L' ADT grafo è un contenitore di elementi memorizzati nelle posizioni del grafo (vertici e archi)

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "L' ADT grafo è un contenitore di elementi memorizzati nelle posizioni del grafo (vertici e archi)"

Transcript

1 L' ADT grafo è un contenitore di elementi memorizzati nelle posizioni del grafo (vertici e archi) le informazioni possono essere memorizzate sia sui vertici sia sugli archi del grafo

2 Metodi fondamentali (grafo non orientato) Metodi iteratore vertices(): restituisce una collezione iterabile su tutti i vertici del grafo edges(): restituisce una collezione iterabile su tutti gli archi del grafo incidentedges(v): restituisce una collezione iterabile sugli archi incidenti su v Metodi di accesso endvertices(e): restituisce un array dei due vertici estremità di e opposite(v, e): restituisce il vertice opposto a v sull'arco e areadjacent(v, w): vero se e solo se v e w sono adiacenti replace(v, x): rimpiazza l'elemento memorizzato nel vertice v con x replace(e, x): rimpiazza l'elemento memorizzato nell'arco e con x

3 Metodi fondamentali (grafo non orientato) Metodi di aggiornamento insertvertex(o): inserisce un vertice che contiene l'elemento o insertedge(v, w, o): inserisce un arco (v,w) che contiene l'elemento o removevertex(v): rimuove il vertice v (e i suoi archi incidenti) removeedge(e): rimuove l'arco e

4 Interfaccia Graph public interface Graph <V,E>{ public int numvertices(); public int numedges(); public Iterable<Vertex<V>> vertices(); public Iterable<Edge<E>> edges(); public V replace(vertex<v> p, V o) throws InvalidPositionException; public E replace(edge<e> p, E o) throws InvalidPositionException; public Iterable<Edge<E>> incidentedges(vertex<v> v) throws InvalidPositionException; public Vertex[] endvertices(edge<e> e) throws InvalidPositionException;... }

5 Interfaccia Graph public interface Graph <V,E>{... public Vertex<V> opposite(vertex<v> v, Edge<E> e) throws InvalidPositionException; public boolean areadjacent(vertex<v> u, Vertex<V> v) throws InvalidPositionException; public Vertex<V> insertvertex(v o); public Edge<E> insertedge(vertex<v> u, Vertex<V> v, E o) throws InvalidPositionException; } public V removevertex(vertex<v> v) throws InvalidPositionException; public E removeedge(edge<e> e) throws InvalidPositionException;

6 Decorator pattern Il decorator pattern è un design pattern che serve ad inserire informazioni extra (colori) ad un oggetto Una decorazione consiste di - una chiave (che identifica il tipo di decorazione) - un valore associato alla chiave

7 Decorator pattern Esempio: algoritmi come BFS e DFS richiedono che i nodi e/o gli archi del grafo vengano colorati per tenere traccia dell'esplorazione Si può usare un decorator pattern per decorare i nodi del grafo: ad ogni nodo sarà associata una coppia (chiave, valore) dove la chiave identifica l'attributo esplorato e il valore (ad essa associato) è un booleano (esplorato, sì) (esplorato, no)

8 Interfacce Vertex e Edge public interface DecorablePosition<T> extends Position<T>, Map<Object,Object> { } public interface Vertex<V> extends DecorablePosition<V> { } public interface Edge<E> extends DecorablePosition<E> { }

9 Uso della decorable position Esempio: final Object COLOR = new Object(); final Object WHITE = new Object();... chiave valore v.put(color, WHITE);... if(v.get(color)!= WHITE)... su un oggetto Vertex<V> si possono usare i metodi della mappa per gestire le colorazioni

10 Implementazione mediante lista di archi Ciascun vertice del grafo è rappresentato da un oggetto di tipo vertex, tutti gli oggetti vertex sono memorizzati in un contenitore V V Ciascun arco del grafo è rappresentato da un oggetto di tipo edge, tutti gli oggetti edge sono memorizzati in un contenitore E E

11 Implementazione mediante lista di archi Oggetto vertex o l'oggetto vertex per un vertice v che memorizza l'elemento o ha: - un riferimento a o - un riferimento alla posizione dell'oggetto-vertex nel contenitore V dei vertici del grafo

12 Implementazione mediante lista di archi Oggetto edge o l'oggetto edge per un arco e = (u,v) che memorizza l'elemento o ha: - un riferimento a o - un riferimento agli oggetti-vertex per u e v - un riferimento alla posizione dell'oggetto-edge nel contenitore E degli archi del grafo

13 Implementazione mediante lista di archi u z v a b c w d V u v w z a b c d E

14 Implementazione mediante lista di archi Vantaggi: - implementazione semplice - accesso diretto dagli archi ai vertici su cui essi sono incidenti (endvertices(e) e opposite(v,e) sono semplici da implementare e richiedono tempo O()) Svantaggi: - l'accesso agli archi che sono incidenti su un dato vertice richiede un'ispezione esaustiva di tutto il contenitore E. I seguenti metodi richiedono un tempo proporzionale al numero di archi del grafo: - incidentedges(v) - areadjacent(v,w) - removevertex(v)

15 Grafi Domanda Qual è il massimo numero di archi che un grafo G = (V,E) di n = V vertici può avere?

16 Grafi Domanda Qual è il massimo numero di archi che un grafo G = (V,E) di n = V vertici può avere? grafi orientati

17 Grafi Domanda Qual è il massimo numero di archi che un grafo G = (V,E) di n = V vertici può avere? grafi orientati 2 n

18 Grafi Domanda Qual è il massimo numero di archi che un grafo G = (V,E) di n = V vertici può avere? grafi orientati grafi non orientati 2 n

19 Grafi Domanda Qual è il massimo numero di archi che un grafo G = (V,E) di n = V vertici può avere? grafi orientati grafi non orientati 2 n n ( 2)

