Algorithmen und Datenstrukturen

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Algorithmen und Datenstrukturen"

Transkript

1 1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2015/16 2. Vorlesung Sortieren mit anderen Mitteln Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I

2 2-11 Teile und herrsche Idee: teile den Kartenstapel in zwei ungefähr gleichgroße Teile, sortiere die Teile (z.b. durch verschiedene Personen) und füge die Teilstapel zu einem sortierten Stapel zusammen. Allgemein: Teile... Herrsche... Kombiniere... eine Instanz in kleinere Instanzen desselben Problems. durch rekursives Lösen von Teilinstanzen nur falls diese sehr klein sind, löse sie direkt. Aufruf einer Funktion durch sich selbst die Teillösungen zu einer Lösung der ursprünglichen Instanz.

3 2-14 Teile und herrsche MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then Allgemein: Teile... m = (l + r)/2 MergeSort(A, l, m) MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) Herrsche... Kombiniere... Defaultwerte Dadurch wird die Funktion MergeSort(A) MergeSort(A, 1, A.length) definiert. eine Instanz in kleinere Instanzen desselben Problems. durch rekursives Lösen von Teilinstanzen nur falls diese sehr klein sind, löse sie direkt. die Teillösungen zu einer Lösung der ursprünglichen Instanz.

4 2-24 Teile und herrsche MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then m = (l + r)/2 } teile MergeSort(A, l, m) } herrsche MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) } kombiniere Allgemein: Teile... Herrsche... Kombiniere... To do! eine Instanz in kleinere Instanzen desselben Problems. durch rekursives Lösen von Teilinstanzen nur falls diese sehr klein sind, löse sie direkt. die Teillösungen zu einer Lösung der ursprünglichen Instanz.

5 3-7 Kombiniere Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m let L[1..n 1 + 1] and R[1..n 2 + 1] be new L[1..n 1 ] = A[l..m] arrays of int Aufgabe: R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do ifsie L[i] haben R[j] 5 then Minuten. A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] A j = j + 1 Schließen Sie Ihre Bücher und Ihren Browser! Schreiben Sie mit Ihrer NachbarIn den Rest der Routine! Benutzen Sie dazu die beiden neuen Felder L und R. n 1 n 2 {}}{ {}}{ l m r

6 3-11 Kombiniere Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m let L[1..n 1 + 1] and R[1..n 2 + 1] be new L[1..n 1 ] = A[l..m] arrays of int R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do if L[i] R[j] then L A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] A j = j + 1 for i = 1 to n 1 do L[i] = A[(l 1) + i] n 1 n 2 {}}{ {}}{ l m r

7 3-17 Kombiniere Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m let L[1..n 1 + 1] and R[1..n 2 + 1] be new L[1..n 1 ] = A[l..m] arrays of int R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do if L[i] R[j] then L A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] A j = j + 1 Stopper (engl. sentinel) R n 1 n 2 {}}{ {}}{ l m r

8 3-27 Kombiniere Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m let L[1..n 1 + 1] and R[1..n 2 + 1] be new L[1..n 1 ] = A[l..m] arrays of int R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 i for k = l to r do if L[i] R[j] then L A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] A j = j + 1 Aber... stimmt das denn alles??? R n 1 n 2 {}}{ {}}{ l k m r j

9 Korrektheit von Merge... nach Schema F! 0. Schleifeninvariante A[l..k 1] enthält die k l kleinsten Elemente von L R sortiert. L[i] und R[j] sind die kleinsten Elemente in L bzw. R, die noch nicht in A kopiert wurden. Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m lege L[1..n 1 + 1] und R[1..n 2 + 1] an L[1..n 1 ] = A[l..m] R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do if L[i] R[j] then A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] j = j Initialisierung Da beim ersten Schleifendurchlauf k = l gilt, enthält A[l..k 1] = die 0 kleinsten Elem. von L R. Da i = j = 1, sind L[i] und R[j] die kleinsten noch nicht kopierten Elem.

10 Korrektheit von Merge... nach Schema F! 0. Schleifeninvariante A[l..k 1] enthält die k l kleinsten Elemente von L R sortiert. L[i] und R[j] sind die kleinsten Elemente in L bzw. R, die noch nicht in A kopiert wurden. Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m lege L[1..n 1 + 1] und R[1..n 2 + 1] an L[1..n 1 ] = A[l..m] R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do if L[i] R[j] then // Fall (a) A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] j = j Initialisierung 2. Aufrechterhaltung Zwei Fälle: (a) L[i] R[j], (b) R[j] < L[i]. Betrachte Fall (a). Nun gilt: (dank INV) (Fall (b) symmetrisch.) A[l..k] enthält die kleinsten k l + 1 Elem. sortiert L[i + 1] ist kleinstes noch nicht kopiertes Elem. in L. erhöhe i L[i] ist kleinstes noch nicht kopiertes Elem. in L. erhöhe k A[l..k 1] enthält die kleinsten k l Elem. sortiert INV!

11 Korrektheit von Merge... nach Schema F! 0. Schleifeninvariante A[l..k 1] enthält die k l kleinsten Elemente von L R sortiert. L[i] und R[j] sind die kleinsten Elemente in L bzw. R, die noch nicht in A kopiert wurden. Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m lege L[1..n 1 + 1] und R[1..n 2 + 1] an L[1..n 1 ] = A[l..m] R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do if L[i] R[j] then A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] j = j Initialisierung 2. Aufrechterhaltung 3. Terminierung Nach Abbruch der for-schleife gilt k = r + 1. A[l..k 1] = A[l..r] enthält die r l + 1 kleinsten Elem. von L R sortiert. +2 Stopper L R = n 1 + n = r l + 3, d.h. A[l..r] korrekt sort.

