ASD Ćwiczenia 10: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Tprybick (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
 
Dorota (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
 
(Nie pokazano 8 wersji utworzonych przez 2 użytkowników)
Linia 1: Linia 1:
Zadanie 1
Zadanie 1
Podaj przykład ciągu $O(n)$ operacji MakeSet, Find i Union w implementacji listowej bez łączenia z wyważaniem, których łączny koszt to $\Theta(n^2)$.


Podaj przykład ciągu <math>O(n)</math> operacji MakeSet, Find i Union w implementacji listowej bez łączenia z wyważaniem, których łączny koszt to <math>\Theta(n^2)</math>.
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Rozwiązanie
Rozwiązanie
Tworzymy $n$ singletonów, a potem kolejno dla $i = 1, 2, \\ldots, n-1$ dołączamy listę długości $i$ za listę długości 1.
 
<div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Tworzymy n singletonów, a potem kolejno dla <math>i = 1, 2 \ldots n-1</math> dołączamy listę długości <math>i</math> za listę długości 1.
</div>
</div>
 


Zadanie 2
Zadanie 2
Udowodnij, że w implementacji listowej z heurystyką łączenia z wyważaniem koszt wykonania $m$ operacji MakeSet, Find i Union, sposród których $n$ to MakeSet, wynosi $O(m+n\log n)$.


Rozwiązanie
Udowodnij, że w implementacji listowej z heurystyką łączenia z wyważaniem koszt wykonania <math>m</math> operacji MakeSet, Find i Union, spośród których <math>n</math> to MakeSet, wynosi <math>O(m+n\log n)</math>.
Przez indukcję dowodzimy, że długość listy zawierającej element, który miał $k$ razy zmieniany wskaźnik do reprezentanta, wynosi co najmniej $2^k$. Wynika z tego, że każdy element może mieć zmieniany wskaźnik do reprezentanta co najwyżej $\log n$ razy, a więc koszt zamortyzowany operacji Union wynosi $O(\log n)$.
 
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Rozwiązanie  
<div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Przez indukcję dowodzimy, że długość listy zawierającej element, który miał <math>k</math> razy zmieniany wskaźnik do reprezentanta, wynosi co najmniej <math>2^k</math>. Wynika z tego, że każdy element może mieć zmieniany wskaźnik do reprezentanta co najwyżej <math>\log n</math> razy, koszt zamortyzowany operacji Union wynosi więc <math>O(\log n)</math>.</div>
</div>
 


Zadanie 3
Zadanie 3
Udowodnij, że w implementacji drzewiastej z łączeniem według wysokości wysokość drzewa zawierającego $n$ węzłów jest mniejsza bądź równa $\lfloor\log n\rfloor$.


Rozwiązanie
Udowodnij, że w implementacji drzewiastej z łączeniem według wysokości wysokość drzewa zawierającego <math>n</math> węzłów jest mniejsza bądź równa <math>\lfloor\log n\rfloor</math>.
Przez indukcję względem $h$ dowodzimy, że drzewo o wysokości $h$ musi zawierać co najmniej $2^h$ węzłów. Wysokość drzewa wzrasta podczas operacji Union wtedy i tylko wtedy, gdy łączymy dwa drzewa takiej samej wysokości.
 
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Rozwiązanie <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Przez indukcję względem <math>h</math> dowodzimy, że drzewo o wysokości <math>h</math> musi zawierać co najmniej <math>2^h</math> węzłów. Wysokość drzewa wzrasta podczas operacji Union wtedy i tylko wtedy, gdy łączymy dwa drzewa takiej samej wysokości.
</div></div>
 
 
Zadanie 4


Zadanie
Napisz pseudokod operacji MakeSet, Union i Find w implementacji drzewiastej z łączeniem według rangi i kompresją ścieżki.
Napisz pseudokod operacji MakeSet, Union i Find w implementacji drzewiastej z łączeniem według rangi i kompresją ścieżki.


