Progettazione di Algoritmi

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Progettazione di Algoritmi"

Transcript

1 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 3 ore di tempo per rispondere alle domande. La prova consta di 8 domande a risposta multipla e 3 domande aperte. Per le domande a risposta multipla occorre rispondere inserendo la lettera scelta nell apposito quadratino accanto al numero della domanda. In caso di ripensamento, cancellare la risposta data e scrivere la nuova risposta nel successivo quadratino. Ogni risposta esatta vale 4 punti; ogni risposta errata vale - punto; ogni domanda lasciata in bianco vale 0 punti. Le domande a risposta multipla valgono in tutto 3 punti, quelle aperte 68 punti per un totale di 00 punti. NOME: COGNOME: MATRICOLA: Quesito risposta multipla uso di un algoritmo problema problema Totale Punti /3 /8 /5 /5 /00

2 Prova scritta 0/06/06 Quesito. Quali delle seguenti funzioni cresce più rapidamente delle altre? A. (log n) 0 B. (log n)/n C. log log n D. n /(log n) 3. Qual è il tempo di esecuzione del seguente frammento di codice? A. O(log log n) B. O(log n) C. Θ(n log n) D. Ω(n ) 3. In un grafo aciclico orientato (DAG) e connesso, quale delle seguenti affermazioni è falsa? A. Il numero di archi è sempre maggiore del numero di nodi meno B. Ogni nodo ha sia archi entranti che archi uscenti C. Esiste un nodo che non ha archi entranti D. Esiste un nodo che non ha archi uscenti 4. Si consideri un alfabeto in cui la distribuzione dei simboli è {0.4,0.3,0.,0.}. Quali dei seguenti codici è un codice di Huffman? Le parole codice sono associate nell ordine, cioè la prima codifica il simbolo con frequenza 0.4 e l ultima il simbolo con frequenza 0. A. {00,0,0,} B. {0,,0,0} C. {0,0,00,0} D. {,0,00,000} 5. Si consideri un albero di copertura minimo (MST) per un grafo pesato G=(V,E). Quali delle seguenti affermazioni è vera? A. L albero contiene gli n archi di peso minore dove n è il numero di nodi B. L albero contiene l arco di peso minimo C. L albero contiene l arco di peso massimo D. L albero deve necessariamente escludere l arco di peso massimo 6. Si consideri la classe di problemi NP-completi. Quali delle seguenti affermazioni è falsa? A. L insieme dei problemi NP-completi è il sottoinsieme dei problemi NP che non sappiamo risolvere B. Se troviamo una soluzione efficiente per un problema NP-completo allora possiamo risolverli tutti in modo efficiente C. Un problema può appartenere sia alla classe NP che alla classe NP-completi D. Un problema non appartenente alla classe NP-completi può essere difficile da risolvere 7. Il valore di un flusso in una rete G=(V,E) è: A. La somma dei flussi entranti nella destinazione B. La capacità massima di un cammino dalla sorgente al pozzo C. Una funzione f:e R + che associa un valore reale ad ogni arco del grafo D. La somma dei flussi spediti su tutti gli archi 8. In quali dei seguenti casi una visita DFS di un grafo connesso può, indipendentemente dalla scelta della radice, produrre un albero in cui la distanza fra la radice dell albero ed il nodo più lontano è pari a n-, dove n è il numero di nodi? A. il grafo ha esattamente n- archi B. ogni nodo è connesso a tutti gli altri nodi C. ogni nodo è connesso ad almeno altri nodi D. il grafo non contiene cicli i= while (i<n/) i=i* endfor

3 Prova scritta 0/06/06 Quesito Algoritmo Si utilizzi l algoritmo di Kruskal per individuare un albero ricoprente minimo nel seguente grafo: b 3 4 a e 5 d 7 6 La risposta deve specificare, per ogni iterazione, quale arco viene considerato dall algoritmo e il perché l arco viene inserito o meno nell albero: c RISPOSTA ITERAZIONE n. :

4 Prova scritta 0/06/06 Quesito 3 Problema Sia G =(V,E) un grafo connesso con n nodi e m archi. Ad ogni arco è associato un costo e i costi sono tutti diversi. Sia e V uno specifico arco fornito in input insieme a G. Fornire un algoritmo per stabilire se l arco e è contenuto in un minimo albero ricoprente; l algoritmo deve avere complessità di tempo O(n+m). 3

