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---+++ <font color="990000" size="+1">Lezioni dell'anno accademico 2017/2018</font> %BLUE% *Lezioni 1-2: venerdì 23 febbraio 2018* Presentazione del corso<br /> Introduzione * Concetti di algoritmo, di struttura dati, di efficienza; di costo computazionale; di problem solving e di problema computazionale. * modello RAM; misura di costo uniforme e logaritmico. %ENDCOLOR% *%RED% Lunedì 26 Febbraio 2018*: <span style="background-color: transparent;">Lezioni sospese per le condizioni meteo</span> %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 3-4: mercoledì 28 febbraio 2018* Notazione asintotica (1) * Definizione e significato degli insiemi O, Ω e Θ. * Esempi. * Algebra della notazione asintotica. * Valutazione del costo computazionale di un algoritmo. * Pseudocodice Esercizi assegnati: *Esercizi assegnati:* * Dimostrare le regole relative all'algebra della notazione asintotica che non sono state dimostrate a lezione %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 1-2: venerdì 2 marzo 2018* * Problemi, classi di Problemi, Soluzioni [ *L1*, sezioni *1* e *2* ] * ==TinyC==. Codifica in ==TinyC== del programma che calcola la *somma* iterando +1 [ *D1*, sezione *2* ] * Indagini su un programma iterativo [ *L1*, sez. *2.1* ]: * Precondizioni, Postcondizioni, invarianti di ciclo. * Terminazione di un ciclo: funzione di terminazione. * *Esempi*: * funzione che calcola la *moltiplicazione*. Uso della funzione somma nel calcolo del prodotto [ *D1*, sez. *3* ]. * funzione che calcola il *predecessore*. Specifica come contratto. * *Esercizi consigliati*: Dispensa *L1*, sez. *2.5*, esercizi da 2 a 8. * *Sperimentazioni*: Disp. *D1*, sez. *2.1*. %ENDCOLOR% *%RED% Lunedì 5 Marzo 2018*: <span style="background-color: transparent;">Lezioni sospese per le elezioni</span> %ENDCOLOR% *%RED% Mercoledì 7 Marzo 2018*: <span style="background-color: transparent;">Lezioni sospese per le Olimpiadi di Matematica (aule occupate)</span> %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 3-4: venerdì 9 marzo 2018* * Funzione ==compareTo== che confronta due numeri naturali. * Progetto di funzioni a partire dalle specifiche logiche [ *L1*, sez. *2.3* ]. Osservazioni sulla complessità dei programmi ==TinyC==. * Esempio: divisione intera. * Introduzione alla pila di sistema, variabili locali, globali [ *D1*, sez. *3* ]. * Uso di passaggi *per riferimento* per passare più risultati: funzione ==int divRef(int, int, int*, int*)==. * Utilizzo della funzione ==divRef== nell'algoritmo ==mcdMaestra== [ *D1*, sez. *4* ]. * *Esercizi consigliati*: Dispensa *L1*, sez. *2.5*, esercizi da 2 a 8. * *Elucubrazioni*: Inutilità dell' ==if== in ==TinyC==. Altri esercizi in Disp. *D1*, sez. *1.2*. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 5-6: lunedì 12 marzo 2018* Notazione asintotica (2) * Esempi di problemi che si possono risolvere in modo più o meno efficiente * somma dei primi n interi * valutazione di un polinomio in un punto Il problema della ricerca * ricerca sequenziale e suo costo computazionale nel caso migliore, peggiore e medio * ricerca dicotomica e suo costo computazionale nel caso migiore e peggiore Esercizi assegnati: * Calcolare l'andamento asintotico stretto di alcune funzioni * Calcolare il caso migliore e peggiore del costo computazionale degli algoritmi di Selection Sort, Insertion Sort e Bubble Sort (pseudocodice sulle dispense) %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 7-8: mercoledì 14 marzo 2018* Ricorsione * funzioni matematiche ricorsive; * algoritmi ricorsivi: aspetti principali; * ricerca sequenziale: pseudocodice ricorsivo; * ricerca binaria: pseudocodice ricorsivo; Soluzioni delle equazioni di ricorrenza (1) * metodo di sostituzione; esempi * metodo iterativo; esempi Esercizi assegnati: * Progettare degli algoritmi ricorsivi ed esprimerli