Final Sınavı Çözümleri
|
|
|
- Yildiz Mustafa
- 9 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Algoritmalara Giriş 23 Aralık 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 36 Final Sınavı Çözümleri Final Sınavı Not Dağılımı Öğrenci sayısı
2 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 2 Problem 1. Yinelemeler [15 puan] (3 bölüm) AĢağıdaki her yinelemenin sıkı asimptotik üst sınırını (O simgelemi) yazın. Cevabınızı açıklamanıza gerek yok. (a) 3 T (n) = 2T (n/8) + n. Çözüm: Ana Metodun ikinci durumunu kullanarak Θ(n 1/3 lg n) (b) T (n) = T (n/3) + T (n/4) + 5n Çözüm: Θ(n). (c) M, n den bağımsız bir değiģken iken. Çözüm: Özyineleme ağacı yaklaģık olarak düzeye sahip. Ağaçtaki her iç düğüm, her biri O(1) maliyetli 8 ardıla sahip. Ağacın altında yaklaģık yaprak var. Her yaprak M maliyete sahip olduğundan, toplam maliyet yapraklar tarafından domine edilir. Cevap budur.
3 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 3 Problem 2. Algoritmalar ve koşma süreleri [9 puan] AĢağıdaki algoritmaları en kötü koģma sürelerinin sıkı asimptotik üst sınırları ile eģleģtirin. A dan I ya harfleri, algoritmaların yanındaki kutulara yerleģtirin. Sıralama algoritmaları için girdi sayısı olarak n kabul edilecektir. Matris algoritmaları için büyüklük nxn olarak kabul edilecektir. Grafik algoritmaları için, köģe sayısı olarak n, kenar sayısı olarak ise Ө(n) kabul edilecektir. Cevaplarınızı açıklamak zorunda değilsiniz. Bazı koģma süreleri birden fazla algoritma için kullanılabileceği gibi, bazıları da hiçbir algoritma ile eģleģmeyebilir. YanlıĢ cevaptan puan kırılacağı için tahmine dayalı yanıt vermemeniz tavsiye edilir. Araya yerleģtirme sıralama A: O(lg n) Yığın Sıralaması B: O(n) YIĞIN-ĠNġASI C: O(n lg n) Strassen D: O(n 2 ) Bellman-Ford E: O(n 2 lg n) Derinliğine arama F: O(n 2.5 ) Floyd- Warshall G: O(n lg 7 ) Johnson H: O(n 3 ) Prim I: O(n 3 lg n) Çözüm: Yukarıdan AĢağıya: D, C, B, G, D, B, H, E, C.
4 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 4 Problem 3. Yerine Koyma Metodu [10 puan] AĢağıdaki yinelemenin sıkı asimptotik alt sınırını (Ω -simgelemi) bulmak için yerine koyma metodunu kullanın. T (n) = 4T (n/2) + n 2. Çözüm: Ana Metodumuzdan, T (n) = Ө(n 2 lg n) olduğunu biliyoruz. Ayrıca tümevarım hipotezimize göre, m<n olan bütün m ler için, T(m) cm 2 lg m dir. m = 1 ve c>0 olan bütün c ler için, taban durumu T (1) = 1 > c1 2 lg 1 dir. Tümevarım adımı olarak, bütün m<n olan m ler için, T(m) cm 2 lgm olduğunu varsayalım. Tümevarım hipotezi, denklemini sağlar. c < 1 için, bu değer her zaman cn 2 lg n den daha büyük olacaktır. Bu nedenle, T (n) = Ω(cn 2 lg n) dir.
5 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 5 Problem 4. Doğru veya Yanlış [35 puan] (7 bölüm) AĢağıdaki ifadelerin doğru veya yanlıģ olduğunu belirtmek için D veya Y yi daire içine alın. Eğer ifade doğru ise, neden doğru olduğunu kısaca açıklayın. Eğer ifade yanlıģ ise, neden yanlıģ olduğunu kısaca açıklayın. Ne kadar ayrıntılı içerik sağlarsanız, o kadar yüksek puan alacaksınız, ama cevabınız özet olsun. Açıklamanız, D veya Y seçiminden daha fazla not getirecek. D Y A1, A2 ve A3, birbirinden farklı, n tane doğal sayının sıralı dizilimleri olsun. KarĢılaĢtırma modelinde, A1 UA2 UA3 kümesinin dengeli bir ikili arama ağacına uyarlanması Ω (n lg n) sürealır. Çözüm: Yanlış. Önce 3 dizilimi, O(n) sürede birleģtirin. BirleĢtirilmiĢ dizilimden ikili arama ağacı oluģturun: Dizilimin ortancası, ağacın kökü olacak Ģekilde, özyinelemeli olarak dizilimin birinci yarısından sol alt ağacı, ikinci yarısından sağ alt ağacı oluģturun. Sonuçta oluģan koģma süresi T (n) = 2T (n/2) + O(1) = O(n) dir. D Y T, n tane anahtarlı tam bir ikili ağaç olsun. T nin kökünden verilen bir v Є T köģesine, enine arama kullanarak bir yol bulmak O(lg n) süreye mal olur. Çözüm: Yanlış. Enine arama Ω(n) süreye mal olur. Enine arama, her ağaçtaki her düğümü önce enine göre inceler. v köģesi incelenen son köģe de olabilir. (T nin sıralı olması gerekmediğini de hesaba katın)
6 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 6 D Y A[1.. n], n tane tamsayılı sırasız bir dizilim veriliyor. A nın elemanlarından bir maks-yığın oluģturmak, kırmızı-siyah ağaç oluģturmaktan asimptotik olarak daha hızlıdır. Çözüm: Doğru. Bir yığın oluģturmak O(n) süre alır. Buna karģın, bir kırmızısiyah ağaç oluģturmak, Ω (n lg n) süre alır, çünkü kırmızı-siyah ağaçtan sıralı bir liste üretmek, sırasıyla geçiģ ağaç yürüyüģüyle O(n) süresi gerektirir (ama karģılaģtırma modelinde sıralama Ω (n lg n) süre gerektirir). D Y h kıyım fonksiyonu kullanarak, n tane ayrıģık anahtarı, m uzunluğundaki T dizilimine yerleģtirdiğimizi düģünelim. Basit kıyım kullanarak, çiftlerin beklenen çarpıģma sayısı: Ө(n 2 /m) Çözüm: Doğru. Xi,j göstergesel rastgele değiģken olsun. Eğer i ve j çarpıģırsa 1, çarpıģmazsa 0 olsun. Basit kıyımda, i elemanının k yuvasına kıyım olasılığı 1/m dir. Yani, i ve j nin aynı yuvaya kıyılma ihtimali Pr(Xi,j ) = 1/m dir. Böylece E [Xi,j ] = 1/m dir. ġimdi beklenenin doğrusallığını kullanarak, tüm i ve j çiftlerini toplarız. E [çarpıģan çiftlerin sayısı] n n = E X i,j i=1 j=i+1 n n = E [X i,j ] i=1 j=i+1 n n = 1/m i=1 j=i+1 n(n + 1) = 2m = Θ(n 2 /m)