5 Prova scritta 0/06/06 Quesito 4 Problema Si consideri il seguente problema: abbiamo t diversi tipi di monete, con valori c,c,,c t, tutti multipli di una unità di base (es. centesimi). Ci viene dato in input un valore intero espresso nell unità di base (es. 738, pari a 7 e 38 centesimi). Fornire un algoritmo che scelga il minor numero di monete il cui valore totale è pari a n (è possibile utilizzare un numero illimitato di ogni tipo di moneta). (Suggerimento: per alcuni insieme di monete, ad esempio, c =, c =5, c 3 =0, c 4 =5 l algoritmo greedy trova la soluzione. L algoritmo richiesto deve funzionare per qualunque insieme c,c,,c t ad esempio anche per c =, c =5, c 3 =0, c 4 =5, c 5 =8). 4

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

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

Progettazione di Algoritmi

Progettazione di Algoritmi Corso di laurea in Informatica Prova scritta del: Progettazione di Algoritmi 1/01/016 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. Classe 3 (matricole congrue 2 modulo 3) Prof.ssa Anselmo. Appello del 15 Novembre Attenzione:

Progettazione di algoritmi. Classe 3 (matricole congrue 2 modulo 3) Prof.ssa Anselmo. Appello del 15 Novembre Attenzione: COGNOME: Nome: Progettazione di algoritmi Classe 3 (matricole congrue 2 modulo 3) Prof.ssa Anselmo Appello del 15 Novembre 2016 Attenzione: Inserire i propri dati nell apposito spazio soprastante e sottostante.

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

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

Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Algoritmi e strutture dati Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 2 Minimo albero ricoprente: Algoritmo di Prim Il problema del calcolo di un Minimum

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

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

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

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

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

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

Alberi di copertura. Mauro Passacantando. Dipartimento di Informatica Largo B. Pontecorvo 3, Pisa

Alberi di copertura. Mauro Passacantando. Dipartimento di Informatica Largo B. Pontecorvo 3, Pisa Alberi di copertura Mauro Passacantando Dipartimento di Informatica Largo B. Pontecorvo, Pisa mpassacantando@di.unipi.it M. Passacantando TFA 0/ - Corso di Ricerca Operativa Università di Pisa / 9 Definizioni

Dettagli

AMPL Problemi su Reti

AMPL Problemi su Reti Dipartimento di Matematica Università di Padova Corso di Laurea Informatica Outline Problemi su Reti Cammino Minimo Molti problemi di ottimizzazione combinatoria possono essere modellati ricorrendo ai

Dettagli

Domini di funzioni di due variabili. Determinare i domini delle seguenti funzioni di due variabili (le soluzioni sono alla fine del fascicolo):

Domini di funzioni di due variabili. Determinare i domini delle seguenti funzioni di due variabili (le soluzioni sono alla fine del fascicolo): UNIVERSITA DEGLI STUDI DI SALERNO C.d.L. in INGEGNERIA GESTIONALE Esercizi di Ricerca Operativa Prof. Saverio Salerno Corso tenuto nell anno solare 2009 I seguenti esercizi sono da ritenersi di preparazione

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 13 Cammini minimi: Algoritmo di Dijkstra (*) (ACM in grafi diretti e non diretti senza archi di peso negativo) Punto della situazione Algoritmo basato sull ordinamento

Dettagli

Flusso a Costo Minimo

Flusso a Costo Minimo Sapienza Università di Roma - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale Flusso a Costo Minimo Docente: Renato Bruni bruni@dis.uniroma.it Corso di: Ottimizzazione Combinatoria Dal

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

2.2 Alberi di supporto di costo ottimo

2.2 Alberi di supporto di costo ottimo . Alberi di supporto di costo ottimo Problemi relativi ad alberi hanno numerose applicazioni: progettazione di reti (comunicazione, teleriscaldamento,...) protocolli reti IP memorizzazione compatta di

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

Grafi (orientati): cammini minimi

Grafi (orientati): cammini minimi .. Grafi (orientati): cammini minimi Una presentazione alternativa (con ulteriori dettagli) Un algoritmo greedy per calcolare i cammini minimi da un vertice sorgente in un grafo orientato e pesato, senza

Dettagli

Esercizio 1. Esercizio 2

Esercizio 1. Esercizio 2 A-2 a PI Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia La Pharmatix è un azienda di Anagni che produce due principi attivi, A e B, che consentono un profitto per grammo venduto di 20 e 30 euro rispettivamente.

