Netværksalgoritmer 1

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Netværksalgoritmer 1"

Transkript

1 Netværksalgoritmer 1

2 Netværksalgoritmer Netværksalgoritmer er algoritmer, der udføres på et netværk af computere Deres udførelse er distribueret Omfatter algoritmer for, hvorledes routere sender pakker igennem netværket Ringnetværk 2

3 Routing Formål: at sende meddelelser (pakker) imellem computere i et netværk Mål: forsendelse skal ske hurtigt sikkert retfærdigt Forsendelsestyper: 1. Broadcast - en pakke sendes til alle computere 2. Unicast - en pakke sende til en specifik computer 3. Multicast - en pakke sendes til en gruppe af computere 3

4 Meddelelses-modellen Netværket modelleres som en graf, hvor knuder svarer til computere, og kanter svarer til faste forbindelser imellem computere Hver kant muliggør forsendelse af en meddelelse imellem de to computere, der svarer til kantens endepunkter Hver computer har en unik identifikator (f.eks. en IP-adresse) Hver computer kender sine naboer og kan kun kommunikere direkte med dem I det følgende antages, at netværket er statisk 4

5 Synkronisering Synkron model: Computerne går i takt. Hver computer har et internt ur, som er synkroniseret med alle ure i de øvrige computere. Det antages, at enhver operation tager samme tid på alle computere, og at det tager samme tid at sende en meddelelse igennem en forbindelse Asynkron model: Computerne behøver ikke at arbejde med samme hastighed. Igangsættelse af trin er bestemt af betingelser, hændelser (ikke af et ur). Det antages, at alle meddelelser modtages i samme rækkefølge, som de er sendt 5

6 Kompleksitetsmål Antallet af runder: Det globale antal runder. I den synkrone model er en runde bestemt af urets takstslag. I den asynkrone model igangsættes en runde ofte ved at udsende en bølge af meddelelser igennem netværket Plads: Kan være angivet globalt eller lokalt Køretid: Oftest analyseres den lokale køretid Meddelelseskompleksitet: Det totale antal meddelelser, eller den samlede længde (f.eks. målt i antal ord) af disse meddelelser 6

7 Kompleksitetsmål (fortsat) Kompleksiteten udtrykkes ofte som funktion af følgende parametre: 1. Længden af input (målt i ord) 2. Antallet af computere 3. Antallet af forbindelser 7

8 Lederudvælgelse i en ring Givet: et orienteret ringnetværk bestående af n processorer (grafen er en cykel) Mål: identificér en af processorerne som leder og meddel resultatet til alle processorer. Lederen kan f.eks. være den af processorerne, der har mindst identifikator Formål: mange distribuerede opgaver løses simplest, hvis der er udpeget en leder blandt processorerne 8

9 Synkron løsning I første runde sender hver processor sin identifikator til sin efterfølger I de efterfølgende runder udfører hver processor følgende: 1. Modtag en identifikator fra forgængeren 2. Sammenlign med egen identifikator 3. Send den mindste af disse to videre til efterfølgeren Hvis en processor modtager sin egen identifikator, må den have den mindste identifikator af alle, og den må derfor være lederen. Send besked herom til alle de øvrige processorer 9

10 Visualisering af algoritmen runde 0 10

11 Visualisering af algoritmen runde

12 Visualisering af algoritmen runde

13 Visualisering af algoritmen runde

14 Visualisering af algoritmen runde

15 Visualisering af algoritmen runde

16 Visualisering af algoritmen lederen runde

17 Algorithm RingLeader(id) Input The unique identifier id for the processor running this algorithm Output The smallest identifier of a processor in the ring M [Candidate is id] Send message M to the successor processor in the ring done false repeat Receive message M from the predecessor in the ring if M = [Candidate is i] then if i = id then M [Leader is id] done true else m min{i, id} M [Candidate is m] else {M is a Leader is message} done true Send message M to the next processor in the ring until done return M {M is a Leader is message } 17

18 Kompleksitet Antal runder: 2n Den første Candidate is fra lederen bruger n runder Meddelelsen Leader is fra lederen bruger n runder Antal meddelelser: O(n 2 ) første fase: I hver af de n runder sender enhver af de n processorer en meddelelse ( Candidate is ) anden fase: Lederen udsender en Leader is -meddelelse. Enhver anden processor udsender en Candidate is - meddelelse, indtil den modtager Leader is -meddelelsen, som den sender videre. Antal meddelelser n, som er O(n 2 ) 18

19 Asynkron løsning Svarer til den synkrone løsning Den synkrone løsning er nemlig ikke funderet på synkronisering, kun på, at meddelelser modtages i den rækkefølge, de er sendt. Men det gælder også i en asynkron model 19

20 Løsning i en tovejs-ring I starten (runde 0) er alle knuder potentielle ledere I runde i sender alle potentielle ledere en prøvemeddelelse i retning af sine nærmeste 2 i knuder på begge sider Hvis knuden stadig er potentiel leder (ingen knude i omegnen har en mindre indentifikator), vil der komme besked herom fra begge sider Hver ny prøvemeddelelse forsynes med et hop-tæller med startværdi 2 i, som sænkes med 1, hver gang meddelelsen videresendes af en knude. Når hop-tælleren bliver 0, sendes besked tilbage i modsat retning 20

21 Visualisering af algoritmen 18, 1 4, 1 15, 1 4, , 1 12, , 1 8, 1 29, 1 12, 1 29, , 1 29 runde 0 potentiel leder 21

22 Visualisering af algoritmen 12, 1 4, 2 4, , 1 4, 1 12, , 1 8, 2 12, 1 12, 2 8, , 2 29 runde 1 potentiel leder 22

23 lederen Visualisering af algoritmen 4, 4 4, , , 3 4, 1 4, 2 4, , 2 29 runde 2 potentiel leder 23