7 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 7 D Y n girdili bütün sıralama ağları Ω (lg n) derinliğe sahiptir. Çözüm: Doğru. d ağın, derinliği olsun. Ağda, n girdi varken, en fazla nd kadar karģılaģtırıcı olabilir. (Buna bakmanın bir Ģekli de güvercin-deliği prensibidir: Eğer n adet tel ve nd den fazla karģılaģtırıcı varsa, bazı teller, d tane karģılaģtırıcıdan daha fazlasından geçmelidir; böylece derinlik > d olur.) KarĢılaĢtırma tabanlı modelde, aynı anda sadece bir karģılaģtırıcı kullanarak sıralama ağını benzetimleyebiliriz. KoĢma süresi, karģılaģtırıcıların sayısına eģittir (çarpı sabit bir gider). Böylece, her sıralama ağı, karģılaģtırma-tabanlı modeldeki sıralama alt sınırı nedeniyle, en az Ω (n lg n) tane karģılaģtırıcıya sahip olmak zorundadır. Sonuçta, nd > Ω (n lg n) dir ve bu durumda d, Ω (lg n) olur. D Y Eğer dinamik bir programlama problemi en uygun altyapı özelliğini sağlıyor ise, yerel olarak en uygun çözüm, her yerde en uygundur. Çözüm: Yanlış. Yerel en uygun çözümün her yerde en uygun olduğunu gösteren özellik, açgözlü seçim özelliğidir. Uzaklık düzenleme problemini bir karģı örnek olarak düģünün. Bu problem, problem setinde gösterildiği gibi en uygun altyapıya sahiptir ama, yerel olarak en uygun çözüm (bir sonraki düzenlemeyi en iyi yapan) evrensel, yani her yerde en uygun olan çözüm değildir.
8 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 8 D Y G = (V, E), negatif ağırlıklı kenarları olan, ancak negatif ağırlık çevrimi olmayan yönlendirilmiģ bir grafik olsun. Öyleyse, s Є V kaynağından tüm v Є V lere bütün en kısa yollar, yeniden ağırlıklandırma tekniğini kullanarak, Bellman-Ford dan daha hızlı hesaplanabilir. Çözüm: Yanlış. Yeniden ağırlıklandırma tekniği, her v Є V köģesine, bir h(v) değeri atayarak en kısa yolu saklar; bu değeri kullanarak kenarların yeni değerini hesaplar: w (u, v) = w(u, v) + h(u) h(v). Ancak, kenar ağırlıklarının eksi olmadığı durumlarda, h(v) değerlerini bulabilmek için, fark kısıtlarını kullanan Bellman-Ford yöntemini kullanırız. Yeniden ağırlıklandırma tekniği de Bellman- Ford yöntemine dayandığından, daha hızlı koģması mümkün değildir.
9 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 9 Problem 5. Kırmızı-siyah ağaçlar [15 puan] (3 bölüm) (a) 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19 anahtarlarını, aģağıdaki ikili arama ağacına, ikili arama ağacı özelliklerini karģılayacak Ģekilde yerleģtirin. nil nil nil nil nil nil nil nil nil Çözüm: Doğru cevap için 5 puan verilecektir.
10 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 10 (b) Bu ikili arama ağacının kurallara uygun bir kırmızı-siyah ağaç olarak renklendirilememesinin nedenini açıklayın. Çözüm: Bunu çeliģki ile kanıtlarız. Uygun bir renklendirmenin olduğunu varsayalım. Kırmızı-siyah ağaçlarda, bir düğümden alttaki yapraklara giden bütün yollar eģit sayıda siyah boğuma sahip olmalıdır. (17, 19, NIL) yolu, en fazla 3 siyah düğüm bulundurabilir. Bu nedenle, (17, 11, 3, 5, 7, NIL) yolu da en fazla 3 siyah ve en az 3 kırmızı boğum bulundurmalıdır. Kırmızı-siyah ağaçların özelliklerine göre, kök 17 ve NIL düğümü de siyah olmalıdır. Bunun anlamı yolun üzerindeki 3 düğümün kırmızı olması demektir. (11, 3, 5, 7), ama bu da iki ardıģık düğümün kırmızı olması anlamına gelir ve bu da kırmızı siyah ağaçların kurallarına aykırıdır. Bu bir çeliģkidir ve bu nedenle bu ağaçta, kurallara uygun bir kırmızı-siyah ağaç renklendirilmesi yapılamaz. Doğru cevap için 5 puan verilecek. Kırmızı-siyah ağaçların kurallarını yazana ve ağacın neden bu Ģekilde renklendirilemeyeceğini yazana, ancak neden kurallara uymadığını kanıtlayamayana 2-4 puan verilecek. 1 puan da ağacın dengesiz olduğunu yazana verilecek.
11 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 11 (c) Bir tane döndürme yapılarak ikili arama ağacı bir kırmızı-siyah ağaca dönüģtürülebilir. Bunu sağlayan kırmızı-siyah ağacı, her düğümü kırmızı veya siyah olarak etiketleyerek çizin. Bölüm (a) daki anahtarları kullanın. Çözüm: Kökten sağa doğru döndürün. OluĢacak ağacı renklendirmenin farklı yolları var. Burada bunlardan biri var. (7 hariç bütün düğümler siyah). Doğru cevap için 5 puan verilecek. Doğru döndürme ama yanlıģ renkendirme için 2 puan verilecek.