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

Grafi e reti di flusso

Grafi e reti di flusso Grafi e reti di flusso Molti problemi di ottimizzazione sono caratterizzati da una struttura di grafo: in molti casi questa struttura emerge in modo naturale, in altri nasce dal particolare modo in cui

Dettagli

Algoritmi. Matricole dispari Prof.ssa Anselmo. Pre-appello del 15 Gennaio 2015. Attenzione:

Algoritmi. Matricole dispari Prof.ssa Anselmo. Pre-appello del 15 Gennaio 2015. Attenzione: COGNOME: Nome: Algoritmi Matricole dispari Prof.ssa Anselmo Pre-appello del 15 Gennaio 2015 Attenzione: Inserire i propri dati nell apposito spazio soprastante e sottostante. Non voltare la pagina finché

Dettagli

Cammini Minimi. Algoritmo di Dijkstra

Cammini Minimi. Algoritmo di Dijkstra Cammini Minimi Algoritmo di Dijkstra Cammino in un grafo Dato un grafo G=(V,E), un Cammino (Percorso) in G è un insieme di vertici v 1, v 2,.., v k tali che (v i, v i+1 ) E v 1 v 2 v 3 v k In un grafo

Dettagli

Alberi e arborescenze di costo minimo

Alberi e arborescenze di costo minimo Alberi e arborescenze di costo minimo Complementi di Ricerca Operativa Giovanni Righini Dipartimento di Tecnologie dell Informazione - Università degli Studi di Milano Definizioni - 1 Un grafo G = (V,

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati 2/ed Quiz a risposta multipla

Algoritmi e Strutture Dati 2/ed Quiz a risposta multipla Camil Demetrescu Irene Finocchi Giuseppe F. Italiano Algoritmi e Strutture Dati 2/ed Quiz a risposta multipla Indice 1 Un introduzione informale agli algoritmi 1 2 Modelli di calcolo e metodologie di

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

Algoritmi Greedy. Tecniche Algoritmiche: tecnica greedy (o golosa) Un esempio

Algoritmi Greedy. Tecniche Algoritmiche: tecnica greedy (o golosa) Un esempio Algoritmi Greedy Tecniche Algoritmiche: tecnica greedy (o golosa) Idea: per trovare una soluzione globalmente ottima, scegli ripetutamente soluzioni ottime localmente Un esempio Input: lista di interi

Dettagli

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva

Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva Gestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione e Scienze Matematiche Università di Siena Convergenza dell algoritmo Se non

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

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

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 20 giugno 2014

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 20 giugno 2014 A Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia Un tifoso di calcio in partenza da Roma vuole raggiungere Rio De Janeiro per la finale del mondiale spendendo il meno possibile. Sono date le seguenti disponibilità

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

Esame di Ricerca Operativa del 11/07/2016

Esame di Ricerca Operativa del 11/07/2016 Esame di Ricerca Operativa del /0/01 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Un erboristeria vuole produrre una nuova tisana utilizzando tipi di tisane già in commercio. Tali tisane sono per lo più composte

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Introduzione ai grafi Grafi: Definizione e Algoritmi di visita Maria Rita Di Berardini, Emanuela Merelli 1 1 Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Camerino A.A. 2007/08 Introduzione ai

Dettagli

Il problema del commesso viaggiatore

Il problema del commesso viaggiatore Il problema del commesso viaggiatore Mauro Passacantando Dipartimento di Informatica Largo B. Pontecorvo 3, Pisa mpassacantando@di.unipi.it M. Passacantando TFA 2012/13 - Corso di Ricerca Operativa Università

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

Grafi: ordinamento topologico

Grafi: ordinamento topologico .. Grafi: ordinamento topologico Che cosa e e come si calcola Che cosa e un ordinamento topologico F. Damiani - Alg. & Lab. 04/05 Una definizione di ordinamento topologico Definizione. Funzione σ: V {1,

Dettagli

METODI DELLA RICERCA OPERATIVA

METODI DELLA RICERCA OPERATIVA Università degli Studi di Cagliari FACOLTA' DI INGEGNERIA CORSO DI METODI DELLA RICERCA OPERATIVA Dott.ing. Massimo Di Francesco (mdifrance@unica.it) i i Dott.ing. Maria Ilaria Lunesu (ilaria.lunesu@unica.it)