Rozwiązanie
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
MakeSet(x)
Rozwiązanie <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
ojciec(x) := x
 
ranga(x) := 0
MakeSet(x)<br>
&nbsp;ojciec(x) := x<br>
&nbsp;ranga(x) := 0<br>
 
Union(x,y)<br>
&nbsp;if ranga(x)>ranga(y) then<br>
&nbsp;&nbsp;ojciec(y) := x<br>
&nbsp;else<br>
&nbsp;&nbsp; ojciec(x) := y<br>
&nbsp;&nbsp;if ranga(x) = ranga(y) then<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp; ranga(y) := ranga(y)+1<br>
 
Find(x)<br>
&nbsp;if x <> ojciec(x) then<br>
&nbsp;&nbsp;ojciec(x) := Find(ojciec(x))<br>
&nbsp;return ojciec(x)<br>
 
</div></div>


Union(x,y)
if ranga(x)>ranga(y) then
  ojciec(y) := x
else
  ojciec(x) := y
  if ranga(x) = ranga(y) then
  ranga(y) := ranga(y)+1


Find(x)
Zadanie 5
if x <> ojciec(x) then
  ojciec(x) := Find(ojciec(x))
return ojciec(x)


Zadanie
Udowodnij Lemat 1.
Udowodnij Lemat 1.


Rozwiązanie
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Zauważmy, że ''ranga'' węzła $x$ w lesie zbiorów rozłącznych powstającym w wyniku ciągu $\sigma$ operacji MakeSet, Union i Find jest równa ''wysokości'' poddrzewa $x$ w lesie dla ciągu operacji $\sigma'$ utworzonego z $\sigma$ przez usunięcie wszystkich operacji Find. Stąd natychmiast wynikają punkty (a) i (b), bo wysokości poddrzew na ścieżce od dowolnego węzła do korzenia tworzą ciąg ściśle rosnący. Punkt (c) wynika z zadania 3, a (d) wynika z (c) (bo każdy węzeł może należeć do co najwyżej jednego poddrzewa o korzeniu rangi $r$).
Rozwiązanie <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Zauważmy, że ''ranga'' węzła <math>x</math> w lesie zbiorów rozłącznych powstającym w wyniku ciągu <math>\sigma</math> operacji MakeSet, Union i Find jest równa ''wysokości'' poddrzewa <math>x</math> w lesie dla ciągu operacji <math>\sigma'</math> utworzonego z <math>\sigma</math> przez usunięcie wszystkich operacji Find. Stąd natychmiast wynikają punkty (a) i (b), bo wysokości poddrzew na ścieżce od dowolnego węzła do korzenia tworzą ciąg ściśle rosnący. Punkt (c) wynika z zadania 3, a (d) wynika z (c) (bo każdy węzeł może należeć do co najwyżej jednego poddrzewa o korzeniu rangi <math>r</math>).</div></div>
 
 
Zadanie 6
 
Udowodnij, że jeśli w implementacji drzewiastej z łączeniem według rangi i kompresją ścieżki najpierw wykonujemy wszystkie operacje Union, a dopiero potem wszystkie operacje Find, to zamortyzowany koszt operacji Find jest stały.
 
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Rozwiązanie  <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Każdą krawędź drzewa utworzonego w wyniku ciągu operacji Union - z wyjątkiem krawędzi prowadzących do korzenia - przechodzimy tylko raz. </div></div>
 
 
Zadanie 7
 
Algorytm Kruskala znajdowania minimalnego drzewa rozpinającego w grafie <math>G = (V,E)</math> z wagami na krawędziach działa następująco: krawędzie są przeglądane w kolejności od najlżejszej do najcięższej. Aktualnie rozważaną krawędź dodajemy do budowanego drzewa, o ile tylko nie powoduje to powstania cyklu. Jak efektywnie zaimplementować ten algorytm? Jaki jest jego czas działania?