12 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 12 Problem 6.Wiggly ( oynak ) dizilimler [10 puan] A[1.. 2n + 1] dizilimi, eğer A[1] A[2] A[3] A[4]... A[2n] A[2n + 1] ise wiggly yani oynaktır. Sıralı olmayan ve gerçek sayılardan oluģan bir B[1.. 2n + 1] dizilimi verildiğinde, B nin bir oynak alt dizilimi olacak Ģekilde A[1.. 2n + 1] permutasyonunu çıkaracak verimli bir algoritma tanımlayın. Çözüm: Bu problemi Ө(n) sürede çözmenin çeģitli yolları var. B nin ortancası k yı belirleyici Ө(n) seçme algoritmasıyla bulabiliriz ve B yi ortancanın etrafında eģit boyutlu B aşağı ve B yukarı olarak 2 parçaya bölüntüleriz. A[1] e k yı atarız. Daha sonra, i > 1 olan her i için, eğer i çift sayı ise, B yukarı dan A[i] ye bir eleman atarız. Aksi takdirde, B aşağı dan A[i] ye bir eleman atarız. B yukarı daki bütün elemanlar, B aşağı daki bütün elemanlardan büyük-eģit olduklarından ve ortanca da B yukarı ya küçük-eģit olduğundan, dizilim wiggly/oynak dır. Toplam koģma süresi Ө (n) dir. Ө (n) doğru çözümü ve çözümlemesi için 10 puan verilecek. Doğru çözüm bulunur ama çözümlemede bir basamak atlanırsa 8-9 puan verilecek. Ө (n lg n) doğru çözümüne ve analizine 5 puan verilecek. Doğru cevap verilir ama çözümleme tam yapılmazsa 2-4 puan verilecek.
13 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 13 Problem 7. Fark Kısıtları [12 puan] (2 bölüm) AĢağıdaki fark kısıtlarının doğrusal programlama sistemini düģünün. (bir kısıtın eģitlik olduğuna dikkat edin): (a) Bu kısıtlar için kısıt grafiğini çizin. x1 x4 1 x1 x5 4 x2 x1 4 x2 x3 = 9 x3 x1 5 x3 x5 2 x4 x3 3 x5 x1 5 x5 x4 1 Çözüm: EĢitlik kısıtı,2 eģitsizlik kısıtı olarak yazılabilir, x2 x3 9, ve x3 x2 9. Tamamen doğru bir kısıt grafiği, 6 puan alır. Kenarları yanlıģ yönde çizerseniz, sadece 4 puan alırsınız. EĢitlik özelliğini doğru çeviremeyenler 3 puan alırlar. (b) x1, x2, x3, x4 ve x5 bilinmeyenleri için çözümü bulun veya neden çözüm olmadığını açıklayın. Çözüm: Bu sistem için her hangi bir çözüm yoktur, çünkü kısıt tablosunda negatif ağırlıklı bir çevrim var. Örneğin, x1 x3 x4 x5 x1 in ağırlığı = 1 olur. Negatif ağırlıklı devreyi içeren tam cevap 6 puan alacak.
14 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 14 Problem 8. Amortize edilmiş artım ( increment) [12 puan] Bitlerden oluģan A[0.. k 1] dizilimi (her eleman 0 veya 1) bir ikili x sayısını saklamaktadır (2k modunda) 1 i x e eklemek için aģağıdaki yöntemi takip ederiz. INCREME NT (A, k) 1 i 0 2 while i < k and A[i] = 1 3 do A[i] 0 i i if i < k 6 then A[i] 1 Verilen bir x sayısı için, potansiyel ф(x) i, x in ikili yazımındaki 1 lerin sayısı Ģeklinde tanımlayın. Mesela, ф(19)=3, çünkü 19 = Potansiyel fonksiyon tartıģmasını, bir artımın amortize maliyetinin, x in baģlangıç değeri x=0 iken, O(1) olduğunu ispatlamak için kullanın. Çözüm: ф (x), 1 lerin sayısından oluģan ve hiçbir zaman negatif olmayan geçerli bir potansiyel fonksiyondur ve tüm x ler için ф (x) 0. Sayacımızın baģlangıç değeri 0 iken ф₀ = 0., INCREMENT(A,k) iģlemimizin gerçek maliyeti olsun ve da 3. ve 4., x in ikili satırlardaki döngümüzün kaç kere çalıģtığının sayısı olsun. (yani gösteriminde, en önemsiz bitten baģlayarak ardıģık gelen 1 lerin sayısıdır.) Eğer 1, 2, 5 ve 6. satırların hepsinin koģmasının, bir birim maliyeti olduğunu varsayarsak ve döngünün de bir birim maliyet olduğunu düģünürsek, gerçek maliyetimiz; = 1+ olur. Potansiyel, her döngüye girdiğimizde 1 azalır. Bu nedenle, potansiyeldeki değiģim ф = ф k ф k 1,en fazla 1 olur. Yani, eğer 6. satırı çalıģtırırsak ф = 1 olurken, çalıģtırmazsak, olur. ф = Amortize edilmiģ maliyet formulünü çağırırsak; cˆk = ck + = 1 + dk dk + 1 dk = 2. Amortize edilmiģ maliyet O(1) olur. Sadece, gerçek maliyeti hesaplayıp açıklayanlar tam puan alırlar. BaĢka bir metodu kullanan ya da potansiyel metodu kullanmayanlar en fazla 6 puan alabilecekler. 0 hesaplanmamışsa ya da potansiyel fonksiyonun neden geçerli olduğu açıklanmamışsa doğru çözümlerden 1-2 not kırılmıştır.