12 Korrektheit von Merge... nach Schema F! 0. Schleifeninvariante A[l..k 1] enthält die k l kleinsten Elemente von L R sortiert. L[i] und R[j] sind die kleinsten Elemente in L bzw. R, die noch nicht in A kopiert wurden. Merge(array of int A, int l, int m, int r) n 1 = m l + 1; n 2 = r m lege L[1..n 1 + 1] und R[1..n 2 + 1] an L[1..n 1 ] = A[l..m] R[1..n 2 ] = A[m + 1..r] L[n 1 + 1] = R[n 2 + 1] = i = j = 1 for k = l to r do if L[i] R[j] then A[k] = L[i] i = i + 1 else A[k] = R[j] j = j Initialisierung 2. Aufrechterhaltung 3. Terminierung Also ist Merge korrekt! q.e.d. Laufzeit? Merge macht genau r l + 1 Vergleiche. Und MergeSort? Korrekt? Effizient?

13 8-12 MergeSort ein Beispiel MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then m = (l + r)/2 } teile MergeSort(A, l, m) } herrsche MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) } kombiniere

14 8-72 MergeSort ein Beispiel MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then m = (l + r)/2 } teile MergeSort(A, l, m) } herrsche MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) } kombiniere

15 8-78 MergeSort ein Beispiel MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then m = (l + r)/2 } teile MergeSort(A, l, m) } herrsche MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) } kombiniere Wurzel: erster Aufruf Rekursionsbaum von MergeSort: Baum der rekursiven Aufrufe Blätter: einzelne Feldelemente

16 9-10 Korrektheit von Mergesort MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then m = (l + r)/2 } teile MergeSort(A, l, m) } herrsche MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) } kombiniere Korrekt? Welche Beweistechnik? Hm, MergeSort ist rekursiv... Vollständige Induktion über n = r l + 1 (= A[l..r].length): n = 1: Induktionsanfang Dann ist l = r. if-block wird nicht betreten. D.h. nichts passiert. OK, da A[l..l] schon sortiert.

17 9-23 Korrektheit von Mergesort MergeSort(array of int A, int l = 1, int r = A.length) if l < r then m = (l + r)/2 } teile MergeSort(A, l, m) } herrsche MergeSort(A, m + 1, r) Merge(A, l, m, r) n > 1: } kombiniere Induktionsannahme: MergeSort korrekt für Felder d. Länge < n. Dann ist l < r. if-block wird betreten. Nach Wahl von m gilt l m < r. A[l..m] und A[m + 1..r] sind kürzer als A[l..r]. MergeSort(A, l, m) ist korrekt und MergeSort(A, l, r) MergeSort(A, m + 1, r) ist korrekt. ist korrekt., d.h. MS Schon bewiesen: Merge ist korrekt. für Felder d. Länge n. I.A. Induktionsschritt

18 10 Übersicht Techniken für Korrektheitsbeweise iterative Algorithmen (à la InsertionSort) Schleifeninvariante (Schema F ) rekursive Algorithmen (à la MergeSort) Induktion

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2014/15 3. Vorlesung Laufzeitanalyse Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Recap: Diskutieren Sie mit Ihrer NachbarIn! 1. 2. 3. Was sind

Mehr

Übersicht. Berechnung der Potenz für zwei ganze Zahlen Klausuraufgabe SS 2010! Berechnung der Cosinus-Funktion Klausuraufgabe WS 2010/2011!

Übersicht. Berechnung der Potenz für zwei ganze Zahlen Klausuraufgabe SS 2010! Berechnung der Cosinus-Funktion Klausuraufgabe WS 2010/2011! Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 8. Vorlesung Algorithmen in Java Jan-Henrik Haunert Lehrstuhl für Informatik I Übersicht Berechnung der Potenz für zwei ganze Zahlen Klausuraufgabe

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2013/14 1. Vorlesung Kapitel 1: Sortieren Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Das Problem Eingabe Gegeben: eine Folge A = a 1, a 2,..., a

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 1. Vorlesung Kapitel 1: Sortieren Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Das Problem Eingabe Gegeben: eine Folge A = a 1, a 2,..., a

Mehr

14. Sortieren II Heapsort. Heapsort. [Max-]Heap 7. Heapsort, Quicksort, Mergesort. Binärer Baum mit folgenden Eigenschaften

14. Sortieren II Heapsort. Heapsort. [Max-]Heap 7. Heapsort, Quicksort, Mergesort. Binärer Baum mit folgenden Eigenschaften Heapsort, Quicksort, Mergesort 14. Sortieren II 14.1 Heapsort [Ottman/Widmayer, Kap. 2.3, Cormen et al, Kap. 6] 397 398 Heapsort [Max-]Heap 7 Inspiration von Selectsort: Schnelles Einfügen Binärer Baum

Mehr

1 Raumwechsel: Gr. 15 (Do 10-12, F-235) ab sofort in G Studie zum Arbeitsverhalten von Studierenden unter Leitung

1 Raumwechsel: Gr. 15 (Do 10-12, F-235) ab sofort in G Studie zum Arbeitsverhalten von Studierenden unter Leitung Organisatorisches Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 3: Divide & Conquer Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 1 Raumwechsel: Gr. 15 (Do 10-12, F-235) ab sofort in G-021. 2 Studie zum

Mehr

8. Sortieren II. 8.1 Heapsort. Heapsort. [Max-]Heap 6. Heapsort, Quicksort, Mergesort. Binärer Baum mit folgenden Eigenschaften

