Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung"

Transkript

1 Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Übungsblatt 4 (5.Übung) Florian Wittmann Uni Erlangen, Informatik 8

2 Inhalt 1 Aufgabe 4-1: Tiefensuche 2 Aufgabe 4-2: Listen in Prolog 3 Aufgabe 4-3: Rätseln in Prolog

3 Aufgabenstellung Inhalt 1 Aufgabe 4-1: Tiefensuche Aufgabenstellung Teilaufgabe b) Teilaufgabe c) Teilaufgabe d) 2 Aufgabe 4-2: Listen in Prolog 3 Aufgabe 4-3: Rätseln in Prolog

4 Aufgabenstellung Tiefensuche Folgende Fakten definieren einen gerichteten azyklischen Graphen: Abbildung: Ein kreuzungsfreier Graph mit Kosten.

5 Aufgabenstellung Tiefensuche kante(a,b,2). kante(a,c,5). kante(a,d,7). kante(c,e,1). kante(b,f,9). kante(e,f,2). kante(d,f,5). kante(f,g,7). kante(g,h,18). kante(h,i,7). kante(h,j,6). kante(i,j,1). kante(j,k,1). kante(j,l,2). kante(j,m,5). startknoten(a). ist_loesung(m). knoten(x) :- kante(x, _, _); kante(_, X, _). loesung(x) :- knoten(x), ist_loesung(x).

6 Teilaufgabe b) Tiefensuche Wie implementieren wir erreichbar(x,y) in Prolog? Lösung erreichbar(x,x). erreichbar(x,z) :- kante(x,y,_), erreichbar(y,z).

7 Teilaufgabe c) Tiefensuche Wie implementieren wir loesungen(x,y) in Prolog? Lösung loesungen(x, Y) :- startknoten(x), erreichbar(x,y), loesung(y).

8 Teilaufgabe d) Tiefensuche Welches Ergebnis erhalten Sie für die Anfrage loesungen(a,s)? Example Anfrage in Prolog:?- loesungen(a,s). S = m ; S = m ; S = m ; S = m ; S = m ; S = m ; false.

9 Inhalt 1 Aufgabe 4-1: Tiefensuche 2 Aufgabe 4-2: Listen in Prolog Einführung in Listen Teilaufgabe a) Teilaufgabe b) Teilaufgabe c) Teilaufgabe d) 3 Aufgabe 4-3: Rätseln in Prolog

10 Einführung in Listen Listen in Prolog [Element Restliste] oft [H T] für Head und Tail Eine Liste kann folgendes sein: ein Paar, das aus einem Element und einer Liste besteht die leere Liste Example [] [a []] [a,b,c []] [a [b [c []]]]

11 Einführung in Listen member Schreibe ein Prädikat, das prüft, ob ein Element in einer Liste enthalten ist.?- member(b,[a,b,c]). true. Lösung member(e,[e _]). member(e,[_ T]) :- member(e,t).

12 Einführung in Listen append Schreibe ein Prädikat, das zwei Listen verkettet.?- append([1,2,3],[4,5],l). L = [1,2,3,4,5]. Lösung append([],l,l). append([h T],L,[H R]) :- append(t,l,r).

13 Teilaufgabe a) genlistdown(von,liste) a) Erstellen Sie ein Prädikat genlistdown(von, Liste), welches eine bei Von beginnende, und bis zur Zahl 0 reichende Liste mit absteigenden Zahlen erzeugt. Beispiel:?- genlistdown(5, Liste). Liste = [5, 4, 3, 2, 1, 0]. Lösung genlistdown(0,[0]). genlistdown(von,[von T]) :- Von > 0, Next is Von - 1, genlistdown(next,t).

14 Teilaufgabe b) reverseacc(listea, ListeB) b) Erstellen Sie eine Regel reverseacc(listea, ListeB), welches die Reihenfolge einer Liste umkehrt. Verwenden Sie eine Akkumulatorvariable, um ein effizienteres Prädikat zu implementieren, als es in der Vorlesung vorgestellt wurde. Erinnerung an die Vorlesung reverse([],[]). reverse([h T], R) :-reverse(t, RT), append(rt, [H], R). Effizientere Lösung reverseacc(l,r) :- reverseacc(l,[],r). reverseacc([],r,r). reverseacc([h T], Acc, Result) :- reverseacc(t, [H Acc], Result).

15 Teilaufgabe c) mapsqr(l, X) c) Schreiben Sie ein Prolog-Programm mapsqr(l, X), das aus einer Liste von Integerzahlen L die Liste ihrer Quadrate X berechnet, also z.b. aus [1, 2, 3, 4, 5] die Liste [1, 4, 9, 16, 25]! Lösung mapsqr([],[]). mapsqr([h T],[SH ST]) :- SH is H*H, mapsqr(t,st).

16 Teilaufgabe d) pick(element, Liste, Restliste) Implementieren Sie das Prädikat pick(element, Liste, RestListe) in Prolog. Das Prädikat wählt aus der Liste Liste ein Element Element aus und gibt Liste ohne das Element als RestListe zurück. Verwenden Sie keine virdefinierten Prolog-Prädikate ausser den arithmetischen! Beispiel eines Programmaufrufs: pick(2, [1,2,3,2,5], Q). Q = [1, 3, 2, 5] ; Q = [1, 2, 3, 5] ; fail. Lösung pick(element, [Element Liste], Liste). pick(element, [Anderes Liste], [Anderes Ergebnis]) :- pick(element, Liste, Ergebnis).

