken-Problem 172 Konstruktionsheuristik 300 Kreis 83 negativer Länge 84 kreisfrei 128 Kruskal-Algorithmus 156 Kürzeste-Wege-Problem 13 Längste-Wege-Problem 40 Matching-Problem 225 Matroid 158 Multigraph 32
3 360 Nächste-Nachbar-Heuristik 297 Näherungslösung 110 NP-schwer 276 o.b.d.a. 296 Oktaeder 262 Online-Problem 223 Paarungsproblem 218 platonischen Körper 262 Polyeder 339 polyedrische Kombinatorik 333 Preprocessing 118 Projektplanung 19 quadratische Laufzeit 103 Relaxation 304 Rundreiseproblem 289 Satisfiability 282 Schleifen 35 Schranke obere 303 untere 303 Spannbaum 131 problem 133 Steiner-Baum-Problem 160 Tetraeder 262 Transportproblem 223 Traveling-Salesman-Problem 289 Turing 90 Turing Maschine 90 Turing Test 91 Update 73 Verbesserungsheuristik 300 Warnsdorff s Regel 249 Wertigkeit 178 WHILE-Schleife 71 Wurzel 130 Zuordnungsproblem 218 zusammenhängend 27 stark 238 zweifach 160 Weitere Informationen finden Sie unter
4 Inhalt Der erste Kontakt Routenplanung, was ist das? Gestatten,Graph GewichtistPflicht Eine ungefährliche Explosion Kurzstrecke oder nicht? Das ist hier die Frage! Lokal entscheiden, global optimieren Am Anfang war der Input Negativistnegativ Gute Zeiten, schlechte Zeiten WeiblicheIntuition DieArbeitvorderArbeit Bäumchen wechsle dich Prim,ohneZahlen Nimm, was du kriegen kannst Arbor-was? Studierengehtüberflanieren Spannung ohne Strom Eulersch oder nicht, was für ein Gedicht EulerundderNikolaus HeuteflaniertdieMüllabfuhr...206
5 362 Paarungszeit PostausChina Schach-Matt? Platonische Liebe? NotorischProblematisch Not eines Handlungsreisenden Wenigeristmehr prozentig Bonsai Garnichtsoplatonisch Der Erfolg des Handlungsreisenden...346
Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Euler-Hamilton)
WS 2015/16 Diskrete Strukturen Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_15
MehrFreie Universität Berlin. Diskrete Mathematik. Ralf Borndörfer, Stephan Schwartz. Freie Universität. 08. April 2013
Diskrete Mathematik Ralf Borndörfer, Stephan Schwartz 08. April 2013 FUB VL Diskrete Mathematik SS 2013 1 Leonhard Euler (1707-1783) e i sin cos f(x) FUB VL Diskrete Mathematik SS 2013 2 Das Königsberger
MehrWS 2013/14. Diskrete Strukturen
WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314
MehrEulerweg, Eulerkreis. Das Königsberger Brückenproblem. Definition 3.1. Ein Weg, der jede Kante von G genau einmal
3. Kreis- und Wegeprobleme Kapitelübersicht 3. Kreis- und Wegeprobleme Eulerweg, Eulerkreis Charakterisierung von eulerschen Graphen Bestimmung von eulerschen Wegen und Kreisen Hamiltonsche Graphen Definition
MehrWS 2009/10. Diskrete Strukturen
WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910
MehrAlgorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 6: Kreis- und Wegeprobleme Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 27. März 2018 1/47 KREIS- UND WEGEPROBLEME 2/47
MehrAufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph.
Aufgabe 4.2 Sei G = (V, E, l) ein ungerichteter, gewichteter und zusammenhängender Graph. a) Es seien W 1 = (V, E 1 ), W 2 = (V, E 2 ) Untergraphen von G, die beide Wälder sind. Weiter gelte E 1 > E 2.