15 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 15 Problem 9. En az yayılan/kapsayan ağaçlar [12 puan] G = (V, E), w : E R kenar ağırlık fonksiyonu olan, bağlantılı ve yönsüz bir grafiktir. Bu grafikte bütün kenarların ağırlıklarının farklı olduğunu varsayın. G deki (v1, v2,..., vk, vk+1) çevriminde vk+1 = v1 olduğunu ve (, ) kenarının, çevrimdeki en ağır kenar olduğunu varsayın. (, ) kenarının, G nin en az yayılan ağacı T ye ait olmadığını ispatlayın. Çözüm: ÇeliĢki ile ispat. (, ) kenarının en az yayılan T ağacına ait olduğunu varsayalım. (, ) yi T den ayırmak, bağlı iki P ve Q bileģeni oluģturur ve çevrimin bazı düğümleri P de, bazıları da Q da yer alır. Herhangi bir çevrimde en az iki kenar bu kesiģimden geçmelidir, yani (, ) gibi bir kenar daha P ile Q yu bağlar ve bu baģka bir T yayılan ağacını oluģturur. (, ) nin ağırlığı (, ) inkinden daha az olacağından, T nün ağırlığı T den azdır ve T en az yayılan ağaç olamaz. ÇeliĢki.
16 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 16 Problem 10. Çok izlekli çizelgeleme [10 puan] Aç gözlü bir çizelgeleyici, çok izlekli bir hesaplamayı 4 iģlemci ile 260 saniyede, 32 iģlemci ile 90 saniyede bitiriyor. T1 = 1024 ve kritik yol uzunluğu T = 64 iken Hesaplamanın çalıģma ihtimali var mı? Cevabınızı açıklayın. Çözüm : Aç gözlü çizelgeleyiciler için, olduğunu biliyoruz. Yukarıda verilen sayılar bu eģitsizlikleri P nin her iki değeri için karģılıyor. Dolayısıyla, bu hesaplamanın çalıģma ve kritik yolunun doğru olma olasılığı vardır.
17 Kitapçık 36: Final Sınavı Çözümleri 17 Problem 11. Bir matrisin ters çevrilmesi [40 puan] (4 bölüm) X, N N boyutlu ve N nin 2 nin tam kuvvetinde olduğu bir matris olsun. AĢağıdaki kod Y = X T yi hesaplar: TRANS(X, Y, N ) 1 for i 1 to N 2 do for j 1 to N 3 do Y [j, i] <- X [i, j] Önbelleği hesaba katmayan 2 seviyeli hafıza modelinde, ön belleğin M tane eleman ve B tane blok elemana sahip olduğunu düģünün. X ve Y matrislerinin ikisinin de satır öncelikli düzende düzenlendiğini, X in doğrusal düzeninin bellekte, X [1, 1], X [1, 2],..., X [1, N ], X [2, 1], X [2, 2],..., X [2, N ],..., X [N, 1], X [N, 2],..., X [N, N ], olduğunu ve aynı Ģeyin Y için de geçerli olduğunu varsayın. (a) TRANS daki, N M iken meydana gelen hafızaya aktarım sayısı MT(N ) yi çözümleyin. Çözüm: Döngü her seferinde X in bir satırını taradığından, X e eriģim için gereken hafızaya aktarım sayısı O( /B) dir. Buna karģılık, Y ye eriģim için O( ) aktarıma ihtiyacımız olur, çünkü Y de her seferinde bir sütuna eriģiriz. Y[j,i] yi içeren bloğa eriģtiğimizde, N M olduğundan, Y[j + 1, i] e eriģmeden i sütununun tamamını taradığımız için Y ye her eriģim hafızaya aktarımı gerektirebilir. Bu nedenle, M T (N ) = O( ) dir.
18 18 ġimdi, ters çevirmeyi yapabilmek için böl ve fethet yöntemini ele alalım: R-TRANS(X, Y, N ) 1 if N = 1 2 then Y [1, 1] X [1, 1] 3 else X i 4 parçaya bölüntüle (N/2) (N/2) altmatrisler X11, X12, X21, ve X22. 4 Y i 4 parçaya bölüntüle (N/2) (N/2) altmatrisler Y11, Y12, Y21, ve Y22. 5 R-TRANS (X11, Y11, N/2) 6 R-TRANS (X12, Y21, N/2) 7 R-TRANS (X21, Y12, N/2) 8 R-TRANS (X22, Y22, N/2) Bölüntülemenin maliyetinin O(1) olduğunu varsayın. (b) R-TRANS daki, N M iken oluģan MT(N ) hafızaya taģıma sayısının yinelemesini verin ve çözün. Çözüm: Eğer, uzun ön bellek varsayımı yaparsak (yani, M = Ω(B 2 )), veya matrisin özyinelemeli blok tasarımında saklandığını varsayarsak bu durumda, 4T (n/2) + Θ(1) if cn 2 > M, MT (n) = 2. M/B if cn M Yineleme ağacının yaklaģık düzeyi vardır. Her düzey bir önceki düzeyin 4 katı düğüme sahip olduğundan, yinelemenin çözümü yapraklar tarafından domine edilir. Ağaç her biri M/B maliyete sahip yaprağa sahiptir. Bu nedenle
19 AĢağıdaki çokizlekli algoritma matris ters çevirmesini paralel olarak hesaplar. 19 P-TRANS(X, Y, N ) 1 if N = 1 2 then Y [1, 1] X [1, 1] 3 else X i 4 e bölüntüle (N/2) (N/2) altmatrisler X11, X12, X21, and X22. 4 Y i 4 e bölüntüle (N/2) (N/2) altmatrisler Y11, Y12, Y21, and Y22. 5 spawn P-TRANS (X11, Y11, N/2) 6 spawn P-TRANS (X12, Y21, N/2) 7 spawn P-TRANS (X21, Y12, N/2) 8 spawn P-TRANS (X22, Y22, N/2) 9 sync (c) T1 (N ) için yinelemeler verin ve çözün ve P-TRANS ın kritik yol uzunluğu T (N ) yi bulun. Algoritmanın asimptotik paralelliği nedir? Çözüm: Algoritmanın paralelliği ise
20 20 Professor Kellogg koduna dikkatsizce, aģağıdaki gibi 2 yeni sync komutu ekliyor. K-TRANS(X, Y, N ) 1 if N = 1 2 then Y [1, 1] X [1, 1] 3 else X i 4 e bölüntüle (N/2) (N/2) altmatrisler X11, X12, X21, and X22. 4 Y i 4 e bölüntüle (N/2) (N/2) altmatrisler Y11, Y12, Y21, and Y22. 5 spawn K-TRANS (X11, Y11, N/2) 6 sync 7 spawn K-TRANS (X12, Y21, N/2) 8 sync 9 spawn K-TRANS (X21, Y12, N/2) 10 spawn K-TRANS (X22, Y22, N/2) 11 sync (d) T1 (N ) nin iģini yapacak yinelemeyi verin ve çözün ve K-TRANS ın kritik yol uzunluğu T (N ) yi bulun. Algoritmanın asimptotik parallelliği nedir? Çözüm: Algoritma için yapılan iģ değiģmez. Kritik yol ise büyür, çünkü alt problemlerden birini paralel olarak çözeriz. Algoritmanın parallelliği ise