20 Rappresentazione in memoria Liste di adiacenza e matrice di adiacenza Esistono due modi per rappresentare un grafo G=(V,E) in memoria: liste di adiacenza matrice di adiacenza

21 Liste di adiacenza G =( V,E ) La rappresentazione consiste di un array Adj di V liste (una per ogni vertice) Per ogni u in V la lista Adj [u] contiene tutti i vertici v adiacenti ad u in G

22 Liste di adiacenza Grafi non orientati G =(V,E) grafo non orientato 2 Array Adj di V liste: Adj [], Adj [2], Adj [3], Adj [4], Adj [5] Adj [] Adj [2] Adj [3] Adj [4] Adj [5] / 4 5 / 4 / / 2 4 /

23 Liste di adiacenza Grafi orientati G =(V,E) grafo orientato V= {,2,3,4,5} Array Adj di V liste: Adj [], Adj [2], Adj [3], Adj [4], Adj [5] Adj [] Adj [2] Adj [3] Adj [4] Adj [5] / 4 / 4 / 5 / 2 /

24 Liste di adiacenza Spazio di memoria richiesto G =(V,E) grafo non orientato G =(V,E) grafo orientato / 4 5 / 2 4 / / / / 4 / 4 / 5 / 2 /

25 Liste di adiacenza Spazio di memoria richiesto 2 3 / / / / / / 4 / 4 / 5 / 2 / somma delle lunghezze delle liste = somma delle lunghezze delle liste =

26 Liste di adiacenza Spazio di memoria richiesto 2 3 / / / / / / 4 / 4 / 5 / 2 / somma delle lunghezze delle liste = somma delle lunghezze delle liste = E

27 Liste di adiacenza Spazio di memoria richiesto 2 3 / / / / / / 4 / 4 / 5 / 2 / somma delle lunghezze delle liste = 2 E somma delle lunghezze delle liste = E

28 Liste di adiacenza Spazio di memoria richiesto 2 3 / / / / / / 4 / 4 / 5 / 2 / somma delle lunghezze delle liste = 2 E somma delle lunghezze delle liste = E Spazio di memoria richiesto in entrambi i casi:

29 Liste di adiacenza Spazio di memoria richiesto 2 3 / / / / / / 4 / 4 / 5 / 2 / somma delle lunghezze delle liste = 2 E somma delle lunghezze delle liste = E Spazio di memoria richiesto in entrambi i casi: Θ(max{ V, E }) = Θ( V + E )

30 Liste di adiacenza Grafi pesati Un grafo pesato G è una coppia (V,E) con una funzione peso w: E R Il peso w(u,v) di ogni arco (u,v) in E viene memorizzato nella lista di u insieme a v in un nuovo campo / 4 5 / 4 23 / 5 9 / 2 3 /

31 Liste di adiacenza Vantaggi e svantaggi Buone notizie Spazio di memoria richiesto: Θ( V + E ) Cattive notizie Non esiste un modo veloce per determinare se un dato arco (u,v) è presente nel grafo. Unico modo: scandire la lista di adiacenza di u alla ricerca di v

32 Implementazione con liste di adiacenza Come nella implementazione mediante lista di archi: Ciascun vertice del grafo è rappresentato da un oggetto di tipo vertex, tutti gli oggetti vertex sono memorizzati in un contenitore V Ciascun arco del grafo è rappresentato da un oggetto di tipo edge, tutti gli oggetti edge sono memorizzati in un contenitore E

33 Implementazione con liste di adiacenza Oggetto vertex o l'oggetto vertex per un vertice v che memorizza l'elemento o ha: - un riferimento a o - un riferimento alla posizione dell'oggetto-vertex nel contenitore V dei vertici del grafo - un riferimento a un contenitore I(v) (contenitore di incidenza di v) i cui elementi hanno i riferimenti agli archi incidenti su v

34 Implementazione con liste di adiacenza Oggetto edge o l'oggetto edge per un arco e = (u,v) che memorizza l'elemento o ha: - un riferimento a o - un riferimento agli oggetti-vertex per u e v - un riferimento alla posizione dell'oggetto-edge nel contenitore E degli archi del grafo - un riferimento alle posizioni associate all'arco e nei contenitori di incidenza I(u) e I(v)

35 Implementazione con liste di adiacenza u a v b w V u v w I(u) I(v) I(w) a b E

Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 12 Grafi e visite di grafi Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano Definizione Un grafo G=(V,E) consiste in: - un insieme V di vertici (o nodi) - un insieme

Dettagli

Grafi: visite. Una breve presentazione. F. Damiani - Alg. & Lab. 04/05 (da C. Demetrescu et al - McGraw-Hill)

Grafi: visite. Una breve presentazione. F. Damiani - Alg. & Lab. 04/05 (da C. Demetrescu et al - McGraw-Hill) Grafi: visite Una breve presentazione Visite di grafi Scopo e tipi di visita Una visita (o attraversamento) di un grafo G permette di esaminare i nodi e gli archi di G in modo sistematico Problema di base

Dettagli

Esempi. non. orientato. orientato

Esempi. non. orientato. orientato Definizione! Un grafo G = (V,E) è costituito da un insieme di vertici V ed un insieme di archi E ciascuno dei quali connette due vertici in V detti estremi dell arco.! Un grafo è orientato quando vi è

Dettagli

ADT Dizionario. Come nella Mappa: Diversamente dalla Mappa:

ADT Dizionario. Come nella Mappa: Diversamente dalla Mappa: Come nella Mappa: un Dizionario è un contenitore di elementi del tipo (k,v) dove k è la chiave e v è il suo corrispondente valore. ogni elemento (k,v) viene detto entrata (entry) del Dizionario. chiavi

Dettagli

GRAFI. Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi!