17 Inhalt 1 Aufgabe 4-1: Tiefensuche 2 Aufgabe 4-2: Listen in Prolog 3 Aufgabe 4-3: Rätseln in Prolog Aufgabenstellung Lösungsansatz

18 Aufgabenstellung Einsteinrätsel Es gibt fünf Häuser mit je einer anderen Farbe. In jedem Haus wohnt eine Person einer anderen Nationalität. Jeder Hausbewohner bevorzugt ein bestimmtes Getränk, verwendet eine bestimmte Programmiersprache und hält ein bestimmtes Haustier. Keine der 5 Personen trinkt das gleiche Getränk, benutzt die gleiche Programmiersprache oder hält das gleiche Tier wie einer seiner Nachbarn. Es gelten folgende Nebenbedingungen:

19 Aufgabenstellung Einsteinrätsel 1. Der Brite lebt im roten Haus 2. Der Schwede hält einen Hund 3. Der Däne trinkt gerne Tee 4. Das grüne Haus steht links vom weissen Haus Wir gehen davon aus, dass die beiden Haeuser direkt benachbart sind. 5. Der Besitzer vom grünen Haus trinkt Kaffee 6. Die Person, die in Ada programmiert, hält einen Vogel 7. Der Mann, der im mittleren Haus wohnt, trinkt Milch 8. Der Besitzer des gelben Hauses programmiert in Prolog

20 Aufgabenstellung Einsteinrätsel 9. Der Norweger wohnt im ersten Haus 10. Der Haskell-Programmierer wohnt neben dem, der eine Katze hält 11. Der Mann, der ein Pferd hält, wohnt neben dem, der in Prolog programmiert 12. Der OCaml-Programmierer trinkt gerne Bier 13. Der Norweger wohnt neben dem blauen Haus 14. Der Deutsche verwendet LISP 15. Der Haskell-Programmierer hat einen Nachbarn, der Wasser trinkt

21 Lösungsansatz Einsteinrätsel Lösungsstruktur: zuordnung(l) :- L = [_, _, _, _, _], regela(l), regelb(l), regelc(l), regeld(l), regele(l), regelf(l), regelg(l), regelh(l), regeli(l), regelj(l), regelk(l), regell(l), regelm(l), regeln(l), regelo(l). loesung(nation) :- zuordnung(l), member([_,nation,_,fisch,_], L).

22 Lösungsansatz Einsteinrätsel Es gibt 4 Regeltypen: Zwei Eigenschaften sind gemeinsam im gleichen Haus: z.b. Der Schwede hält einen Hund Eine Eigenschaft ist im Haus links vom Haus mit einer zweiten Eigenschaft. z.b. Das grüne Haus steht links vom weissen Haus Eine Eigenschaft ist in einem bestimmten Haus (Nr des Hauses ist gegegeben) z.b. Der Norweger wohnt im ersten Haus Zwei Eigenschaften sind in benachbarten Häusern. z.b. Der Haskell-Programmierer wohnt neben dem, der eine Katze hält

23 Lösungsansatz Einsteinrätsel Für Typ 4 definieren wir uns noch die Regel neben: neben(a,b,l) :- nextto(a,b,l) ; nextto(b,a,l).

24 Lösungsansatz Einsteinrätsel 1. Der Brite lebt im roten Haus regela(l) :- member([rot,brite,_,_,_], L). 2. Der Schwede hält einen Hund regelb(l) :- member([_,schwede,_,hund,_], L). 3. Der Däne trinkt gerne Tee regelc(l) :- member([_,daene,tee,_,_], L). 4. Das grüne Haus steht links vom weissen Haus Wir gehen davon aus, dass die beiden Haeuser direkt benachbart sind. regeld(l) :- nextto([gruen,_,_,_,_], [weiss,_,_,_,_], L). 5. Der Besitzer vom grünen Haus trinkt Kaffee regele(l) :- member([gruen,_,kaffee,_,_], L).

25 Lösungsansatz Einsteinrätsel 6. Die Person, die in Ada programmiert, hält einen Vogel regelf(l) :- member([_,_,_,vogel,ada], L). 7. Der Mann, der im mittleren Haus wohnt, trinkt Milch regelg(l) :- L = [_, _, [_,_,milch,_,_], _, _]. 8. Der Besitzer des gelben Hauses programmiert in Prolog regelh(l) :- member([gelb,_,_,_,prolog], L). 9. Der Norweger wohnt im ersten Haus regeli(l) :- L = [[_,norweger,_,_,_], _, _, _, _]. 10. Der Haskell-Programmierer wohnt neben dem, der eine Katze hält regelj(l) :- neben([_,_,_,_,haskell], [_,_,_,katze,_], L).

26 Lösungsansatz Einsteinrätsel 11. Der Mann, der ein Pferd hält, wohnt neben dem, der in Prolog programmiert regelk(l) :- neben([_,_,_,pferd,_], [_,_,_,_,prolog], L). 12. Der OCaml-Programmierer trinkt gerne Bier regell(l) :- member([_,_,bier,_,ocaml], L). 13. Der Norweger wohnt neben dem blauen Haus regelm(l) :- neben([_,norweger,_,_,_], [blau,_,_,_,_], L). 14. Der Deutsche verwendet LISP regeln(l) :- member([_,deutscher,_,_,lisp], L). 15. Der Haskell-Programmierer hat einen Nachbarn, der Wasser trinkt regelo(l) :- neben([_,_,_,_,haskell], [_,_,wasser,_,_], L).

27 [Fuchs] Norbert Fuchs. Prolog Tutorial. /documents/prolog_tutorial.pdf [Übungsmaterial] Die Folien und Prologbeispiele sind auch im Internet abrufbar unter:

Albert steh' uns bei!

Albert steh' uns bei! Versuch einer Anleitung zum Lösen eines Logicals Zur Darstellung der einzelnen Schritte habe ich das Programm "P's Logik-Manager" von Michael Pousen benutzt. Diese kleine Tool hat mir geholfen (und hilft

Mehr

Logische Programmierung

Logische Programmierung Prüfungsrelevante Studienleistung im Fach Logische Programmierung von TU Bergakademie Freiberg Fakultät für Mathematik und Informatik Institut für Diskrete Mathematik und Algebra Prof. Dr. Udo Hebisch

Mehr

j) Der Haskell-Programmierer wohnt neben dem, der eine Katze hält. k) Der Mann, der ein Pferd hält, wohnt neben dem, der in Prolog programmiert.

j) Der Haskell-Programmierer wohnt neben dem, der eine Katze hält. k) Der Mann, der ein Pferd hält, wohnt neben dem, der in Prolog programmiert. Aufgabe Optional-1 Rätseln in Prolog Es gibt fünf Häuser mit je einer anderen Farbe. In jedem Haus wohnt eine Person einer anderen Nationalität. Jeder Hausbewohner bevorzugt ein bestimmtes Getränk, verwendet