Dettagli

Algoritmi e soluzione di problemi

Algoritmi e soluzione di problemi Algoritmi e soluzione di problemi Dato un problema devo trovare una soluzione. Esempi: effettuare una telefonata calcolare l area di un trapezio L algoritmo è la sequenza di operazioni (istruzioni, azioni)

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

Esercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi

Esercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi Esercizi Capitolo 11 - Strutture di dati e progettazione di algoritmi Alberto Montresor 19 Agosto, 2014 Alcuni degli esercizi che seguono sono associati alle rispettive soluzioni. Se il vostro lettore

Dettagli

2.2 Alberi di supporto di costo ottimo

2.2 Alberi di supporto di costo ottimo . Alberi di supporto di costo ottimo Problemi relativi ad alberi hanno numerose applicazioni: progettazione di reti (comunicazione, teleriscaldamento,...) memorizzazione compatta di sequenze (DNA) diffusione

Dettagli

Algoritmo basato su cancellazione di cicli

Algoritmo basato su cancellazione di cicli Algoritmo basato su cancellazione di cicli Dato un flusso ammissibile iniziale, si costruisce una sequenza di flussi ammissibili di costo decrescente. Ciascun flusso è ottenuto dal precedente flusso ammissibile

Dettagli

Visite in Grafi BFS e DFS

Visite in Grafi BFS e DFS Visite in Grafi BFS e DFS Visita di un Grafo Obiettivo: Visitare una sola volta tutti i nodi del grafo. Es.: visitare un porzione del grafo del Web Difficoltà: Presenza di cicli: Marcare i nodi visitati

Dettagli

Esercizio 1. min. Esercizio 2. Esercizio 3

Esercizio 1. min. Esercizio 2. Esercizio 3 A UNIVERSIÀ DEGLI SUDI ROMA RE Ricerca Operativa Primo appello gennaio 00 Esercizio Portando il problema in forma standard si aggiungono le variabili e 4. Impostando il problema artificiale è sufficiente

Dettagli

PSPACE completezza. Un linguaggio A è PSPACE completo se. 1. A è in PSPACE, cioè esiste una TM T che accetta A con complessità di spazio polinomiale.

PSPACE completezza. Un linguaggio A è PSPACE completo se. 1. A è in PSPACE, cioè esiste una TM T che accetta A con complessità di spazio polinomiale. Sommario Il problema della verità per formule booleane pienamente quantificate è PSPACE - completo PSPACE come la classe dei giochi. Il gioco geografico generalizzato è PSPACE - completo 1 PSPACE completezza

Dettagli

Strutture dati per insiemi disgiunti

Strutture dati per insiemi disgiunti Strutture dati per insiemi disgiunti Servono a mantenere una collezione S = {S 1, S 2,..., S k } di insiemi disgiunti. Ogni insieme S i è individuato da un rappresentante che è un particolare elemento

Dettagli

Ottimizzazione nella Gestione dei Progetti - Esercitazione 1: calcolo degli schedule ottimi

Ottimizzazione nella Gestione dei Progetti - Esercitazione 1: calcolo degli schedule ottimi Università degli Studi di Roma La Sapienza Ottimizzazione nella Gestione dei Progetti - Esercitazione : calcolo degli schedule ottimi di FABIO D ANDREAGIOVANNI Dipartimento di Informatica e Sistemistica

Dettagli

Certificati dei problemi in NP

Certificati dei problemi in NP Certificati dei problemi in NP La stringa y viene in genere denominata un certificato Un Certificato è una informazione ausiliaria che può essere utilizzata per verificare in tempo polinomiale nella dimensione

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

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

Esame di Ricerca Operativa del 07/09/2016

Esame di Ricerca Operativa del 07/09/2016 Esame di Ricerca Operativa del 0/09/201 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Un industria chimica produce due tipi di fertilizzanti (A e B) la cui lavorazione è affidata ai reparti di produzione e

Dettagli

Ottimizzazione su grafi: massimo flusso (parte 1) Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 1/33

Ottimizzazione su grafi: massimo flusso (parte 1) Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 1/33 Ottimizzazione su grafi: massimo flusso (parte 1) Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 1/33 Ottimizzazione su grafi:massimo flusso (parte 1) p. 2/33 Reti di flusso Una rete di flusso è una

Dettagli

Problemi difficili e ricerca esaustiva intelligente

Problemi difficili e ricerca esaustiva intelligente Problemi difficili e ricerca esaustiva intelligente Progettazione di Algoritmi a.a. 2016-17 Matricole congrue a 1 Docente: Annalisa De Bonis Gli argomenti di questa lezione sono tratti da Dasgupta, Papadimitriou,

Dettagli

Alberi di copertura minimi

Alberi di copertura minimi Alberi di copertura minimi 1 Problema Nella progettazione di circuiti elettronici è spesso necessario collegare i morsetti. Per connettere un insieme di n morsetti si può usare un insieme di n-1 fili elettrici.