MehrEuler und Hamiltonkreise
Euler und Hamiltonkreise 1. Königsberger Brücken 2. Eulerwege und Kreise Definition, Algorithmus mit Tiefensuche 3. Hamiltonwege und Kreise Definition 4. Problem des Handlungsreisenden Enumeration und
MehrWas bisher geschah. gerichtete / ungerichtete Graphen G = (V, E) Darstellungen von Graphen
Was bisher geschah gerichtete / ungerichtete Graphen G = (V, E) Darstellungen von Graphen Spezielle Graphen: I n, K n, P n, C n, K m,n, K 1,n, K n1,...,n m Beziehungen zwischen Graphen: Isomorphie, Teilgraph,
Mehr3 Klassifikation wichtiger Optimierungsprobleme
3 Klassifikation wichtiger Optimierungsprobleme 3.1 Das MIN- -TSP Wir kehren nochmal zurück zum Handlungsreisendenproblem für Inputs (w {i,j} ) 1 i
MehrAndre Krischke. Helge Röpcke. Graphen und. Netzwerktheorie. Grundlagen - Methoden - Anwendungen. Mit 137 Bildern und zahlreichen Beispielen
Andre Krischke Helge Röpcke Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen - Methoden - Anwendungen Mit 137 Bildern und zahlreichen Beispielen Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag Inhaltsverzeichnis I
MehrOR für Wirtschaftsingenieure. Übungsserie 5: Das Traveling Salesman Problem
HTWD, Fakultät Informatik/Mathematik Prof. Dr. M. Voigt Operations Research Algorithmen auf Graphen OR für Wirtschaftsingenieure Übungsserie 5: Das Traveling Salesman Problem Aufgabe 1 : S 2, S 3, S 4,
Mehr4. Kreis- und Wegeprobleme
4. Kreis- und Wegeprobleme Kapitelübersicht 4. Kreis- und Wegeprobleme Charakterisierung von eulerschen Graphen Bestimmung von eulerschen Wegen und Kreisen Hamiltonsche Graphen Abstände in Graphen Berechnung
MehrTheoretische Informatik 1
Theoretische Informatik 1 Approximierbarkeit David Kappel Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung Technische Universität Graz 02.07.2015 Übersicht Das Problem des Handelsreisenden TSP EUCLIDEAN-TSP
MehrDef. 1.1: Graph, Knoten, Kanten, adjazent. Notwendige Bedingungen für Isomorphie. Das 3-Brunnen Problem, der vollständige bipartite Graph K 3,3
Stand: 27. Januar 2004 1. Kapitel: Was ist ein Graph? Beispiel: Mannschafts-Wettkämpfe Def. 1.1: Graph, Knoten, Kanten, adjazent Nullgraphen, vollständige Graphen K n, komplementäre Graphen Isomorphie
Mehr7: Graphentheorie. Definition 110
7: Graphentheorie Definition 110 Ein Graph besteht aus einer nichtleeren Menge V ( Vertices ) von Knoten und einer Menge E von Kanten ( Edges Verbindungen zwischen den Knoten), d.h., zwei-elementigen Mengen
MehrSeien u, v V, u v. Da G zusammenhängend ist, muss mindestens ein Pfad zwischen u und v existieren.
Beweis: 1. 2. Seien u, v V, u v. Da G zusammenhängend ist, muss mindestens ein Pfad zwischen u und v existieren. Widerspruchsannahme: Es gibt zwei verschiedene Pfade zwischen u und v. Dann gibt es einen
Mehr12.4 Traveling Salesman Problem
96 KOMBINATORISCHE SUCHE.4 Traveling Salesman Problem Definition.3(TSP, Problem des Handlungsreisenden): Wir betrachten einen gerichteten, gewichteten Graphen G = (V,E) mit K : V R. K({u,v}) sind die Kosten
MehrGraphalgorithmen 2. Oleksiy Rybakov. 3. Juni Betreuer: Tobias Werth, Daniel Brinkers
Graphalgorithmen 2 Oleksiy Rybakov 3. Juni 2015 Betreuer: Tobias Werth, Daniel Brinkers 1 / 40 Inhaltsverzeichnis 1 Minimale Spannbäume und Datenstrukturen 2 Kürzeste Wege 3 Spezielle Graphen 2 / 40 Minimale
MehrBemerkung: Der vollständige Graph K n hat n(n 1)
Bemerkung: Der vollständige Graph K n hat n(n 1) 2 Kanten. Bew: Abzählen! Definition 111. Graphen mit n paarweise zyklisch verbundenen Kanten heißen Kreise (vom Grad n) und werden mit C n bezeichnet. Beispiel
MehrGraphalgorithmen II. Werner Sembach Werner Sembach Graphalgorithmen II / 22