Mehr

Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung

Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Übungsblatt 6 (7.Übung) Florian Wittmann Uni Erlangen, Informatik 8 Inhalt 1 Aufgabe 6-1: Wahrheitswertetafel 2 Aufgabe 6-2: Erfüllbarkeit 3 Aufgabe

Mehr

Teil 4: Rekursion und Listen

Teil 4: Rekursion und Listen Einführung in das Programmieren Prolog Sommersemester 2006 Teil 4: Rekursion und Listen Version 1.0 Gliederung der LV Teil 1: Ein motivierendes Beispiel Teil 2: Einführung und Grundkonzepte Syntax, Regeln,

Mehr

13.2) Implementieren Sie nun das Prädikat differenz/3 indem nur Elemente vorkommen die exklusiv in L1 vorkommen. L1=[1,2,3,4],L2=[3,4,5,6],L3=[1,2]

13.2) Implementieren Sie nun das Prädikat differenz/3 indem nur Elemente vorkommen die exklusiv in L1 vorkommen. L1=[1,2,3,4],L2=[3,4,5,6],L3=[1,2] Aufgabenblatt 6: Einführung in das Symbolische Programmieren CIS, WS 2010 ===================================================================== Lösung Aufgabe 13 13.1) Gegeben seinen zwei Listen, L1 und

Mehr

Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung

Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Übung zu Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Übungsblatt 7 (8.Übung) Florian Wittmann Uni Erlangen, Informatik 8 Inhalt 1 Aufgabe 7-1: Erfüllbarkeit 2 Aufgabe 7-2: Implikation 3 Aufgabe 7-3:

Mehr

Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung

Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung 10. Übung - Übungsblatt 9 Florian Wittmann Übungen zu GLoLoP Inhalt 1 Aufgabe 9-1: ESK-Kalkül und Quantorenlogik 2 Aufgabe 9-2: Logik mit Peter 3 Aufgabe 9-3:

Mehr

Einstufungstest nach Einstein. Der Pisa-Test vom IMP. Lösung Einsteintest. Lösung Einsteintest. Farbenblindheit / -schwäche.

Einstufungstest nach Einstein. Der Pisa-Test vom IMP. Lösung Einsteintest. Lösung Einsteintest. Farbenblindheit / -schwäche. Der Pisa-Test vom IMP Benennen Sie die Farbe der Wörter! Nur Protane oder Deuterane haben gute Karten Einstufungstest nach Einstein Der Brite lebt im roten Haus Maximale Zeit Der Franzose hat einen Hasen

Mehr

B1: Bruchinseln Welches ist die kleinste (größte) Summe, mit der man von der kargen Startinsel zu der Urlaubs-Zielinsel gelangen kann?

B1: Bruchinseln Welches ist die kleinste (größte) Summe, mit der man von der kargen Startinsel zu der Urlaubs-Zielinsel gelangen kann? Längerfristige Hausaufgabe zum Thema Bruchzahlen (Bearbeitungszeit bis zum ) B: Bruchinseln Welches ist die kleinste (größte) Summe, mit der man von der kargen Startinsel zu der Urlaubs-Zielinsel gelangen

Mehr

Einführung in PROLOG. Christian Stocker

Einführung in PROLOG. Christian Stocker Einführung in PROLOG Christian Stocker Inhalt Was ist PROLOG? Der PROLOG- Interpreter Welcher Interpreter? SWI-Prolog Syntax Einführung Fakten, Regeln, Anfragen Operatoren Rekursion Listen Cut Funktionsweise

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Logik für Informatiker Vorlesung 1: Einführung in die Logik Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 5. Oktober 2017 1/61 ORGANISATORISCHES Vorbemerkungen

Mehr

Logische und funktionale Programmierung

Logische und funktionale Programmierung Logische und funktionale Programmierung Vorlesung 12: Einbauprädikate. Komplexe Programme Babeş-Bolyai Universität, Department für Informatik, Cluj-Napoca csacarea@cs.ubbcluj.ro 19. Dezember 2016 1/47

Mehr

Vorlesung Künstliche Intelligenz Alexander Manecke Oliver Schneider Andreas Stoffel 9. Mai 2006

Vorlesung Künstliche Intelligenz Alexander Manecke Oliver Schneider Andreas Stoffel 9. Mai 2006 Vorlesung Künstliche Intelligenz 9. Mai 2006 Aufgabe 1: Listen in Prolog a) Den Fall der leeren Liste müssen wir hier nicht betrachten, denn eine leere Liste besitzt kein Maximum. Also ist Standardantwort

Mehr

Vorkurs Chemie (NF) Redoxreaktionen, Spannungsreihe Ulrich Keßler

Vorkurs Chemie (NF) Redoxreaktionen, Spannungsreihe Ulrich Keßler Vorkurs Chemie (NF) Redoxreaktionen, Spannungsreihe Ulrich Keßler Redox im Alltag http://www.motorschrauber.com/ tips-und-tricks/rostkampf/ http://www.hfinster.de/stahlart2/ Tours-FireTour-C-260-6- 11.01.1993-de.html

Mehr

Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung

Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung Grundlagen der Logik und Logik-Programmierung 9. Übung - Übungsblatt 8 Florian Wittmann Übungen zu GLoLoP Inhalt 1 Aufgabe 8-1: 2 Aufgabe 8-2: Frege Kalkül 3 Aufgabe 8-3: Vier-Farben-Satz Florian Wittmann

Mehr

1. Grundkonzepte der logischen Programmierung 2. Syntax von Prolog 3. Rechnen in Prolog. IV.1 Grundkonzepte der logischen Programmierung - 1 -

1. Grundkonzepte der logischen Programmierung 2. Syntax von Prolog 3. Rechnen in Prolog. IV.1 Grundkonzepte der logischen Programmierung - 1 - 1. Grundkonzepte der logischen Programmierung 2. Syntax von Prolog 3. Rechnen in Prolog IV.1 Grundkonzepte der logischen Programmierung - 1 - Übersicht Imperative Sprachen Deklarative Sprachen Folge von

Mehr

IQ Spielentwurf Leitfaden für LehrerInnen - Detektivspiel

IQ Spielentwurf Leitfaden für LehrerInnen - Detektivspiel IQ Spielentwurf Leitfaden für LehrerInnen - Detektivspiel Abstract Aus der Sicht eines Spieleentwicklers sollen SchülerInnen ein IQ Spiel namens Detektivspiel entwerfen und/oder analysieren und/oder testen.