Zadanie
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Udowodnij, że jeśli w implementacji drzewiastej z lączeniem wedlug rangi i kompresją ściezki najpierw wykonujemy wszystkie operacje Union, a dopiero potem wszystkie operacje Find, to zamortyzowany koszt operacji Find jest stały.
Rozwiązanie  <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Sortujemy krawędzie niemalejąco według wag: <math>e_1, \ldots, e_m</math>;


Rozwiązanie
for i := 1 to |V| do<br>
Każdą krawędź drzewa utworzonego w wyniku ciągu operacji Union - z wyjątkiem krawędzi prowadzących do korzenia - przechodzimy tylko raz.
&nbsp;MakeSet(v_i);<br>
T := <math>\emptyset</math>;<br>
for j := 1 to m do<br>
&nbsp;niech <math>e_j = \{v_i, v_k\}</math>;<br>
&nbsp;if Find(<math>v_i</math>) <> Find(<math>v_k</math>) then <br>
&nbsp;&nbsp;T := T <math>\cup \{e_j\}</math>;<br>
&nbsp;&nbsp;Union(Find(<math>v_i</math>),Find(<math>v_k</math>))<br>


Zadanie
Koszt tej implementacji jest zdominowany przez koszt sortowania: <math>O(m\log m)</math>.
Algorytm Kruskala znajdowania minimalnego drzewa rozpinającego w grafie $G = (V,E)$ z wagami na krawędziach działa następująco: krawędzie są przeglądane w kolejności od najlżejszej do najcięższej. Aktualnie rozważaną krawędź dodajemy do budowanego drzewa, o ile tylko nie powoduje to powstania cyklu. Jak efektywnie zaimplementować ten algorytm? Jaki jest jego czas działania?
</div></div>


Rozwiązanie
Sortujemy krawędzie niemalejąco według wag: $e_1, \ldots, e_m$;
for i := 1 to |V| do
MakeSet(v_i);
T := $\emtyset$;
for j := 1 to m do
niech e_j = {v_i, v_k);
if Find(v_i) <> Find(v_k) then
  T := T $\cup$ e_j;
  Union(Find(v_i),Find(v_k))


Koszt tej implementacji jest zdominowany przez koszt sortowania: O(m\log m).
Zadanie 8


Zadanie
Napisz program generujący labirynt następująca metodą: Na początku każda komnata jest otoczona ścianami. W każdym kroku wybieramy losowo ścianę i usuwamy ją, jeśli komnaty po jej obu stronach nie są jeszcze połączone żadną drogą.
Napisz program generujący labirynt następująca metodą: Na początku każda komnata jest otoczona ścianami. W każdym kroku wybieramy losowo ścianę i usuwamy ją, jeśli komnaty po jej obu stronach nie są jeszcze połączone żadną drogą.


Rozwiązanie
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Do zarządzania relacją "komnaty są połączone pewną drogą" należy wykorzystać strukturę danych dla zbiorów rozłącznych.
Rozwiązanie <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Do zarządzania relacją "komnaty są połączone pewną drogą" należy wykorzystać strukturę danych dla zbiorów rozłącznych.</div></div>
 
 
Zadanie 9


Zadanie
Plansza do gry w Hex ma kształt rombu zbudowanego z sześciokątnych pól. Dwaj gracze wykonują na przemian ruchy polegające na dostawieniu pionka na jedno pole. Celem pierwszego gracza jest zbudowanie z białych pionków drogi łączącej lewy dolny brzeg planszy z prawym górnym, natomiast celem drugiego jest zbudowanie z czarnych pionków drogi łączącej lewy górny brzeg planszy z prawym dolnym.
Plansza do gry w Hex ma kształt rombu zbudowanego z sześciokątnych pól. Dwaj gracze wykonują na przemian ruchy polegające na dostawieniu pionka na jedno pole. Celem pierwszego gracza jest zbudowanie z białych pionków drogi łączącej lewy dolny brzeg planszy z prawym górnym, natomiast celem drugiego jest zbudowanie z czarnych pionków drogi łączącej lewy górny brzeg planszy z prawym dolnym.


************** rysunek ****************************
<center>[[Grafika:HexGame.gif]]</center>


Zaprojektuj algorytm, który po każdym ruchu sprawdza, czy nastąpiła wygrana któregoś z graczy.
Zaprojektuj algorytm, który po każdym ruchu sprawdza, czy nastąpiła wygrana któregoś z graczy.