21 KARALAMA KAĞIDI Lütfen, sınav sonunda kitapçıktan ayırın.
22 KARALAMA KAĞIDI Lütfen, sınav sonunda kitapçıktan ayırın.
Ara Sınav 1. Algoritmalara Giriş 14 Ekim 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 14
Algoritmalara Giriş 14 Ekim 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 14 Ara Sınav 1 Dağıtılan sınav kitapçığını, size söylenene
Pratik Ara Sınav 1 Çözümleri
Kitapçık 11: Pratik Ara Sınav 1 Algoritmalara Giriş Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson 6 Ekim 2005 6.046J/18.410J Kitapçık 11 Pratik Ara Sınav 1 Çözümleri
Problem Set 1 Çözümler
Algoritmalara Giriş Eylül 30, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 8 0J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson
Algoritmalara Giriş Ekim 17, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 15.
Algoritmalara Giriş Ekim 17, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 15 Problem Seti 4 Okumalar: Bölüm 12 13 ve 18 Hem egzersizler
Algoritmalara Giriş Eylül 21, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Çalışma notu 6
Algoritmalara Giriş Eylül 21, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Çalışma notu 6 Problem Seti 2 Okumalar: 5.1-5.3 kısımları ve
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 2
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 2 Asimptotik Simgelem O-, Ω-, ve Θ-simgelemi Yinelemeler Yerine koyma metodu Yineleme döngüleri Özyineleme ağacı Ana Metot (Master metod) Prof. Erik Demaine September
Algoritmalar. DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması
Algoritmalar DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması September 14, 2005 Copyright 2001-5 Erik D. Demaine and Charles
Algoritmalar. DERS 7 Dengeli Arama Ağaçları Kırmızı-siyah ağaçlar Kırmızı-siyah ağacın yüksekliği Rotation / Dönme Insertion / araya yerleştirme
Algoritmalar DERS 7 Dengeli Arama Ağaçları Kırmızı-siyah ağaçlar Kırmızı-siyah ağacın yüksekliği Rotation / Dönme Insertion / araya yerleştirme October 19, 2005 Copyright 2001-5 by Erik D. Demaine and
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 12 Atlama Listeleri Veri Yapısı Rastgele Araya Yerleştirme Yüksek olasılıkla" sınırı Analiz (Çözümleme) Yazı Tura Atma Prof. Erik D. Demaine Atlama Listeleri Basit
Algoritmalar. Ders 14 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması
Algoritmalar ers En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması November, 00 opyright 00- by Erik. emaine and harles E. Leiserson Negatif-ağırlıklı çevrimler Hatırlatma: Eğer graf
Algoritmalara Giriş J/18.401J Ders 15. Dinamik Programlama En uzun ortak altdizi En uygun altyapı Altproblemlerin çakışması
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Ders 15 Dinamik Programlama En uzun ortak altdizi En uygun altyapı Altproblemlerin çakışması Prof. Charles E. Leiserson November 7, 2005 Copyright 2001-5 by Erik D. Demaine
Ara Sınav 2 Çözümleri
Algoritmalara Giriş 9 Aralık 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 33 Ara Sınav 2 Çözümleri 14 12 Öğrenci sayı 10 8 6 4
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Ders 17 En kısa yollar I En kısa yolların özellikleri Dijkstra algoritması Doğruluk Çözümleme Enine arama Prof. Erik Demaine November 14, 005 Copyright 001-5 by Erik
3.Hafta Master Teorem ve Böl-Fethet Metodu
1 3.Hafta Master Teorem ve Böl-Fethet Metodu 2 Ana Metod (The Master Method) Ana method aşağıda belirtilen yapıdaki yinelemelere uygulanır: T(n) = at(n/b) + f (n), burada a 1, b > 1, ve f asimptotik olarak
Problem Seti 4 Çözümler
Algoritmalara Giriş Massachusetts Institute of Technology Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Ekim 29, 2005 6.046J/18.410J Dağıtım 18 Problem Seti 4 Çözümler Problem 4-1. Treaps Treap'ler
Algoritmalara Giriş Ekim 24, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 16.
Algoritmalara Giriş Ekim 24 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 16 Problem Seti 5 Okumalar: Bölüm 14 ve atlama listesi dağıtım.
Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. November 16, 2005 Copyright by Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L18.1
Algoritmalara Giriş 6.06J/8.0J Ders 8 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Doğrusal Programlama ve fark kısıtları VLSI yerleşimi küçültülmesi Prof. Erik Demaine November 6, 00 Copyright 00- by Erik
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/.40J DERS Veri Yapılarının Genişletilmesi Dinamik Seviye İstatistikleri Metodoloji Aralık Ağaçları Prof. Charles E. Leiserson Dinamik Seviye İstatistikleri OS-SEÇ(i,S) : dinamik
Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. September 26, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L5.1
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 5 Alt Sınırları Sıralama Karar ağaçları Doğrusal-Zaman Sıralaması Sayma sıralaması Taban sıralaması Son ek: Delikli kartlar Prof. Erik Demaine September 26, 2005
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
Pratik Final Sınavı Çözümleri 2
Pratik Final Sınavı Çözümleri 1 Algoritmalara Giriş 18 Mayıs 2003 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Pratik Final Sınavı Dağıtılan
Program AkıĢ Kontrol Yapıları
C PROGRAMLAMA Program AkıĢ Kontrol Yapıları Normal Ģartlarda C dilinde bir programın çalıģması, komutların yukarıdan aģağıya doğru ve sırasıyla iģletilmesiyle gerçekleģtirilir. Ancak bazen problemin çözümü,
2.Hafta Algoritmaların Analizi. Araya Yerleştirme Sırlaması (Insert Sort) Birleştirme Sıralaması (Merge Sort ) Yinelemeler
2.Hafta Algoritmaların Analizi Araya Yerleştirme Sırlaması (Insert Sort) Birleştirme Sıralaması (Merge Sort ) Yinelemeler 1 2 Sıralama (sorting) problemi Girdi: dizi a 1, a 2,, a n sayıları. Çıktı: a'
Algoritmalara Giriş Ekim 10, 2005 Massachusetts Institute of Technology Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson. Problem Seti 3 Çözümler
Algoritmalara Giriş Ekim 10, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım13 Problem Seti 3 Çözümler Problem 3-1. Örüntü Eşleme (Pattern
Problem Seti 2 Çözümler
Algoritmalara Giriş Ekim 7, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 12 Problem Seti 2 Çözümler Problem 2-1. Bu (yaklaşık) sıralanmış
10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST)
1 10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) Kapsayan ağaç Spanning Tree (ST) Bir Kapsayan Ağaç (ST); G, grafındaki bir alt graftır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. G grafındaki tüm
BİL 423 Bilgisayar Mimarisi 1. Ara Sınavı
MALTEPE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSİĞİ BÖLÜMÜ BİL 423 Bilgisayar Mimarisi 1. Ara Sınavı Öğrenci Adı Soyadı : Öğrenci no : Akademik yıl : 2015-2016 Dönem : Güz Tarih : 4.11.2015 Sınav yeri : MZ-4 Sınav
Problem Seti 8 Çözümleri
Algoritmalara Giriş Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kasım 22, 2005 6.046J/18.410J Dağıtım 27 Problem Seti 8 Çözümleri Problem 8-1. Sola Dönüş yok
11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme
11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,
YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ Algoritma Analizi Çerçevesi Algoritma Analizinde Göz Önünde Bulundurulması Gerekenler Neler? Algoritmanın Doğruluğu (Correctness) Zaman
BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok
8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)
b) Algoritmanızın en kötü durumda işlem zamanını asimptotik olarak bulunuz
2014 Soru 1. (15 puan) 5,2,4,1,15,8,11,13,7,6 dizisinin elemanlarından maksimum özellikli bir yığın(heap) oluşturulmasını adım adım yazınız. Heapsort algoritmasının yardımıyla yapılacak sıralamayı anlatınız.
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2012-2013 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 25.04.2013 Sınav Süresi:
Algoritmalara Giriş Ekim 31, 2005 Massachusetts Institute of Technology Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 19.
Algoritmalara Giriş Ekim 31, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 19 Problem Seti 6 Okumalar: Bölüm 17 ve karşılaştırmalı
5.Hafta Alt Sınırları Sıralama Doğrusal-Zaman (linear time) Sıralaması (devam)
1 5.Hafta Alt Sınırları Sıralama Doğrusal-Zaman (linear time) Sıralaması (devam) Alt Sınırları Sıralama Karar ağaçları Doğrusal-Zaman Sıralaması Sayma sıralaması Taban sıralaması Kova sıralaması Sayma
Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı
Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı 9 Kasım 27 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 3: Bitiş Saati: 4:5 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı
YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:
BIP116-H14-1 BTP104-H014-1
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.
2. (x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 ) 10 ifadesinin açılımında kaç terim vardır?
Numarası : Adı Soyadı : SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına numaranızı ve isminizi mürekkepli kalem ile yazınız. Sınavın ilk 30 dakikasında sınıftan çıkılmayacaktır.
6.046J/18.401J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Prof. Charles E. Leiserson
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme Prof. Charles E. Leiserson October
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIMI Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS BG-315 3/1 3+0+0 3+0 5 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin
Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Arama Problemi ve Analizi Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Arama Problemi Sıralama algoritmaları gibi arama algoritmaları da gerçek hayat bilgisayar mühendisliği problemlerinin çözümünde
Algoritmalar. Sıralama Problemi ve Analizi. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Sıralama Problemi ve Analizi Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Sıralama Problemi ve Analizi Bu bölümde öncelikle bir diğer böl-ve-yönet yöntemine dayalı algoritma olan Quick Sort algoritması
A GRUBU Noktaları adlandırılmış K 6 tam çizgesinin tam olarak 3 noktalı kaç tane alt çizgesi vardır? A) 9 B) 20 C) 24 D) 60 E) 160
A GRUBU.. Numarası :............................................. Adı Soyadı :............................................. SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına
Ağaç (Tree) Veri Modeli
Ağaç (Tree) Veri Modeli 1 2 Ağaç Veri Modeli Temel Kavramları Ağaç, bir kök işaretçisi, sonlu sayıda düğümleri ve onları birbirine bağlayan dalları olan bir veri modelidir; aynı aile soyağacında olduğu
Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı
Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 3 Araliık 7 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: : Bitiş Saati: 3:4 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı
Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı
Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 8 Ocak 8 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 4: Bitiş Saati: 5:5 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı
Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı
Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 8 Ocak 28 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 4: Bitiş Saati: 5:5 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı
6.Hafta Kıyım Fonksiyonu (Hashing), BST. Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme
1 6.Hafta Kıyım Fonksiyonu (Hashing), BST Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme Sembol-tablosu problemi 2 Doğrudan erişim tablosu 3 4 Çözüm
Algoritma ve Programlamaya Giriş
Algoritma ve Programlamaya Giriş Algoritma Bir sorunu çözebilmek için gerekli olan sıralı ve mantıksal adımların tümüne Algoritma denir. Doğal dil ile yazılabilir. Fazlaca formal değildir. Bir algoritmada
Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı
Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı 6 Kasım 27 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 3: Bitiş Saati: 4: Toplam Süre: 6 Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı
Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı
Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 3 Araliık 27 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 2: Bitiş Saati: 3:4 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı
Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997
Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm
ÖDEV (Vize Dönemi) CEVAPLAR. 1. Ekrana Merhaba Dünya! yazdıran algoritmanın akış diyagramını çiziniz ve sözde kod olarak yazınız.
