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Informatik 3/Gedächtnisprotokoll Klausur WS0405: Unterschied zwischen den Versionen

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Insgesamt fünf kurze Fragen, unter anderem
Insgesamt fünf kurze Fragen, unter anderem


# Ist P teilmenge von NP?
* Ist P teilmenge von NP?
# Ein binärer Suchbaum hat immer die Höhe O(logn)?
* Ein binärer Suchbaum hat immer die Höhe O(logn)?
# Ein binärer Suchbaum hat immer das maximum der Höhen seiner beiden Kinder plus eins?
* Ein binärer Suchbaum hat immer das maximum der Höhen seiner beiden Kinder plus eins?


== 2. Aufgabe: B-Bäume ==
== 2. Aufgabe: B-Bäume ==


# Welche Ordung (minimal und maximal) hat ein gegebener B-Baums?
* Welche Ordung (minimal und maximal) hat ein gegebener B-Baums?
# Einfügen, Löschen, Verschieben, mit nachvollziehbarem Lösungsweg aufschreiben.
* Einfügen, Löschen, Verschieben, mit nachvollziehbarem Lösungsweg aufschreiben.


== 3. Aufgabe: AVL-Bäume ==
== 3. Aufgabe: AVL-Bäume ==
# Einfügen, Löschen, mit nachvollziehbarem Rechenweg (also Rotationen angeben)
* Einfügen, Löschen, mit nachvollziehbarem Rechenweg (also Rotationen angeben)


== 4 und 5. Aufgabe: Graphen ==
== 4 und 5. Aufgabe: Graphen ==
# Adjazenzliste aufschreiben
* Adjazenzliste aufschreiben
# Klassen für Adjazenzlisten und -matrix definieren (also Klassenvariablen und Konstruktor)
* Klassen für Adjazenzlisten und -matrix definieren (also Klassenvariablen und Konstruktor)
# Matrix2array: Adjazenzmatrix zu einer Adjazenzliste umformen in java-code
* Matrix2array: Adjazenzmatrix zu einer Adjazenzliste umformen in java-code
  AdjacencyList matrix2array( AdjacencyMatrix am ) { ... }
  AdjacencyList matrix2array( AdjacencyMatrix am ) { ... }


# Aufwand abschätzen von verschiedenen Algorithmen, wenn als Adjazenzliste implementiert sind
* Aufwand abschätzen von verschiedenen Algorithmen, wenn als Adjazenzliste implementiert sind
## Ich glaube, es waren Prim und Kruskal.
** Ich glaube, es waren Prim und Kruskal.
## Außerdem auch die selbst programmierten Algorithmen mit O(...) abschätzen
** Außerdem auch die selbst programmierten Algorithmen mit O(...) abschätzen
# Den "komplementären" Graphen ermitteln, für den gilt
* Den "komplementären" Graphen ermitteln, für den gilt
## V'=V
** V'=V
## (E' geschnitten E) = {leere menge}
** (E' geschnitten E) = {leere menge}
## ((E vereinigt E'), V) ist vollständig
** ((E vereinigt E'), V) ist vollständig
## Das sind alle Kanten, außer die im Graphen vorhandenen. Implementieren in Pseudo-Code
** Das sind alle Kanten, außer die im Graphen vorhandenen. Implementieren in Pseudo-Code
#Ein Mauslabyrinth, wobei die Maus immer beim Betreten eines Feldes "bezahlen" muss, in eine geeignete Repräsentation umwandeln (z.B. einen gerichteten Graphen)
*Ein Mauslabyrinth, wobei die Maus immer beim Betreten eines Feldes "bezahlen" muss, in eine geeignete Repräsentation umwandeln (z.B. einen gerichteten Graphen)


== 6. Aufgabe: Dynamisches Programmieren ==
== 6. Aufgabe: Dynamisches Programmieren ==
# Hofstätter-Rekursion  
* Hofstätter-Rekursion  
  h(n) = h(n - h(n - 1) ) + h(n - h(n - 2) ) für n > 2
  h(n) = h(n - h(n - 1) ) + h(n - h(n - 2) ) für n > 2
  h(1) = h(2) = 1  
  h(1) = h(2) = 1  


# Aus gegebenem, rekursivem Java-Code die Formel erkennen und eine nicht-rekursive Implementierung schaffen. Aufwand abschätzen (O(n)?)
* Aus gegebenem, rekursivem Java-Code die Formel erkennen und eine nicht-rekursive Implementierung schaffen. Aufwand abschätzen (O(n)?)