24 Kompleksitet Antal runder: O(log n) antallet af potentielle ledere halveres i hver runde Antal meddelelser: O(n log n) antal potentielle ledere i runde i: n/2 i antal hop fra hver potentielle leder: O(2 i ) antal runder: O(log n) 24

25 Lederudvælgelse i et træ Givet: et trænetværk bestående af n processorer (grafen er et frit træ) Lederudvælgelse er simplere end i et ringnetværk. Vi kan starte beregningerne i de eksterne knuder 25

26 Asynkron løsning Benyt to faser: Akkumulationsfasen: Indentifikatorer strømmer fra de eksterne knuder. Hver knude holder rede på l, minimum af dens egen identifikator og den mindste identifikator, den har modtaget. Når den har modtaget indentifikatorer fra alle sine naboer på nær en, sender den l til denne nabo. På et tidspunkt har en knude modtaget en meddelelse fra alle sine naboer. Denne knude, der kaldes akkumulationsknuden, bestemmer lederen. Rundsendingsfasen: Akkumulationsknuden udsender en meddelelse, om hvilken knude, der er leder, imod de eksterne knuder Bemærk, at to naboknuder begge kan blive akkumulationsknuder. I så fald rundsender de meddelelsen til hver deres halvdel af træet 26

27 Visualisering af algoritmen runde 0 27

28 Visualisering af algoritmen runde 1 28

29 Visualisering af algoritmen runde 2 29

30 Visualisering af algoritmen akkumulationsknude runde 3 30

31 Algorithm TreeLeader(id) Input The unique identifier id for the processor running this algorithm Output The smallest identifier of a processor in the tree {Accumulation phase} let d be the number of neighbors of processor id {d 1} m 0 {counter for messages received} l id {tentative leader} repeat { begin a new round } for each neighbor j do check if a message from processor j has arrived if message M = [Candidate is i] from j has arrived then l min{i, l} m m + 1 until m d - 1 if m = d then M [Leader is l] for each neighbor j k do send message M to processor j return M {M is a Leader is message} else M [Candidate is l] send M to the neighbor k that has not sent a message yet fortsættes 31

32 {Broadcast phase} repeat { begin a new round } check if a message from processor k has arrived if message M from k has arrived then m m + 1 if M = [Candidate is i] then l min{i, l} M [Leader is l] for each neighbor j do send message M to processor j else { M is a Leader is message } for each neighbor j k do send message M to processor j until m = d return M {M is a Leader is message} 32

33 Kompleksitet Antal runder: 2h, hvor h er træets højde Antal meddelelser: O(n) akkumulationsfasen: Hver processor sender en meddelelse ( Candidate is ) rundsendingsfasen: Hver processor sender højst en meddelelse ( Leader is ) 33

34 Synkron løsning Svarer til den asynkrone løsning Alle processorer begynder en ny runde på samme tid Antallet af runder er lig med træets diameter (længden af den længste vej imellem to knuder) Lokal køretid: O(d i D), hvor d i er antallet af naboer, og D er grafens diameter Lokalt pladsforbrug: O(d i ) 34

35 Bredde-først søgning Givet: et sammenhængende netværk bestående af n processorer, hvor en knude s er udpeget som kilde Mål: Foretag en bredde-først søgning startende i s 35

36 Synkron løsning s identificeres som en ekstern knude i det aktuelle BFS-træ I hver runde sender hver eksterne knude v en meddelelse til alle sine naboer, der endnu ikke har kontaktet v for at fortælle dem, at v gerne vil have dem som børn i BFS-træet. Disse gør v til deres forælder, hvis de ikke allerede har valgt en forælder 36

37 Visualisering af algoritmen s runde 0 37

38 Visualisering af algoritmen s runde 1 38

39 Visualisering af algoritmen s runde 2 39

40 Visualisering af algoritmen s runde 3 40

41 Visualisering af algoritmen s runde 4 41

42 Visualisering af algoritmen s runde 5 42

43 Visualisering af algoritmen s runde 6 43

44 Algorithm SynchronousBFS(v, s) Input The identifier v of the node (processor) executing this algorithm and the indentifier s of the start node of the BFS traversal Output For each node v, its parent in a BFS tree rooted at s repeat {begin a new round} if v = s or v has received a message from one of its neighbors then set parent(v) to a node requesting v to become its child (or null, if v = s) for each node w adjacent to v that has not contacted v yet do send a message to w asking w to become a child of v until v = s or v has received a message 44

45 Kompleksitet Antal runder: højden af BFS-træet Antal meddelelser: O(n + m) Der sendes højst en meddelelse på hver kant 45

46 Asynkron løsning Algoritmen opererer i et antal runder I hver runde usender s en pulse-down-meddelelse til alle knuder i det aktuelle BFS træ Når meddelelsen når til de eksterne knuder i træet, forsøger de eksterne knuder at udvide træet med endnu et niveau ved at udsende et make-child-meddelelse til sine kandidatbørn Når disse kandidatbørn svarer ved enten at acceptere (acceptchild) eller forkaste invitationen (reject-child), sendes en pulse-up-meddelelse tilbage til s, som så kan påbegynde en ny runde 46