Rozwiązanie
<div class="mw-collapsible mw-made=collapsible mw-collapsed">
Rozwiązanie <div class="mw-collapsible-content" style="display:none">
Planszę możemy interpretować jako graf, w którym wierzchołki odpowiadają polom, a krawędzie łączą te pola, które sąsiadują ze sobą. Warto dołożyć jeszcze po dwa sztuczne białe i czarne wierzchołki połączone krawędziami z polami z odpowiednich brzegów planszy. Po każdym ruchu algorytm powinien uaktualnić składowe, odpowiednio, w białej albo czarnej części grafu (Union) i sprawdzić, czy sztuczne, "brzegowe" wierzchołki znalazły się w jednej składowej (Find).
Planszę możemy interpretować jako graf, w którym wierzchołki odpowiadają polom, a krawędzie łączą te pola, które sąsiadują ze sobą. Warto dołożyć jeszcze po dwa sztuczne białe i czarne wierzchołki połączone krawędziami z polami z odpowiednich brzegów planszy. Po każdym ruchu algorytm powinien uaktualnić składowe, odpowiednio, w białej albo czarnej części grafu (Union) i sprawdzić, czy sztuczne, "brzegowe" wierzchołki znalazły się w jednej składowej (Find).
</div></div>

Aktualna wersja na dzień 12:28, 30 wrz 2006

Zadanie 1

Podaj przykład ciągu O(n) operacji MakeSet, Find i Union w implementacji listowej bez łączenia z wyważaniem, których łączny koszt to Θ(n2).

Rozwiązanie


Zadanie 2

Udowodnij, że w implementacji listowej z heurystyką łączenia z wyważaniem koszt wykonania m operacji MakeSet, Find i Union, spośród których n to MakeSet, wynosi O(m+nlogn).

Rozwiązanie


Zadanie 3

Udowodnij, że w implementacji drzewiastej z łączeniem według wysokości wysokość drzewa zawierającego n węzłów jest mniejsza bądź równa logn.

Rozwiązanie


Zadanie 4

Napisz pseudokod operacji MakeSet, Union i Find w implementacji drzewiastej z łączeniem według rangi i kompresją ścieżki.

Rozwiązanie


Zadanie 5

Udowodnij Lemat 1.

Rozwiązanie


Zadanie 6

Udowodnij, że jeśli w implementacji drzewiastej z łączeniem według rangi i kompresją ścieżki najpierw wykonujemy wszystkie operacje Union, a dopiero potem wszystkie operacje Find, to zamortyzowany koszt operacji Find jest stały.

Rozwiązanie


Zadanie 7

Algorytm Kruskala znajdowania minimalnego drzewa rozpinającego w grafie G=(V,E) z wagami na krawędziach działa następująco: krawędzie są przeglądane w kolejności od najlżejszej do najcięższej. Aktualnie rozważaną krawędź dodajemy do budowanego drzewa, o ile tylko nie powoduje to powstania cyklu. Jak efektywnie zaimplementować ten algorytm? Jaki jest jego czas działania?

Rozwiązanie


Zadanie 8

Napisz program generujący labirynt następująca metodą: Na początku każda komnata jest otoczona ścianami. W każdym kroku wybieramy losowo ścianę i usuwamy ją, jeśli komnaty po jej obu stronach nie są jeszcze połączone żadną drogą.

Rozwiązanie


Zadanie 9

Plansza do gry w Hex ma kształt rombu zbudowanego z sześciokątnych pól. Dwaj gracze wykonują na przemian ruchy polegające na dostawieniu pionka na jedno pole. Celem pierwszego gracza jest zbudowanie z białych pionków drogi łączącej lewy dolny brzeg planszy z prawym górnym, natomiast celem drugiego jest zbudowanie z czarnych pionków drogi łączącej lewy górny brzeg planszy z prawym dolnym.

Zaprojektuj algorytm, który po każdym ruchu sprawdza, czy nastąpiła wygrana któregoś z graczy.

Rozwiązanie