GRAFI. Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi! G R A F I 1 GRAFI Cosa sono Grafi non orientati Grafi orientati Grafi pesati Alberi Automi! 2 cip: cip: Pallogrammi Pallogrammi GRAFI: cosa sono I grafi sono una struttura matematica fondamentale: servono

Dettagli

Grafi pesati Minimo albero ricoprente

Grafi pesati Minimo albero ricoprente Algoritmi e Strutture Dati Definizioni Grafi pesati Minimo albero ricoprente Sia G=(V,E) un grafo non orientato e connesso. Un albero ricoprente di G è un sottografo T G tale che: T è un albero; T contiene

Dettagli

Una breve introduzione all implementazione in C di algoritmi su grafo

Una breve introduzione all implementazione in C di algoritmi su grafo Una breve introduzione all implementazione in C di algoritmi su grafo A cura di Gianmaria Leo Introduzione La lezione è un introduzione a concetti e strumenti che permettono l implementazione di algoritmi

Dettagli

Appunti del corso di Informatica 1 (IN110 Fondamenti) 7 Grafi e alberi: introduzione

Appunti del corso di Informatica 1 (IN110 Fondamenti) 7 Grafi e alberi: introduzione Università di Roma Tre Dipartimento di Matematica e Fisica Corso di Laurea in Matematica Appunti del corso di Informatica (IN0 Fondamenti) Grafi e alberi: introduzione Marco Liverani (liverani@mat.uniroma.it)

Dettagli

COMPLEMENTI DI SHORTEST-PATH. ASD Fabrizio d'amore

COMPLEMENTI DI SHORTEST-PATH. ASD Fabrizio d'amore COMPLEMENTI DI SHORTEST-PATH ASD 2016-17 Fabrizio d'amore problemi di shortest-path (SP) grafo di riferimento G=(V,E) semplice/orientato pesato pesi non negativi pesi arbitrari, ma no cicli a peso negativo

Dettagli

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2

Introduzione ai grafi. Introduzione ai grafi p. 1/2 Introduzione ai grafi Introduzione ai grafi p. 1/2 Grafi Un grafo G é costituito da una coppia di insiemi (V,A) dove V é detto insieme dei nodi e A é detto insieme di archi ed é un sottinsieme di tutte

Dettagli

Alberi. Definizioni principali

Alberi. Definizioni principali Definizioni principali Un albero è una struttura dati che contiene oggetti organizzati gerarchicamente (a differenza della lista di nodi, dell'array list, i cui elementi sono organizzati linearmente) radice

Dettagli

Grafi. Sommario. Definizioni Rappresentazione dei grafi Algoritmi di visita Esempi in C

Grafi. Sommario. Definizioni Rappresentazione dei grafi Algoritmi di visita Esempi in C Grafi Sommario Definizioni Rappresentazione dei grafi Algoritmi di visita Esempi in C 1 Esempi Relazioni di parentela Alberi genealogici Relazioni tra classi nei linguaggi OO Grafo del Web Assetti societari

Dettagli

Grafi: definizioni e visite

Grafi: definizioni e visite Grafi: definizioni e visite Grafi (non orientati) Grafo (non orientato): G = (V, E) V = nodi (o vertici) E = archi fra coppie di nodi distinti. Modella relazioni fra coppie di oggetti. Parametri della

Dettagli

Esercizi proposti 10

Esercizi proposti 10 Esercizi proposti 10 In questo gruppo di esercizi assumiamo, dove non sia specificato diversamente, di rappresentare i grafi mediante liste di archi, con il tipo di dati così dichiarato: type a graph =

Dettagli

Sommario. Rappresentazione dei grafi. Ordinamento topologico. Visita in ampiezza Visita in profondità

Sommario. Rappresentazione dei grafi. Ordinamento topologico. Visita in ampiezza Visita in profondità Visite Grafi Sommario Rappresentazione dei grafi Visita in ampiezza Visita in profondità Ordinamento topologico Visita in ampiezza La visita in ampiezza breadth-first-search (BFS) di un grafo dato un vertice

Dettagli

Strutture dati per rappresentare grafi

Strutture dati per rappresentare grafi lgoritmi e strutture dati amil emetrescu, Irene inocchi, iuseppe. Italiano Strutture dati per rappresentare grafi opyright 2004 - The Mcraw - Hill ompanies, srl lgoritmi e strutture dati amil emetrescu,

Dettagli

Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente

Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente Una breve presentazione Definizioni Sia G=(V,E) un grafo non orientato e connesso. Un albero ricoprente di G è un sottografo T G tale che: T è

Dettagli

Implementazione con alberi binari di ricerca

Implementazione con alberi binari di ricerca public class LinkedBinaryTree implements BinaryTree { /** Espande una foglia in un nodo interno con due foglie come figli */ public void expandexternal(position v, E l, E r) throws InvalidPositionException

Dettagli

Cammini minimi in grafi:

Cammini minimi in grafi: Algoritmi e strutture dati Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano Cammini minimi in grafi: una trilogia Cammini minimi in grafi: Episodio III: la fine della trilogia Input: nelle puntate

Dettagli

Dati e Algoritmi 1: A. Pietracaprina. Grafi (II parte)

Dati e Algoritmi 1: A. Pietracaprina. Grafi (II parte) Dati e Algoritmi 1: A. Pietracaprina Grafi (II parte) 1 Breath-First Search (algoritmo iterativo) Si assume una rappresentazione tramite liste di adiacenza. L ordine con cui si visitano i vicini di un

Dettagli

Implementazione ADT: Alberi

Implementazione ADT: Alberi Implementazione ADT: Alberi Livelli di astrazione 2001/2002 1 Esercitazione 5 (E6): alberi (tree) albero struttura dati fondamentale, soprattutto per le operazioni di ricerca tipi di albero con radice

Dettagli

Università degli Studi di L Aquila Facoltà di Scienze M.F.N. Corso di Laurea in Informatica. Modulo di Laboratorio di Algoritmi e Strutture Dati