47 Algorithm AsynchronousBFS(v, s, n) Input The identifier v of the processor running this algorithm, the indentifier s of the start node of the BFS traversal, and the number n of nodes of the network Output For each node v, its parent in a BFS tree rooted at s C Ø {verified BFS children for v} set A to be the set of neighbors of v repeat { begin a new round } if parent(v) is defined or v = s then if parent(v) is defined then wait for a pulse-down message from parent(v) if C is not empty then {v is an internal node in the BFS tree} send a pulse-down message to all nodes in C wait for a pulse-up message from all nodes in C else for each node u in A do send a make-child message to u for each node u in A do get a message M from u and remove u from A if M is an accept-child message then add u to C send a pulse-up message to parent(v) fortsættes else 47

48 else {v s has no parent yet} for each node w in A do if w has sent a make-child message then remove w from A {w is no longer a candidate child for v} if parent(v) is undefined then parent(v) w send an accept-child message to w else send a reject-child message to w until (v has received message done) or (v = s and has pulsed-down n-1 times) send a done message to all nodes in C 48

49 Kompleksitet Antal runder: n - 1, den maksimale højde af BFS-træet (for en sikkerheds skyld) Antal meddelelser: O(n 2 ) accept-child og reject-child: m (1 per kant) pulse-down og push-up: O(n 2 ) (n - 1 runder med højst n meddelelser i hver) Kan forbedres til O(nh + m) (se opgave C-11.4) 49

Netværksalgoritmer. Netværksalgoritmer. Meddelelses-modellen. Routing

Netværksalgoritmer. Netværksalgoritmer. Meddelelses-modellen. Routing Netværkalgoritmer Netværkalgoritmer Netværkalgoritmer er algoritmer, der udføre på et netværk af computere Dere udfør er ditribueret Omfatter algoritmer for, hvorlede routere ender pakker igennem netværket

Læs mere

Algoritmisk geometri

Algoritmisk geometri Algoritmisk geometri 1 Intervalsøgning 2 Motivation for intervaltræer Lad der være givet en database over ansatte i en virksomhed Ansat Alder Løn Ansættelsesdato post i databasen Antag, at vi ønsker at

Læs mere

Intervalsøgning. Algoritmisk geometri. Motivation for intervaltræer. Intervalsøgning. Lad der være givet en database over ansatte i en virksomhed

Intervalsøgning. Algoritmisk geometri. Motivation for intervaltræer. Intervalsøgning. Lad der være givet en database over ansatte i en virksomhed Algoritmisk geometri Intervalsøgning 1 2 Motivation for intervaltræer Intervalsøgning Lad der være givet en database over ansatte i en virksomhed Ansat Alder Løn Ansættelsesdato post i databasen Vi kan

Læs mere

Algoritmer og datastrukturer Course No. 02105 Cheat Sheet 2012. May 15, 2012

Algoritmer og datastrukturer Course No. 02105 Cheat Sheet 2012. May 15, 2012 Algoritmer og datastrukturer Course No. 02105 Cheat Sheet 2012 May 15, 2012 1 CONTENTS 2012 CONTENTS Contents 1 Kompleksitet 3 1.1 Køretid................................................ 3 1.2 Asymptotisk

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den. maj 00. Kursusnavn Algoritmer og datastrukturer Kursus nr. 06. Tilladte hjælpemidler: Alle hjælpemidler. Vægtning af opgaverne: Opgave

Læs mere

Algoritmedesign med internetanvendelser ved Keld Helsgaun

Algoritmedesign med internetanvendelser ved Keld Helsgaun Algoritmedesign med internetanvendelser ved Keld Helsgaun 1 Analyse af algoritmer Input Algoritme Output En algoritme er en trinvis metode til løsning af et problem i endelig tid 2 Algoritmebegrebet D.

Læs mere

Binære søgetræer. Binære søgetræer. Nærmeste naboer. Nærmeste nabo

Binære søgetræer. Binære søgetræer. Nærmeste naboer. Nærmeste nabo Philip Bille Nærmeste naboer. Vedligehold en dynamisk mængde S af elementer. Hvert element har en nøgle key[] og satellitdata data[]. operationer. PREDECESSOR(k): returner element med største nøgle k.

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den. maj 00. Kursusnavn Algoritmer og datastrukturer I Kursus nr. 005. Tilladte hjælpemidler: Alle skriftlige hjælpemidler. Vægtning af opgaverne:

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af 2 sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 2. maj 200. Kursusnavn Algoritmer og datastrukturer Kursus nr. 02326. Tilladte hjælpemidler: Alle hjælpemidler. Vægtning af opgaverne:

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af 2 sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 2. maj 200. Kursusnavn Algoritmer og datastrukturer I Kursus nr. 0205. Tilladte hjælpemidler: Alle skriftlige hjælpemidler. Vægtning af

Læs mere

Binære søgetræer. Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor Sletning Trægennemløb. Philip Bille

Binære søgetræer. Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor Sletning Trægennemløb. Philip Bille Binære søgetræer Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor Sletning Trægennemløb Philip Bille Binære søgetræer Nærmeste naboer Binære søgetræer Indsættelse Predecessor og successor

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 6. maj 0. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer I Kursus nr. 005. Tilladte hjælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. Varighed: timer Vægtning

Læs mere

Skriftlig Eksamen DM507 Algoritmer og Datastrukturer

Skriftlig Eksamen DM507 Algoritmer og Datastrukturer Skriftlig Eksamen DM507 Algoritmer og Datastrukturer Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet, Odense Mandag den 6. juni 2016, kl. 15:00 19:00 Besvarelsen skal afleveres elektronisk. Se

Læs mere

Definition : Et træ er en sammenhængende ikke-orienteret graf uden simple kredse. Sætning : En ikke-orienteret graf er et træ hvis og kun hvis der er