ÖDEV (Vize Dönemi) CEVAPLAR 1. Ekrana Merhaba Dünya! yazdıran algoritmanın akış diyagramını çiziniz ve sözde kod olarak yazınız. PROGRAM Soru1 PRINT Merhaba Dünya! ; 2. Klavyeden girilen negatif bir sayıyı
Özdeğer ve Özvektörler
Özdeğer ve Özvektörler Yazar Öğr.Grv.Dr.Nevin ORHUN ÜNİTE 9 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; bir lineer dönüşümün ve bir matrisin özdeğer ve özvektör kavramlarını anlayacak, bir dönüşüm matrisinin
Algoritmalar (MCS 401) Ders Detayları
Algoritmalar (MCS 401) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Algoritmalar MCS 401 Seçmeli 2 2 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü
Bölüm Özeti. Algoritmalar. Fonksiyonların Büyümesi. Algoritmaların Karmaşıklığı. Örnek Algoritmalar Algoritmik Paradigmalar
Bölüm 3 Bölüm Özeti Algoritmalar Örnek Algoritmalar Algoritmik Paradigmalar Fonksiyonların Büyümesi Büyük-O ve diğer gösterimler Algoritmaların Karmaşıklığı Bölüm 3.1 Bölüm Özet Algoritmaların Özellikleri
Atabek Koleji 3.Sınıflar 1.Matematik Olimpiyatı 16 Nisan 2011
1) ÖĞRETMEN Kendisiyle çarpımı ve kendisiyle toplamı eģit olan sayma sayısı kaçtır? Öğretmenin sorusunu hangi öğrenci doğru cevaplamıģtır? 3) Bir sınıftaki öğrencilerin ü kızdır. Erkeklerin sayısı 22 olduğuna
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fizik Bölümü Fizik II Dersi Birinci Ara Sınavı
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fizik Bölümü Fizik II Dersi Birinci Ara Sınavı 27 Mart 2010 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 11:00 Bitiş Saati: 12:20 Toplam Süre: 80 Dakika Lütfen adınızı
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İER Bilgisayar Mühendisliği Algoritma Analizi İçerik: Temel Kavramlar Yinelemeli ve Yinelemesiz Algoritma Analizi Asimptotik otasyonlar Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümüne
Olimpiyat Soruları. sonuçları tekrar fonksiyonda yerine koyup çıkan tüm sonuçları toplayan program (iterasyon sayısı girilecek)
HAZIRLAYAN MUSA DEMIRELLI BISHKEK KYRGYZ TURKISH BOYS HIGH SCHOOL education.online.tr.tc compsources0.tripod.com Olimpiyat Soruları 1- Bir diziyi ters çeviren algoritma ve program 2- Bir diziyi sıralayan
14. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI EKİP FİNAL SORULARI
14. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI EKİP FİNAL SORULARI - 008 SORU -1 1 0.7 0.1 0.48 = 0.018 0.8 0. eşitliğini sağlayan sayısı kaçtır? [ 0.15] SORU - c d d c a b 4 c d b b a ifadesinin i i sayısal ldeğeri
Algoritmalara Giriş Kasım 7, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 22.
Algoritmalara Giriş Kasım 7, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 22 Problem Seti 7 Okumalar: Bölüm 15, 16.1 16.3, 22.1 ve
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması Ağaç, verilerin birbirine sanki bir ağaç yapısı oluşturuyormuş gibi sanal olarak bağlanmasıyla elde edilen hiyararşik yapıya sahip
Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi
Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü
18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
Doğrusal Denklem Sistemlerini Cebirsel Yöntemlerle Çözme. 2 tişört + 1 çift çorap = 16 lira 1 tişört + 2 çift çorap = 14 lira
2 tişört + 1 çift çorap = 16 lira 1 tişört + 2 çift çorap = 14 lira 1 16 soruluk bir testte 5 ve 10 puanlık sorular bulunmaktadır. Soruların tamamı doğru cevaplandığında 100 puan alındığına göre testte
SORULAR. 2. Noktaları adlandırılmamış 6 noktalı kaç ağaç vardır? Çizerek cevaplayınız.
MAT3 AYRIK MATEMATİK DERSİ DÖNEM SONU SINAVI 4.0.0 Numarası :..................................... Adı Soyadı :..................................... SORULAR. Prüfer kodu ( 3 3 ) olan ağacı çiziniz.. Noktaları
DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI
DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI BİREYSEL YARIŞMA SORULARI CEVAPLARI CEVAP KAĞIDI ÜZERİNE YAZINIZ. SORU KİTAPÇIĞINI KARALAMA MAKSATLI KULLANABİLİRSİNİZ 1
İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 2018 SINAVI
ÖGRENCİNİN ADI SOYADI : T.C. KİMLİK NO : OKULU / SINIFI : SINAVA GİRDİĞİ İLÇE: SINAVLAİLGİLİUYARILAR: İSTANBUL İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ BİLİM OLİMPİYATLARI 018 SINAVI Kategori: Matematik 7-8 Soru Kitapçık
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2014-2015 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 2. Ara Sınav 09.04.2015 Sınav Süresi: 90 dakika
Algoritma Analizi. Özelliklerinin analizi Algoritmanın çalışma zamanı Hafızada kapladığı alan
Karmaşıklık Giriş 1 Algoritma Analizi Neden algoritmayı analiz ederiz? Algoritmanın performansını ölçmek için Farklı algoritmalarla karşılaştırmak için Daha iyisi mümkün mü? Olabileceklerin en iyisi mi?