Dettagli

Programmazione Greedy I codici di Huffman

Programmazione Greedy I codici di Huffman Programmazione Greedy I codici di Huffman Codifica dell informazione La rappresentazione ordinaria dell informazione prevede l impiego di un numero costante di bit; per esempio ad ogni carattere del codice

Dettagli

Esame di Ricerca Operativa del 08/01/13. Esercizio 1. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare:

Esame di Ricerca Operativa del 08/01/13. Esercizio 1. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare: Esame di Ricerca Operativa del 08/0/ Cognome) Nome) Corso di laurea) Esercizio. Completare la seguente tabella considerando il problema di programmazione lineare: max x + x x +x x x 0 x + x x x 8 x x 8

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

Esame di Ricerca Operativa del 03/09/2015

Esame di Ricerca Operativa del 03/09/2015 Esame di Ricerca Operativa del 0/09/201 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Una raffineria di petrolio miscela tipi di greggio per ottenere tipi di carburante: senza piombo, diesel e blu diesel.

Dettagli

2.3.3 Cammini ottimi nei grafi senza circuiti

2.3.3 Cammini ottimi nei grafi senza circuiti .. Cammini ottimi nei grafi senza circuiti Sia un grafo G = (N, A) orientato senza circuiti e una funzione di costo che assegna un valore c ij R ad ogni arco (i, j) A circuito Proprietà I nodi di un grafo

Dettagli

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: 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

Ad ogni arco (i,j) del grafo e' associato un valore intero c(i,j) detto capacita' dell'arco

Ad ogni arco (i,j) del grafo e' associato un valore intero c(i,j) detto capacita' dell'arco 6) FLUSSI Definizione di flusso Si definisce rete di flusso un grafo orientato e connesso con i) un solo vertice con esclusivamente archi uscenti ii) un solo vertice con esclusivamente archi entranti Tradizionalmente

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

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

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 13 giugno 2011

A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Studi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia 13 giugno 2011 A UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Corso di Stdi in Ingegneria Informatica Ricerca Operativa Seconda prova intermedia gigno Nome: Cognome: Matricola: voglio sostenere la prova orale il giorno venerdì //

Dettagli

Algoritmi e Strutture di Dati (3 a Ed.) Algoritmo dei tre indiani. Alan Bertossi, Alberto Montresor

Algoritmi e Strutture di Dati (3 a Ed.) Algoritmo dei tre indiani. Alan Bertossi, Alberto Montresor Algoritmi e Strutture di Dati ( a Ed.) Algoritmo dei tre indiani Alan Bertossi, Alberto Montresor Vediamo a grandi linee un algoritmo proposto da Kumar, Malhotra e Maheswari (978) come raffinamento di

Dettagli

Ottimizzazione Discreta Esercizi V: Soluzioni

Ottimizzazione Discreta Esercizi V: Soluzioni Ottimizzazione Discreta Esercizi V: Soluzioni Grafi e cammini minimi A.A. 214/215 Esercizio 1 (a) Nella terminologia della teoria dei grafi, si chiede di dimostrare che ogni grafo non orientato G = (V,E),

Dettagli

Progettazione di algoritmi

Progettazione di algoritmi Progettazione di algoritmi Discussione dell'esercizio [acqua 2] Vogliamo trovare una sequenza di versamenti che sia buona e parsimoniosa. Consideriamo quindi il grafo i cui nodi sono le possibili configurazioni

Dettagli

Definizioni. Soluzione ottima: migliore soluzione possibile Soluzione ottima localmente: soluzione ottima in un dominio contiguo. Il paradigma greedy

Definizioni. Soluzione ottima: migliore soluzione possibile Soluzione ottima localmente: soluzione ottima in un dominio contiguo. Il paradigma greedy Il paradigma greedy Paolo Camurati, Fulvio Corno, Matteo Sonza Reorda Dip. Automatica e Informatica Politecnico di Torino Definizioni Soluzione ottima: migliore soluzione possibile Soluzione ottima localmente:

Dettagli

Capitolo 5. Algoritmi di ricerca su grafo. 5.1 Algoritmi di ricerca su grafo

Capitolo 5. Algoritmi di ricerca su grafo. 5.1 Algoritmi di ricerca su grafo Capitolo 5 Algoritmi di ricerca su grafo Gli algoritmi di ricerca su grafo, oggetto dei prossimi paragrafi, rappresentano tecniche fondamentali per determinare nodi che soddisfino particolari proprietà

Dettagli

Esame di Ricerca Operativa del 15/01/2015

Esame di Ricerca Operativa del 15/01/2015 Esame di Ricerca Operativa del 1/01/201 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Un azienda produce palloni da calcio e da basket che vende a 1 e 20 euro rispettivamente. L azienda compra ogni settimana

Dettagli

Esame di Ricerca Operativa del 15/01/2015

Esame di Ricerca Operativa del 15/01/2015 Esame di Ricerca Operativa del 1/01/01 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Un azienda produce palloni da basket e da calcio che vende rispettivamente a 1 e euro. L azienda compra ogni settimana 00

Dettagli

LA METAFORA DELL UFFICIO

LA METAFORA DELL UFFICIO LA METAFORA DELL UFFICIO Lavagna di lavoro Lavagna di programma Sportello utenti Impiegato Capo Ufficio LAVAGNA DI LAVORO Chiamiamo variabili le posizioni sulla lavagna, identificate ognuna da un nome

Dettagli

Note sulle classi di complessità P, NP e NPC per ASD (DRAFT)

Note sulle classi di complessità P, NP e NPC per ASD (DRAFT) Note sulle classi di complessità P, NP e NPC per ASD 2010-11 (DRAFT) Nicola Rebagliati 20 dicembre 2010 1 La complessità degli algoritmi Obiettivo principale della teoria della complessità: ottenere una

Dettagli

Architettura degli Elaboratori. Classe 3 Prof.ssa Anselmo. Appello del 19 Febbraio Attenzione:

Architettura degli Elaboratori. Classe 3 Prof.ssa Anselmo. Appello del 19 Febbraio Attenzione: Cognome.. Nome.... Architettura degli Elaboratori Classe 3 Prof.ssa Anselmo Appello del 19 Febbraio 2016 Attenzione: Inserire i propri dati nell apposito spazio sottostante e in testa a questa pagina.

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati

Algoritmi e Strutture Dati Algoritmi Ricorsivi e Maria Rita Di Berardini, Emanuela Merelli 1 1 Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Camerino A.A. 2006/07 I conigli di Fibonacci Ricerca Binaria L isola dei conigli

Dettagli

Esercizi sulla complessità di frammenti di pseudo-codice

Esercizi sulla complessità di frammenti di pseudo-codice Esercizi sulla complessità di frammenti di pseudo-codice Esercizio 1 Si determini la complessità temporale del seguente frammento di pseudo-codice in funzione di n. Il ciclo contiene solo istruzioni elementari;

Dettagli

Algoritmi e Strutture Dati Laboratorio 15/12/2008. Daniele Loiacono

Algoritmi e Strutture Dati Laboratorio 15/12/2008. Daniele Loiacono Algoritmi e Strutture Dati Laboratorio 15/12/2008 Problema della compressione Rappresentare i dati in modo efficiente Impiegare il numero minore di bit per la rappresentazione Goal: risparmio spazio su

Dettagli

Esame di Ricerca Operativa del 09/02/2016

Esame di Ricerca Operativa del 09/02/2016 Esame di Ricerca Operativa del 0/0/01 (Cognome) (Nome) (Matricola) Esercizio 1. Una sartoria produce tipi di vestiti: pantaloni, gonne e giacche, utilizzando stoffa e filo. Settimanalmente, la disponibilità

Dettagli

Il valore di flusso che si ottiene è

Il valore di flusso che si ottiene è 1) Si consideri un insieme di piste da sci e di impianti di risalita. Lo si modelli con un grafo orientato che abbia archi di due tipi: tipo D (discesa e orientato nel senso della discesa) e tipo R (risalita

Dettagli

T 1 =1. n 4 n log n. T n =3 T. Esercizio 1 (6 punti) A.A Esame di Algoritmi e strutture dati 18 luglio 2008