Università degli Studi di L Aquila Facoltà di Scienze M.F.N. Corso di Laurea in Informatica. Modulo di Laboratorio di Algoritmi e Strutture Dati Università degli Studi di L Aquila Facoltà di Scienze M.F.N. Corso di Laurea in Informatica Modulo di Laboratorio di Algoritmi e Strutture Dati Alberi binari Giovanna Melideo melideo@di.univaq.it 1 Alberi

Dettagli

Grafi: visita generica

Grafi: visita generica .. Grafi: visita generica Una presentazione alternativa (con ulteriori dettagli) Algoritmi di visita Scopo: visitare tutti i vertici di un grafo (si osservi che per poter visitare un vertice occorre prima

Dettagli

Grafi diretti. Un grafo diretto (o grafo orientato) G è una coppia (V,E) dove. V è u n i n s i e m e d i nodi (o vertici);

Grafi diretti. Un grafo diretto (o grafo orientato) G è una coppia (V,E) dove. V è u n i n s i e m e d i nodi (o vertici); Algoritmi e Strutture di Dati II 2 Grafi diretti Un grafo diretto (o grafo orientato) G è una coppia (V,E) dove V è u n i n s i e m e d i nodi (o vertici); E µ V V è u n i n s i e m e d i archi. Denotiamo

Dettagli

Dati e Algoritmi I (Pietracaprina) Esercizi svolti sui Grafi

Dati e Algoritmi I (Pietracaprina) Esercizi svolti sui Grafi Dati e Algoritmi I (Pietracaprina) Esercizi svolti sui Grafi Dati e Algoritmi I (Pietracaprina): Esercizi 1 Problema 1 (Esercizio C-14.34 del testo [GTG14]) Sia G = (V, E) un grafo non diretto con n =

Dettagli

Progettazione di Algoritmi

Progettazione di Algoritmi Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 06/07/2016 Prof. De Prisco Inserire i propri dati nell apposito spazio. Non voltare la finché non sarà dato il via. Dal via

Dettagli

Alberi ( GT. 7 ) In informatica, un albero è un modello astratto con cui viene rappresentata una struttura gerarchica

Alberi ( GT. 7 ) In informatica, un albero è un modello astratto con cui viene rappresentata una struttura gerarchica Alberi ( GT. 7 ) Albero definizioni Albero ADT (Abstract Data Type) Algoritmi di base su alberi Alberi binari Strutture dati per rappresentare alberi Implementazione AlberoBinario 1 Alberi (GT. 7) In informatica,

Dettagli

Il TDA Dictionary. Definizione informale. I metodi del TDA Dictionary 1. Applicazioni. I metodi del TDA Dictionary 2. I metodi del TDA Dictionary 3

Il TDA Dictionary. Definizione informale. I metodi del TDA Dictionary 1. Applicazioni. I metodi del TDA Dictionary 2. I metodi del TDA Dictionary 3 Il TDA Dictionary Definizione informale Il TDA Dictionary (dizionario) modella una collezione di voci su cui è possibile effettuare delle ricerche Una voce è una coppia (chiave, elemento) Le principali

Dettagli

Alberi. In informatica, un albero è un modello astratto di una struttura dati gerarchica

Alberi. In informatica, un albero è un modello astratto di una struttura dati gerarchica Il TDA Tree Alberi In informatica, un albero è un modello astratto di una struttura dati gerarchica Struttura dati non lineare Si pensi al file system di un sistema operativo Le relazioni in un albero

Dettagli

Ingegneria degli Algoritmi (II parte pratica)

Ingegneria degli Algoritmi (II parte pratica) Ingegneria degli Algoritmi (II parte pratica) Correzione prova pratica Ing. Domenico Spera domenico.spera@students.uniroma2.eu Premessa Sono stati richiesti i seguenti task: Implementare la versione in-order

Dettagli

Fondamenti di Informatica e Laboratorio T-AB T-15 Strutture dati

Fondamenti di Informatica e Laboratorio T-AB T-15 Strutture dati Fondamenti di Informatica e Laboratorio T-AB T-15 Strutture dati Paolo Torroni Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica Università degli Studi di Bologna Anno Accademico 2008/2009 Sommario

Dettagli

Grafi (orientati): cammini minimi

Grafi (orientati): cammini minimi Grafi (orientati): cammini minimi Una breve presentazione Definizioni Sia G=(V,E) un grafo orientato con costi w sugli archi. Il costo di un cammino π= è dato da: Un cammino minimo tra

Dettagli

Albero Binario GT 7.3. interfacce di Positio<E>, Tree<E>, e BinaryTree<E>; il file TestLinkedBinaryTree.java

Albero Binario GT 7.3. interfacce di Positio<E>, Tree<E>, e BinaryTree<E>; il file TestLinkedBinaryTree.java Laboratorio Java Albero Binario GT 7.3 Esercitazione Sono dati : interfacce di Positio, Tree, e BinaryTree; il file TestLinkedBinaryTree.java e i file.class che implementano le interfacce www.dei.unipd.it/corsi/fi2ae

Dettagli

Implementazione della coda con liste concatenate. x v. il front della coda è memorizzato nel primo nodo (head) della lista

Implementazione della coda con liste concatenate. x v. il front della coda è memorizzato nel primo nodo (head) della lista Liste concatenate Implementazione della coda con liste concatenate head (front della coda) tail (rear della coda) Ø e y a x v il front della coda è memorizzato nel primo nodo (head) della lista il rear

Dettagli

Algoritmi e strutture dati

Algoritmi e strutture dati Algoritmi e Strutture Dati Cammini minimi Definizioni Sia G = (V,E) un grafo orientato pesato sugli archi. Il costo di un cammino π = è dato da: Un cammino minimo tra una coppia di

Dettagli

Problemi, istanze, soluzioni

Problemi, istanze, soluzioni lgoritmi e Strutture di Dati II 2 Problemi, istanze, soluzioni Un problema specifica una relazione matematica tra dati di ingresso e dati di uscita. Una istanza di un problema è formata dai dati di un