ELE 201 DEVRE ANALİZİ I ARA SINAV 1 11 Ekim 2011, Salı,
ELE 201 DEVRE ANALİZİ I ARA SINAV 1 11 Ekim 2011, Salı, 1230-1420 SOYADI: ADI: ÖĞRENCĠ #: ĠMZA: AÇIKLAMALAR Bu sınav toplam 17 sayfadan oluģmaktadır. Lütfen, bütün sayfaların elinizde olduğunu kontrol
Lineer Denklem Sistemleri
Lineer Denklem Sistemleri Yazar Yrd. Doç.Dr. Nezahat ÇETİN ÜNİTE 3 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Lineer Denklem ve Lineer Denklem Sistemleri kavramlarını öğrenecek, Lineer Denklem Sistemlerinin
Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar
Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Bir Matrisin Rankı A m n matrisinin determinantı sıfırdan farklı olan alt kare matrislerinin boyutlarının en büyüğüne A matrisinin rankı denir. rank(a)
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2013-2014 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 18.03.2014 Sınav Süresi: 50 dakika
Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem
A GRUBU Her bir yüzü düzgün beşgen olan düzgün 12-yüzlünün kaç ayrıtı vardır? A) 30 B) 24 C) 12 D) 36 E) 48
Numarası : Adı Soyadı : SINAV YÖNERGESİ 2. K 5 tam çizgesinin bir kenarı çıkarılarak elde edilen çizgenin köşe noktaları en az kaç renk ile boyanabilir? A) 3 B) 4 C) 2 D) 5 E) 6 İşaretlemelerinizde kurşun
Eastern Mediterranean University Faculty of Arts & Sciences -- Department Of Mathematics BİLG213 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMAYA GİRİŞ
Eastern Mediterranean University Faculty of Arts & Sciences -- Department Of Mathematics BİLG213 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMAYA GİRİŞ DÖNEM SONU SINAVI GÜZ 2009-2010 13 Ocak 2010, Sınav Süresi: 120 dakika. İsim
Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Matlab Programlama BIL449 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze Dersin
m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.
Matrisler Satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş tabloya matris denir. m satırı, n ise sütunu gösterir. a!! a!" a!! a!" a!! a!! a!! a!! a!" m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. [2 3 1] şeklinde,
Bil101 Bilgisayar Yazılımı I. M. Erdem ÇORAPÇIOĞLU Bilgisayar Yüksek Mühendisi
Bil101 Bilgisayar Yazılımı I Bilgisayar Yüksek Mühendisi Sözde kod, algoritmalar ve programlar oluşturulurken kullanılan, günlük konuşma diline benzer ve belli bir programlama dilinin detaylarından uzak
Program akıģı sırasında belirtilen satır numaralı yere gitmek için kullanılır. Genel formu: [<satır numarası>] GOTO <satır numarası 1> GOTO n
KONTROL DEYİMLERİ Kontrol deyimleri bir programın normal akıģını değiģtirmek için kullanılır. Aksi söylenmedikçe programın komut satırları birbiri ardına çalıģtırılır. Program içindeki yapılan sorgulamalara
Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Algoritma & Matlab.
Okut. Yüksel YURTAY İletişim : Sayısal Analiz [email protected] www.cs.sakarya.edu.tr/yyurtay (264) 295 58 99 Algoritma & Matlab 1 Algoritma Algoritma ; verilerin bilgisayara hangi çevre biriminden
Şekil XNOR Kapısı ve doğruluk tablosu
DENEY 2: KARŞILAŞTIRICILAR Deneyin Amaçları KarĢılaĢtırıcıların kavramını, içeriğini ve mantığını öğrenmek. Ġki bir karģılaģtırıcı uygulaması yaparak sonuçları deneysel olarak doğrulamak. Deney Malzemeleri
ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2
ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 VERİ YAPILARI Sunu Planı Kendini-gösteren Yapılar Dinamik Bellek Tahsisi Bağlı Listeler Yığınlar Kuyruklar Ağaçlar 1 Veri Yapıları Şu ana kadar, diziler, matrisler ve yapılar
İŞ SIRALAMA. İş Sıralamanın Amaçları. İş Sıralama Türleri - 1. İş Sıralama. İş Sıralama Türleri - 2
İş Sıralamanın Amaçları İŞ SIRALAMA İşleri zaman içinde işlemciye yerleştirmek Sistem hedeflerine uygun olarak: İşlemci verimi Cevap süresi (response time) Debi (throughput) 23 İş Sıralama İş Sıralama
MTM 305 MĠKROĠġLEMCĠLER
KARABÜK ÜNĠVERSĠTESĠ TEKNOLOJĠ FAKÜLTESĠ MEKATRONĠK MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ MTM 305 MĠKROĠġLEMCĠLER ArĢ. Gör. Emel SOYLU ArĢ. Gör. Kadriye ÖZ Assembly Dili Assembly programlama dili, kullanılan bilgisayar
ALGORİTMA ANALİZİ. Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ALGORİTMA ANALİZİ Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Özyinelemeler veya artık teknik Türkçeye girmiş olan rekürsiflik en çok duyulan fakat kullanımında zorluklar görülen tekniklerdendir.
SERĠMYA 2011 - IX. ULUSAL ĠLKÖĞRETĠM MATEMATĠK OLĠMPĠYATI. 9. Ulusal. serimya. İLKÖĞRETİM 7. Ve 8. SINIFLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI.
Sayfa1 9. Ulusal serimya İLKÖĞRETİM 7. Ve 8. SINIFLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 2011 Sayfa2 1. Bir ABCD konveks dörtgeninde AD 10 cm ise AB CB? m( Dˆ ) 90, ( ˆ) 150 0 0 m C ve m Aˆ m Bˆ ( ) ( ) olarak
ALGORİTMA NEDİR? (Adım adım işlem basamaklarının yazılmasıdır.)
PROGRAM YAZMAK SÜRECİ 1. Problemin farkına varmak, 2. Problemi analiz etmek, 3. Çözüm yolları düşünmek, 4. İyi çözüm yolları seçip algoritma oluşturmak, 5. Akış diyagramı çizmek, 6. Uygun bir dilde kodlamak,
AÇIKLANAN MATEMATİK SORULARI
2007 AÇIKLANAN MATEMATİK SORULARI 1 SORU 1 Sayılar Bilgi D 2 SORU 2 Sayılar Puanlama Rehberi Kod Yanıt Soru: M022046 Blok No: M01-02 Doğru Yanıt 10 7,185 19 7,185 e denk diğer yanıtlar Yanlış Yanıt 70