Mehr

ABITURPRÜFUNG 2007 LEISTUNGSFACH INFORMATIK

ABITURPRÜFUNG 2007 LEISTUNGSFACH INFORMATIK ABITURPRÜFUNG 2007 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN) Arbeitszeit: 270 Minuten Hilfsmittel: Wörterbuch zur deutschen Rechtschreibung Taschenrechner (nicht programmierbar, nicht grafikfähig) (Schüler,

Mehr

Kapitel 12: Induktive

Kapitel 12: Induktive Kapitel 12: Induktive Datenstrukturen Felix Freiling Lehrstuhl für Praktische Informatik 1 Universität Mannheim Vorlesung Praktische Informatik I im Herbstsemester 2009 Folien nach einer Vorlage von H.-Peter

Mehr

Workshop Einführung in die Sprache Haskell

Workshop Einführung in die Sprache Haskell Workshop Einführung in die Sprache Haskell Nils Rexin, Marcellus Siegburg und Alexander Bau Fakultät für Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig

Mehr

Tutoraufgabe 1 (Starke Zusammenhangskomponenten):

Tutoraufgabe 1 (Starke Zusammenhangskomponenten): für Informatik Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Allgemeine Hinweise: Datenstrukturen und Algorithmen SS1 Übungsblatt (Abgabe 4.0.01) Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder

Mehr

Liste: beliebig lange, geordnete Sequenz von Termen. Kopf ist erstes Listenelement, Schwanz die restliche Liste

Liste: beliebig lange, geordnete Sequenz von Termen. Kopf ist erstes Listenelement, Schwanz die restliche Liste Listen Liste: beliebig lange, geordnete Sequenz von Termen.(Kopf, Schwanz) Kopf ist erstes Listenelement, Schwanz die restliche Liste leere Liste [] Ende der Liste wird durch [] gekennzeichnet Beispiel:

Mehr

Algorithmen & Datenstrukturen Midterm Test 2

Algorithmen & Datenstrukturen Midterm Test 2 Algorithmen & Datenstrukturen Midterm Test 2 Martin Avanzini Thomas Bauereiß Herbert Jordan René Thiemann

Mehr

< Konzepte & Grundlagen der Programmierung />

< Konzepte & Grundlagen der Programmierung /> Unterrichtsmaterial App Entwicklung Info für Lehrkräfte < Konzepte & Grundlagen der Programmierung /> < Konzepte der Informatik /> Bei der Erstellung von Apps mit den Unterrichtsmaterialien zum Thema App

Mehr

Programmieren in Haskell

Programmieren in Haskell beschreibungen Universität Bielefeld AG Praktische Informatik October 21, 2014 der funktionalen Programmierung gibt es allen Programmiersprachen, aber der funktionalen Programmierung werden sie besonders

Mehr

travel(valmont,paris,go(valmont,metz,go(metz,paris))) die Antwort yes ausgeben. Fragt man dein Programm nach

travel(valmont,paris,go(valmont,metz,go(metz,paris))) die Antwort yes ausgeben. Fragt man dein Programm nach Info 13 LK (GA) Bearbeitungszeit: 180 min Seite 1 Aufgabe 1: Du kennst vielleicht diese russischen Holzpüppchen, in denen immer noch eine kleinere drin steckt. Rechts ist eine schematische Abbildung von

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Graphen (1) Darstellung Traversierung Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 441 Generalisierung von Bäumen Verallgemeinerung (von Listen zu Graphen)

Mehr

Übungen zu Kognitive Systeme I

Übungen zu Kognitive Systeme I Übungen zu Kognitive Systeme I Kognitive Systeme / WIAI / Uni Bamberg 26. Oktober 2005 Inhalt 1 2 3 Listen und Mengen Input & Output Sonstiges 4 5 Die werden als Bonuspunkte auf die Klausur angerechnet.

Mehr

Gliederung. Programmierparadigmen. Einführung in Prolog: Einführung in Prolog: Programmieren in Prolog. Einführung Syntax Regeln Listen Relationen

Gliederung. Programmierparadigmen. Einführung in Prolog: Einführung in Prolog: Programmieren in Prolog. Einführung Syntax Regeln Listen Relationen Gliederung Programmierparadigmen Programmieren in Prolog D. Rösner Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg 1 Sommer 2011, 26. April

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 24. Juni Programmieren II. 14. Übungsblatt

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 24. Juni Programmieren II. 14. Übungsblatt Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 2. Juni 2016 Programmieren II 1. Übungsblatt Hinweis: Auf diesem Übungsblatt finden Sie die fünfte,

Mehr

Einführung in die Informatik 2

Einführung in die Informatik 2 Einführung in die Informatik 2 Bäume & Graphen Sven Kosub AG Algorithmik/Theorie komplexer Systeme Universität Konstanz E 202 Sven.Kosub@uni-konstanz.de Sprechstunde: Freitag, 12:30-14:00 Uhr, o.n.v. Sommersemester

Mehr

Musterlösung zur 2. Aufgabe der 4. Übung

Musterlösung zur 2. Aufgabe der 4. Übung Musterlösung zur 2. Aufgabe der 4. Übung Da viele von Euch anscheinend noch Probleme mit dem Entfalten haben, gibt es für diese Aufgabe eine Beispiellösung von uns. Als erstes wollen wir uns noch einmal

Mehr

Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008. Prof. Dr. Rainer Lütticke

Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008. Prof. Dr. Rainer Lütticke Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008 Prof. Dr. Rainer Lütticke Inhalt der Vorlesung Grundlagen - Mengen, Relationen, Abbildungen/Funktionen - Datenstrukturen - Aussagenlogik Automatentheorie Formale