tramite pseudocodice che risolvano i seguenti problemi: * dato in input un vettore, stampare i suoi valori dal primo all'ultimo * dato in input un vettore, stampare i suoi valori dall'ultimo al primo %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 5-6: venerdì 16 marzo 2018* %ENDCOLOR% * Valutazione dei parametri: call-by-value e impossibilità di scrivere una funzione ==myAnd== equivalente a ==&&==. * Ancora sui passaggi per riferimento: funzione ==scambia(int*,int*)==, ==ap(int*,int*,int,int)== (assegnamento parallelo à la Python) [ *D2*, sez. *2* ]. * I problemi di *alias*: funzione ==scambia(int*,int*)== senza variabile di appoggio [ *D2*, sez. *3* ]. * Induzione e Ricorsione: definizione induttiva di + e funzione ==sommaRec(int, int)== [ *D3*, sez. *1.1* ]. * Esercizio: predecessore ricorsivo in ==TinyReC==. Riflessioni sulla completezza computazioneale di ==TinyReC==. * Fattoriale: definizione induttiva e programma ricorsivo. Considerazioni sulla sua complessità in ==TinyC==. * Ricorsione: funzione di Fibonacci. Efficienza e albero delle chiamate generato. * Funzioni: stack di attivazione delle chiamate [ *D2*, sez. *3* ]. * Fibonacci Iterativo. * *Esercizi consigliati*: Dispensa *D2* [sez. *4* ] * *Esercizi consigliati*: Dispensa *D3* [sez. *1.3* ] %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 9-10: lunedì 19 marzo 2018* Soluzioni delle equazioni di ricorrenza (2) * metodo dell'albero; esempi * metodo del teorema principale (senza dimostrazione); esempi Esercizi svolti in classe: * Calcolare la soluzione delle seguenti equazioni di ricorrenza col metodo del problema principale e col metodo iterativo, tenendo conto che per tutte il caso base è T(1)=Θ(1): * T(n)=3T(n/2)+Θ(n) * T(n)=2T(n/3)+Θ(n) %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 11-12: mercoledì 21 marzo 2018 (Prof.ssa Calamoneri)* Soluzioni delle equazioni di ricorrenza (3) Esercizi svolti in classe: * calcolare la soluzione delle seguenti equazioni di ricorrenza: * T(n)=2T(n/2)+Θ(n) * T(n)=T(n/3)+T(2/3n)+Θ(n) [[%ATTACHURL%/conti_metodo_iterativo.pdf][qui]] i conteggi completi per il metodo iterativo di questa equazione * T(n)=4T(n/2)+Θ(n) * dove per tutte si ha: * T(1)=Θ(1) %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 7-8: venerdì 23 marzo 2018* * Esercizio: moltiplicazione egiziana ricorsiva; * Moltiplicazione egiziana iterativa: sviluppo del programma a partire dalle post-condizioni e invarianti [ *D2*, sez. *4* ] * Fibonacci ricorsivo efficiente [ *D3*, sez. *2* ]. * Dimostrazioni induttive di correttezza per funzione ricorsive [ *D3*, sez. *2* ]. * Trasformazione sistematica di programmi iterativi in ricorsivi [ *D3*, sez. *2* ]. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 13-14: lunedì 26 marzo 2018* Il problema dell'ordinamento (1) * Algoritmi semplici: insertion sort, selection sort, bubble sort: pseudocodice e costo computazionale nel caso migliore e peggiore. * Teorema sulla limitazione inferiore per il costo computazionale di un algoritmo basato su confronti e scambi. Esercizi assegnati: * Nell'algoritmo dell'insertion sort, la ricerca della posizione in cui inserire l'elemento corrente può essere effettuata tramite una ricerca binaria. Calcolare il costo computazionale dell'algoritmo così modificato. * Scrivere in pseudocodice una funzione che, dato un vettore A ed un indice j, calcoli il valore minimo nel sottovettore A[j..n]. Riscrivere lo pseudocodice del selection sort in modo che utilizzi ripetutamente questa funzione. * Dato un vettore di n elementi, verificare se contiene occorrenze ripetute dello stesso elemento (prima versione). %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 15-16: mercoledì 28 marzo 2018* Il problema dell'ordinamento (2) * Algoritmi efficienti: merge sort, pseudocodice e costo computazionale * Algoritmi efficienti: quicksort, pseudocodice Esercizio svolto in