Definition : Et træ er en sammenhængende ikke-orienteret graf uden simple kredse. Sætning : En ikke-orienteret graf er et træ hvis og kun hvis der er Definition : Et træ er en sammenhængende ikke-orienteret graf uden simple kredse. Sætning : En ikke-orienteret graf er et træ hvis og kun hvis der er en unik simpel vej mellem ethvert par af punkter i

Læs mere

Prioritetskøer og hobe. Philip Bille

Prioritetskøer og hobe. Philip Bille Prioritetskøer og hobe Philip Bille Plan Prioritetskøer Træer Hobe Repræsentation Prioritetskøoperationer Konstruktion af hob Hobsortering Prioritetskøer Prioritetskø Vedligehold en dynamisk mængde S af

Læs mere

Geometrisk skæring. Afgørelse af om der findes skæringer blandt geometriske objekter Bestemmelse af alle skæringspunkter

Geometrisk skæring. Afgørelse af om der findes skæringer blandt geometriske objekter Bestemmelse af alle skæringspunkter Planfejning 1 Skæring 2 Geometrisk skæring Afgørelse af om der findes skæringer blandt geometriske objekter Bestemmelse af alle skæringspunkter Løsningsmetoder: Rå kraft Planfejning (eng. plane sweep)

Læs mere

Mindste udspændende træ. Mindste udspændende træ. Introduktion. Introduktion

Mindste udspændende træ. Mindste udspændende træ. Introduktion. Introduktion Philip Bille Introduktion (MST). Udspændende træ af minimal samlet vægt. Introduktion (MST). Udspændende træ af minimal samlet vægt. 0 0 Graf G Ikke sammenhængende Introduktion (MST). Udspændende træ af

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 6. maj 0. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer Kursus nr. 06. Tilladte hjælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. Varighed: timer Vægtning

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet Eksamen 02105, F14 side 1 af 14 Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 22. maj 2014. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer 1 Kursusnummer: 02105 Hjælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. Det

Læs mere

BGP IOS kommandoer Programmering af Routere

BGP IOS kommandoer Programmering af Routere BGP IOS kommandoer Programmering af Routere ibgp Router ID Routere inden for samme AS anvender Peer Routerens Loopback adresse Et loopback Interface er altid aktivt Hvis der er flere Loopback adresser,

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af 3 sider anmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 29. maj 203. ursusnavn: lgoritmer og datastrukturer ursus nr. 02326. jælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. et er ikke tilladt at medbringe

Læs mere

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden Sortering 1 / 34 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 2 / 34 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet Eksamen 005, F0 side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 6. maj 00. Kursusnavn Algoritmik og datastrukturer I Kursus nr. 005. Tilladte hjælpemidler: Alle skriftlige hjælpemidler.

Læs mere

Mindste udspændende træ. Mindste udspændende træ. Introduktion. Introduktion

Mindste udspændende træ. Mindste udspændende træ. Introduktion. Introduktion Philip Bille Introduktion (MST). Udspændende træ af minimal samlet vægt. Introduktion (MST). Udspændende træ af minimal samlet vægt. 0 0 Graf G Ikke sammenhængende Introduktion (MST). Udspændende træ af

Læs mere

Mindste udspændende træ

Mindste udspændende træ Mindste udspændende træ Introduktion Repræsentation af vægtede grafer Egenskaber for mindste udspændende træer Prims algoritme Kruskals algoritme Philip Bille Mindste udspændende træ Introduktion Repræsentation

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af 2 sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 23. maj 20. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer I Kursus nr. 0205. Varighed: 4 timer Tilladte hjælpemidler: Alle skriftlige hjælpemidler.

Læs mere

Netværkslaget Rutning og sammenkobling

Netværkslaget Rutning og sammenkobling Roskilde Universitetscenter, Datalogisk Afdeling E-mail: ncjuul@acm.org Netværkslaget Rutning og sammenkobling Niels Christian Juul Mandag den 2. oktober 2000 Tanenbaum: CN kap. 5 5.1, 5.2, 5.4 Copyright

Læs mere

TM4 Central Station. User Manual / brugervejledning K2070-EU. Tel Fax

TM4 Central Station. User Manual / brugervejledning K2070-EU. Tel Fax TM4 Central Station User Manual / brugervejledning K2070-EU STT Condigi A/S Niels Bohrs Vej 42, Stilling 8660 Skanderborg Denmark Tel. +45 87 93 50 00 Fax. +45 87 93 50 10 info@sttcondigi.com www.sttcondigi.com

Læs mere

On the complexity of drawing trees nicely: corrigendum

On the complexity of drawing trees nicely: corrigendum Acta Informatica 40, 603 607 (2004) Digital Object Identifier (DOI) 10.1007/s00236-004-0138-y On the complexity of drawing trees nicely: corrigendum Thorsten Akkerman, Christoph Buchheim, Michael Jünger,

Læs mere

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden

Sortering. Eksempel: De n tal i sorteret orden Sortering 1 / 32 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 2 / 32 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden

Læs mere

Sortering af information er en fundamental og central opgave.