Mehr

Übung zu Kognitive Systeme I

Übung zu Kognitive Systeme I Übung zu Kognitive Systeme I Prolog Stephan Weller (Stephan.Weller@wiai.uni-bamberg.de) Kognitive Systeme / WIAI / Uni Bamberg 1. November 2006 Inhalt Intro Was ist Prolog? Wie funktioniert Prolog? Rekursion

Mehr

ABITURPRÜFUNG 2006 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN)

ABITURPRÜFUNG 2006 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN) ABITURPRÜFUNG 2006 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN) Arbeitszeit: Hilfsmittel: 270 Minuten Wörterbuch zur deutschen Rechtschreibung Taschenrechner (nicht programmierbar, nicht grafikfähig) (Schüler,

Mehr

Mengenlehre. Diskrete Strukturen. Sommersemester Uta Priss ZeLL, Ostfalia. Hausaufgaben Grundbegriffe Ein Paradox Ausblick

Mengenlehre. Diskrete Strukturen. Sommersemester Uta Priss ZeLL, Ostfalia. Hausaufgaben Grundbegriffe Ein Paradox Ausblick Mengenlehre Diskrete Strukturen Uta Priss ZeLL, Ostfalia Sommersemester 2016 Diskrete Strukturen Mengenlehre Slide 1/30 Agenda Hausaufgaben Grundbegriffe Ein Paradox Ausblick Diskrete Strukturen Mengenlehre

Mehr

Übungen zu Programmierung I - Blatt 8

Übungen 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

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Abgabe: (vor der Vorlesung)

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Abgabe: (vor der Vorlesung) TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 2008/09 Einführung in die Informatik 2 Übungsblatt 6 Prof. Dr. Helmut Seidl, T. M. Gawlitza,

Mehr

Einführung: Logik und SetlX

Einführung: Logik und SetlX Einführung: Logik und SetlX Diskrete Strukturen Uta Priss ZeLL, Ostfalia Sommersemester 2016 Diskrete Strukturen Einführung: Logik und SetlX Slide 1/17 Agenda Sprachliche Logik Logik im antiken Griechenland

Mehr

15. Elementare Graphalgorithmen

15. Elementare Graphalgorithmen Graphen sind eine der wichtigste Modellierungskonzepte der Informatik Graphalgorithmen bilden die Grundlage vieler Algorithmen in der Praxis Zunächst kurze Wiederholung von Graphen. Dann Darstellungen

Mehr

Listen. bersicht. Zweck. Listen allgemein Listen in Prolog. Programmiertechniken mit Listen. Erstellen von Prolog-Programmen mit Listen

Listen. bersicht. Zweck. Listen allgemein Listen in Prolog. Programmiertechniken mit Listen. Erstellen von Prolog-Programmen mit Listen Listen bersicht Listen allgemein Listen in Prolog Schreibweise Listen als rekursive Datenstruktur Unifikation Programmiertechniken mit Listen Zweck rekursive Suche Abbilden Erstellen von Prolog-Programmen

Mehr

Bachelor Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung 12. Februar 2009 3

Bachelor Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung 12. Februar 2009 3 Bachelor Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung 12. Februar 2009 3 Aufgabe 1 (20 Punkte) Dialogische Logik a) Was isteine formal wahrebehauptung? Welche Aussageschematasindallgemeingültig? b) Überprüfen

Mehr

Tutorium Prolog für Linguisten 8

Tutorium Prolog für Linguisten 8 Endliche Automaten Tutorium Prolog für Linguisten 8 Sebastian Golly 18. Dezember 2012 Sebastian Golly Tutorium Prolog für Linguisten 8 1 / 13 Endliche Automaten Plan für heute? Sebastian Golly Tutorium

Mehr

Übung Info A. http://www.is.informatik.uni-duisburg.de. Übungsleiter. Informationen (Sprechstunden, Kontaktdaten): André Schaefer Gudrun Fischer

Übung Info A. http://www.is.informatik.uni-duisburg.de. Übungsleiter. Informationen (Sprechstunden, Kontaktdaten): André Schaefer Gudrun Fischer Übung Info A Übungsleiter André Schaefer Gudrun Fischer Informationen (Sprechstunden, Kontaktdaten): http://www.is.informatik.uni-duisburg.de Ziele der Übung Vertiefung der Inhalte der Vorlesung Praktische

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 2-1. Seminar -

Algorithmen und Datenstrukturen 2-1. Seminar - Algorithmen und Datenstrukturen 2-1. Seminar - Dominic Rose Bioinformatics Group, University of Leipzig Sommersemster 2010 Outline 1. Übungsserie: 3 Aufgaben, insgesamt 30 28 Punkte A1 Spannbäume (10 8

Mehr

Prolog by example. Carsten Rösnick

Prolog by example. Carsten Rösnick Prolog by example Carsten Rösnick Was ist Prolog? Programmation en Logique (1970er) Nutzer erstellt Datenbasis Definiert, was gilt in seinem Universum Closed-world assumption Inferenz Grundlagen (1) Ein

Mehr

Kapitel 6: Typprüfung

Kapitel 6: Typprüfung Ludwig Maximilians Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Skript zur Vorlesung Informatik I Wintersemester 2006 Vorlesung: Prof. Dr. Christian Böhm

Mehr

Informatik II Übung, Woche 17

Informatik II Übung, Woche 17 Giuseppe Accaputo 28. April, 2016 1. Vererbung 2. Vorbesprechung Übung 8 Plan für heute 3. Erweiterung des Vorlesungsverzeichnis (VVZ) (Live-Programmierung) Informatik II (D-BAUG) Giuseppe Accaputo 2 Vererbung

Mehr

Routing A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung

Routing A lgorithmen Algorithmen Begriffe, Definitionen Wegewahl Verkehrslenkung Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über

