Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Ähnliche Dokumente
Name:... Vorname:... Matr.-Nr.:... Studiengang:...

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen II 01. Agust 2016

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen II

Name:... Vorname:... Matr.-Nr.:... Studiengang:...

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen II 10. August 2015

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen II 29. Juli 2013

NAME, VORNAME: Studiennummer: Matrikel:

Datenstrukturen (SoSe 12) Klausur (Modulabschlussprüfung)

2. Klausur Datenstrukturen und Algorithmen SS 2014

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen SS August Arbeitszeit 90 min

Karlsruher Institut für Technologie. Klausur Algorithmen I

Stud.-Nummer: Datenstrukturen & Algorithmen Seite 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 VU 6.0 Nachtragstest SS Oktober 2014

ContainerDatenstrukturen. Große Übung 4

Informatik II: Algorithmen & Datenstrukturen. Blättern Sie nicht um bevor Sie dazu aufgefordert werden!

Klausur Algorithmentheorie

Datenstrukturen und Algorithmen 2. Klausur SS 2001

Algorithmen und Datenstrukturen

Tutoraufgabe 1 (Starke Zusammenhangskomponenten):

Algorithmen und Datenstrukturen VO 3.0 Vorlesungsprüfung 19. Oktober 2007

Klausur. 18. Juli 2008, 10:15-12:15 Uhr. Name:... Matrikelnummer:... Anzahl beschriebener Blätter (ohne Aufgabenblatt):... D(p) : Y = p x X + p y

ÜBUNGSKLAUSUR Studienhalbjahr: 2. Semester. Datum: 20. Juli 2016 Bearbeitungszeit: 90 Minuten. Modul: T2INF Dozent: Stephan Schulz

Klausur zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen

Übungsklausur Algorithmen I

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

DAP2 Probeklausur. Matrikelnummer Vorname Nachname. Datum: 24. Juli C. Sohler A. Krivo²ija, A. Rey, H. Sandvoÿ

2. Präsenzübung Datenstrukturen und Algorithmen SS 2014

Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015

Klausur zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmentheorie

ÜBUNGSKLAUSUR Studienhalbjahr: 2. Semester. Datum: 16/17. Juli 2015 Bearbeitungszeit: 90 Minuten. Modul: T2INF Dozent: Jan Hladik

FAKULTÄT FÜR INFORMATIK

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik Institut für Simulation und Graphik Prof. Dr. Holger Theisel

Karlsruher Institut für Technologie Institut für Theoretische Informatik. Übungsklausur Algorithmen I

DAP2-Klausur

Beispielprüfung Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

Algorithmen und Datenstrukturen Übung #4 BFS/DFS, Wachstum von Funktionen

Datenstrukturen: Mathematische Grundlagen. 26. Juli / 27

Präsenzübung Datenstrukturen und Algorithmen SS 2014

Informatik B Sommersemester Musterlösung zur Klausur am

1. Klausur Datenstrukturen und Algorithmen SS 2014

Algorithmen und Datenstrukturen 1 VL Übungstest WS Jänner 2009

Stud.-Nummer: Datenstrukturen & Algorithmen Seite 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1-5. Seminar -

Prüfung Datenstrukturen und Algorithmen, D-INFK. Datenstrukturen & Algorithmen

Klausur Algorithmentheorie

Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2017/18. Pro f. Dr. Sán do r Fe k e te

ADS: Algorithmen und Datenstrukturen 1

Prüfung Algorithmen und Datenstrukturen I

Probeklausur Computerorientierte Mathematik II

Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

Algorithmen und Datenstrukturen (Informatik II) SS Klausur

Algorithmen und Datenstrukturen 1 VU Übungstest SS Juni 2013

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

2. Schriftliche Leistungskontrolle (EK)

Algorithmen 1 Tutorium

Algorithmen und Datenstrukturen 13

Informatik B Sommersemester Musterlösung zur Klausur vom

Muster. Informatik 3 (Februar 2004) Name: Matrikelnummer: Betrachten Sie den folgenden Suchbaum. A G H J K M N

Übungsklausur Algorithmen I

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie

Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013) Prof. Dr. Leif Kobbelt Thomas Ströder, Fabian Emmes, Sven Middelberg, Michael Kremer

Diskrete Strukturen. Name Vorname Studiengang Matrikelnummer. Hörsaal Reihe Sitzplatz Unterschrift ... Allgemeine Hinweise

1. Klausur zur Vorlesung Algorithmentechnik Wintersemester 2008/2009

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Christian Rieck, Arne Schmidt

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur. Informatik 1 Wintersemester 2005/2006 Prof. Dr. Wolfgang May 4. April 2006, Uhr Bearbeitungszeit: 90 Minuten

a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein:

Algorithmen & Datenstrukturen 1. Klausur

Stud.-Nummer: Datenstrukturen & Algorithmen Seite 1

A Berlin, 10. April 2017

Heapsort / 1 A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7] A[8]

Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013)

Informatik II: Algorithmen & Datenstrukturen. Blättern Sie nicht um bevor Sie dazu aufgefordert werden!