Sortering af information er en fundamental og central opgave. Sortering Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 9 Mange opgaver er hurtigere i sorteret information (tænk på ordbøger, telefonbøger,

Læs mere

En karakteristik af de regulære sprog. Ugens emner. FA minimering [5.1-5.2] MyHill-Nerode-sætningen en algoritme til minimering af FA er

En karakteristik af de regulære sprog. Ugens emner. FA minimering [5.1-5.2] MyHill-Nerode-sætningen en algoritme til minimering af FA er Ugens emner FA minimering [.-.] MyHill-Nerode-sætningen en algoritme til minimering af FA er En karakteristik af de regulære sprog Et sprog L er regulært hvis og kun hvis L beskrives af et regulært udtryk

Læs mere

DM507 Algoritmer og datastrukturer

DM507 Algoritmer og datastrukturer DM507 Algoritmer og datastrukturer Forår 2012 Projekt, del II Institut for matematik og datalogi Syddansk Universitet 15. marts, 2012 Dette projekt udleveres i tre dele. Hver del har sin deadline, således

Læs mere

Sortering af information er en fundamental og central opgave.

Sortering af information er en fundamental og central opgave. Sortering 1 / 36 Sortering Input: Output: Eksempel: n tal De n tal i sorteret orden 6, 2, 9, 4, 5, 1, 4, 3 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 9 Mange opgaver er hurtigere i sorteret information (tænk på ordbøger, telefonbøger,

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet Eksamen 005, F side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 6. maj 0. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer I Kursus nr. 005. Tilladte hjælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. Varighed:

Læs mere

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen (bemærk at log n betegner totals logaritmen): n 2 (log n) 2 2.

Opskriv følgende funktioner efter stigende orden med hensyn til O-notationen (bemærk at log n betegner totals logaritmen): n 2 (log n) 2 2. Eksamen august Algoritmer og Datastrukturer (-ordning) Side af sider Opgave (%) n + n er O(n )? n / er O(n / )? n er O(n log n)? n er O((log n) )? n er Ω(n )? Ja Nej Opgave (%) Opskriv følgende funktioner

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af 2 sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 26. maj 2009. Kursusnavn Algoritmik og datastrukturer I Kursus nr. 0205. Tilladte hjælpemidler: Alle skriftlige hjælpemidler. Vægtning

Læs mere

Grådige algoritmer. Et algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Læs mere

IBM Network Station Manager. esuite 1.5 / NSM Integration. IBM Network Computer Division. tdc - 02/08/99 lotusnsm.prz Page 1

IBM Network Station Manager. esuite 1.5 / NSM Integration. IBM Network Computer Division. tdc - 02/08/99 lotusnsm.prz Page 1 IBM Network Station Manager esuite 1.5 / NSM Integration IBM Network Computer Division tdc - 02/08/99 lotusnsm.prz Page 1 New esuite Settings in NSM The Lotus esuite Workplace administration option is

Læs mere

Binære søgetræer. Binære søgetræer. Nærmeste naboer. Nærmeste nabo

Binære søgetræer. Binære søgetræer. Nærmeste naboer. Nærmeste nabo Philip Bille er. Vedligehold en dynamisk mængde S af elementer. Hvert element har en nøgle x.key og satellitdata x.data. operationer. PREDECESSOR(k): returner element x med største nøgle k. SUCCESSOR(k):

Læs mere

Sammenhængskomponenter i grafer

Sammenhængskomponenter i grafer Sammenhængskomponenter i grafer Ækvivalensrelationer Repetition: En relation R på en mængde S er en delmængde af S S. Når (x, y) R siges x at stå i relation til y. Ofte skrives x y, og relationen selv

Læs mere

Aktivering af Survey funktionalitet

Aktivering af Survey funktionalitet Surveys i REDCap REDCap gør det muligt at eksponere ét eller flere instrumenter som et survey (spørgeskema) som derefter kan udfyldes direkte af patienten eller forsøgspersonen over internettet. Dette

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet side af sider Danmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 3. maj 0. Kursusnavn: Algoritmer og datastrukturer I Kursus nr. 005. Varighed: timer Tilladte hjælpemidler: Alle skriftlige hjælpemidler.

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet ksamen 06, side af sider anmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 6. maj 0. ursusnavn: lgoritmer og datastrukturer ursus nr. 06. Tilladte hjælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. Varighed: timer

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (dads)

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (dads) Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (dads) Datalogisk Institut Aarhus Universitet Mandag den 27. maj 2002, kl. 9.00 13.00 Opgave 1 (25%) Denne opgave handler om multiplikation af positive heltal.

Læs mere

Forén og find. Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening Stikompression Dynamiske sammenhængskomponenter.

Forén og find. Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening Stikompression Dynamiske sammenhængskomponenter. Forén og find Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening Stikompression Dynamiske sammenhængskomponenter Philip Bille Forén og find Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening

Læs mere

Introduktion. Introduktion. Algoritmer og datastrukturer. Eksempel: Maksimalt tal

Introduktion. Introduktion. Algoritmer og datastrukturer. Eksempel: Maksimalt tal Philip Bille Algoritmer og datastrukturer Algoritmisk problem. Præcist defineret relation mellem input og output. Algoritme. Metode til at løse et algoritmisk problem. Beskrevet i diskrete og entydige

Læs mere

ECE 551: Digital System * Design & Synthesis Lecture Set 5

ECE 551: Digital System * Design & Synthesis Lecture Set 5 ECE 551: Digital System * Design & Synthesis Lecture Set 5 5.1: Verilog Behavioral Model for Finite State Machines (FSMs) 5.2: Verilog Simulation I/O and 2001 Standard (In Separate File) 3/4/2003 1 ECE

Læs mere

.. if L(u) + w(u, v) < L(v) then.. begin... L(v) := L(u) + w(u, v)... F (v) := u.. end. med længde L(z)}

.. if L(u) + w(u, v) < L(v) then.. begin... L(v) := L(u) + w(u, v)... F (v) := u.. end. med længde L(z)} Procedure Dijkstra(G = (V, E): vægtet sh. graf,. a, z: punkter) { Det antages at w(e) > 0 for alle e E} For alle v V : L(v) := L(a) := 0, S := while z / S begin. u := punkt ikke i S, så L(u) er mindst

Læs mere

Introduktion. Algoritmer og datastrukturer Toppunkter Algoritme 1 Algoritme 2 Algoritme 3. Philip Bille

Introduktion. Algoritmer og datastrukturer Toppunkter Algoritme 1 Algoritme 2 Algoritme 3. Philip Bille Introduktion Algoritmer og datastrukturer Toppunkter Algoritme 1 Algoritme 2 Algoritme 3 Philip Bille Introduktion Algoritmer og datastrukturer Toppunkter Algoritme 1 Algoritme 2 Algoritme 3 Algoritmer

Læs mere

Forén og find. Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening Stikompression Dynamiske sammenhængskomponenter.