Dettagli

Introduzione. Il routing permette la comunicazione tra due nodi differenti anche se non sono collegati direttamente

Introduzione. Il routing permette la comunicazione tra due nodi differenti anche se non sono collegati direttamente Routing Introduzione Il livello 3 della pila ethernet ha il compito di muovere i pacchetti dalla sorgente attraversando più sistemi Il livello di network deve quindi: Scegliere di volta in volta il cammino

Dettagli

Il tipo astratto di dati Node List

Il tipo astratto di dati Node List Il tipo astratto di dati Node List Tipo di dati e operazioni Tipi di dati: oggetti arbitrari (come al solito) Operazioni: Metodi generici: - integer size() - boolean isempty() Metodi di accesso: - Position

Dettagli

T 1 =1. n 6 n. T n =3 T. Esercizio 1 (6 punti)

T 1 =1. n 6 n. T n =3 T. Esercizio 1 (6 punti) A.A. 7 8 Esame di Algoritmi e strutture dati 9 luglio 8 Esercizio (6 punti) Risolvere con almeno due metodi diversi la seguente relazione di ricorrenza T = T n =3 T n 6 n A.A. 7 8 Esame di Algoritmi e

Dettagli

GRAFI. fig.1 - GRAFI (1) Si avvisa il lettore che certe definizioni che verranno date differiscono da quelle presenti in letteratura.

GRAFI. fig.1 - GRAFI (1) Si avvisa il lettore che certe definizioni che verranno date differiscono da quelle presenti in letteratura. GRAFI 1. Definizioni, terminologia, esempi e applicazioni (1) Un grafo orientato (o diretto o di-grafo) G è una coppia (V,E) dove V è un insieme non vuoto ed E una relazione binaria su V, E V V, ossia

Dettagli

Progettazione di Algoritmi

Progettazione di Algoritmi Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 0/06/06 Prof. De Prisco Inserire i propri dati nell apposito spazio. Non voltare la finché non sarà dato il via. Dal via avrai

Dettagli

Progettazione di algoritmi

Progettazione di algoritmi Progettazione di algoritmi Discussione dell'esercizio [vincoli] Prima di tutto rappresentiamo il problema con un grafo G: i nodi sono le n lavorazioni L 1, L 2,, L n, e tra due nodi L h, L k c'è un arco

Dettagli

Prima prova intercorso 29 Novembre 2005

Prima prova intercorso 29 Novembre 2005 Laboratorio di Algoritmi e Strutture Dati R.Zizza (matr. dispari-dispari) Anno Acc. 2005-06 Prima prova intercorso 29 Novembre 2005 Cognome: Nome: Matricola: Regole del gioco: La soluzione del compito

Dettagli

Problema del cammino minimo

Problema del cammino minimo Algoritmi e Strutture di Dati II Problema del cammino minimo Un viaggiatore vuole trovare la via più corta per andare da una città ad un altra. Possiamo rappresentare ogni città con un nodo e ogni collegamento

Dettagli

Prova d Esame Compito A

Prova d Esame Compito A Domanda 1 A) Si richiede di analizzare le seguenti sezioni di codice. Il candidato indichi il risultato dell esecuzione del main. public class Father { private static int counter=0; private int code; public

Dettagli

STRUTTURE DATI: OLTRE GLI ARRAY LISTE

STRUTTURE DATI: OLTRE GLI ARRAY LISTE STRUTTURE DATI: OLTRE GLI ARRAY le strutture dati progettate per ospitare una collezione di elementi, sono variazioni di array Ma l'array ha dimensione fissa anche in Java determinata a priori, in linguaggi

Dettagli

L algoritmo di Dijkstra

L algoritmo di Dijkstra L algoritmo di Dijkstra Sebastiano Vigna March 2, 200 Introduzione Supponiamo di assegnare a ciascuno degli archi a di un grafo orientato G un certo peso intero e positivo p a. Ai cammini (orientati) nel

Dettagli

alberi tipo astratto, implementazione, algoritmi

alberi tipo astratto, implementazione, algoritmi alberi tipo astratto, implementazione, algoritmi argomenti tipo astratto albero definizione implementazione in Java algoritmi di visita alberi binari implementazione di alberi binari in Java ASD - Alberi

Dettagli

Alberi. Alberi: definizioni. Alberi Binari. Esercizi su alberi binari: metodi ricorsivi. Struttura dati per alberi generici. ASD-L - Luca Tesei

Alberi. Alberi: definizioni. Alberi Binari. Esercizi su alberi binari: metodi ricorsivi. Struttura dati per alberi generici. ASD-L - Luca Tesei Alberi Alberi: definizioni Alberi Binari Esercizi su alberi binari: metodi ricorsivi Struttura dati per alberi generici 1 Alberi Gli alberi sono strutture dati naturalmente ricorsive Un albero è un particolare

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati (Mod. B) Algoritmi su grafi Ricerca in profondità (Depth-First Search) Parte II

Algoritmi e Strutture Dati (Mod. B) Algoritmi su grafi Ricerca in profondità (Depth-First Search) Parte II Algoritmi e Strutture Dati (Mod. B) Algoritmi su grafi Ricerca in profondità (Depth-First Search) Parte II Classificazione digli archi Sia G la foresta DF generata da DFS sul grafo G. Arco d albero: gli

Dettagli

Esempio su strutture dati dinamiche: ArrayList

Esempio su strutture dati dinamiche: ArrayList Esempio su strutture dati dinamiche: ArrayList Fondamenti di Informatica L-B 1 ArrayList Abbiamo detto che gli array non possono cambiare la propria dimensione: il numero di elementi contenuti viene stabilito

Dettagli

Depth-first search. Visita in profondità di un grafo Algoritmo Esempio Complessità dell algoritmo Proprietà Ordinamento topologico