Mehr

Übungsblatt 7. Thema: Sortieren, Objektorientierung

Übungsblatt 7. Thema: Sortieren, Objektorientierung Informatik I WS 05/06 Prof. Dr. W. May Dipl.-Inform. Oliver Fritzen Dipl.-Inform. Christian Kubczak Übungsblatt 7 Ausgegeben am: Abgabe bis: 9.12.2005 6.1.2006 (Theorie) 6.1.2006 (Praktisch) Thema: Sortieren,

Mehr

Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 15 (Linearer Speicher, Listen, Bäume)

Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 15 (Linearer Speicher, Listen, Bäume) Fachrichtung 6.2 Informatik Universität des Saarlandes Tutorenteam der Vorlesung Programmierung 1 Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 15 (Linearer Speicher, Listen,

Mehr

ABITURPRÜFUNG 2003 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN)

ABITURPRÜFUNG 2003 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN) ABITURPRÜFUNG 2003 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN) Arbeitszeit: 270 Minuten Hilfsmittel: Formeln und Tabellen für die Sekundarstufen I und II. Berlin: Paetec, Ges. für Bildung und Technik mbh; PC

Mehr

Theoretische Grundlagen der Informatik. Vorlesung am 02. November INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK

Theoretische Grundlagen der Informatik. Vorlesung am 02. November INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK Theoretische Grundlagen der Informatik Vorlesung am 2. November 27 2..27 Dorothea Wagner - Theoretische Grundlagen der Informatik KIT Die Forschungsuniversität in der Vorlesung am 2. November 27 Helmholtz-Gemeinschaft

Mehr

Anwendungen der Logik: Deklarative bzw. Logik-Programmierung in PROLOG

Anwendungen der Logik: Deklarative bzw. Logik-Programmierung in PROLOG Logik für Informatik Technische Universität Darmstadt Sommersemester 2003 Fachbereich Mathematik Mathias Kegelmann 8. Juli 2003 Anwendungen der Logik: Deklarative bzw. Logik-Programmierung in PROLOG Übersicht

Mehr

Wiederholung: Zusammenfassung Felder. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Definition Abstrakter Datentyp. Programm heute

Wiederholung: Zusammenfassung Felder. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Definition Abstrakter Datentyp. Programm heute Wiederholung: Zusammenfassung Felder Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester / Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Ein Feld A kann repräsentiert

Mehr

Sammlung möglicher Klausuraufgaben

Sammlung möglicher Klausuraufgaben Sammlung möglicher Klausuraufgaben 24. Januar 2017 1. Gegeben eine Wissensbasis zu einem Familienstammbaum: % fem/1 % et/2 % fem(x). X ist weiblich. % et(x,y): X ist ein Elternteil von Y. fem(mia). et(jutta,

Mehr

Routing Algorithmen. Begriffe, Definitionen

Routing Algorithmen. Begriffe, Definitionen Begriffe, Definitionen Routing (aus der Informatik) Wegewahl oder Verkehrslenkung bezeichnet in der Telekommunikation das Festlegen von Wegen für Nachrichtenströme bei der Nachrichtenübermittlung über

Mehr

Einführung in die Programmierung für Computerlinguisten

Einführung in die Programmierung für Computerlinguisten EINFÜHRUNG IN DIE PROGRAMMIERUNG FÜR COMPUTERLINGUISTEN Dr. Maximilian Hadersbeck Leonie Weißweiler LMU Geschwister-Scholl-Platz 1 80539 München Anrede Name Straße Lösung zur 3. Übung zur Vorlesung Ludwig-Maximilians-Universität

Mehr

Grundlagen der Programmierung

Grundlagen der Programmierung Grundlagen der Programmierung Dr. Tom Kamphans 1. Vorlesung 12.10.2016 1 Organisatorisches Vorlesung: Mittwochs 14:00 15:30, Raum F 201 Übung: Mittwochs 15:45 19:00, Raum F 225 Übung: alle zwei Wochen

Mehr

Übungen zu Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung: Lösungsvorschlag

Übungen zu Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung: Lösungsvorschlag Ludwig-Maximilians-Universität München WS 2016/17 Institut für Informatik Übungsblatt 3 Prof. Dr. R. Hennicker, A. Klarl Übungen zu Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung:

Mehr

PROLOG. Lernende Systeme WS 10/11 Crashkurs. Martin Sticht Stephan Weller

PROLOG. Lernende Systeme WS 10/11 Crashkurs. Martin Sticht Stephan Weller PROLOG Lernende Systeme WS 10/11 Crashkurs Martin Sticht Stephan Weller SWI Prolog http://www.swi-prolog.org Grundlegendes Grundkonstrukte Fakten Regeln Anfragen Fakten und Regeln kommen in die Programm-Datei

Mehr

Wie wird ein Graph dargestellt?

Wie wird ein Graph dargestellt? Wie wird ein Graph dargestellt? Für einen Graphen G = (V, E), ob gerichtet oder ungerichtet, verwende eine Adjazenzliste A G : A G [i] zeigt auf eine Liste aller Nachbarn von Knoten i, wenn G ungerichtet

Mehr

LISTEN. Programmierkurs Prolog p.1

LISTEN. Programmierkurs Prolog p.1 LISTEN Programmierkurs Prolog p.1 Liste Listen sind rekursive Datenstrukturen, die dazu dienen geordnete Mengen von Elementen zu beschreiben. Man kann sich Listen in Prolog als Behälter vorstellen, die

Mehr

4.1 Bäume, Datenstrukturen und Algorithmen. Zunächst führen wir Graphen ein. Die einfachste Vorstellung ist, dass ein Graph gegeben ist als

4.1 Bäume, Datenstrukturen und Algorithmen. Zunächst führen wir Graphen ein. Die einfachste Vorstellung ist, dass ein Graph gegeben ist als Kapitel 4 Bäume 4.1 Bäume, Datenstrukturen und Algorithmen Zunächst führen wir Graphen ein. Die einfachste Vorstellung ist, dass ein Graph gegeben ist als eine Menge von Knoten und eine Menge von zugehörigen

Mehr

Grundlagen der Kognitiven Informatik

Grundlagen der Kognitiven Informatik Grundlagen der Kognitiven Informatik Resolutionskalkül und Prolog Ute Schmid Kognitive Systeme, Angewandte Informatik, Universität Bamberg letzte Änderung: 14. Dezember 2010 U. Schmid (CogSys) KogInf-Resolution

