
- •Контрольні питання до курсу “Комбінаторні методи та алгоритми”
- •Класифікація оптимізаційних задач
- •Задачі лінійної, нелінійної, цілочисельної, булевої, стохастичної та комбінаторної оптимізації
- •Формулювання комбінаторних оптимізаційних задач
- •Типові приклади задач комбінаторного типу. Комбінаторні задачі в програмній інженерії (приклади, формулювання).
- •5. Класифікація комбінаторних оптимізаційних задач.
- •6. Задачі поліноміальних та неполіноміальних типів. Класи р та np. Приклади.
- •7. Критерії оптимізації.
- •8. Багатокритеріальні задачі.
- •9. Зона Парето.
- •10. Елементи теорії графів та гіперграфів
- •11. Характеристичні числа графів
- •12. Числа внутрішньої та зовнішньої стійкості
- •13. Хроматичне число
- •14. Планарність графів. Теорема Понтрягіна-Куратовського.
- •15. Проектування алгоритмів. Точність, обчислювальна та ємнісна складність. Проблема стопу.
- •16. Алгоритми пошуку найбільшого (найменшого елемента) списку. Обчислювальна та ємнісна складність алгоритму.
- •17. Алгоритми впорядкування списку. Обчислювальна та ємнісна складність алгоритму.
- •Характеристики алгоритмів сортування:
- •Алгоритм сортування вибіркою (Selection Sort)
- •Алгоритм сортування бульбашкою (Bubble Sort)
- •Алгоритм вставки або включення (Insertion Sort)
- •Алгоритм швидкого сортування (Quick Sort)
- •Алгоритм злиття (Merge Sort)
- •Алгоритм позиційного сортування (Radix Sort)
- •Блокове сортування або сортування комірками (Bucket Sort)
- •18. Алгоритми визначення мінімальних зв'язувальних дерев, їх обчислювальна та ємнісна складність. Алгоритм Прима
- •Алгоритм Краскала (Крускала)
- •19. Алгоритми визначення оптимальних шляхів в графах, їх обчислювальна та ємнісна складність. Жадібний алгоритм (задача комівояжера)
- •Алгоритм найближчого сусіда
- •Алгоритм Ліна-Кернігана
- •Алгоритм Дейкстри
- •Алгоритм:
- •Хвильовий алгоритм
- •Алгоритм:
- •Транспортні мережі. Алгоритми визначення найбільшого потоку.
- •Методи розв'язування задач дискретної оптимізації.
- •Метод гілок та границь. Переваги та недоліки.
- •Жадібні алгоритми. Переваги та недоліки.
- •Алгоритми найближчого сусіда. Переваги та недоліки.
- •Метод моделювання відпалу. Переваги та недоліки.
- •Генетичні та еволюційні методи. Переваги та недоліки.
- •39 Класифікація методів та алгоритмів для розв'язування задачі трасування, їх переваги та недоліки. Обчислювальна складність.
Алгоритм швидкого сортування (Quick Sort)
Ідея алгоритму полягає в переставлянні елементів масиву таким чином, щоб його можна було розділити на дві частини і кожний елемент з першої частини був не більший за будь-який елемент з другої. Впорядкування кожної з частин відбувається рекурсивно. Алгоритм швидкого сортування може бути реалізований як у масиві, так і в двозв’язному списку.
Загальна ідея алгоритму полягає в наступному:
1) Вибрати з масиву елемент, званий опорним. Це може бути будь-який з елементів масиву.
2) Порівняти всі інші елементи з опорним і переставити їх у масиві так, щоб розбити масив на ldf безперервних відрізка, наступні один за одним - «менші опорного», «більші та рівні.
3) Для відрізків «менших» і «більших-рівних» значень виконати рекурсивно ту ж послідовність операцій, якщо довжина відрізка більше одиниці.
Складність алгоритму у найгіршому випадку – O(n2), в середньому і найкращому – O(n*log n).
Ємнісна складність: в залежності від реалізації може знадобитися до O(n) рекурсивних викликів, що може призвести до переповнення стеку.
Алгоритм злиття (Merge Sort)
В основі цього способу сортування лежить злиття двох упорядкованих ділянок масиву в одну впорядковану ділянку іншого масиву. Під час сортування в дві допоміжні черги з основної поміщаються перші дві відсортовані підпослідовності, які потім зливаються в одну і результат записується в тимчасову чергу. Потім з основної черги беруться наступні дві відсортовані підпослідовності і так до тих пір доки основна черга не стане порожньою. Після цього послідовність з тимчасової черги переміщається в основну чергу. І знову продовжується сортування злиттям двох відсортованих підпослідовностей. Сортування триватиме до тих пір поки довжина відсортованої підпослідовності не стане рівною довжині самої послідовності.
Обчислювальна складність: O(n*log n);
Ємнісна складність: O(n) додаткової пам'яті.
Алгоритм позиційного сортування (Radix Sort)
Це - швидкий стабільний алгоритм впорядкування даних. Застосовується для впорядкування елементів, що є ланцюжками над будь-яким скінченним алфавітом (напр. рядки, або цілі числа). В якості допоміжного використовує будь-який інший стабільний алгоритм сортування.
Ідея полягає в тому, щоб спочатку впорядкувати всі елементи за молодшим розрядом, потім стабільно впорядкувати за другим розрядом, потім за третім і так далі аж до найстаршого. Оскільки, припускається, що кожен разряд приймає значення з невеликого діапазону, то кожен цикл впорядкування можна виконувати швидко і з малими затратами пам'яті.
Складність алгоритму: O(D*(N+K)), де D – кількість розрядів, K – кількість символів алфавіту (10 – для цифр, 33 – для укр. алфавіту); для цілих чисел – O(N*log M), де M – найбільший елемент масиву.
Ємнісна складність: O(N+K).
Блокове сортування або сортування комірками (Bucket Sort)
Це стабільний алгоритм впорядкування, що доцільно використовувати, якщо вхідні дані розподілені рівномірно. В основі алгоритму лежить розподілення всіх елементів по скінченній кількості комірок. Кожна комірка впорядковується окремо іншим алгоритмом впорядкування або ж рекурсивно алгоритмом впорядкування комірками. Сортування комірками є узагальненням сортування підрахунком.
Переваги: відноситься до класу швидких алгоритмів з лінійним часом виконання O (N) (на вдалих вхідних даних).
Недоліки: сильно деградує при великій кількості мало відмінних елементів, або ж на невдалій функції отримання номера кошика по вмісту елементу.
Обчислювальна складність: O(n).
Ємнісна складність: створюється додатково масив зі списків, який буде різним в різних реалізаціях і залежатиму від ступеню діапазону даних.