8. Sortieren II. 8.1 Heapsort. Heapsort. [Max-]Heap 6. Heapsort, Quicksort, Mergesort. Binärer Baum mit folgenden Eigenschaften Heapsort, Quicksort, Mergesort 8. Sortieren II 8.1 Heapsort [Ottman/Widmayer, Kap. 2.3, Cormen et al, Kap. 6] 9 210 Heapsort [Max-]Heap 6 Inspiration von Selectsort: Schnelles Einfügen Binärer Baum mit

Mehr

Heapsort, Quicksort, Mergesort. 8. Sortieren II

Heapsort, Quicksort, Mergesort. 8. Sortieren II 209 Heapsort, Quicksort, Mergesort 8. Sortieren II 210 8.1 Heapsort [Ottman/Widmayer, Kap. 2.3, Cormen et al, Kap. 6] 211 Heapsort Inspiration von Selectsort: Schnelles Einfügen Inspiration von Insertionsort:

Mehr

Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse

Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse Definition Divide-and-Conquer Paradigma Divide-and-Conquer Algorithmen verwenden die Strategien 1 Divide: Teile das Problem rekursiv in Subproblem gleicher

Mehr

Heapsort. 1. Erstelle aus dem gegebenen Array einen Max-Heap (DownHeap) 2. Tausche erstes und letztes Element des Arrays

Heapsort. 1. Erstelle aus dem gegebenen Array einen Max-Heap (DownHeap) 2. Tausche erstes und letztes Element des Arrays Heapsort Beispiel für einen eleganten Algorithmus, der auf einer effizienten Datenstruktur (dem Heap) beruht [Williams, 1964] Daten liegen in einem Array der Länge n vor 1. Erstelle aus dem gegebenen Array

Mehr

Informatik II, SS 2016

Informatik II, SS 2016 Informatik II - SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 2 (22.4.2016) Sortieren II Algorithmen und Komplexität SelectionSort: Programm Schreiben wir doch das gleich mal als Java/C++ - Programm

Mehr

Kapitel 6 Elementare Sortieralgorithmen

Kapitel 6 Elementare Sortieralgorithmen Kapitel 6 Elementare Sortieralgorithmen Ziel: Kennenlernen elementarer Sortierverfahren und deren Effizienz Zur Erinnerung: Das Sortier-Problem Gegeben: Folge A von n Elementen a 1, a 2,..., a n ; Eine

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Große Übung #6 Phillip Keldenich, Arne Schmidt 26.02.2017 Heute: Master-Theorem Phillip Keldenich, Arne Schmidt Große Übung 2 Vorbetrachtungen Wir betrachten rekursive Gleichungen

Mehr

Rekursion. Rekursive Funktionen, Korrektheit, Terminierung, Rekursion vs. Iteration, Sortieren

Rekursion. Rekursive Funktionen, Korrektheit, Terminierung, Rekursion vs. Iteration, Sortieren Rekursion Rekursive Funktionen, Korrektheit, Terminierung, Rekursion vs. Iteration, Sortieren Mathematische Rekursion o Viele mathematische Funktionen sind sehr natürlich rekursiv definierbar, d.h. o die

Mehr

Rekursion. Rekursive Funktionen, Korrektheit, Terminierung, Rekursion vs. Iteration, Sortieren

Rekursion. Rekursive Funktionen, Korrektheit, Terminierung, Rekursion vs. Iteration, Sortieren Rekursion Rekursive Funktionen, Korrektheit, Terminierung, Rekursion vs. Iteration, Sortieren Mathematische Rekursion o Viele mathematische Funktionen sind sehr natürlich rekursiv definierbar, d.h. o die

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 25. Vorlesung Dynamisches Programmieren Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Klausurvorbereitung Tipp: Schreiben Sie sich alle Fragen

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 01/13 6. Vorlesung Prioritäten setzen Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Guten Morgen! Tipps für unseren ersten Test am 0. November: Lesen

Mehr

2 Sortieren durch Vergleichen Eingabefolge a 1, a 2,..., a n 2, 1, 3 Sortieralg. Für festes n ist ein vergleichsbasierter Sortieralg. charakterisiert

2 Sortieren durch Vergleichen Eingabefolge a 1, a 2,..., a n 2, 1, 3 Sortieralg. Für festes n ist ein vergleichsbasierter Sortieralg. charakterisiert 1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2014/15 9. Vorlesung Sortieren in Linearzeit Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Sortieren durch Vergleichen Eingabefolge a 1, a 2,...,

Mehr

Aufgabe 8. 1 Arbeitsweise illustrieren. 2 Korrektheitsbeweis führen. 3 Laufzeitanalyse durchführen.

Aufgabe 8. 1 Arbeitsweise illustrieren. 2 Korrektheitsbeweis führen. 3 Laufzeitanalyse durchführen. Aufgabe 8 Betrachten Sie den folgenden Algorithmus namens Bubble-Sort. Bubble-Sort(A[1..n]): 1 for i 1 to length(a) 1 2 do for j length(a) downto i + 1 3 do if A[j 1] > A[j] 4 then A[j 1] A[j] 1 Arbeitsweise

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2017 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda: Sortierverfahren 1. Schreibtischtest 2. Stabilität 3. Sortierung spezieller Arrays 4. Untere

Mehr

8. A & D - Heapsort. Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können.

8. A & D - Heapsort. Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können. 8. A & D - Heapsort Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können. Genauer werden wir immer wieder benötigte Operationen durch Datenstrukturen unterstützen.

Mehr

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen

Grundlagen: 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 2010

Mehr

Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Sommersemester 2017 Rüdiger Göbl, Mai Bui Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Fibonacci Zahlen Fibonacci Folge Die Fibonacci

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 017 Marc Bux, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda 1. Vorrechnen von Aufgabenblatt 1. Wohlgeformte Klammerausdrücke 3. Teile und Herrsche Agenda 1.