T 1 =1. n 4 n log n. T n =3 T. Esercizio 1 (6 punti) A.A Esame di Algoritmi e strutture dati 18 luglio 2008 A.A. 00 0 Esame di Algoritmi e strutture dati luglio 00 Esercizio (6 punti) Risolvere con almeno due metodi diversi la seguente relazione di ricorrenza T = T n = T n n log n A.A. 00 0 Esame di Algoritmi

Dettagli

Studio degli algoritmi

Studio degli algoritmi COMPLESSITÀ COMPUTAZIONALE DEGLI ALGORITMI Fondamenti di Informatica a.a.2006/07 Prof. V.L. Plantamura Dott.ssa A. Angelini Studio degli algoritmi Dato un problema P, le problematiche riguardano: Sintesi

Dettagli

Esercitazione 6 Ancora sul Network Flow

Esercitazione 6 Ancora sul Network Flow Esercitazione 6 Ancora sul Network Flow Problema 14 (appello 28/09/2015) Un importante azienda di sviluppo software ha n progetti da portare a termine entro la fine dell anno. Il manager dell azienda stima

Dettagli

Ottimizzazione Combinatoria e Reti (a.a. 2007/08)

Ottimizzazione Combinatoria e Reti (a.a. 2007/08) o Appello 6/07/008 Ottimizzazione Combinatoria e Reti (a.a. 007/08) Nome Cognome: Matricola: ) Dopo avere finalmente superato l esame di Ricerca Operativa, Tommaso è pronto per partire in vacanza. Tommaso

Dettagli

Cammini minimi con sorgente singola

Cammini minimi con sorgente singola Capitolo 11 Cammini minimi con sorgente singola efinizione 11.1. Sia G = (V,, w) un grafo orientato e pesato; dato il cammino p = v 0, v 1,..., v k in G, il valore w(p) = k i=1 w(v i 1, v i ) rappresenta

Dettagli

Complessità Computazionale

Complessità Computazionale Complessità Computazionale La teoria della Computabilità cattura la nozione di algoritmo nel senso che per ogni problema sia esso decisionale o di calcolo di funzione stabilisce dei criteri per determinare

Dettagli

Architettura degli Elaboratori. Classe 3 Prof.ssa Anselmo. Appello del 18 Febbraio Attenzione:

Architettura degli Elaboratori. Classe 3 Prof.ssa Anselmo. Appello del 18 Febbraio Attenzione: Cognome.. Nome.... Architettura degli Elaboratori Classe 3 Prof.ssa Anselmo Appello del 18 Febbraio 2015 Attenzione: Inserire i propri dati nell apposito spazio sottostante e in testa a questa pagina.

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

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Collegio Didattico in Ingegneria Informatica corso di Ricerca operativa 2. Esercizi sul problema dell assegnamento

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Collegio Didattico in Ingegneria Informatica corso di Ricerca operativa 2. Esercizi sul problema dell assegnamento UNIVERSITÀ DEGLI STUDI ROMA TRE Collegio Didattico in Ingegneria Informatica corso di Ricerca operativa Esercizi sul problema dell assegnamento Richiami di Teoria Ricordiamo che, dato un grafo G=(N,A),

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 Ricerca Operativa 1 Seconda prova intermedia Si è rotto un aereo che doveva trasportare un elevato numero di persone dalla città 3 alla città 8. Si rende quindi necessario utilizzare i posti disponibili

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

Note per la Lezione 4 Ugo Vaccaro

Note per la Lezione 4 Ugo Vaccaro Progettazione di Algoritmi Anno Accademico 2016 2017 Note per la Lezione 4 Ugo Vaccaro Ripasso di nozioni su Alberi Ricordiamo che gli alberi rappresentano una generalizzazione delle liste, nel senso che

Dettagli

Fondamenti di informatica

Fondamenti di informatica Fondamenti di informatica 30 novembre 2017 This book is the result of a collaborative effort of a community of people like you, who believe that knowledge only grows if shared. We are waiting for you!

Dettagli

Algoritmi Euristici. Corso di Laurea in Informatica e Corso di Laurea in Matematica. Roberto Cordone DI - Università degli Studi di Milano

Algoritmi Euristici. Corso di Laurea in Informatica e Corso di Laurea in Matematica. Roberto Cordone DI - Università degli Studi di Milano Algoritmi Euristici Corso di Laurea in Informatica e Corso di Laurea in Matematica Roberto Cordone DI - Università degli Studi di Milano Lezioni: Martedì 14.30-16.30 in Aula Omega Venerdì 14.30-16.30 in

Dettagli