Mehr

Allgemeine Hinweise: TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Name Vorname Studiengang Matrikelnummer. Hörsaal Reihe Sitzplatz Unterschrift

Allgemeine Hinweise: TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Name Vorname Studiengang Matrikelnummer. Hörsaal Reihe Sitzplatz Unterschrift TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 2008/09 Einführung in die Informatik 2 Klausur Prof. Dr. Helmut Seidl, T. M. Gawlitza, S. Pott,

Mehr

Nachklausur Grundlagen der Algorithmik (Niedermeier/Froese/Chen/Fluschnik, Wintersemester 2015/16)

Nachklausur Grundlagen der Algorithmik (Niedermeier/Froese/Chen/Fluschnik, Wintersemester 2015/16) Berlin, 14. April 2016 Name:... Matr.-Nr.:... Nachklausur Grundlagen der Algorithmik (Niedermeier/Froese/Chen/Fluschnik, Wintersemester 2015/16) 1 / 10 2 / 10 3 / 11 4 / 9 5 / 10 Σ / 50 Einlesezeit: Bearbeitungszeit:

Mehr

Abstrakter Datentyp (ADT): Besteht aus einer Menge von Objekten, sowie Operationen, die auf diesen Objekten wirken.

Abstrakter Datentyp (ADT): Besteht aus einer Menge von Objekten, sowie Operationen, die auf diesen Objekten wirken. Abstrakte Datentypen und Datenstrukturen/ Einfache Beispiele Abstrakter Datentyp (ADT): Besteht aus einer Menge von Objekten, sowie Operationen, die auf diesen Objekten wirken. Datenstruktur (DS): Realisierung

Mehr

Technische Universität Wien Institut für Computergraphik und Algorithmen Arbeitsbereich für Algorithmen und Datenstrukturen

Technische Universität Wien Institut für Computergraphik und Algorithmen Arbeitsbereich für Algorithmen und Datenstrukturen Technische Universität Wien Institut für Computergraphik und Algorithmen Arbeitsbereich für Algorithmen und Datenstrukturen 186.172 Algorithmen und Datenstrukturen 1 VL 4.0 Übungsblatt 4 für die Übung

Mehr

Tutoraufgabe 1 (Suchen in Graphen):

Tutoraufgabe 1 (Suchen in Graphen): Prof. aa Dr. E. Ábrahám Datenstrukturen und Algorithmen SS14 F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder Tutoraufgabe 1 (Suchen in Graphen): a) Geben Sie die Reihenfolge an, in der die Knoten besucht werden, wenn

Mehr

Kapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele

Kapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele Kapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele Kapitel 3: Ehrenfeucht-Fraïssé Spiele Abschnitt 3.0: In diesem Kapitel werden Ehrenfeucht-Fraïssé-Spiele (kurz: EF-Spiele) eingeführt. Diese liefern ein Werkzeug,

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Graphdurchläufe Maike Buchin 22. und 27.6.2017 Graphexploration Motivation: Für viele Zwecke will man den gesamten Graphen durchlaufen, zb. um festzustellen ob er (stark) zusammenhängt.

Mehr

Das Damenproblem - funktional und logisch

Das Damenproblem - funktional und logisch - funktional und logisch 1 1 Technische Fakultät Universität Bielefeld 14.5.2014 / Seminar Programmiersprachen Gliederung Einleitung 1 Einleitung 2 3 Problembeschreibung Definition Definition Sei N eine

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 27. Mai Programmieren II. 12. Übungsblatt

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 27. Mai Programmieren II. 12. Übungsblatt Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 27. Mai 206 Programmieren II 2. Übungsblatt Hinweis: Auf diesem und den folgenden Übungsblättern

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Klausur WS 2006/07 Software-Engineering und Technische Informatik Bachelor

Algorithmen und Datenstrukturen Klausur WS 2006/07 Software-Engineering und Technische Informatik Bachelor Klausur WS 2006/07 Software-Engineering und Technische Informatik Bachelor Die Klausur besteht aus 6 Aufgaben und umfasst 60 Punkte. Bitte schreiben Sie die Lösungen auf die Aufgabenblätter. Vergessen

Mehr

Prof. Dr. Uwe Schmidt. 30. Januar 2017

Prof. Dr. Uwe Schmidt. 30. Januar 2017 Prof. Dr. Uwe Schmidt 30. Januar 2017 Aufgaben zur Klausur Algorithmen und Datenstrukturen im WS 2016/17 ( B Inf, B TInf, B MInf, B CGT, B WInf, B Ecom, B ITE) Zeit: 75 Minuten erlaubte Hilfsmittel: keine

Mehr

Algorithmen und ihre Programmierung

Algorithmen und ihre Programmierung Veranstaltung Pr.-Nr.: 101023 Algorithmen und ihre Programmierung Veronika Waue WS 07/08 Einführung Definition: Algorithmus Ein Algorithmus ist eine genau definierte Folge von Anweisungen zur Lösung eines

Mehr

Logikprogrammierung und Prolog

Logikprogrammierung und Prolog 3. Logikbasierte Wissensräpresentation und Inferenz Logikprogrammierung Logikprogrammierung und Prolog Das Idealbild der Logikprogrammierung: Algorithmus = Logik + Kontrolle Was? Wie? reine Problemspezifikation

Mehr

Intensivübung zu Algorithmen und Datenstrukturen

Intensivübung zu Algorithmen und Datenstrukturen Intensivübung zu Algorithmen und Datenstrukturen Silvia Schreier Informatik 2 Programmiersysteme Martensstraße 3 91058 Erlangen Übersicht Programmierung Fallunterscheidung Flussdiagramm Bedingungen Boolesche

Mehr

durch Einfügen von Knoten konstruiert werden kann.

durch Einfügen von Knoten konstruiert werden kann. Satz von Kuratowski Definition Unterteilung eines Graphen Sei G = (V, E) und e = {u, v} E. 1 Das Einfügen eines neuen Knoten w in die Kante e führt zum Graphen G = (V {w}, E \ e {{u, w}, {w, v}}). 2 Der

Mehr

Prolog Tutorial Norbert E. Fuchs Institut für Informatik Universität Zürich

Prolog Tutorial Norbert E. Fuchs Institut für Informatik Universität Zürich Prolog Tutorial Norbert E. Fuchs Institut für Informatik Universität Zürich Inhalt Vom deklarativen Wissen zum prozeduralen Programm Vom Programm zur Berechnung Elemente eines Prolog-Programms Zugverbindungen

Mehr

1 Der Baum. Informatik I: Einführung in die Programmierung 11. Bäume. Bäume in der Informatik. Bäume in der Informatik - Definition.