Forén og find. Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening Stikompression Dynamiske sammenhængskomponenter. Forén og find Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening Stikompression Dynamiske sammenhængskomponenter Philip Bille Forén og find Introduktion Hurtig find Hurtig forening Vægtet forening

Læs mere

Dynamisk Routing OSPF. Rasmus Elmholt V1.0

Dynamisk Routing OSPF. Rasmus Elmholt V1.0 Dynamisk Routing OSPF Rasmus Elmholt V1.0 Routing Politikker Routing politikker bestemmer hvilket information der rammer og forlader route tabellen. Naboer Routes Protokoller Import Routing Table Export

Læs mere

Korteste veje i vægtede grafer. Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti.

Korteste veje i vægtede grafer. Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti. Korteste veje Korteste veje i vægtede grafer Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti. Korteste veje i vægtede grafer Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti. δ(u, v) = længden af en korteste

Læs mere

Korteste veje. Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje på DAGs. Philip Bille

Korteste veje. Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje på DAGs. Philip Bille Korteste veje Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje på DAGs Philip Bille Korteste veje Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje

Læs mere

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507)

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet, Odense Mandag den 7. juni 00, kl. 9 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater, osv.)

Læs mere

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for

Læs mere

Noter til kursusgang 8, IMAT og IMATØ

Noter til kursusgang 8, IMAT og IMATØ Noter til kursusgang 8, IMAT og IMATØ matematik og matematik-økonomi studierne 1. basissemester Esben Høg 25. oktober 2013 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Esben Høg Noter til kursusgang

Læs mere

Korteste veje. Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje på DAGs. Philip Bille

Korteste veje. Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje på DAGs. Philip Bille Korteste veje Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje på DAGs Philip Bille Korteste veje Introduktion Egenskaber for korteste veje Dijkstras algoritme Korteste veje

Læs mere

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer.

Grådige algoritmer. Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for optimeringsproblemer. Grådige algoritmer Et generelt algoritme-konstruktionsprincip ( paradigme ) for

Læs mere

Danmarks Tekniske Universitet

Danmarks Tekniske Universitet ksamen 06, F side af sider anmarks Tekniske Universitet Skriftlig prøve, den 9. maj 0. ursusnavn: lgoritmer og datastrukturer ursus nr. 06. jælpemidler: Skriftlige hjælpemidler. et er ikke tilladt at medbringe

Læs mere

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer Introduktion til datastrukturer Introduktion til datastrukturer Philip Bille Datastrukturer Datastruktur. Metode til at organise data så det kan søges i/tilgås/manipuleres effektivt. Mål. Hurtig Kompakt

Læs mere

DET KONGELIGE BIBLIOTEK NATIONALBIBLIOTEK OG KØBENHAVNS UNIVERSITETS- BIBLIOTEK. Index

DET KONGELIGE BIBLIOTEK NATIONALBIBLIOTEK OG KØBENHAVNS UNIVERSITETS- BIBLIOTEK. Index DET KONGELIGE Index Download driver... 2 Find the Windows 7 version.... 2 Download the Windows Vista driver.... 4 Extract driver... 5 Windows Vista installation of a printer.... 7 Side 1 af 12 DET KONGELIGE

Læs mere

Dynamisk Routing OSPF. Rasmus Elmholt V1.0

Dynamisk Routing OSPF. Rasmus Elmholt V1.0 Dynamisk Routing OSPF Rasmus Elmholt V1.0 Routing Politikker Routing politikker bestemmer hvilket information der rammer og forlader route tabellen. Routing Politikker Eksempel Redistribute Static [edit]

Læs mere

02105 Eksamensnoter. Lasse Herskind S maj Sortering 3

02105 Eksamensnoter. Lasse Herskind S maj Sortering 3 02105 Eksamensnoter Lasse Herskind S153746 12. maj 2017 Indhold 1 Sortering 3 2 Analyse af algoritme 4 2.1 Køretid.......................................... 4 2.2 Pladsforbrug.......................................

Læs mere

Selvstudium 1, Diskret matematik

Selvstudium 1, Diskret matematik Selvstudium 1, Diskret matematik Matematik på første studieår for de tekniske og naturvidenskabelige uddannelser Aalborg Universitet I dette selfstudium interesserer vi os alene for tidskompleksitet. Kompleksitet

Læs mere

Korteste veje i vægtede grafer. Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti.