Graphalgorithmen II Werner Sembach 14.04.2014 Werner Sembach Graphalgorithmen II 14.04.2014 1 / 22 Übersicht Datenstrukturen Union-Find Fibonacci-Heap Werner Sembach Graphalgorithmen II 14.04.2014 2 /
MehrEulerscher Polyedersatz
Schülerzirkel Mathematik Fakultät für Mathematik. Universität Regensburg Eulerscher Polyedersatz Beweis durch planare Graphen und Anwendung auf platonische Körper Die oben abgebildete Briefmarke wurde
MehrNumerische Methoden und Algorithmen in der Physik
Numerische Methoden und Algorithmen in der Physik Hartmut Stadie, Christian Autermann 18.12.2008 Numerische Methoden und Algorithmen in der Physik Christian Autermann 1/ 39 Einführung NP-vollständige Probleme
MehrÜbung zur Vorlesung Diskrete Mathematik (MAT.107) Blatt Beispiellösungen Abgabefrist:
Svenja Hüning, Michael Kerber, Hannah Schreiber WS 2016/2017 Übung zur Vorlesung Diskrete Mathematik (MAT.107) Blatt Beispiellösungen Abgabefrist: Hinweise: Dieses Blatt präsentiert Beispiellösungen zu
MehrTheoretische Informatik 1
Theoretische Informatik 1 Approximierbarkeit David Kappel Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung Technische Universität Graz 10.06.2016 Übersicht Das Problem des Handelsreisenden TSP EUCLIDEAN-TSP
MehrBemerkung: Es gibt Algorithmen für minimale Spannbäume der Komplexität O(m + n log n) und, für dünnbesetzte Graphen, der Komplexität O(m log n), wobei
Bemerkung: Es gibt Algorithmen für minimale Spannbäume der Komplexität O(m + n log n) und, für dünnbesetzte Graphen, der Komplexität O(m log n), wobei { log x = min n N n: log (log ( log(x) )) } {{ } n
MehrAnmerkungen zur Übergangsprüfung
DM11 Slide 1 Anmerkungen zur Übergangsprüfung Aufgabeneingrenzung Aufgaben des folgenden Typs werden wegen ihres Schwierigkeitsgrads oder wegen eines ungeeigneten fachlichen Schwerpunkts in der Übergangsprüfung
MehrAlgorithmische Graphentheorie
1 Algorithmische Graphentheorie Sommersemester 2016 1. Vorlesung Rundreiseprobleme Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Übersicht I) Eulerkreise III) Handlungsreisende II) Hamiltonkreise
MehrRichtig oder falsch? Richtig oder falsch? Richtig oder falsch? Mit dynamischer Programmierung ist das Knapsack- Problem in Polynomialzeit lösbar.
Gegeben sei ein Netzwerk N = (V, A, c, s, t) wie in der Vorlesung. Ein maximaler s-t-fluss kann immer mit Hilfe einer Folge von höchstens A Augmentationsschritten gefunden werden. Wendet man den Dijkstra-Algorithmus
Mehr5 Graphen. Repräsentationen endlicher Graphen. 5.1 Gerichtete Graphen. 5.2 Ungerichtete Graphen. Ordnung von Graphen
Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 Grundlagen der Mathematik für Informatiker 5 Graphen 5.1 Gerichtete Graphen Definition 5.1 (V, E) heißt gerichteter Graph (Digraph), wenn V Menge von Knoten
MehrÜbersicht. Bielefeld Hannover. Kamen Paderborn. Unna Wünnenberg Kassel. Ziffer wählen. abheben. auflegen. Gespräch führen
Übersicht Graphen beschreiben Objekte und Beziehungen zwischen ihnen geeignet für Modellierung verschiedener Aufgaben betrachten endliche, ungerichtete und endliche, gerichtete Graphen Graphen bestehen
MehrProseminar Online Algorithmen, Prof. Dr. Rolf Klein
Proseminar Online Algorithmen, Prof. Dr. Rolf Klein Vortrag von Michael Daumen am 13.12.2000 Thema : Minimum Spanning Tree und 2-Approximation der TSP-Tour Inhalt des Vortrags : 1. genaue Vorstellung des
MehrAlgo&Komp. - Wichtige Begriffe Mattia Bergomi Woche 6 7
1 Kürzeste Pfade Woche 6 7 Hier arbeiten wir mit gewichteten Graphen, d.h. Graphen, deren Kanten mit einer Zahl gewichtet werden. Wir bezeichnen die Gewichtsfunktion mit l : E R. Wir wollen einen kürzesten
MehrAufgaben zur Klausurvorbereitung