1 Der Baum. Informatik I: Einführung in die Programmierung 11. Bäume. Bäume in der Informatik. Bäume in der Informatik - Definition. 1 Informatik I: Einführung in die Programmierung 11. Bäume e e Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Bernhard Nebel 13. November 2015 13. November 2015 B. Nebel Info I 3 / 33 Bäume in der Informatik Bäume

Mehr

Universität des Saarlandes

Universität des Saarlandes Universität des Saarlandes FR 6.2 Informatik Prof. Dr. Kurt Mehlhorn WiSe 2015/2016 Übungen zu Ideen der Informatik http://www.mpi-inf.mpg.de/departments/algorithms-complexity/teaching/winter15/ideen/

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 31. Mai Programmieren II. 12. Übungsblatt

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 31. Mai Programmieren II. 12. Übungsblatt Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 1. Mai 01 Programmieren II 1. Übungsblatt Hinweis: Dieses Übungsblatt enthält die dritte Pflichtaufgabe.

Mehr

1 Der Baum. Informatik I: Einführung in die Programmierung 11. Bäume. Bäume in der Informatik. Bäume in der Informatik - Definition.

1 Der Baum. Informatik I: Einführung in die Programmierung 11. Bäume. Bäume in der Informatik. Bäume in der Informatik - Definition. 1 Informatik I: Einführung in die Programmierung 11. Bäume e e Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Bernhard Nebel 17. November 2017 17. November 2017 B. Nebel Info I 3 / 33 Bäume in der Informatik Bäume

Mehr

Programmieren in Haskell Einführung

Programmieren in Haskell Einführung Programmieren in Haskell Einführung Peter Steffen Universität Bielefeld Technische Fakultät 16.10.2009 1 Programmieren in Haskell Veranstalter Dr. Peter Steffen Raum: M3-124 Tel.: 0521/106-2906 Email:

Mehr

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen Bäume sind verallgemeinerte Listen Datenstrukturen Teil 2 Bäume Jeder Knoten kann mehrere Nachfolger haben Sie sind weiter spezielle Graphen Graphen bestehen aus Knoten und Kanten Kanten können gerichtet

Mehr

Matching. Organisatorisches. VL-18: Matching. (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger. Tanzabend

Matching. Organisatorisches. VL-18: Matching. (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger. Tanzabend Organisatorisches VL-18: Matching (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger Vorlesung: Gerhard Woeginger (Zimmer 4024 im E1) Sprechstunde: Mittwoch 11:15 12:00 Übungen: Tim Hartmann,

Mehr

Programmieren in Haskell Programmiermethodik

Programmieren in Haskell Programmiermethodik Programmieren in Haskell Programmiermethodik Peter Steffen Universität Bielefeld Technische Fakultät 12.01.2011 1 Programmieren in Haskell Bisherige Themen Was soll wiederholt werden? Bedienung von hugs

Mehr

Verkettete Datenstrukturen: Bäume

Verkettete Datenstrukturen: Bäume Verkettete Datenstrukturen: Bäume 1 Graphen Gerichteter Graph: Menge von Knoten (= Elementen) + Menge von Kanten. Kante: Verbindung zwischen zwei Knoten k 1 k 2 = Paar von Knoten (k 1, k 2 ). Menge aller

Mehr

HTML Tutorial Part I - Einführung und erste Texte schreiben

HTML Tutorial Part I - Einführung und erste Texte schreiben HTML Tutorial Part I - Einführung und erste Texte schreiben Hallo und Herzlich Willkommen auf meiner Seite. Hier dreht sich alles um das Thema HTLML Programmierung. Das ganze beginnt bei den einfachsten

Mehr

Graphdurchmusterung, Breiten- und Tiefensuche

Graphdurchmusterung, Breiten- und Tiefensuche Prof. Thomas Richter 18. Mai 2017 Institut für Analysis und Numerik Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg thomas.richter@ovgu.de Material zur Vorlesung Algorithmische Mathematik II am 18.05.2017 Graphdurchmusterung,

Mehr

Universität Koblenz-Landau Fachbereich Informatik Klausur KI-Programmierung WS 2007/2008. Jun.-Prof. Dr. B. Beckert. 21.

Universität Koblenz-Landau Fachbereich Informatik Klausur KI-Programmierung WS 2007/2008. Jun.-Prof. Dr. B. Beckert. 21. Name, Vorname: Matrikel-Nr.: Studiengang: Universität Koblenz-Landau Fachbereich Informatik Klausur KI-Programmierung WS 2007/2008 Jun.-Prof. Dr. B. Beckert 21. Februar 2008 Informatik (Diplom) Computervisualistik

Mehr

Auswahl von Klauseln und Atomen in Prolog

Auswahl von Klauseln und Atomen in Prolog 5.6 Prolog... ist die bekannteste Implementierung einer LP-Sprache; wurde Anfang der 1970er von Alain Colmerauer (Marseille) und Robert Kowalski (Edinburgh) entwickelt. konkretisiert den vorgestellten

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Tutorium Übungsaufgaben

Algorithmen und Datenstrukturen Tutorium Übungsaufgaben Algorithmen und Datenstrukturen Tutorium Übungsaufgaben AlgoDat - Übungsaufgaben 1 1 Landau-Notation Aufgabe Lösung 2 Rekurrenzen Aufgabe 3 Algorithmenentwurf und -analyse Aufgabe AlgoDat - Übungsaufgaben

Mehr