Korteste veje i vægtede grafer. Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti. Korteste veje Korteste veje i vægtede grafer Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti. Korteste veje i vægtede grafer Længde af sti = sum af vægte af kanter på sti. δ(u, v) = længden af en korteste

Læs mere

Mindste udspændende træ

Mindste udspændende træ Mindste udspændende træ Introduktion Repræsentation af vægtede grafer Egenskaber for mindste udspændende træer Prims algoritme Kruskals algoritme Philip Bille Mindste udspændende træ Introduktion Repræsentation

Læs mere

Project Step 7. Behavioral modeling of a dual ported register set. 1/8/ L11 Project Step 5 Copyright Joanne DeGroat, ECE, OSU 1

Project Step 7. Behavioral modeling of a dual ported register set. 1/8/ L11 Project Step 5 Copyright Joanne DeGroat, ECE, OSU 1 Project Step 7 Behavioral modeling of a dual ported register set. Copyright 2006 - Joanne DeGroat, ECE, OSU 1 The register set Register set specifications 16 dual ported registers each with 16- bit words

Læs mere

Vægtede grafer. I en vægtet graf har enhver kant tilknyttet en numerisk værdi, kaldet kantens vægt

Vægtede grafer. I en vægtet graf har enhver kant tilknyttet en numerisk værdi, kaldet kantens vægt Korteste veje 1 Vægtede grafer HNL I en vægtet graf har enhver kant tilknyttet en numerisk værdi, kaldet kantens vægt Vægte kan repræsentere afstande, omkostninger, o.s.v. Eksempel: I en flyrutegraf repræsenterer

Læs mere

EU vedtager et nyt program, som med 55 millioner EUR skal give børn større sikkerhed på internettet

EU vedtager et nyt program, som med 55 millioner EUR skal give børn større sikkerhed på internettet IP/8/899 Bruxelles, den 9 december 8 EU vedtager et nyt program, som med millioner EUR skal give børn større sikkerhed på internettet EU får et nyt program for forbedring af sikkerheden på internettet

Læs mere

Grafer og graf-gennemløb

Grafer og graf-gennemløb Grafer og graf-gennemløb Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges). Dvs. ordnede par af knuder. Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges).

Læs mere

Datastrukturer (recap)

Datastrukturer (recap) Dictionaries Datastrukturer (recap) Data: Datastruktur = data + operationer herpå En ID (nøgle) + associeret data. Operationer: Datastrukturens egenskaber udgøres af de tilbudte operationer (API for adgang

Læs mere

22 Hobe. Noter. PS1 -- Hobe. Binære hobe. Minimum-hob og maximum-hob. Den abstrakte datatype minimum-hob. Opbygning af hobe. Operationen siv-ned.

22 Hobe. Noter. PS1 -- Hobe. Binære hobe. Minimum-hob og maximum-hob. Den abstrakte datatype minimum-hob. Opbygning af hobe. Operationen siv-ned. 22 Hobe. Binære hobe. Minimum-hob og maximum-hob. Den abstrakte datatype minimum-hob. Opbygning af hobe. Operationen siv-ned. Indsættelse i hobe. Sletning af minimalt element i hobe. Repræsentation. 327

Læs mere

Algorithms and Architectures I Rasmus Løvenstein Olsen (RLO) Mm2: Rekursive algoritmer og rekurrens - October 12, 2010

Algorithms and Architectures I Rasmus Løvenstein Olsen (RLO) Mm2: Rekursive algoritmer og rekurrens - October 12, 2010 Algorithms and Architectures I Rasmus Løvenstein Olsen (RLO) Mm2: Rekursive algoritmer og rekurrens - October 12, 2010 1 Algorithms and Architectures II 1. Introduction to analysis and design of algorithms

Læs mere

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer

Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Introduktion til datastrukturer. Datastrukturer Introduktion til datastrukturer Introduktion til datastrukturer Philip Bille Datastrukturer Datastruktur. Metode til at organise data så det kan søges i/tilgås/manipuleres effektivt. Mål. Hurtig Kompakt

Læs mere

Grafer og graf-gennemløb

Grafer og graf-gennemløb Grafer og graf-gennemløb Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges). Dvs. ordnede par af knuder. Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges).

Læs mere

Grafer og graf-gennemløb

Grafer og graf-gennemløb Grafer og graf-gennemløb Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges). Dvs. ordnede par af knuder. Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges).

Læs mere

How Long Is an Hour? Family Note HOME LINK 8 2

How Long Is an Hour? Family Note HOME LINK 8 2 8 2 How Long Is an Hour? The concept of passing time is difficult for young children. Hours, minutes, and seconds are confusing; children usually do not have a good sense of how long each time interval

Læs mere

Løsning af skyline-problemet

Løsning af skyline-problemet Løsning af skyline-problemet Keld Helsgaun RUC, oktober 1999 Efter at have overvejet problemet en stund er min første indskydelse, at jeg kan opnå en løsning ved at tilføje en bygning til den aktuelle

Læs mere

A Comparative Analysis of Three Different Priority Deques af: Søren Skov & Jesper Holm Olsen

A Comparative Analysis of Three Different Priority Deques af: Søren Skov & Jesper Holm Olsen A Comparative Analysis of Three Different Priority Deques af: Søren Skov & Jesper Holm Olsen Agenda: Hvad er en Priority Deque? Hvad kan det bruges til? De tre datastrukturer: MinMax-heap The Deap (påpeget

Læs mere

Introduktion til datastrukturer. Philip Bille

Introduktion til datastrukturer. Philip Bille Introduktion til datastrukturer Philip Bille Plan Datastrukturer Stakke og køer Hægtede lister Dynamiske tabeller Datastrukturer Datastrukturer Datastruktur: Metode til at organise data så det kan søges

Læs mere

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN Grundkurser i Datalogi Antal sider i opgavesættet (incl. forsiden): 1 (tolv) Eksamensdag: Fredag den 7. august 009, kl.

Læs mere

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507)

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507) Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet, Odense Onsdag den 0. juni 009, kl. 9 Alle sædvanlige hjælpemidler (lærebøger, notater, osv.)