Vorlesung Graphen und Optimierung Sommersemester 2013/14 Prof. S. Lange Aufgaben zur Klausurvorbereitung Hier finden Sie eine Reihe von Übungsaufgaben, die wir an den beiden Vorlesungsterminen am 29.01.2014
MehrGraph Paar (V,E) V: nichtleere Menge von Knoten (vertex) E: Menge von Kanten (edges): Relation (Verbindung) zwischen den Knoten
Graphentheorie Graph Paar (V,E) V: nichtleere Menge von Knoten (vertex) E: Menge von Kanten (edges): Relation (Verbindung) zwischen den Knoten gerichteter Graph (DiGraph (directed graph) E: Teilmenge E
MehrDatenstrukturen und Algorithmen (SS 2013)
Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013) Übungsblatt 10 Abgabe: Montag, 08.07.2013, 14:00 Uhr Die Übungen sollen in Gruppen von zwei bis drei Personen bearbeitet werden. Schreiben Sie die Namen jedes
MehrDiskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume)
WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16
MehrDirk Mattfeld Richard Vahrenkamp. Logistiknetzwerke. Modelle für Standortwahl. und Tourenplanung. 2., aktualisierte und überarbeitete Auflage
Dirk Mattfeld Richard Vahrenkamp Logistiknetzwerke Modelle für Standortwahl und Tourenplanung 2., aktualisierte und überarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Vorwort zur 2. Auflage Vorwort
MehrWS 2013/14. Diskrete Strukturen
WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314
MehrLineare Optimierung. Volker Kaibel Fakultät für Mathematik Institut für Mathematische Optimierung Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
Lineare Optimierung Volker Kaibel Fakultät für Mathematik Institut für Mathematische Optimierung Otto-von-Guericke Universität Magdeburg VL 1: Einführung 10. April 2007 Überblick Optimierung unter Nebenbedingungen
MehrDiskrete Mathematik Graphentheorie (Übersicht)
Diskrete Mathematik Graphentheorie (Übersicht) Dr. C. Löh 2. Februar 2010 0 Graphentheorie Grundlagen Definition (Graph, gerichteter Graph). Ein Graph ist ein Paar G = (V, E), wobei V eine Menge ist (die
MehrHausarbeit aus. Graphentheorie Formale Grundlagen Professor Franz Binder. zum Thema. Herbert Huber k Seite 1 von 21
Hausarbeit aus 368.712 Formale Grundlagen Professor Franz Binder zum Thema Graphentheorie Herbert Huber k0455780 Seite 1 von 21 Inhaltsverzeichnis Graphen Grundlagen und Begriffsdefinitionen...3 Graphenstrukturen...6
MehrUwe Schöning. Algorithmik. Spektrum Akademischer Verlag Heidelberg Berlin
Uwe Schöning Algorithmik Spektrum Akademischer Verlag Heidelberg Berlin Inhaltsverzeichnis Überblick 11 1 Grundlegende Konzepte 17 1.1 Elementare Programm-und Datenstrukturen 17 1.2 Einiges zur Algorithmentheorie
MehrKürzeste Wege. Ein Startknoten, nichtnegative Gewichte
Kürzeste Wege Gegeben ein Digraph D = (V, A) mit Bogengewichten c(a). Aufgabe: Finde einen Weg W von einem Knoten zu allen anderen oder zu einem bestimmten mit c(w) minimal. Problem: negative Gewichte
MehrWie findet man den optimalen Weg zum Ziel? Klassische Probleme der Kombinatorischen Optimierung
Wie findet man den optimalen Weg zum Ziel? Klassische Probleme der Kombinatorischen Optimierung Teilnehmer/innen: Markus Dahinten, Graf Münster Gymnasium Bayreuth Robert Fay, Herder Gymnasium Berlin Falko
MehrNaiver Algorithmus für Hamiltonkreis
Naiver Algorithmus für Hamiltonkreis Algorithmus HAMILTON EINGABE: G = ([n], E) in Adjazenzmatrixdarstellung 1 Für alle Permutationen π : [n] [n]. 1 Falls (π(1), π(2),..., π(n)) ein Kreis in G ist, AUSGABE
MehrTeilgebiete der Abbildungsgeometrie
Teilgebiete der Abbildungsgeometrie In der Abbildungsgeometrie wird zur Klassifizierung von Eigenschaften des Raumes (bzw. der Ebene) und der in ihm enthaltenen Objekte (Geraden, Kreise, Polytope, usw.)
MehrADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2
ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2 Teil 4 Prof. Dr. Gerhard Heyer Institut für Informatik Abteilung Automatische Sprachverarbeitung Universität Leipzig 24. April 2019 [Letzte Aktualisierung: 24/04/2019,
MehrWas bisher geschah. gerichtete / ungerichtete Graphen G = (V, E) Darstellungen von Graphen
Was bisher geschah gerichtete / ungerichtete Graphen G = (V, E) Darstellungen von Graphen Spezielle Graphen: I n, K n, P n, C n, K m,n, K 1,n, K n1,...,n m Beziehungen zwischen Graphen: Isomorphie, Teilgraph,
MehrEffiziente Algorithmen I
9. Präsenzaufgabenblatt, WiSe 2013/14 Übungstunden am 13.01. & 15.01.2014 Aufgabe Q Gegeben sei ein Fluss-Netzwerk mit Digraph D = (V, A), Knotenkapazitäten c(u, v) 0, Quelle s und Senke t. Kann sich der
Mehr11: Die Euler sche Polyederformel für planare Graphen
Chr.Nelius: Graphentheorie (WS 2016/17) 38 11: Die Euler sche Polyederformel für planare Graphen (11.1) BEM: a) Ein Polyeder (auch Vielflach oder Vielflächner) ist ein geometrischer Körper, der nur von
MehrGraphalgorithmen 2. Dominik Paulus Dominik Paulus Graphalgorithmen / 47
Graphalgorithmen Dominik Paulus.0.01 Dominik Paulus Graphalgorithmen.0.01 1 / 7 1 Spannbäume Kruskal Prim Edmonds/Chu-Liu Datenstrukturen Fibonacci-Heap Union/Find Kürzeste Pfade Dijkstra Bellman-Ford
Mehr7: Graphentheorie. Beispiel: und. Es ist deg(1) = 2,..., deg(5) = 3, deg(6) = S. Lucks Diskr Strukt. (WS 16/17) 7: Graphentheorie
7: Graphentheorie Definition 110 Ein Graph besteht aus einer nichtleeren Menge V ( Vertices ) von Knoten und einer Menge E von Kanten ( Edges Verbindungen zwischen den Knoten), d.h., zwei-elementigen Mengen
MehrMaLa A.Pruchnewski...Klasse 9/10...1
MaLa - 008...............A.Pruchnewski...............Klasse 9/10...............1 Graphentheorie Sei G = (V, E) ein Graph mit der Knotenmenge V und der Kantenmenge E. Der Knotengrad d(v) eines Knoten v
MehrZweiter Zirkelbrief: Graphentheorie
Matheschülerzirkel Universität Augsburg Schuljahr 2014/2015 Zweiter Zirkelbrief: Graphentheorie Inhaltsverzeichnis 1 Grundbegriffe 1 2 Eulerkreise 4 3 Hamiltonkreise 7 4 Planare Graphen 9 5 Färbbarkeit
MehrDefinition Gerichteter Pfad. gerichteter Pfad, wenn. Ein gerichteter Pfad heißt einfach, falls alle u i paarweise verschieden sind.