Mehr

Kap. 3: Sortieren. Überblick. Unser Sortierproblem. Motivation. Laufzeitmessung. Warum soll ich hier bleiben? Sortierverfahren sind WICHTIG!!!

Kap. 3: Sortieren. Überblick. Unser Sortierproblem. Motivation. Laufzeitmessung. Warum soll ich hier bleiben? Sortierverfahren sind WICHTIG!!! Kap. 3: Sortieren Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS11 Fakultät für Informatik, TU Dortmund Überblick Einführung in das Sortierproblem Insertion-Sort Selection-Sort Merge-Sort 4. VO

Mehr

Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester 2012/13 Jakob Vogel Computer-Aided Medical Procedures Technische Universität München Komplexität von Programmen Laufzeit kann näherungsweise

Mehr

9. Rekursion. 1 falls n 1 n (n 1)!, andernfalls. Experiment: Die Türme von Hanoi. Links Mitte Rechts. Mathematische Rekursion

9. Rekursion. 1 falls n 1 n (n 1)!, andernfalls. Experiment: Die Türme von Hanoi. Links Mitte Rechts. Mathematische Rekursion Experiment: Die Türme von Hanoi. Rekursion Mathematische Rekursion, Terminierung, der Aufrufstapel, Beispiele, Rekursion vs. Iteration Links Mitte Rechts Mathematische Rekursion Viele mathematische Funktionen

Mehr

Beispiellösung zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 5

Beispiellösung 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

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 2: Korrektheit von Algorithmen und Laufzeitanalyse rekursiver Algorithmen (mittels Rekurrenzgleichungen)

Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 2: Korrektheit von Algorithmen und Laufzeitanalyse rekursiver Algorithmen (mittels Rekurrenzgleichungen) Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 2: und Laufzeitanalyse rekursiver Algorithmen (mittels Rekurrenzgleichungen) Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de 21. Oktober 2015 Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de

Mehr

Kurs 1663 Datenstrukturen" Musterlösungen zur Klausur vom Seite 1. Musterlösungen zur Hauptklausur Kurs 1663 Datenstrukturen 15.

Kurs 1663 Datenstrukturen Musterlösungen zur Klausur vom Seite 1. Musterlösungen zur Hauptklausur Kurs 1663 Datenstrukturen 15. Kurs 1663 Datenstrukturen" Musterlösungen zur Klausur vom 15.08.98 Seite 1 Musterlösungen zur Hauptklausur Kurs 1663 Datenstrukturen 15. August 1998 Kurs 1663 Datenstrukturen" Musterlösungen zur Klausur

Mehr

Kap. 3: Sortieren (3)

Kap. 3: Sortieren (3) Kap. 3: Sortieren (3) Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS Fakultät für Informatik, TU Dortmund 6. VO DAP2 SS 2009 30. April 2009 Überblick Quick-Sort Analyse von Quick-Sort Quick-Sort

Mehr

Das Suchproblem 4. Suchen Das Auswahlproblem Suche in Array

Das Suchproblem 4. Suchen Das Auswahlproblem Suche in Array Das Suchproblem Gegeben. Suchen Lineare Suche, Binäre Suche, Interpolationssuche, Untere Schranken [Ottman/Widmayer, Kap. 3.2, Cormen et al, Kap. 2: Problems 2.-3,2.2-3,2.3-] Menge von Datensätzen. Beispiele

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen Beispiellösung zu Heimübungsblatt 7. Abbildung 1: Das Array A als Baum (vgl. Foliensatz 16, Folie 3)

Datenstrukturen und Algorithmen Beispiellösung zu Heimübungsblatt 7. Abbildung 1: Das Array A als Baum (vgl. Foliensatz 16, Folie 3) Aufgabe 3 a) Wir verwenden zur Lösung den Algorithmus Build-Heap 1, dieser verwendet die Funktion Heapify. Unser Array A ist gegeben durch [7, 10,, 5, 5,, 3, 3, 17]. 10 5 5 3 17 7 Abbildung 1: Das Array

Mehr

3.2. Divide-and-Conquer-Methoden

3.2. Divide-and-Conquer-Methoden LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE 3.2. Divide-and-Conquer-Methoden Divide-and-Conquer-Methoden Einfache Sortieralgorithmen reduzieren die Größe des noch

Mehr

Das Suchproblem. Gegeben Menge von Datensätzen. Beispiele Telefonverzeichnis, Wörterbuch, Symboltabelle

Das Suchproblem. Gegeben Menge von Datensätzen. Beispiele Telefonverzeichnis, Wörterbuch, Symboltabelle 119 4. Suchen Lineare Suche, Binäre Suche, Interpolationssuche, Exponentielle Suche, Untere Schranken [Ottman/Widmayer, Kap. 3.2, Cormen et al, Kap. 2: Problems 2.1-3,2.2-3,2.3-5] 120 Das Suchproblem Gegeben

Mehr

Das Suchproblem 4. Suchen Das Auswahlproblem Suche in Array

Das Suchproblem 4. Suchen Das Auswahlproblem Suche in Array Das Suchproblem Gegeben. Suchen Lineare Suche, Binäre Suche, Interpolationssuche, Exponentielle Suche, Untere Schranken [Ottman/Widmayer, Kap. 3.2, Cormen et al, Kap. 2: Problems 2.-3,2.2-3,2.3-] Menge

Mehr

Das Suchproblem. Gegeben Menge von Datensätzen. Beispiele Telefonverzeichnis, Wörterbuch, Symboltabelle

Das Suchproblem. Gegeben Menge von Datensätzen. Beispiele Telefonverzeichnis, Wörterbuch, Symboltabelle 122 4. Suchen Lineare Suche, Binäre Suche, Interpolationssuche, Untere Schranken [Ottman/Widmayer, Kap. 3.2, Cormen et al, Kap. 2: Problems 2.1-3,2.2-3,2.3-5] 123 Das Suchproblem Gegeben Menge von Datensätzen.