Læs mere

Grafer og graf-gennemløb

Grafer og graf-gennemløb Grafer og graf-gennemløb Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges). Dvs. ordnede par af knuder. Figur: Terminologi: n = V, m = E (eller V og E (mis)bruges som V og E ).

Læs mere

Grafer og graf-gennemløb

Grafer og graf-gennemløb Grafer og graf-gennemløb Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges). Dvs. ordnede par af knuder. Grafer En mængde V af knuder (vertices). En mængde E V V af kanter (edges).

Læs mere

Deadlocks dopsys 1 onsdag den 8. december 2010

Deadlocks dopsys 1 onsdag den 8. december 2010 Deadlocks dopsys 1 En deadlock! When two trains approach each other at a crossing, both shall come to a full stop and neither shall start up again until the other has gone. Lov - the Kansas Legislature

Læs mere

Introduktion til datastrukturer

Introduktion til datastrukturer Introduktion til datastrukturer Datastrukturer Stakke og køer Hægtede lister Dynamiske tabeller Philip Bille Introduktion til datastrukturer Datastrukturer Stakke og køer Hægtede lister Dynamiske tabeller

Læs mere

BGP Peers Opbygning af BGP Peers/Neighbors

BGP Peers Opbygning af BGP Peers/Neighbors BGP Peers Opbygning af BGP Peers/Neighbors BGP transport BGP anvender TCP som transport medie Derfor skal netværket være i konvergens Derfor anvendes en IGP. (IS-IS) TCP er forbindelses orienteret BGP

Læs mere

Datastrukturer (recap)

Datastrukturer (recap) Dictionaries Datastrukturer (recap) Data: Datastruktur = data + operationer herpå En ID (nøgle) + associeret data. Operationer: Datastrukturens egenskaber udgøres af de tilbudte operationer (API for adgang

Læs mere

Help / Hjælp

Help / Hjælp Home page Lisa & Petur www.lisapetur.dk Help / Hjælp Help / Hjælp General The purpose of our Homepage is to allow external access to pictures and videos taken/made by the Gunnarsson family. The Association

Læs mere

Introduktion. Philip Bille

Introduktion. Philip Bille Introduktion Philip Bille Plan Algoritmer og datastrukturer Toppunkter Algoritme 1 Algoritme 2 Algoritme 3 Algoritmer og datastrukturer Hvad er det? Algoritmisk problem: præcist defineret relation mellem

Læs mere

The purpose of our Homepage is to allow external access to pictures and videos taken/made by the Gunnarsson family.

The purpose of our Homepage is to allow external access to pictures and videos taken/made by the Gunnarsson family. General The purpose of our Homepage is to allow external access to pictures and videos taken/made by the Gunnarsson family. Formålet med vores hjemmesiden er at gøre billeder og video som vi (Gunnarsson)

Læs mere

Processer og tråde. dopsys 1

Processer og tråde. dopsys 1 Processer og tråde dopsys 1 Motivation.. parallelle processer udnytter hardwaren bedre: Batch operativsystemer (50 erne) hhv. små systemer: Multiprogrammering og time-sharing (fra 60 erne og frem): dopsys

Læs mere

Hvordan vælger jeg dokumentprofilen?

Hvordan vælger jeg dokumentprofilen? Hvordan vælger jeg dokumentprofilen? Valget af OIOUBL profil i en konkret dokumentudveksling vil bl.a. afhænge af, hvilke OIOUBL profiler den anden part i udvekslingen understøtter. Et konkret eksempel

Læs mere

Parallelle algoritmer

Parallelle algoritmer Parallelle algoritmer 1 Von Neumann s model John von Neumann 1903-57 Von Neumanns model: Instruktioner og data er lagret i samme lager, og én processor henter instruktioner fra lageret og udfører dem én

Læs mere

PARALLELIZATION OF ATTILA SIMULATOR WITH OPENMP MIGUEL ÁNGEL MARTÍNEZ DEL AMOR MINIPROJECT OF TDT24 NTNU

PARALLELIZATION OF ATTILA SIMULATOR WITH OPENMP MIGUEL ÁNGEL MARTÍNEZ DEL AMOR MINIPROJECT OF TDT24 NTNU PARALLELIZATION OF ATTILA SIMULATOR WITH OPENMP MIGUEL ÁNGEL MARTÍNEZ DEL AMOR MINIPROJECT OF TDT24 NTNU OUTLINE INEFFICIENCY OF ATTILA WAYS TO PARALLELIZE LOW COMPATIBILITY IN THE COMPILATION A SOLUTION

Læs mere

Sortering i lineær tid

Sortering i lineær tid Sortering i lineær tid Nedre grænse for sammenligningsbaseret sortering Nedre grænser kræver en præcis beregningsmodel. Nedre grænse for sammenligningsbaseret sortering Nedre grænser kræver en præcis beregningsmodel.

Læs mere

Vejledning til at tjekke om du har sat manuel IP på din computer.

Vejledning til at tjekke om du har sat manuel IP på din computer. Indhold Vejledning til at, komme på nettet. (DANSK)... 2 Gælder alle systemer.... 2 Vejledning til at tjekke om du har sat manuel IP på din computer.... 2 Windows 7... 2 Windows Vista... 2 Windows XP...

Læs mere

Udtømmende søgning 1

Udtømmende søgning 1 Udtømmende søgning Udtømmende søgning (kombinatorisk søgning) Systematisk gennemsøgning af alle potentielle løsninger Den rejsende sælgers problem (TSP): En sælger skal besøge N byer Find den korteste

Læs mere