3.5 Gerichteter Pfad Definition 291 Eine Folge (u 0, u 1,..., u n ) mit u i V für i = 0,..., n heißt gerichteter Pfad, wenn ( i {0,..., n 1} ) [ (u i, u i+1 ) A]. Ein gerichteter Pfad heißt einfach, falls
MehrAlgorithmen & Komplexität
Algorithmen & Komplexität Angelika Steger Institut für Theoretische Informatik steger@inf.ethz.ch Kürzeste Pfade Problem Gegeben Netzwerk: Graph G = (V, E), Gewichtsfunktion w: E N Zwei Knoten: s, t Kantenzug/Weg
MehrBetriebliche Optimierung
Betriebliche Optimierung Joachim Schauer Institut für Statistik und OR Uni Graz Joachim Schauer ( Institut für Statistik und OR Uni Graz Betriebliche ) Optimierung 1 / 21 1 Approximationsalgorithmen auf
Mehr2. Optimierungsprobleme 6
6 2. Beispiele... 7... 8 2.3 Konvexe Mengen und Funktionen... 9 2.4 Konvexe Optimierungsprobleme... 0 2. Beispiele 7- Ein (NP-)Optimierungsproblem P 0 ist wie folgt definiert Jede Instanz I P 0 hat einen
MehrEulerscher Polyedersatz
Schülerzirkel Mathematik Fakultät für Mathematik. Universität Regensburg Eulerscher Polyedersatz Beweis durch planare Graphen und Anwendung auf platonische Körper Die oben abgebildete Briefmarke wurde
Mehr1.Aufgabe: Minimal aufspannender Baum
1.Aufgabe: Minimal aufspannender Baum 11+4+8 Punkte v 1 v 2 1 3 4 9 v 3 v 4 v 5 v 7 7 4 3 5 8 1 4 v 7 v 8 v 9 3 2 7 v 10 Abbildung 1: Der Graph G mit Kantengewichten (a) Bestimme mit Hilfe des Algorithmus
Mehr4.2 Minimale Spannbäume: Der Algorithmus von Jarník/Prim Definition 4.2.1
Allgemeines. Minimale Spannbäume: Der Algorithmus von Jarník/Prim Definition.. (a) Ein Graph G =(V, E) heißt kreisfrei, wenn er keinen Kreis besitzt. Beispiel: Ein kreisfreier Graph: FG KTuEA, TU Ilmenau
MehrVorlesung Kombinatorische Optimierung (Wintersemester 2007/08)
1 Vorlesung Kombinatorische Optimierung (Wintersemester 2007/08) Kapitel 5: NP-schwierige Probleme Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 21. Dezember 2007) Rucksack Problem
Mehr1 Beispiele für Graphen
Beispiele für Graphen 1 Beispiele für Graphen 1. Kreuzungsproblem : 3 Häuser sollen mit einem Wasser-, Gas- und Elektroanschluß verbunden werden, wobei keine Kreuzung entstehen darf. Abbildung 1: Kreuzungsproblem
Mehr8.4 Digraphen mit negativen Kantengewichten Grundsätzliches Betrachte Startknoten s und einen Kreis C mit Gesamtlänge < 0.
8.4 Digraphen mit negativen Kantengewichten 8.4.1 Grundsätzliches Betrachte Startknoten s und einen Kreis C mit Gesamtlänge < 0. k 4 5 1 s 1 3 2 C k 0 k 3 1 1 1 k 1 k 2 v Sollte ein Pfad von s nach C und
MehrTechnische Universität München Fakultät für Mathematik Algorithmische Diskrete Mathematik WS 2012/2013 Prof. Dr. P. Gritzmann 22.
Note: Name Vorname Matrikelnummer Studiengang Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten Hörsaal Reihe Platz Technische Universität München Fakultät für Mathematik Algorithmische Diskrete Mathematik WS
MehrVorlesung Kombinatorische Optimierung (Wintersemester 2014/15)
1 Vorlesung Kombinatorische Optimierung (Wintersemester 2014/15) Kapitel 5: NP-schwierige Probleme Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 13. April 2015) Rucksack Problem 2
MehrGraphen. Definitionen
Graphen Graphen werden häufig als Modell für das Lösen eines Problems aus der Praxis verwendet, wie wir im Kapitel 1 gesehen haben. Der Schweizer Mathematiker Euler hat als erster Graphen verwendet, um
MehrAlgorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 4: Suchstrategien Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 14. April 2017 HALBORDNUNG TOPOLOGISCHE ORDNUNG TOPOLOGISCHES
MehrVon den Kanten von Gewicht 4 wird nur noch eine ausgewählt, die zu dem letzten nicht ausgewählten Knoten führt: 1. Juni
CHAPTER. GRAPHEN.. B Ä UME.. Bäume Ein schlichter Graph ohne Kreise heisst Wald, ist er noch zusätzlich zusammenhängend so wird er Baum genannt. Bevor wir Bäume genauer beschreiben ein kleines LEMMA...
MehrKlausurvorbereitung. 1 Zentrale Begriffe. 2 Bipartite Graphen. 2.1 Begriffe. Vorlesung Graphen und Optimierung Sommersemester 2011 Prof. S.
