Institut für Theoretische Informatik

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
8. Termin Teil B: Wiederholung Begriffe Baum
Advertisements

Freie Universität Berlin Institut für Informatik
Christian Scheideler SS 2009
Wiederholung TexPoint fonts used in EMF.
Wiederholung TexPoint fonts used in EMF.
7.2 B-Bäume / B*-Bäume als Hilfsmittel zur Indexorganisation
Wiederholung: Ziehen von Elementen
Übungsbetrieb Di neuer Raum HZO 60
LS 2 / Informatik Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung 2 (DAP2)
Graphen Ein Graph ist eine Kollektion von Knoten und Kanten. Knoten sind einfache Objekte. Sie haben Namen und können Träger von Werten, Eigenschaften.
Wiederholung Operationen auf Mengen Relationen, Abbildungen/Funktionen
7. Natürliche Binärbäume
R. Der - Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen (Magister)
Manfred Thaller, Universität zu Köln Köln 22. Januar 2009
Einführung in die Informationsverarbeitung Teil Thaller Stunde VI: Wege und warum man sie geht Graphen. Manfred Thaller, Universität zu Köln Köln.
HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität Paderborn Fachbereich Mathematik/Informatik Algorithmische Probleme in Funknetzwerken X Christian Schindelhauer
FH-Hof Deadlocks Richard Göbel. FH-Hof Deadlock - Definition Menge von Prozessen ist an einem Deadlock beteiligt: wenn jeder Prozess in dieser Menge auf.
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (20 – Graphen)
1 Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (26 - Graphen) Prof. Th. Ottmann.
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (17 – Bäume: Grundlagen und natürliche Suchbäume) Prof. Th. Ottmann.
Algorithmen und Datenstrukturen
Kapitel 3 Graphentheorie
Kapitel 5 Stetigkeit.
Wiederholung aus Diskreter Mathematik I: Graphentheorie Inhalt: W
Kapitel 3 Elementare Datenstrukturen TexPoint fonts used in EMF.
Wiederholung Formale Potenzreihen
Graphentheorie Gibt es in Königsberg einen Spaziergang, bei dem man jede der sieben Pregelbrücken genau einmal überquert? Prof. Dr. Dörte Haftendorn, Leuphana.
High Performance = Innovative Computer Systems + Efficient Algorithms Friedhelm Meyer auf der Heide 1 HEINZ NIXDORF INSTITUT Universität Paderborn Algorithmen.
Christian Schindelhauer
Wie Google Webseiten bewertet
Kurt Mehlhorn Konstantinos Panagiotou
Diplomarbeit von Daniel Tameling
Effiziente Algorithmen
Effiziente Algorithmen
Effiziente Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 05/
Effiziente Algorithmen
§20 Der Rang einer Matrix Jede (m,n)-Matrix kann auch als ein n-Tupel von Spaltenvektoren geschrieben werden: wobei (20.1) Definition:
Folie 1 Kapitel IV. Matrizen Inhalt: Matrizen als eigenständige mathematische Objekte Zusammenhang zwischen Matrizen und linearen Abbildungen Produkt von.
Institut für Theoretische Informatik
Institut für Theoretische Informatik
Institut für Theoretische Informatik
Institut für Theoretische Informatik
Manfred Thaller, Universität zu Köln Köln 30. Januar 2014
Informatik Datenstruktur Graph 3.1 Einfache Graphen
1 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Rechnernetze und Telematik Prof. Dr. Christian Schindelhauer Informatik III Christian Schindelhauer Wintersemester.
se_4_graphen_und_baeume_I.ppt1 Softwareengineering Graphen und Bäume 1 Prof. Dr.-Ing. Axel Benz, Berlin School of Economics and Law.
Analyse der Laufzeit von Algorithmen
Manfred Thaller, Universität zu Köln Köln 11. Dezemberr 2014
Eine kurze Geschichte der Graphentheorie
Gliederung Grundlagen (Polytope) Platonische Körper (1. Beweis)
Diskrete Mathematik Angelika Steger Institut für Theoretische Informatik TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before.
Version vom Max-Flow in Orientierten Matroiden Winfried Hochstättler & Robert Nickel Fernuniversität in Hagen Lehrstuhl für Diskrete Mathematik.
Gliederung der Vorlesung
Einführung in die Informationsverarbeitung Teil Thaller Stunde V: Wege und warum man sie geht Graphen. Köln 14. Januar 2016.
Graphentheorie Gibt es in Königsberg einen Spaziergang, bei dem man jede der sieben Pregelbrücken genau einmal überquert? Prof. Dr. Dörte Haftendorn, Leuphana.
Das Königsberger Brückenproblem Richard Kemmerzehl Philipp Kreis Unser Thema Königberger Brückeproblem und indirekter Beweis.
Projekt Graphentheorie Eulerpfad
Wiederholung Größte gemeinsame Teiler Satz von Bezout:
Wiederholung TexPoint fonts used in EMF.
Wiederholung Breitensuche BFS mit Startknoten s Tiefensuche
Organisatorisches DiMa für Master of Science Mathe anrechenbar
Fragestunden & Übungsschein
TexPoint fonts used in EMF.
Kleiner Schreibfehler
Korrektur Aufgabe 8.1 Anstatt x2-2x+3 muss es heissen x2-4x+3.
Wiederholung Umwandlung in Koordinatenform
Zusammenfassung Königsberger Brückenproblem Planare Graphen
Wiederholung Verband Ungerichtete Graphen Partielle Ordnung
3. Die Datenstruktur Graph 3.1 Einfache Graphen
 Präsentation transkript:

Institut für Theoretische Informatik Diskrete Mathematik Angelika Steger Institut für Theoretische Informatik steger@inf.ethz.ch TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AAAAAAAAAAAAAA

Kapitel 2: Graphentheorie

Hamiltonkreise & Eulertouren Betrachte einen Graphen G=(V,E): Hamiltonkreis: Ein Hamiltonkreis ist ein Kreis, der jeden Knoten des Graphen genau einmal enthält. Eulertour: Eine Eulertour ist ein geschlossener Weg, der jede Kante des Graphen genau einmal enthält.

Hamilton Sir William Rowan Hamilton (1805 - 1865), The Icosian Game : Sir William Rowan Hamilton (1805 - 1865), Irischer Mathematiker, Physiker und Astronom.

Hamiltonkreis - Beispiele kein Hamiltonkreis …

NP-Vollständigkeit Karp (1972) Das Problem Gegeben ein Graph G=(V,E), enthält G einen Hamiltonkreis? ist NP-vollständig. P = effizient entscheidbare Probleme NP = (einseitig) effizient verifizierbare Probleme P = NP → 1 Million US-$ (Clay-Foundation) ?

Hamiltonkreise im Gitter Gibt es einen Hamiltonkreis? Nein!

Hamiltonkreise im Gitter Satz: Ein n x m Gitter enthält genau dann einen Hamiltonkreis, wenn nm gerade ist.

Hamiltonkreise & Eulertouren Betrachte einen Graphen G=(V,E): Hamiltonkreis: Ein Hamiltonkreis ist ein Kreis, der jeden Knoten des Graphen genau einmal enthält. Eulertour: Eine Eulertour ist ein geschlossener Weg, der jede Kante des Graphen genau einmal enthält.

Euler Leonhard Euler (1707 - 1783) Euler-Gedenktafel in Riehen

Königsberger Brückenproblem Gibt es einen Spaziergang, bei dem jede Brücke genau einmal verwendet wird?

Eulertour Definition: Ein Graph G=(V,E) heisst eulersch, wenn es eine Eulertour gibt, d.h. einen Weg, der jede Kante des Graphen genau einmal enthält und dessen Anfangs- und Endknoten identisch sind. Satz: Für einen zsghd. Graph G=(V,E) gilt: G eulersch ÜÞ alle Knoten haben geraden Grad

Kapitel 2.5: Graphen und lineare Algebra, Gerichtete Graphen

Adjazenzmatrix Für einen Graphen G=(V,E) ist die Adjazenzmatrix AG definiert durch: Beispiel:

Adjazenzmatrix - Eigenschaften AG ist symmterisch. AG hat Nullen auf der Hauptdiagonalen Satz: Der Eintrag aijk der i-ten Zeile und j-ten Spalte der Matrix AGk zählt genau die Anzahl Wege der Länge (genau) k in G von i nach j. [Annahme: V = {1,…,|V|}.]

Anzahl Wege - Beispiel

Gerichtete Graphen Definition: Ein gerichteter Graph, auch Digraph, ist ein Tupel D=(V,A), wobei V eine (endliche) Menge von Knoten ist und A Í V x V eine Menge von gerichteten Kanten (engl. arcs).

Aus-Grad: deg-(v) = | {xV | (v,x)  A } | Gerichtete Graphen Definitionen: gerichteter Graph D=(V,A), vV Aus-Grad: deg-(v) = | {xV | (v,x)  A } | Ein-Grad: deg+(v) = | {xV | (x,v)  A } | Satz: Für jeden gerichteten Graphen D=(V,A) gilt:

Gerichtete Graphen gerichteter Weg … gerichteter Kreis … zugrundeliegender ungerichteter Graph … schwach zshgd ÜÞ zugrundeliegender Graph zshgd. stark zshgd ÜÞ " x,y ÎV : $ gerichteter x-y-Pfad

Zusammenhang

Beispiel Betrachten Folgen der Länge n über dem Alphabet {0,1}, die keine zwei aufeinanderfolgende Einsen enthalten:

Azyklische Graphen Definition: Ein gerichteter Graph D=(V,A) heisst azyklisch, wenn er keinen gerichteten Kreis enthält. Satz: Für jeden azyklischen, gerichteten Graph (DAG) existiert eine topologische Sortierung, d.h. eine Nummerierung der Knoten, so dass alle Kanten vom kleineren zum grösseren Knoten zeigen.

Topologische Sortierung - Beispiel