Klausur Informatik 2: Algorithmen und Datenstrukturen. Blättern Sie nicht um bevor Sie dazu aufgefordert werden!

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Datenstrukturen. Bäume

1. Vordiplom D-INFK Prüfung Informatik I + II 2. Oktober 2003

Klausur Informatik B April Teil I: Informatik 3

Stud.-Nummer: Algorithmen & Datenstrukturen Seite 1

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen I WS 05/06

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

Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

1. Klausur zur Vorlesung Algorithmentechnik Wintersemester 2005/2006

Algorithmen & Komplexität

TheGI 2: Berechenbarkeit und Komplexität. Veranstalter: Uwe Nestmann, Johannes Borgström, Philipp Küfner Sommersemester

Datenstrukturen und Algorithmen D-INFK

Der Rekursionsbaum hat

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

Transkript:

Technische Universität Braunschweig Sommersemester 2013 IBR - Abteilung Algorithmik Prof. Dr. Sándor Fekete Dr. Christiane Schmidt Stephan Friedrichs Klausur Algorithmen und Datenstrukturen 22.08.2013 Name:..................................... Vorname:.................................. Matr.-Nr.:................................. Studiengang:............................... Bachelor Master Diplom Andere Mit der Veröffentlichung des Klausurergebnisses nur mit der Matrikelnummer über die Mailingliste und auf der Homepage bin ich einverstanden.... Unterschrift Hinweise: Bitte das Deckblatt ausfüllen. Die Heftung der Blätter darf nicht entfernt werden. Eigenes Papier ist nicht erlaubt. Die Rückseiten dieser Blätter dürfen beschrieben werden. Die Klausur besteht aus 15 Blättern. Hilfsmittel: keine. Die Klausur ist mit 50 von 100 Punkten bestanden. Alle Graphen in dieser Klausur sind einfache Graphen, d. h. sie haben keine Multikanten und keine parallelen Kanten; das gilt auch für die von Dir zu konstruierenden Graphen. Mit Bleistift oder in rot geschriebene Klausurteile können nicht gewertet werden. Die Bearbeitungszeit für die Klausur ist 120 Minuten. Bearbeitete Aufgaben bitte unten ankreuzen. Punktzahlen für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Σ Bearbeitet ( ) Punkte 14 11 19 17 11 10 4 4 10 100 Erzielte Punkte 1

1.Aufgabe: Graphen 8+2+4 Punkte v 5 v 3 v 6 v 1 v 2 v 4 v 7 Abbildung 1: Der Graph H. a) Wende Tiefensuche auf den Graphen H aus Abbildung 1 an; starte dabei mit dem Knoten v 1. Falls zu einem Zeitpunkt mehrere Knoten für den nächsten Schritt in Frage kommen, wähle denjenigen mit dem kleinsten Index. Gib die Menge Q jedesmal an, wenn sie sich ändert und zeichne den gefundenen Baum T. 2

b) Zeichne einen zusammenhängenden Graphen mit 4 Knoten, der keinen Eulerweg, keine Eulertour, keinen Hamiltonpfad und keinen Hamiltonkreis enthält. c) Beweise: Ein zusammenhängender Graph mit n Knoten hat mindestens n 1 Kanten. 3

2.Aufgabe: Binäre Suchbäume (keine AVL-Bäume) 8+2+1 Punkte a) Füge nacheinander die folgenden Elemente in einen zu Beginn leeren binären Suchbaum ein. Gib den Baum nach jeder Einfügeoperation an: 2, 15, 5, 18, 9, 4, 3, 5 4

b) Lösche die 2 aus dem konstruierten Baum. Beschreibe kurz, wie du dabei vorgehst und gib den Baum nach dem Löschen an. c) Ist der enstandene Baum ein AVL-Baum? Begründe Deine Antwort. 5

3.Aufgabe: Komplexität 3+3+3+5+5 Punkte Seien f, g, h : N R drei Funktionen. a) Zeige oder widerlege: f O(g), g Θ(h) f O(h) b) Zeige oder widerlege: f O(g), g Ω(h) f Θ(h) 6

c) Zeige: 4n 6 + 3n 2 48 Ω(n 6 ). Gib dazu explizit geeignete Konstanten c und n 0 aus der Definition an und zeige, dass sie die Definition erfüllen. d) Sortiere die folgenden Funktionsklassen nach Inklusion (Du musst die Antwort nicht begründen). Kennzeichne identische Klassen und beweise deren Identität. O(n 2 ) O(log n) O(n n ) O(n!) O(log(n 2 )) O(47 n ) O( n) O(354) 7