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen 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

Mehr

8.1.3 Operation Build-Max-Heap Operation zur Konstruktion eines Heaps Eingabe: Feld A[1..n], n = länge(a) BUILD-MAX-HEAP (A)

8.1.3 Operation Build-Max-Heap Operation zur Konstruktion eines Heaps Eingabe: Feld A[1..n], n = länge(a) BUILD-MAX-HEAP (A) Stand der Vorlesung: Datenstruktur Heap: fast vollständiger Binärbaum MaxHeap: sortierter Heap, größtes Element an Wurzel Sortierverfahren: HeapSort: Sortieren eines Feldes A[1.. n] Idee: in place: Feld

Mehr

Technische Universität München

Technische Universität München Stand der Vorlesung: Datenstruktur Heap: fast vollständiger Binärbaum MaxHeap: sortierter Heap, größtes Element an Wurzel Sortierverfahren: HeapSort: Sortieren eines Feldes A[1.. n] Idee: in place: Feld

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2017 Marc Bux, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda 1. (Sortierte) Listen 2. Stacks & Queues 3. Datenstrukturen 4. Rekursion und vollständige Induktion

Mehr

Übung Algorithmen I

Übung Algorithmen I Übung Algorithmen I 20.5.15 Christoph Striecks Christoph.Striecks@kit.edu (Mit Folien von Julian Arz, Timo Bingmann und Sebastian Schlag.) Roadmap Organisation Mergesort, Quicksort Dual Pivot Quicksort

Mehr

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Die Teile-und-Beherrsche-Methode. Übersicht. Vorlesung 3: Rekursionsgleichungen (K4)

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Die Teile-und-Beherrsche-Methode. Übersicht. Vorlesung 3: Rekursionsgleichungen (K4) Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 3: (K4) 1 e für rekursive Algorithmen Prof. Dr. Erika Ábrahám 2 Theorie Hybrider Systeme Informatik 2 http://ths.rwth-aachen.de/teaching/ss-14/ datenstrukturen-und-algorithmen/

Mehr

Problem: Gegeben Spezifikation (P,Q) und Implementierung S Gesucht formaler (automatisierbarer?) Beweis, dass S (P,Q) erfüllt.

Problem: Gegeben Spezifikation (P,Q) und Implementierung S Gesucht formaler (automatisierbarer?) Beweis, dass S (P,Q) erfüllt. Formale Verifikation von Algorithmen 1.3 Verifikation Problem: Gegeben Spezifikation (P,Q) und Implementierung S Gesucht formaler (automatisierbarer?) Beweis, dass S (P,Q) erfüllt. Bisher nicht möglich

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 26. Vorlesung Greedy- und Approximationsalgorithmen Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Operations Research Optimierung für Wirtschaftsabläufe:

Mehr

Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können.

Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können. 7. Heapsort Werden sehen, wie wir durch geschicktes Organsieren von Daten effiziente Algorithmen entwerfen können. Genauer werden wir immer wieder benötigte Operationen durch Datenstrukturen unterstützen.

Mehr

5. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2016

5. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2016 Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Dennis Hofheinz Lukas Barth, Lisa Kohl 5. Übungsblatt zu Algorithmen I im SoSe 2016 https://crypto.iti.kit.edu/index.php?id=algo-sose16

Mehr

Kap. 3 Sortieren. 7. VO DAP2 SS Mai Vorlesung am Do 7.5. entfällt wegen FVV um 14 Uhr HeapSort ff 3.1.

Kap. 3 Sortieren. 7. VO DAP2 SS Mai Vorlesung am Do 7.5. entfällt wegen FVV um 14 Uhr HeapSort ff 3.1. Kap. 3 Sortieren 3.1.5 HeapSort ff 3.1.6 Priority Queues Vorlesung am Do 7.5. entfällt wegen FVV um 14 Uhr Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS11 Fakultät für Informatik, TU Dortmund 7.

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Heapsort

Algorithmen und Datenstrukturen Heapsort Algorithmen und Datenstrukturen 2 5 Heapsort In diesem Kapitel wird Heapsort, ein weiterer Sortieralgorithmus, vorgestellt. Dieser besitzt wie MERGE-SORT eine Laufzeit von O(n log n), sortiert jedoch das

Mehr

lim log 2n n = > 0 Da es einen Limes gibt, gibt es auch einen Limes inferior, der gleich diesem Limes ist.

lim log 2n n = > 0 Da es einen Limes gibt, gibt es auch einen Limes inferior, der gleich diesem Limes ist. Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Christian Dehnert, Jonathan Heinen, Thomas Ströder, Sabrina von Styp Aufgabe 1 (O-Notation): Beweisen oder widerlegen Sie die folgenden Aussagen: (3 + 3 + 4 = 10 Punkte)

Mehr

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen Dr. Hanjo Täubig Tobias Lieber Sommersemester 2011 Übungsblatt 1 16. September 2011 Grundlagen: Algorithmen und

Mehr

Sortieren II / HeapSort Heaps

Sortieren II / HeapSort Heaps Organisatorisches VL-07: Sortieren II: HeapSort (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Vorlesung: Gerhard Woeginger (Zimmer 4024 im E1) Email: dsal-i1@algo.rwth-aachen.de Webseite: http://algo.rwth-aachen.de/lehre/ss17/dsa.php

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 17. Vorlesung Nächstes Paar Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Problem: Gegeben: Menge P von n Punkten in der Ebene, jeder Punkt