Depth-first search. Visita in profondità di un grafo Algoritmo Esempio Complessità dell algoritmo Proprietà Ordinamento topologico Depth-first search Visita in profondità di n grafo Algoritmo Esempio Complessità dell algoritmo Proprietà Ordinamento topologico Depth-first search Dato n grafo G=(V,E) e n specifico ertice s chiamato

Dettagli

11.4 Chiusura transitiva

11.4 Chiusura transitiva 6 11.4 Chiusura transitiva Il problema che consideriamo in questa sezione riguarda il calcolo della chiusura transitiva di un grafo. Dato un grafo orientato G = hv,ei, si vuole determinare il grafo orientato)

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Maria Rita Di Berardini, Emanuela Merelli 1 1 Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Camerino A.A. 2006/07 Il concetto di dato Il concetto di tipo di dato Insertion Sort for j 2 to lenght[a]

Dettagli

Cammini minimi. Definizioni. Distanza fra vertici. Proprietà dei cammini minimi. Algoritmi e Strutture Dati

Cammini minimi. Definizioni. Distanza fra vertici. Proprietà dei cammini minimi. Algoritmi e Strutture Dati Algoritmi e Strutture Dati Definizioni Sia G=(V,E) un grafo orientato con costi w sugli archi. Il costo di un cammino π= è dato da: Cammini minimi Un cammino minimo tra una coppia di

Dettagli

Cammini minimi fra tutte le coppie

Cammini minimi fra tutte le coppie Capitolo 12 Cammini minimi fra tutte le coppie Consideriamo il problema dei cammini minimi fra tutte le coppie in un grafo G = (V, E, w) orientato, pesato, dove possono essere presenti archi (ma non cicli)

Dettagli

Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente

Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente .. Grafi (non orientati e connessi): minimo albero ricoprente Una presentazione alternativa (con ulteriori dettagli) Problema: calcolo del minimo albero di copertura (M.S.T.) Dato un grafo pesato non orientato

Dettagli

L ambizione dei design pattern (letteralmente schemi di programmazione) è quella di offrire soluzioni a problemi ricorrenti che facilitano lo

L ambizione dei design pattern (letteralmente schemi di programmazione) è quella di offrire soluzioni a problemi ricorrenti che facilitano lo Design Pattern L ambizione dei design pattern (letteralmente schemi di programmazione) è quella di offrire soluzioni a problemi ricorrenti che facilitano lo sviluppo dei programmi, il loro mantenimento,

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA REGISTRO DELLE LEZIONI E DELLE ALTRE ATTIVITÀ DIDATTICHE Anno accademico 2006-2007 Dott./Prof. Pinotti Maria Cristina Settore scientifico-disciplinare INF01 Facoltà Scienze

Dettagli

COLLEZIONI. SOMMARIO Collezioni: Liste: ITERATORI ITERATORI

COLLEZIONI. SOMMARIO Collezioni: Liste: ITERATORI ITERATORI SOMMARIO Collezioni: Array e liste. Iteratori. Classi interne. Nodi: dati e riferimenti. Liste: LinkedList: specifica e implementazione. Prestazioni. COLLEZIONI Una collezione (contenitore) è un oggetto

Dettagli

2.3 Cammini ottimi. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1

2.3 Cammini ottimi. E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano 1 . Cammini ottimi E. Amaldi Fondamenti di R.O. Politecnico di Milano .. Cammini minimi e algoritmo di Dijkstra Dato un grafo orientato G = (N, A) con una funzione di costo c : A c ij R e due nodi s e t,

Dettagli

IL FUNZIONAMENTO DI GOOGLE

IL FUNZIONAMENTO DI GOOGLE PLS Piano Lauree Scientifiche 2015 2016 Istituto Tecnico Industriale Statale Leonardo Da Vinci Parma in collaborazione con Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Parma IL FUNZIONAMENTO

Dettagli

Minimo albero di copertura

Minimo albero di copertura apitolo 0 Minimo albero di copertura efinizione 0.. ato un grafo G = (V, E) non orientato e connesso, un albero di copertura di G è un sottoinsieme T E tale che il sottografo (V, T ) è un albero libero.

Dettagli

Grafi e Funzioni di Costo ESERCIZI

Grafi e Funzioni di Costo ESERCIZI Grafi e Funzioni di Costo ESERCIZI Esercizio1 Si determini la matrice di incidenza archi-percorsi ed i costi di percorso per la rete di trasporto rappresentata in figura. 1 4 2 3 5 Ramo Costo Ramo Costo

Dettagli

VISITA IL SITO PER ALTRO MATERIALE E GUIDE

VISITA IL SITO  PER ALTRO MATERIALE E GUIDE COPYRIGHT SEGO LICENSE Questo documento viene fornito così come è: se pensate che faccia schifo problemi vostri, nessuno vi obbliga a leggerlo. Se pensate che sia qualcosa di positivo e/o avete suggerimenti

Dettagli

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2013

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 17 giugno 2013 A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa Seconda prova intermedia 7 giugno 0 Nome: Cognome: Matricola: Orale /06/0 ore aula N Orale 0/07/0 ore aula N

Dettagli

Il TDA Tree. Alberi. Esempio. Alberi. Applicazioni. Definizione di albero

Il TDA Tree. Alberi. Esempio. Alberi. Applicazioni. Definizione di albero Il T Tree lberi In informatica, un albero è un modello astratto di una struttura dati gerarchica Struttura dati non lineare Si pensi al file system di un sistema operativo Le relazioni in un albero sono

Dettagli

Esercizi di riepilogo (Fondamenti di Informatica 1 Walter Didimo)

Esercizi di riepilogo (Fondamenti di Informatica 1 Walter Didimo) Esercizi di riepilogo (Fondamenti di Informatica 1 Walter Didimo) Selezione di prove di esame al calcolatore Esercizio 1 (esame del 13/01/2006) La classe Matrice definisce oggetti che rappresentano matrici