e) Du hast einen Input von n Elementen und einen Algorithmus, der einzelne Elemente bearbeitet. Das kostet n 2 +20 log n Operationen pro Element. Alle Elemente müssen bearbeitet werden. (i) Wie lange dauert das? (Mit und ohne O-Notation.) (ii) Die Bearbeitung zweier Elemente ist unabhängig voneinander, man kann dies also parallelisieren. Dazu stehen Dir 4 Kerne zur Verfügung. Wie wirkt sich dies auf die Gesamtlaufzeit aus? (Mit und ohne O-Notation.) (iii) Alternativ kannst Du ein Preprocessing verwenden, dies läuft in 17n 2 3.84n + 715 und reduziert die Bearbeitungszeiten auf n log n pro Element, ist aber nicht parallelisierbar, die Bearbeitung der Elemente dann auch nicht mehr. Wie wirkt sich dies auf die Gesamtlaufzeit aus? (Mit und ohne O-Notation.) (iv) Für welche Möglichkeit entscheidest Du Dich (ursprünglicher Algorithmus, (ii) oder (iii)), um die Leistungsfähigkeit Deines Programmes für große Inputmengen zu maximieren? Begründe Deine Wahl. 8

4.Aufgabe: Rekursionen 4+4+4+5 Punkte a) Wie lautet das Mastertheorem aus der Vorlesung? b) Bestimme mit Hilfe des Mastertheorems das asymptotische Wachstum der Rekursion U(n) = 13 U( n 4 ) + 27n3 + 27 U( n 16 ) + 13n. Bestimme die Werte aller im Mastertheorem auftretenden Parameter. 9

c) Bestimme mit Hilfe des Mastertheorems das asymptotische Wachstum der Rekursion V (n) = 3125 V ( n 5 ) + 17n3. Bestimme die Werte aller im Mastertheorem auftretenden Parameter. d) Bestimme mit Hilfe des Mastertheorems das asymptotische Wachstum der Rekursion T (n) = 63 T ( n 12 ) + 36 T ( n 8 ) + 51n2 + 3. Bestimme die Werte aller im Mastertheorem auftretenden Parameter. 10

5.Aufgabe: Hashing 11 Punkte Wir betrachten ein leeres Array A der Größe 8, d.h. es gibt die Speicherzellen A[0], A[1],..., A[7]; in diesem führen wir offenes Hashing mit der folgenden Hashfunktion durch: t(i, x) = (3x + i 3 ) mod 8 Dabei ist x ein einzusetzender Schlüssel und i die Nummer des Versuches, x in eine unbesetzte Speicherzelle des Arrays zu schreiben (beginnend bei i = 0). Berechne zu jedem der folgenden Schlüssel die Position, die er in A bekommt: 5, 3, 11, 27, 33 (Hinweis: Die Schlüssel sollen in der gegebenen Reihenfolge eingefügt werden und der Rechenweg sollte klar erkennbar sein.) Trage die Elemente in folgendes Array ein: 0 1 2 3 4 5 6 7 11

6.Aufgabe: Sortieren 10 Punkte Sortiere die Zahlen im folgenden Array mit dem in der Vorlesung vorgestellten Quicksort. A[1] = 1 A[2] = 8 A[3] = 3 A[4] = 7 Das Referenzelement soll dabei wie in der Vorlesung gewählt werden (also je A[r]). Gib das Array nach jeder Tausch-Operation an. Gib die Zwischenschritte der Quicksort- und Partitionaufrufe an. 12

7.Aufgabe: Algorithmenentwurf 4 Punkte Gegeben sei eine Zeichenkette, codiert als Array A[1,..., n]. Gib einen möglichst schnellen Algorithmus an, der überprüft, ob die Zeichenkette ein Palindrom (eine Zeichenkette, die von vorn und von hinten gelesen identisch ist) ist. Beispielsweise ist A[1] = A A[2] = N A[3] = N A[4] = A ein Palindrom. 13

8.Aufgabe: Warteschlangen und Stapel 4 Punkte Zeige wie eine Warteschlange Q unter der Verwendung zweier Stacks S 1 und S 2 implementiert werden kann. Gib dafür die neuen Operationen ENQUEUE (Q, x) und DEQUEUE (Q) an. 14

9.Aufgabe: Kurzfragen 2+2+2+2+2 Punkte a) In einem Graphen, der Knoten ungeraden Grades enthält, wahr gibt es nie ein Eulerweg. falsch b) Für einen Stack S mit n Elementen ist POP(S) in O(n). wahr falsch c) Ein binärer Suchbaum ist höhenbalanciert, wenn sich für jeden wahr inneren Knoten v die Höhe der beiden Kinder von v um falsch höchstens 1 unterscheidet. d) Ein AVL-Baum wird nach jedem Insert neu rotiert. wahr falsch e) Die Größe einer Adjazenzliste eines Baumes ist in O(n). wahr falsch Viel Erfolg!!! 15