Mehr

Datenstrukturen & Algorithmen

Datenstrukturen & Algorithmen Datenstrukturen & Algorithmen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2010 Übersicht Sortieralgorithmen Einleitung Heapsort Quicksort 2 Motivation Sortieren ist Voraussetzung für viele Anwendungen Nach

Mehr

JAVA - Suchen - Sortieren

JAVA - Suchen - Sortieren Übungen Informatik I JAVA - Suchen - Sortieren http://www.fbi-lkt.fh-karlsruhe.de/lab/info01/tutorial Übungen Informatik 1 Folie 1 Inhalt Suchen/Sortieren binary search mergesort bubblesort Übungen Informatik

Mehr

2.4 Schleifen. Schleifen unterscheiden sich hinsichtlich des Zeitpunktes der Prüfung der Abbruchbedingung:

2.4 Schleifen. Schleifen unterscheiden sich hinsichtlich des Zeitpunktes der Prüfung der Abbruchbedingung: 2.4 Schleifen Schleifen beschreiben die Wiederholung einer Anweisung bzw. eines Blocks von Anweisungen (dem Schleifenrumpf) bis eine bestimmte Bedingung (die Abbruchbedingung) eintritt. Schleifen unterscheiden

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2004/ November T(n) = T(n a) + T(a) + n

Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2004/ November T(n) = T(n a) + T(a) + n 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

Mehr

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Übersicht. Divide-and-Conquer. Vorlesung 9: Quicksort (K7)

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Übersicht. Divide-and-Conquer. Vorlesung 9: Quicksort (K7) Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 9: (K7) Joost-Pieter Katoen Lehrstuhl für Informatik 2 Software Modeling and Verification Group http://www-i2.rwth-aachen.de/i2/dsal0/ Algorithmus 8. Mai 200 Joost-Pieter

Mehr

Algorithmen und Komplexität Lösungsvorschlag zu Übungsblatt 8

Algorithmen und Komplexität Lösungsvorschlag zu Übungsblatt 8 ETH Zürich Institut für Theoretische Informatik Prof. Dr. Angelika Steger Florian Meier, Ralph Keusch HS 2017 Algorithmen und Komplexität Lösungsvorschlag zu Übungsblatt 8 Lösungsvorschlag zu Aufgabe 1

Mehr

6 Quicksort. die mittlere Laufzeit Θ(n log n) beträgt und. die in der asymptotischen Notation verborgenen Konstanten sehr klein sind.

6 Quicksort. die mittlere Laufzeit Θ(n log n) beträgt und. die in der asymptotischen Notation verborgenen Konstanten sehr klein sind. Algorithmen und Datenstrukturen 132 6 Quicksort In diesem Abschnitt wird Quicksort, ein weiterer Sortieralgorithmus, vorgestellt. Trotz einer eher langsamen Worst-Case Laufzeit von Θ(n 2 ) ist Quicksort

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2016 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Organisation Vorlesung: Montag 11 13 Uhr Marius Kloft RUD 26, 0 115 Mittwoch 11 13 Uhr Marius Kloft

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / Vorlesung 9, Donnerstag 18.

Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / Vorlesung 9, Donnerstag 18. Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / 2015 Vorlesung 9, Donnerstag 18. Dezember 2014 (Teile und Herrsche, Mastertheorem) Junior-Prof. Dr.

Mehr

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 5: Rekursionsgleichungen (K4) Übersicht. Binäre Suche. Joost-Pieter Katoen. 20.

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 5: Rekursionsgleichungen (K4) Übersicht. Binäre Suche. Joost-Pieter Katoen. 20. Übersicht Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 5: (K4) Joost-Pieter Katoen Lehrstuhl für Informatik 2 Software Modeling and Verification Group http://www-i2.informatik.rwth-aachen.de/i2/dsal12/ 20.

Mehr

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Divide-and-Conquer. Übersicht. Vorlesung 9: Quicksort (K7)

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Divide-and-Conquer. Übersicht. Vorlesung 9: Quicksort (K7) Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 9: (K7) Joost-Pieter Katoen Algorithmus Lehrstuhl für Informatik 2 Software Modeling and Verification Group http://moves.rwth-aachen.de/teaching/ss-5/dsal/ 2 7.

Mehr

Komplexität von Algorithmen:

Komplexität von Algorithmen: Komplexität von Algorithmen: Ansatz: Beschreiben/erfassen der Komplexität über eine Funktion, zur Abschätzung des Rechenaufwandes abhängig von der Größe der Eingabe n Uns interessiert: (1) Wie sieht eine

Mehr

4. Sortieren 4.1 Vorbemerkungen

4. Sortieren 4.1 Vorbemerkungen . Seite 1/21 4. Sortieren 4.1 Vorbemerkungen allgemeines Sortierproblem spezielle Sortierprobleme Ordne a 1,..., a n so um, dass Elemente in aufsteigender Reihenfolge stehen. Die a i stammen aus vollständig

Mehr

Mergesort. Inhaltsverzeichnis. Veranschaulichung der Funktionsweise. aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

Mergesort. Inhaltsverzeichnis. Veranschaulichung der Funktionsweise. aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie Mergesort aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie Mergesort ist ein rekursiver, stabiler Sortieralgorithmus, der ähnlich wie Quicksort nach dem Prinzip Teile und herrsche (engl. Divide and conquer) arbeitet.