classe: * Si consideri una modifica del Merge Sort in cui il caso base si applica ad una porzione del vettore di lunghezza k, ordinata usando l'algoritmo Insertion Sort. Le porzioni così ordinate vengono combinate usando il meccanismo standard di fusione. Si determini il valore di k come funzione di n per cui l'algoritmo modificato ha lo stesso tempo di esecuzione asintotico del Merge Sort. Esercizi assegnati: * Scrivere la funzione di fusione utilizzando la ricorsione * Determinare l'albero delle decisioni della funzione di fusione, quando i vettori da fondere sono [a1, a2, a3] e [b1, b2, b3] (con l'implicita ipotesi che a1<a2<a3 e b1<b2<b3) * Dato un vettore di n elementi, verificare se contiene occorrenze ripetute dello stesso elemento (di nuovo: ma questa volta il costo computazionale dovrebbe essere un O(n log n)) %ENDCOLOR% *%RED% Da Giovedì 29 Marzo a Martedì 3 Aprile 2018 inclusi%ENDCOLOR%*: Vacanze di Pasqua %BLUE% *Lezioni 17-18: mercoledì 4 aprile 2018* Il problema dell'ordinamento (3) * Algoritmi efficienti: quicksort, costo computazionale nei casi migliore, peggiore e medio (con dimostrazione) * Algoritmi efficienti: heapsort (struttura dati heap; funzione heapify: pseudocodice e costo computazionale) Esercizi assegnati: * Calcolare il costo computazionale del Quick sort nei casi in cui: il vettore sia ordinato in senso crescente; il vettore sia ordinato in senso decrescente; il vettore contenga tutti elementi uguali. * Sia dato un vettore di lunghezza n contenente solo valori 0 e 2. Si progetti un algoritmo con costo computazionale lineare che modifichi il vettore in modo che tutte le occorrenze di 0 si trovino più a sinistra di tutte le occorrenze di 2. * Scrivere lo pseudocodice di una funzione che, dato un heap di n elementi al quale e' stata aggiunta nella posizione (n + 1) una nuova foglia con valore arbitrario, ripristini la proprieta' di heap nel nuovo albero di dimensione (n + 1). Valutare il costo computazionale. * Scrivere lo pseudocodice di una funzione che, dato un heap massimo di n elementi, ripristini la proprieta' di heap dopo che il valore di uno e uno solo dei nodi dello heap sia stato arbitrariamente modificato. Valutare il costo computazionale. * Scrivere lo pseudocodice di una funzione che, dato un heap massimo di n elementi, ripristini la proprieta' di heap dopo che il valore di uno e uno solo dei nodi dello heap sia stato arbitrariamente eliminato. Valutare il costo computazionale. %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 9-10: venerdì 6 aprile 2018* * Problemi inerentemente ricorsivi: * il problema della Torre di Hanoi [ *D3*, sez. *3* ]; * il problema del massimo fattore primo [ *S4* ]; * il problema delle partizioni [ *S3*, sez. *1* ]; * Introduzione agli array in C: vettori e puntatori [ *D4*, sez. *1* ]; * Il problema del minimo di un vettore con asserzioni logiche [ *D4*, sez. *2.1* ]; * Il problema del baricentro [ *S1* ] * *Esercizi consigliati*: Dispensa *D3* [sez. *3.3* ] * *Esercizi consigliati*: Dispensa *D4* [sez. *1.3* ] %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 19-20: lunedì 9 aprile 2018* Il problema dell'ordinamento (4) * Algoritmi efficienti: heapsort (funzioni buildheap e heapsort: pseudocodice e costo computazionale) * Algoritmi di ordinamento lineari: counting sort (pseudocodice e costo computazionale); counting sort con dati satellite (pseudocodice e costo computazionale); bucket sort (descrizione generale dell'algoritmo). Esercizi assegnati: * Scrivere lo pseudocodice di Heapsort nel caso in cui, come struttura dati, si usi un heap minimo (cioè tale che A[i]>=A[parent(i)]), che mantiene il minimo nella radice. * Scrivere lo pseudocodice di una funzione che, dato un heap, ritorni l'elemento con chiave minima. Valutare il costo computazionale. * Dato un vettore di n elementi, verificare se contiene occorrenze ripetute dello stesso