Datastrukturer och algoritmer VT 2003 1© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP = Obesökt.

Slides:



Advertisements
Liknande presentationer
Målvakter Detta talar för Tre Kronor Detta talar för Tre Kronor Detta talar emot Tre Kronor Detta talar emot Tre Kronor Performance-analyserIndividuella.
Advertisements

Resultat av telefonundersökning maj 2008 om enskilt eller kommunalt huvudmannaskap för vägar och parkmark Bilaga till tjänsteskrivelse Sammanställning.
PTS Bredbandskartläggning
Nöjd Partner ServCheck® Oktober Innehållsförteckning Genom att klicka på understruken text i den grå rutan nedan kan du snabbt och enkelt ta dig.
Folkbildningspolitikers attityder till studieförbunden 2013
Resultat av brukarenkäter 2012 Funktionsstöd. Svarsfrekvens.
Individbaserad amningsstatistik i ett regionalt register
Kalibrering – Dagens kapacitet – något under DG
Kap 1 - Algebra och linjära modeller
Kommunalekonomins utveckling till år 2018 Källa: Basserviceprogrammet samt Kommunförbundets beräkningar.
Landstingens resultat HT11
Copyright Detta material är framtaget av Stefan Särdqvist på Räddningsverket. Upphovsman till illustrationer anges vid respektive illustration Detta verk.
Joomla © 2009 Stefan Andersson 1. Kontaktformulär  På varje seriös webbplats bör det finnas ett kontaktformulär.  Använd ej maillänkar, risk för spam!
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2004 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 4.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning
PROJEKT TRAPPSTEGET Bilaga 1 PROJEKT TRAPPSTEGET
Att beskriva och utvärdera sin egen verksamhet
Hälsopedagogik- Vad är det ?
Danderyds ungdomar och internet. 80% använder internet på datorn varje dag 10% använder internet på datorn 4-6 ggr/vecka 82% använder internet på mobilen.
Vetenskaplig utveckling Läkarprogrammet KI HT 2010 termin 4
Haskell Lite mera om listor. Skapa en lista mha ett delintervall Prelude> [1..8] [1,2,3,4,5,6,7,8] Prelude> [ ] [1.1,2.1] Prelude> [ ]
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 4.
Tar fram v ur kön v = R(true,0,Null) och q = (). d = 0 Leta sedan fram grannarna = {A, B} För granne A: newDist = 0+4 = 4. Ej besökt. q = (A(true,4,R))
DoA VT -07 © Anders Broberg, Lena Kallin Westin, P = ((C,F,3), (B,D,3), (C,G,4),(A,F,4), (A,R,4), (C,D,5), (E,G,6), (B,R,6), (A,E,6), (A,C,8)) A.
ABC EFG IJK Markera noden som besökt och lägg in den i kön. q = (A) Ta fram första elementet (A), q = ( ) Ta sedan fram grannmängden till A S = {B, F,
ABC EFG IJK Markera noden som besökt. Grannar = {E, F, B} E ej besökt, rekursivt anrop. depthFirst(A) * Djupet först i en oriktad graf.
Pojkar Flickor PojkarFlickor Arjeplog 87,5 90 Kiruna 89,385 Arvidsjaur 94,3 100 Lule å 86,192,4 Boden 87,1 93,1 Pajala 94,398 G ä llivare 92,6 92,3 Pite.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 6 Asymtotisk analys.
Kapitel 7 November 2008/Leif Carlsson Trygghet och sociala relationer Liv & hälsa i Örebro län år 2000, 2004 och 2008 Liv & hälsa 2008 Liv & hälsa 2000,
Att spara i en aktiesparklubb – ett roligt och i längden
| Trycksår Kommun/Områdes-skillnader (inklusive könsdimensionen) Dennis Nordvall Statistiker/Datamanager,
Vetenskaplig utveckling Läkarprogrammet KI HT 2010 termin 4
REGIONAL DIGITAL AGENDA Tony Blomqvist VD, IT Norrbotten
Strategiska mål för Tekniska nämnden. SCB undersökning Verksamhetsresultat Övergripande målStrategiskt målLägeNyckeltal Mål värde Utfall God kommunal.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2004 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 3.