Vorlesung Graphen und Optimierung Sommersemester 2011 Prof. S. Lange Klausurvorbereitung Hier finden Sie alle Begriffe, Zusammenhänge und Algorithmen, die mit Blick auf die Klausur relevant sind. Um es
MehrDiskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kap. 6: Graphentheorie
Referenzen zum Nacharbeiten: Diskrete Mathematik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kap. 6: Graphentheorie Lang 6 Beutelspacher 8.1-8.5 Meinel 11 zur Vertiefung: Aigner 6, 7 (7.4: Algorithmus von Dijkstra) Matousek
MehrWas bisher geschah. gerichtete / ungerichtete Graphen G = (V, E) Darstellungen von Graphen
Was bisher geschah gerichtete / ungerichtete Graphen G = (V, E) Darstellungen von Graphen Spezielle Graphen: I n, K n, P n, C n, K m,n, K 1,n, K n1,...,n m Beziehungen zwischen Graphen: Isomorphie, Teilgraph,
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Minimale Spannbäume Maike Buchin 18.7., 20.7.2017 Einführung Motivation: Verbinde Inseln mit Fähren oder Städte mit Schienen und verbrauche dabei möglichst wenig Länge. Problem:
MehrAlgorithmische Graphentheorie
Algorithmische Graphentheorie Vorlesung 7 und 8: Euler- und Hamilton-Graphen Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 17. April 2018 1/96 WIEDERHOLUNG Eulersche
MehrRundreiseproblem und Stabilität von Approximationsalg.
Das Rundreiseproblem und Stabilität von Approximationsalgorithmen Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg Seminar Perlen der theoretischen Informatik, 2008-01-19 http://verplant.org/uni/perlen/
MehrRundreisen und Touren
Logistik: Rundreisen und Touren von Prof. Dr. Dr. b.c. Wolfgang Domschke TU Darm Stadt und Prof. Dr. Armin Scholl Universität Jena 5., überarbeitete und aktualisierte Auflage Oldenbourg Verlag München
MehrTeil III. Komplexitätstheorie
Teil III Komplexitätstheorie 125 / 160 Übersicht Die Klassen P und NP Die Klasse P Die Klassen NP NP-Vollständigkeit NP-Vollständige Probleme Weitere NP-vollständige Probleme 127 / 160 Die Klasse P Ein
MehrMathematische Probleme, SS 2013 Montag $Id: convex.tex,v /10/22 15:58:28 hk Exp $
$Id: convex.tex,v 1.12 2013/10/22 15:58:28 hk Exp $ 3 Konvexgeometrie 3.1 Konvexe Polyeder Wir hatten einen konvexen Polyeder P im R n als die konvexe Hülle von endlich vielen Punkten definiert, wobei
MehrBetriebswirtschaftliche Optimierung
Institut für Statistik und OR Uni Graz 1 Approximationsalgorithmen auf metrischen Instanzen Minimum Spanning Tree Definition (Spannbaum) Ein Spannbaum in einem Graphen G = (V,E) ist ein kreisfreier Teilgraph
MehrChinese Postman Problem Hamiltonsche Graphen und das Traveling Salesman Problem Max-Flow-Min-Cut...151
Inhaltsverzeichnis 1 Kernkonzepte der linearen Optimierung... 1 1.1 Einführung... 1 1.2 Grundlegende Definitionen... 8 1.3 Grafische Lösung... 10 1.4 Standardform und grundlegende analytische Konzepte...