Dettagli

Esempio su strutture dati dinamiche: ArrayList

Esempio su strutture dati dinamiche: ArrayList Esempio su strutture dati dinamiche: ArrayList 1 ArrayList Abbiamo detto che gli array non possono cambiare la propria dimensione: il numero di elementi contenuti viene stabilito al momento della creazione

Dettagli

Introduzione alla gestione delle collezioni di oggetti

Introduzione alla gestione delle collezioni di oggetti Introduzione alla gestione delle collezioni di oggetti Alcune tecniche di base Un esempio: l ADT Dizionario (mutabile) Un esempio: l ADT Pila (mutabile) Un esempio: l ADT Coda (mutabile) Tecniche di rappresentazione

Dettagli

Claudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Reti di flusso

Claudio Arbib Università di L Aquila. Ricerca Operativa. Reti di flusso Claudio Arbib Università di L Aquila Ricerca Operativa Reti di flusso Sommario Definizioni di base Flusso di un campo vettoriale Divergenza Integrale di Gauss-Greene Flusso in una rete Sorgenti, pozzi

Dettagli

Questa soluzione va contemplata quando le lunghezze stimate dalle liste usate sono significativamente maggiori delle dimensioni di un elemento.

Questa soluzione va contemplata quando le lunghezze stimate dalle liste usate sono significativamente maggiori delle dimensioni di un elemento. Un ulteriore semplificazione si ottiene utilizzando un elemento sentinella (dummy) che non contiene informazione, ma serve a segnalare la fine (e l inizio) di una lista. Questa soluzione va contemplata

Dettagli

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I

ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE M Esercizi Parte I Esercizio 1 Dati n oggetti ed un contenitore, ad ogni oggetto j (j = 1,, n) sono associati un peso p j ed un costo c j (con p j e c j interi positivi). Si

Dettagli

Tracce. 1. Data una lista di elementi di tipo intero, implementare in C++ le seguenti funzioni

Tracce. 1. Data una lista di elementi di tipo intero, implementare in C++ le seguenti funzioni Algoritmi e Strutture Dati Tracce 1. Data una lista di elementi di tipo intero, implementare in C++ le seguenti funzioni int freq(list &L, int k): restituisce il numero di occorrenze dei multipli

Dettagli

Enos Recanati RELAZIONE DEL PROGETTO DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA

Enos Recanati RELAZIONE DEL PROGETTO DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA RELAZIONE DEL PROGETTO DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA 1 Descrizione del progetto Il progetto consiste nel simulare la trasmissione di un pacchetto all interno di una rete formata

Dettagli

Automa a Stati Finiti (ASF)

Automa a Stati Finiti (ASF) Automa a Stati Finiti (ASF) E una prima astrazione di macchina dotata di memoria che esegue algoritmi Introduce il concetto fondamentale di STATO che informalmente può essere definito come una particolare

Dettagli

Collaudo del software

Collaudo del software Collaudo del software Il software deve essere testato con il preciso scopo di trovare degli errori prima di essere consegnato al cliente Il collaudo è un insieme di attività pianificate per testare il

Dettagli

Grafi e rappresentazione delle Reti

Grafi e rappresentazione delle Reti Grafi e rappresentazione delle Reti Una buona scelta della rappresentazione della rete determina la nostra capacità di utilizzare il sistema con successo Grafi e rappresentazione delle Reti La Teoria dei

Dettagli

Grafi, Social Network e Ricerca su Web Prof. Maurizio Naldi

Grafi, Social Network e Ricerca su Web Prof. Maurizio Naldi Grafi, Social Network e Ricerca su Web Prof. Maurizio Naldi Teoria dei Grafi È uno strumento indispensabile per l analisi di reti e, quindi, di social network.... è fondamentale anche per capire come funziona

Dettagli

Classe Vettore (i) Creare una classe che consenta di gestire un vettore di N elementi reali (double), che preveda i seguenti metodi:

Classe Vettore (i) Creare una classe che consenta di gestire un vettore di N elementi reali (double), che preveda i seguenti metodi: Classe Vettore (i) Creare una classe che consenta di gestire un vettore di N elementi reali (double), che preveda i seguenti metodi: Vettore(int n): crea un oggetto Vettore contente n elementi, inizializzati

Dettagli

Macchine sequenziali. Automa a Stati Finiti (ASF)

Macchine sequenziali. Automa a Stati Finiti (ASF) Corso di Calcolatori Elettronici I Macchine sequenziali Prof. Roberto Canonico Università degli Studi di Napoli Federico II Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell Informazione Corso

Dettagli

Introduzione ai grafi

Introduzione ai grafi TFA A048 Anno Accademico 2012-13 Outline Cenni storici sui grafi Nozioni introduttive: cammini, connessione, alberi, cicli Cammini di costo minimo Origini storiche La nascita della teoria dei grafi risale

Dettagli

ALGORITMI CORSO DI STUDIO IN INFORMATICA (laurea triennale) UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CATANIA ANNO ACCADEMICO 2014/15

ALGORITMI CORSO DI STUDIO IN INFORMATICA (laurea triennale) UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CATANIA ANNO ACCADEMICO 2014/15 ANNO ACCADEMICO 2014/15 1 a prova in itinere 13 gennaio 2015 ESERCIZIO 1 Si risolva l equazione di ricorrenza al variare del parametro reale a>1. T (n) = 27 n a T + n 2 log n a ESERCIZIO 2 Si ordinino

Dettagli

Informatica 3. Informatica 3. LEZIONE 13: Liste doppie, pile e code. Lezione 13 - Modulo 1. Free list (2) Free list. Free list

Informatica 3. Informatica 3. LEZIONE 13: Liste doppie, pile e code. Lezione 13 - Modulo 1. Free list (2) Free list. Free list LEZIONE 13: Liste doppie, pile e code Modulo 1: Free list Modulo 2: Lista doppia Modulo 3: Pila Modulo 4: Coda Lezione 13 - Modulo 1 Free list Politecnico di Milano - Prof. Sara Comai 1 Politecnico di