Föreläsning 11 Arrayer.
Hur mäter man välstånd?.
Sammanfattning av marknadsundersökning Siffrorna är angivna i procent (%) och baserade på den undersökning som gjordes på 100 slumpmässigt utvalda personer.
Konsumenter om Svanen och EU Ecolabel Om undersökningen Utförd av: Response Analys, Oslo i dec 2010 Cirka personer från respektive land Totalt.
Kostnader för läkemedelsförmån Utveckling t.o.m. september 2014 Materialet: avser kostnader inklusive moms är ej åldersstandardiserat Lennart Tingvall:
Sveriges utrikeshandel mars Källa: WTO; International Trade Statistics 2009.
Hittarps IK Kartläggningspresentation år 3.
SIR’s Årsrapport 2004 Thomas Nolin FoU, SIR
Kommunalekonomins utveckling Nordiskt möte i Island 2014 Ilari Soosalu.
Best pictures on the internet 2007 Awards 1http:// Är vänsteralliansen trovärdig i Norrköping.
1.Välj en nod vilken som helst och markera den som öppen. Låt den bli rot. A R B F C D E G
1 Programhantering – Pass 10 Presentation Fortsättningskurs MS PowerPoint 2003 Del 2/2 Utskrift och distribution Effekter vid bildvisning Se på ett bildspel.
Medborgarundersökning SCB:s undersökning 14 september-8 november 64 kommuner deltog Hittills har 230 kommuner gjort undersökningen (155 mer än en.
Best pictures on the internet 2007 Awards 1http:// (s), (v), och (mp) i Norrköping, gillar inte att vi använder grundlagarna.
Källa: FHI, Folkhälsodatabas
Produktionskostnadsmetoden Täktmark Elproduktion
Andelen elever (åk 9) som är behöriga till gymnasieskolan 2007/ /2009 Riket 88,8 % 2007/2008 För att en elev ska vara behörig till gymnasieskolan.
Vårdprogram PHAVIS Uppföljning År 2002 År 2003
2020-gruppen. Vilka är vi? Emelie -83 Sandra -86 Jessica -80 Frida -85 Ulrika -82 Malin -88.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Föreläsning 12 Sökning och Sökträd.
Undersökningen utfördes sommaren/hösten 2008 vid två stormarknader, den ena i Eskilstuna och den andra i Nacka utanför Stockholm. 100.
Övningsexempel till Kapitel 7 Ex 1. BRÄNNBOLLSDILEMMAT ! En person funderar över hur man bäst uppskattar 28 meter. Av erfarenhet vet han att hans steglängd,
Presskonferens 7 december 2010 Arbetsmarknadsutsikterna Hösten2010 Tord Strannefors.
Uppföljning av avdelningarnas uppdrag 2011 Ordförandekonferens Polstjärnan 23 – 24 november 2011 Torbjörn Carlsson, utredare.
Datastrukturer och algoritmer VT08 P = ((C,F,3), (B,D,3), (C,G,4),(A,F,4), (A,R,4), (C,D,5), (E,G,6), (B,R,6), (A,E,6), (A,C,8)) A R B F C D E G
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Föreläsning 9 Grafalgoritmer.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 13 Sortering.
Datastrukturer och algoritmer
© Anders Broberg, Lena Kallin Westin, 2007 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 14.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 14.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Föreläsning 8 Relationer, prioritetsköer och grafer.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Föreläsning 8-9 Relationer, prioritetsköer, grafer och grafalgoritmer.
A R B F C D E G Välj en nod vilken som helst och markera den som öppen. Låt den bli rot.
Relationer, prioritetsköer, grafer och grafalgoritmer
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003
Presentationens avskrift:

Datastrukturer och algoritmer VT © Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP = Obesökt nod = Öppen nod = Stängd nod Aktuell nod är röd

Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Välj en (obesökt) nod k och markera den öppen. PQ = {} Markera k stängd För varje öppen granne till k placeras en referens till noden tillsammans med ett tilldelat prioritetsvärde i prioritetskön

Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP Varje obesökt granne till k markeras som öppen och en referens till noden tillsammans med ett tilldelat prioritetsvärde i prioritetskön PQ = {(B, 100) (F,99), (E,98)} ABCD EFGH IJKL MNOP Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ = {(F,99), (E,98)}

Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd För varje öppen granne till k placeras en referens till noden tillsammans med ett tilldelat prioritetsvärde i prioritetskön PQ = {(F,99), (E,98), (F, 97)} ABCD EFGH IJKL MNOP Varje obesökt granne till k markeras som öppen och en referens till noden tillsammans med ett tilldelat prioritetsvärde i prioritetskön PQ = {(F,99), (E,98), (F, 97), (C, 96)}

Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ = {(E,98), (F, 97), (C, 96)} ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ = {(E,98), (F, 97), (C, 96), (E, 95)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ = {(E,98), (F, 97), (C, 96), (E, 95), (I, 94)}

Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ = {(F, 97), (C, 96), (E, 95), (I, 94)} ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ = {(F, 97), (C, 96), (E, 95), (I, 94), (I, 93)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön

Bredden-först exempel ABCD EFGH IJKL MNOP Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (F redan stängd) PQ = {(E, 95), (I, 94), (I, 93)} ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ = {(E, 95), (I, 94), (I, 93), (D, 92), (G, 91)}

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (E var redan stängd) PQ = {(I, 93), (D, 92), (G, 91)} ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ = {(I, 93), (D, 92), (G, 91), (J, 90), (M, 89), (N, 88)} ABCD EFGH IJKL MNOP

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (I redan stängd) PQ = {(G, 91), (J, 90), (M, 89), (N, 88)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ={(G,91), (J, 90), (M, 89), (N, 88), (G, 87)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ={(G,91), (J, 90), (M, 89), (N, 88), (G, 87), (H, 86)}

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ={(J, 90), (M, 89), (N, 88), (G, 87), (H, 86)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ={(J,90),(M,89),(N,88),(G,87),(H,86), (J,85)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ={(J,90),(M,89),(N,88),(G,87),(H,86), (J,85),(K,84),(L,83)}

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ={(M,89),(N,88),(G,87),(H,86), (J,85),(K,84),(L,83)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ={(M,89),(N,88),(G,87),(H,86), (J,85),(K,84),(L,83),(K,82)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ={(N,88),(G,87),(H,86),(J,85), (K,84),(L,83),(K,82)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ={(N,88),(G,87),(H,86),(J,85), (K,84),(L,83),(K,82),(N,81)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ={(G,87),(H,86),(J,85),(K,84), (L,83), (K,82),(N,81)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ={(G,87),(H,86),(J,85),(K,84), (L,83), (K,82),(N,81),(K,80)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (G redan stängd) PQ={(J,85),(K,84), (L,83), (K,82), (N,81),(K,80)} Markera k stängd. Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ={(J,85),(K,84), (L,83), (K,82), (N,81),(K,80),(L,79)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (J redan stängd) PQ={(L,83), (K,82), (N,81), (K,80)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd. Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ={(L,83), (K,82), (N,81), (K,80), (O,79)}

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön PQ={(K,82), (N,81), (K,80), (O,79)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd. Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön PQ={(K,82), (N,81), (K,80), (O,79), (P,78)}

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (K,N,K redan stängd) PQ={(P,78)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd. Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön PQ ={(P,78), (P,77)} Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön

Bredden-först exempel Välj den nod k som det första elementet i prioritetskön refererar till och ta bort köelementet ur prioritetskön (K,N,K redan stängd) PQ={(P,77)} ABCD EFGH IJKL MNOP ABCD EFGH IJKL MNOP Markera k stängd. Varje öppen granne till k placeras i prioritetskön Varje obesökt granne görs öppen och läggs till i kön Sista elementet i kön redan stängt, alla noder stängda. Klart!