MehrVorlesung Diskrete Strukturen Eulersche und Hamiltonsche Graphen
Vorlesung Diskrete Strukturen Eulersche und Hamiltonsche Graphen Bernhard Ganter WS 2013/14 1 Eulersche Graphen Kantenzug Ein Kantenzug in einem Graphen (V, E) ist eine Folge (a 0, a 1,..., a n ) von Knoten
MehrGraphalgorithmen II. Sebastian Ehrenfels Sebastian Ehrenfels Graphalgorithmen II / 44
Graphalgorithmen II Sebastian Ehrenfels 4.6.2013 Sebastian Ehrenfels Graphalgorithmen II 4.6.2013 1 / 44 Inhalt 1 Datenstrukturen Union-Find Fibonacci-Heap 2 Kürzeste wege Dijkstra Erweiterungen Bellman-Ford
MehrAlgorithmische Graphentheorie
1 Algorithmische Graphentheorie Sommersemester 2014 5. Vorlesung Matchings / Paarungen II Kombinatorischer Algorithmus, Anwendung für Handlungsreisende, LP-Runden Dr. Joachim Spoerhase Prof. Dr. Alexander
MehrDiskrete Mathematik für Informatiker
Universität Siegen Lehrstuhl Theoretische Informatik Carl Philipp Reh Daniel König Diskrete Mathematik für Informatiker WS 016/017 Übung 7 1. Gegeben sei folgender Graph und das Matching M = {{h, f}, {c,
MehrKreis- und Wegeprobleme. Kapitel 4. Kreis- und Wegeprobleme. Peter Becker (H-BRS) Graphentheorie Wintersemester 2018/ / 296
Kapitel 4 Peter Becker (H-BRS) Graphentheorie Wintersemester 2018/19 131 / 296 Inhalt Inhalt 4 Eulersche Graphen Hamiltonsche Graphen Abstände in Graphen Abstände in Netzwerken Peter Becker (H-BRS) Graphentheorie
MehrGraphalgorithmen Netzwerkalgorithmen. Laufzeit
Netzwerkalgorithmen Laufzeit (Folie 390, Seite 78 im Skript) Finden eines Matchings maximaler Kardinalität dauert nur O( E min{ V, V 2 }) mit der Ford Fulkerson Methode. Der Fluß ist höchstens f = min{
MehrOPTIMALE ROUTENPLANUNG - MÜLLABFUHR -
OPTIMALE ROUTENPLANUNG - MÜLLABFUHR - https://functionalptcenter.com/indecision-leads-poorperformance/ Sarina Zens HS Mathematische Modellierung WS 2018/19 Dozentin: Prof. Dr. Mária Lukácová-Medvidová
MehrADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2
ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 2 Teil 6 Prof. Dr. Gerhard Heyer Institut für Informatik Abteilung Automatische Sprachverarbeitung Universität Leipzig 16. Mai 2018 [Letzte Aktualisierung: 18/05/2018,
MehrHamiltonsche Graphen
Hamiltonsche Graphen Definition 3.2. Es sei G = (V, E) ein Graph. Ein Weg, der jeden Knoten von G genau einmal enthält, heißt hamiltonscher Weg. Ein Kreis, der jeden Knoten von G genau einmal enthält,
MehrKap. 7 Optimierung. Überblick. Optimierung: Einführung. Motivation. Beispiele für Optimierungsprobleme. Rundreiseprobleme (TSP)
Kap. 7 Optimierung Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS11 Fakultät für Informatik, TU Dortmund 22. VO 2. TEIL DAP2 SS 2009 9. Juli 2009 Überblick Einführung Einige klassische Optimierungsprobleme,
MehrEulerscher Polyedersatz
Eigenschaften als reguläre Parkettierungen der Sphäre Seien E die der Ecken, F die der Flächen und K die der Kanten eines konvexen Polyeders, dann gilt: K E = F 2 als reguläre Parkettierungen der Sphäre
MehrGraphentheorie und Anwendungen. Peter Eichelsbacher, Ruhr-Universität Bochum
Graphentheorie und Anwendungen Peter Eichelsbacher, Ruhr-Universität Bochum 2005 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation, Beispiele 3 2 Grundbegriffe der Graphentheorie 7 3 Hamiltonkreise und Eulertouren 15 4
MehrSatz 324 Sei M wie oben. Dann gibt es für ein geeignetes k Konstanten c i > 0 und Permutationsmatrizen P i, i = 1,...
Satz 324 Sei M wie oben. Dann gibt es für ein geeignetes k Konstanten c i > 0 und Permutationsmatrizen P i, i = 1,..., k, so dass gilt M = k c i P i i=1 k c i = r. i=1 Diskrete Strukturen 7.1 Matchings
MehrGrundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen
Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen Prof. Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Sommersemester 00
MehrKombinatorische Optimierung 1
Kombinatorische Optimierung Pflichtfach Technische Mathematik 5. Semester Erstellt von Sara Kropf nach der Vorlesung von Johannes Hatzl im Wintersemester 009 Institut für Optimierung und Diskrete Mathematik
MehrFortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen
Fortgeschrittene Netzwerk- und Graph-Algorithmen Prof. Dr. Hanjo Täubig Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen (Prof. Dr. Ernst W. Mayr) Institut für Informatik Technische Universität München Wintersemester
Mehr