Mehr

Informatik II, SS 2014

Informatik II, SS 2014 Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 7 (21.5.2014) Binäre Suche, Hashtabellen I Algorithmen und Komplexität Abstrakte Datentypen : Dictionary Dictionary: (auch: Maps, assoziative

Mehr

Schleifeninvarianten. Dezimal zu Binär

Schleifeninvarianten. Dezimal zu Binär Schleifeninvarianten Mit vollstandiger Induktion lasst sich auch die Korrektheit von Algorithmen nachweisen. Will man die Werte verfolgen, die die Variablen beim Ablauf eines Algorithmus annehmen, dann

Mehr

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Übersicht. Heaps. Vorlesung 8: Heapsort (K6) Joost-Pieter Katoen. 7. Mai 2015

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Übersicht. Heaps. Vorlesung 8: Heapsort (K6) Joost-Pieter Katoen. 7. Mai 2015 Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 8: (K6) 1 Joost-Pieter Katoen Lehrstuhl für Informatik Software Modeling and Verification Group http://moves.rwth-aachen.de/teaching/ss-15/dsal/ 7. Mai 015 3 Joost-Pieter

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 16. Vorlesung Rot-Schwarz-Bäume Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Dynamische Menge verwaltet Elemente einer sich ändernden Menge

Mehr

Informatik II, SS 2018

Informatik II, SS 2018 Informatik II - SS 2018 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 4 (30.4.2018) Sortieren IV Algorithmen und Komplexität Analyse Merge Sort Laufzeit T(n) setzt sich zusammen aus: Divide und Merge: O n

Mehr

Praktikum Algorithmische Anwendungen WS 2006/07 Sortieren in linearer Laufzeit

Praktikum Algorithmische Anwendungen WS 2006/07 Sortieren in linearer Laufzeit Praktikum Algorithmische Anwendungen WS 2006/07 Sortieren in linearer Laufzeit Team A blau Martin Herfurth 11043831 Markus Wagner 11043447 5. Februar 2007 1 1 Untere Schranke für Vergleichsbasierte Algorithmen

Mehr

2. Algorithmische Methoden 2.1 Rekursion. 18. April 2017

2. Algorithmische Methoden 2.1 Rekursion. 18. April 2017 2. Algorithmische Methoden 2.1 Rekursion 18. April 2017 Rekursiver Algorithmus Ein rekursiver Algorithmus löst ein Problem, indem er eine oder mehrere kleinere Instanzen des gleichen Problems löst. Beispiel

Mehr

Sortieralgorithmen OOPM, Ralf Lämmel

Sortieralgorithmen OOPM, Ralf Lämmel Unterhaltet Euch mal mit Euren Großeltern wie Sortieren früher funktionierte! Sortieralgorithmen OOPM, Ralf Lämmel 230 Eine unsortierte Liste 7 3 2 5 2 3 5 7 Die sortierte Liste 231 Wiederholung: Das Problem

Mehr

f 1 (n) = log(n) + n 2 n 5 f 2 (n) = n 3 + n 2 f 3 (n) = log(n 2 ) f 4 (n) = n n f 5 (n) = (log(n)) 2

f 1 (n) = log(n) + n 2 n 5 f 2 (n) = n 3 + n 2 f 3 (n) = log(n 2 ) f 4 (n) = n n f 5 (n) = (log(n)) 2 Prof. aa Dr. E. Ábrahám Datenstrukturen und Algorithmen SS Lösung - Präsenzübung.05.0 F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder Aufgabe (Asymptotische Komplexität): (6 + 0 + 6 = Punkte) a) Geben Sie eine formale

Mehr

Die Korrektheit von Mergesort

Die Korrektheit von Mergesort Die Korrektheit von Mergesort Christoph Lüth 11. November 2002 Definition von Mergesort Die Funktion Mergesort ist wie folgt definiert: msort :: [Int]-> [Int] msort xs length xs

Mehr

Informatik II Übung 3

Informatik II Übung 3 Informatik II Übung 3 Gruppe 2 Carina Fuss cfuss@student.ethz.ch 14.3.2018 Carina Fuss 14.3.2018 1 Übung 2 Nachbesprechung Übung 2 Vorbesprechung Übung 3 String vs. StringBuffer Syntaxdiagramme und Syntaxchecker

Mehr

Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 6

Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 6 Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 6 Christian Scheideler + Helmut Seidl SS 2009 25.05.09 Kapitel 6 1 Priority Queue M: Menge von Elementen Jedes Element e identifiziert über key(e).

Mehr

Heapsort. Erstellung eines Heaps

Heapsort. Erstellung eines Heaps Heapsort Beispiel für einen eleganten Algorithmus, der auf einer effizienten Datenstruktur (dem Heap) beruht [Williams, 1964] Daten liegen in einem Array der Länge n vor 1. Erstelle aus dem gegebenen Array

Mehr

Heapsort. 1. Erstelle aus dem gegebenen Array einen Heap (DownHeap) 2. Tausche erstes und letztes Element des Arrays

Heapsort. 1. Erstelle aus dem gegebenen Array einen Heap (DownHeap) 2. Tausche erstes und letztes Element des Arrays Heapsort Beispiel für einen eleganten Algorithmus, der auf einer effizienten Datenstruktur (dem Heap) beruht [Williams, 1964] Daten liegen in einem Array der Länge n vor 1. Erstelle aus dem gegebenen Array

Mehr

Kapitel 8 Fortgeschrittene Sortieralgorithmen

Kapitel 8 Fortgeschrittene Sortieralgorithmen Kapitel 8 Fortgeschrittene Sortieralgorithmen Zur Erinnerung: in Kapitel 6 Elementare Sortierverfahren Sortierverfahren, die auf Vergleichen von Werten basieren. Aufwand zum Sortieren von Feldern von n

Mehr

Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I

Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I Technische Universität München WS 00/0 Institut für Informatik Aufgabenblatt 10 Prof. Dr. J. Csirik 7. Januar 00 randt & Stein Übung zur Vorlesung Diskrete Strukturen I Abgabetermin: Tutorübungen am 16.