Dettagli

Progettazione di Algoritmi

Progettazione di Algoritmi Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 29/01/2016 Prof. De Prisco Inserire i propri dati nell apposito spazio. Non voltare la finché non sarà dato il via. Dal via

Dettagli

TRIE (albero digitale di ricerca)

TRIE (albero digitale di ricerca) TRIE (albero digitale di ricerca) Struttura dati impiegata per memorizzare un insieme S di n stringhe (il vocabolario V). Tabelle hash le operazioni di dizionario hanno costo O(m) al caso medio per una

Dettagli

Tipi di dato e Strutture dati elementari

Tipi di dato e Strutture dati elementari Tipi di dato e Strutture dati elementari Ing. Paolo Craca Anno accademico 2007/2008 Tipi di dato e Strutture dati elementari 1 / 40 Cosa vedremo in questo seminario 1 Introduzione 2 Pile 3 Code 4 5 Bibliografia

Dettagli

Sintesi di una rete combinatoria

Sintesi di una rete combinatoria Mappe di Karnaugh Sintesi di una rete combinatoria Offrono uno strumento per esprimere una funzione booleana f: {0,1}n {0,1} in una forma SP o PS minima. Invece della tabella di definizione si impiegano

Dettagli

Client - Interfaccia - Implementazione

Client - Interfaccia - Implementazione Client - Interfaccia - Implementazione Violetta Lonati Università degli studi di Milano Dipartimento di Informatica Laboratorio di algoritmi e strutture dati Corso di laurea in Informatica Violetta Lonati

Dettagli

ALBERTO DENNUNZIO DALLE AUTOSTRADE DIGITALI ALLE AUTOSTRADE REALI: GRAFI, WEB, FACEBOOK E NAVIGATORI SATELLITARI

ALBERTO DENNUNZIO DALLE AUTOSTRADE DIGITALI ALLE AUTOSTRADE REALI: GRAFI, WEB, FACEBOOK E NAVIGATORI SATELLITARI DALLE AUTOSTRADE DIGITALI ALLE AUTOSTRADE REALI: GRAFI, WEB, FACEBOOK E NAVIGATORI SATELLITARI ALBERTO DENNUNZIO DIPARTIMENTO DI INFORMATICA, SISTEMISTICA E COMUNICAZIONE UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO-BICOCCA

Dettagli

INTRODUZIONE INTRODUZIONE TABELLE HASH FUNZIONE HASH

INTRODUZIONE INTRODUZIONE TABELLE HASH FUNZIONE HASH INTRODUZIONE INTRODUZIONE Una tabella hash è una struttura dati che permette operazioni di ricerca e inserimento molto veloci: in pratica si ha un costo computazionale costante O(1). Si ricorda che la

Dettagli

Introduzione al Java Collections Framework. Java Collections Framework (cont.) Interfacce del Collections Framework

Introduzione al Java Collections Framework. Java Collections Framework (cont.) Interfacce del Collections Framework Università degli Studi di Roma La Sapienza Corso di Laurea in Ingegneria dell Informazione (sede di Latina) Corso di Laurea in Ingegneria dell Informazione (consorzio Nettuno) Introduzione al Java Collections

Dettagli

Modelli decisionali su grafi - Problemi di Localizzazione

Modelli decisionali su grafi - Problemi di Localizzazione Modelli decisionali su grafi - Problemi di Localizzazione Massimo Paolucci (paolucci@dist.unige.it) DIST Università di Genova Percorso Minimo tra tutte le coppie di vertici 2 Si può applicare n volte Dijstra

Dettagli

Ricerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015

Ricerca Operativa. G. Liuzzi. Lunedí 20 Aprile 2015 1 Lunedí 20 Aprile 2015 1 Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica IASI - CNR Rilassamento di un problema Rilassare un problema di Programmazione Matematica vuol dire trascurare alcuni (tutti i)

Dettagli

Fondamenti di Informatica II

Fondamenti di Informatica II Università degli studi di Messina Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni Fondamenti di Informatica II Tipi di dati astratti(adt)- seconda parte Coda Struttura

Dettagli

Corso di Informatica 1 (IN1) Tutorato n. 11

Corso di Informatica 1 (IN1) Tutorato n. 11 Corso di Informatica 1 (IN1) Tutorato n. 11 Marco Liverani Esercizio n. 1 Leggere in input una lista di numeri interi ordinati in ordine crescente. Dopo aver letto la sequenza, inserire nella posizione

Dettagli

Grafi. Il collegamento fra due nodi in un grafo rappresenta una relazione di adiacenza o di vicinanza tra essi

Grafi. Il collegamento fra due nodi in un grafo rappresenta una relazione di adiacenza o di vicinanza tra essi Lezione 6 Grafi Grafi Estensione di alberi e liste Il collegamento fra due nodi in un grafo rappresenta una relazione di adiacenza o di vicinanza tra essi Sono importanti, perché innumerevoli situazioni

Dettagli

Progettazione di algoritmi

Progettazione di algoritmi Progettazione di algoritmi Discussione dell'esercizio [labirinto] Nel testo dell'esercizio abbiamo considerato come lunghezza del percorso il numero di bivi ma possiamo stimare meglio la lunghezza reale

Dettagli

Alberi binari ( 7.3)

Alberi binari ( 7.3) Alberi binari ( 7.3) + a 3 b Albero Binario ( 7.3) DEFINIZIONE Albero Binario è un albero ordinato in cui ogni nodo ha al più due figli. Un albero binario si dice proprio se ogni nodo ha o zero o figli

Dettagli

Strutture dati. Il che cosa e il come. F. Damiani - Alg. & Lab. 04/05

Strutture dati. Il che cosa e il come. F. Damiani - Alg. & Lab. 04/05 Strutture dati Il che cosa e il come Il che cosa ed il come Struttura dati: descrive come sono organizzati i dati e come sono realizzate le operazioni su di essi (cioe come si accede ai dati) Specifica

Dettagli