== 7. Aufgabe Heuristische Suche ==
== 7. Aufgabe Heuristische Suche ==
# Party-Problem: du hast N gäste, N plätze und sollst eine geeignete Repräsentationsstruktur für die Sitzordnung schaffen.
* Party-Problem: du hast N gäste, N plätze und sollst eine geeignete Repräsentationsstruktur für die Sitzordnung schaffen.
# Weiterhin sind "Beziehungs"-werte gegeben. das "Klima" der Party ist gut, wenn jeder neben jemandem sitzt, der ihm gefällt (Beziehung z:GxG->[-1;1]).
* Weiterhin sind "Beziehungs"-werte gegeben. das "Klima" der Party ist gut, wenn jeder neben jemandem sitzt, der ihm gefällt (Beziehung z:GxG->[-1;1]).
# Nun sollen verschiedene Sachen, wie Optimierungsgröße, Elementarschritt angegeben werden.
* Nun sollen verschiedene Sachen, wie Optimierungsgröße, Elementarschritt angegeben werden.

Aktuelle Version vom 9. April 2006, 10:54 Uhr


Dies ist ein Gedächtnisprotokoll von der Klausur vom Mittwoch, den 2. März 2005. [1]

1. Aufgabe

Insgesamt fünf kurze Fragen, unter anderem

  • Ist P teilmenge von NP?
  • Ein binärer Suchbaum hat immer die Höhe O(logn)?
  • Ein binärer Suchbaum hat immer das maximum der Höhen seiner beiden Kinder plus eins?

2. Aufgabe: B-Bäume

  • Welche Ordung (minimal und maximal) hat ein gegebener B-Baums?
  • Einfügen, Löschen, Verschieben, mit nachvollziehbarem Lösungsweg aufschreiben.

3. Aufgabe: AVL-Bäume

  • Einfügen, Löschen, mit nachvollziehbarem Rechenweg (also Rotationen angeben)

4 und 5. Aufgabe: Graphen

  • Adjazenzliste aufschreiben
  • Klassen für Adjazenzlisten und -matrix definieren (also Klassenvariablen und Konstruktor)
  • Matrix2array: Adjazenzmatrix zu einer Adjazenzliste umformen in java-code
AdjacencyList matrix2array( AdjacencyMatrix am ) { ... }
  • Aufwand abschätzen von verschiedenen Algorithmen, wenn als Adjazenzliste implementiert sind
    • Ich glaube, es waren Prim und Kruskal.
    • Außerdem auch die selbst programmierten Algorithmen mit O(...) abschätzen
  • Den "komplementären" Graphen ermitteln, für den gilt
    • V'=V
    • (E' geschnitten E) = {leere menge}
    • ((E vereinigt E'), V) ist vollständig
    • Das sind alle Kanten, außer die im Graphen vorhandenen. Implementieren in Pseudo-Code
  • Ein Mauslabyrinth, wobei die Maus immer beim Betreten eines Feldes "bezahlen" muss, in eine geeignete Repräsentation umwandeln (z.B. einen gerichteten Graphen)

6. Aufgabe: Dynamisches Programmieren

  • Hofstätter-Rekursion
h(n) = h(n - h(n - 1) ) + h(n - h(n - 2) ) für n > 2
h(1) = h(2) = 1 
  • Aus gegebenem, rekursivem Java-Code die Formel erkennen und eine nicht-rekursive Implementierung schaffen. Aufwand abschätzen (O(n)?)

7. Aufgabe Heuristische Suche

  • Party-Problem: du hast N gäste, N plätze und sollst eine geeignete Repräsentationsstruktur für die Sitzordnung schaffen.
  • Weiterhin sind "Beziehungs"-werte gegeben. das "Klima" der Party ist gut, wenn jeder neben jemandem sitzt, der ihm gefällt (Beziehung z:GxG->[-1;1]).
  • Nun sollen verschiedene Sachen, wie Optimierungsgröße, Elementarschritt angegeben werden.