Mehr

INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, PROF. SANDERS

INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, PROF. SANDERS Julian Arz, Timo Bingmann, Sebastian Schlag INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK, PROF. SANDERS 1 KIT Julian Universität Arz, des Timo LandesBingmann, Baden-Württemberg Sebastian und Schlag nationales

Mehr

3. Suchen. Das Suchproblem. Suche in Array. Lineare Suche. 1 n. i = n Gegeben Menge von Datensätzen.

3. Suchen. Das Suchproblem. Suche in Array. Lineare Suche. 1 n. i = n Gegeben Menge von Datensätzen. Das Suchproblem Gegeben Menge von Datensätzen. 3. Suchen Beispiele Telefonverzeichnis, Wörterbuch, Symboltabelle Jeder Datensatz hat einen Schlüssel k. Schlüssel sind vergleichbar: eindeutige Antwort auf

Mehr

Übung Datenstrukturen. Sortieren

Übung Datenstrukturen. Sortieren Übung Datenstrukturen Sortieren Aufgabe 1 Gegeben sei nebenstehender Sortieralgorithmus für ein Feld a[] ganzer Zahlen mit N Elementen: a) Um welches Sortierverfahren handelt es sich? b) Geben Sie möglichst

Mehr

Beispiellösungen zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 6

Beispiellösungen zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 6 Robert Elsässer u.v.a. Paderborn, 29. Mai 2008 Beispiellösungen zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 6 Aufgabe 1 (6 Punkte): Zunächst sollte klar sein, daß ein vollständiger Binärer

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 13. Vorlesung Elementare Datenstrukturen: Stapel + Schlange + Liste Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2. Test Termin: (voraussichtlich)

Mehr

Definition Ein Heap (priority queue) ist eine abstrakte Datenstruktur mit folgenden Kennzeichen:

Definition Ein Heap (priority queue) ist eine abstrakte Datenstruktur mit folgenden Kennzeichen: HeapSort Allgemeines Sortieralgorithmen gehören zu den am häufigsten angewendeten Algorithmen in der Datenverarbeitung. Man hatte daher bereits früh ein großes Interesse an der Entwicklung möglichst effizienter

Mehr

Mergesort. Idee. Die folgende Funktion mergesort sortiert eine Folge a vom unteren Index lo bis zum oberen Index hi.

Mergesort. Idee. Die folgende Funktion mergesort sortiert eine Folge a vom unteren Index lo bis zum oberen Index hi. Sortierverfahren Mergesort Das Sortierverfahren Mergesort erzeugt eine sortierte Folge durch Verschmelzen (engl.: to merge) sortierter Teilstücke. Mit einer Zeitkomplexität von (n log(n)) ist das Verfahren

Mehr

Dr. Lars Hildebrand Fakultät für Informatik Technische Universität Dortmund

Dr. Lars Hildebrand Fakultät für Informatik Technische Universität Dortmund EINI LW/WiMa Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure Vorlesung 2 SWS WS 12/13 Dr. Lars Hildebrand Fakultät für Informatik Technische Universität Dortmund lars.hildebrand@tu-dortmund.de

Mehr

Induktive Beweise und rekursive Definitionen

Induktive Beweise und rekursive Definitionen Induktive Beweise und rekursive Definitionen Vorlesung Logik in der Informatik, HU Berlin 1. Übungsstunde Beweis durch vollständige Induktion über N Aufgabe 1 Zeige, dass für alle n N gilt: n 2 i = 2 n+1

Mehr

Die Schnittstelle Comparable

Die Schnittstelle Comparable Die Schnittstelle Comparable Wir wollen Such- und Sortieroperationen für beliebige Objekte definieren. Dazu verwenden wir die vordefinierte Schnittstelle Comparable: public interface Comparable { int compareto(object

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen. Christian Sohler FG Algorithmen & Komplexität

Datenstrukturen und Algorithmen. Christian Sohler FG Algorithmen & Komplexität Datenstrukturen und Algorithmen Christian Sohler FG Algorithmen & Komplexität 1 Geometrisches Problem: Problem: Nächstes Paar Eingabe: n Punkte in der Ebene Ausgabe: Das Paar q,r mit geringstem Abstand

Mehr

Tutoraufgabe 1 (Sortieralgorithmus):

Tutoraufgabe 1 (Sortieralgorithmus): Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Datenstrukturen und Algorithmen SS Tutoriumslösung - Übung 4 (Abgabe 2..2) Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder Tutoraufgabe (Sortieralgorithmus):

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 018/19 1. Vorlesung Minimale Spannbäume Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Motivation ) Kantengewichte w : E R >0 ) w(e ) := e E w(e)

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (Th. Ottmann und P. Widmayer) Folien: Einfache Sortierverfahren Autor: Stefan Edelkamp

Algorithmen und Datenstrukturen (Th. Ottmann und P. Widmayer) Folien: Einfache Sortierverfahren Autor: Stefan Edelkamp Algorithmen und Datenstrukturen (Th. Ottmann und P. Widmayer) Folien: Einfache Sortierverfahren Autor: Stefan Edelkamp Institut für Informatik Georges-Köhler-Allee Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 1

Mehr

2.1 Direkter Beweis. Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 2.1 Direkter Beweis. 2.2 Indirekter Beweis

2.1 Direkter Beweis. Theorie der Informatik. Theorie der Informatik. 2.1 Direkter Beweis. 2.2 Indirekter Beweis Theorie der Informatik 18. Februar 2015 2. Beweistechniken Theorie der Informatik 2. Beweistechniken 2.1 Direkter Beweis Malte Helmert Gabriele Röger 2.2 Indirekter Beweis Universität Basel 18. Februar

Mehr