Wpis z mikrobloga

Cześć mirki, moglby mi ktoś pomoc odpowiedzieć na te pytania? Udzielilem odpowiedzi a na koniec pokazalo mi 0 punktow z egzaminu i teraz mam zagwozdke czemu...
Temat dotyczy algorytmow i złożoności :

Stawiam browarek za pomoc

1. Opisz szczegółowo co oznacza w sensie ogólnym zapis O(N2)

2. Jak sądzisz – czy wysokość drzewa binarnych poszukiwań zależy od pierwotnego uprządkowania kluczy przed rozpoczęciem tworzenia tego drzewa ? Odpowiedź szczegółowo uzasadnij.

3. Jak sadzisz – czy algorytm szukania w głąb dla grafu może poprawnie działać w sensie ogólnym, jeśli zastosujemy go do drzewa binarnego ? Dlaczego ?
#programowanie #informatyka
  • 21
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@inny_89:

1. Jest to zapis odnośnie sortowania babelkowego, jednego z najwolniejszych i najprostszych sortowań które polega na przeiterowaniu po kazdym elemencie i zweryfikowaniu czy liczba jest wieksza badz rowna do porownywanej. Na koniec otrzymujemy z tego ciąg liczb posortowany.
N jest w wzorze ilościa wykonanych przejść

2.Sądzę ze tak, drzewo binarne składa sie z drzewa oraz liści, Dochodzi tutaj do sytuacji w której dane dzielone sa
  • Odpowiedz
@FortresMaximus: Notacja Big O równa n^2 nie musi mieć nic wspólnego z Sortowaniem Bąbelkowym. To jest górna granica rzędu funkcji wynosząca n^2. To, że BubbleSort czy InsertSort ma właśnie taką złożoność to bardziej przykłady niż jakieś głębsze powiązanie jednego z drugim.
  • Odpowiedz
@FortresMaximus: No tak, O(n2) oznacza górną granicę rzędu złożoności funkcji równą n^2. Czyli jakąś funkcję, która najprawdopodobniej będzie opierała się na dwóch pętlach (jedna zawarta w drugiej) o długości maksymalnej n.
  • Odpowiedz
@FortresMaximus: Prawdopodobnie, żeby określić czy dla określonych danych wejściowych program powinien się wykonać czy wyrzucić informację o tym, że dane wejściowe są nieprawidłowe albo do obsługi błędów (czy dane wyjściowe chociażby spełniają założenie). Strzelam.
  • Odpowiedz
@FortresMaximus:

1. Oznacza, że od pewnego n ilość wykonywanych kroków jest zawsze mniejsza niż n^2. Tyle i aż tyle. Przy czym jest to prawdziwe dla dowolnego O(f(n)), które oznacza, że od pewnego n ilość wykonywanych kroków jest zawsze mniejsza niż f(n). Przykładowo O(1) oznacza, że niezależnie od wejścia ilość kroków jest stała, a O(n!) oznacza, że musimy przetestować wszystkie możliwe kombinacje wejścia by uzyskać wynik.
2. Tak,
  • Odpowiedz