elemento (di nuovo: ma questa volta il costo computazionale dovrebbe essere un O(n)) %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 21-22: mercoledì 11 aprile 2018* * Assegnazione e svolgimento alla lavagna di alcuni esercizi preparatori al primo esonero. %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 11-12: venerdì 13 aprile 2018* * Esercizi su vettori e ricorsione in vista dell'esonero: * Ancora sul problema del baricentro: il caso di un vettore di positivi [ *S1* ]. * Il problema della verifica della combinazione del mastermind [ *S3*, sez. *2* ]: uso di vettori locali a una funzione. * *Virtuosismi*: funzione ==mergeRecVPC==: merge ricorsiva da Veri Programmatori C [ *L2* ]. Errata corrige alla [[%ATTACHURL%/mergeRecVPC18.pdf][Funzione in Fig.6 pag. 8]]. * Coefficienti binomiali con generazione delle righe del triangolo di Tartaglia [ *D4*, sez. *2.5* ]. * *Esercizi consigliati*: Di tutto un po', su vettori e ricorsione, dispensa *D3* e *D4*. %ENDCOLOR% %RED% *Lunedì 16 aprile 2018* * 14:00 - 17:00: Svolgimento della prova scritta relativa al primo esonero %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 23-24: lunedì 23 aprile 2018* Strutture dati fondamentali (1) * insiemi dinamici ed operazioni su di essi * implementazione di un insieme dinamico su un vettore non ordinato * implementazione di un insieme dinamico su un vettore ordinato * la struttura dati lista * operazioni elementari su liste: scorrimento, ricerca, inserimento in testa, eliminazione * la struttura dati lista doppiamente puntata * eliminazione di un elemento dalla lista doppiamente puntata * la lista circolare * la struttura dati coda * le operazioni enqueue e dequeue %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 13-14: venerdì 27 aprile 2018* %ENDCOLOR% * Introduzione alla memoria allocata dinamicamente: stack e heap. * Funzioni di libreria ==malloc(int)== e ==calloc(int, int)==. * Il tipo ==void *==. * Differenza tra vettori a lunghezza variabile e vettori dinamici. * Introduzione ai record: definizioni di ==struct==. [ *D6*, sez. *1* ] * Vettori bidimensionali: allocazione statica [ *D5*, sez. *2* ]. * Allocazione di una matrice dinamica [ *D5*, sez. *3* ]. * *Esercizi consigliati*: nessuno. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 25-26: mercoledì 2 maggio 2018* Strutture dati fondamentali (2) * la struttura dati coda con priorità * le operazioni enqueue e dequeue * la struttura dati pila * le operazioni push e pop * funzionamento della pila di sistema (system stack) per la gestione delle chiamate di funzione Esercizi svolti in classe: * Simulare il comportamento di una coda mediante l'uso di più pile %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 15-16: venerdì 4 maggio 2018* * Tipo di dato sequenza e sua definizione induttiva. * Rappresentazione in C delle sequenze: uso di ==struct== 'ricorsive' [dispensa *D6*, sez. *3* ]. * Costruttori e distruttori del tipo sequenza. * Prime funzioni C su liste: ==length==, ==sumL== [dispensa *D6*, sez. *3.1* ]. * Attenzione alla memoria raggiungibile: side effects. L'esempio di ==twiceL== [dispensa *D6*, sez. *3.2* ]. * *Esercizi consigliati*: i più semplici di quelli alla fine della dispensa *D6* . %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 27-28: lunedì 7 maggio 2018* Strutture dati fondamentali (3) * alberi (1) * definizione tramite la nozione di grafo * caratterizzazione degli alberi * alberi binari completi: relazione tra altezza e numero di nodi * memorizzazione degli alberi: * tramite record e puntatori * posizionale * tramite vettore dei padri Esercizi assegnati: * dato un albero memorizzato tramite vettore dei padri, crearne una copia memorizzata tramite notazione posizionale. Calcolare il costo computazionale * dato un albero memorizzato tramite notazione posizionale, crearne una copia memorizzata tramite vettore dei padri. Calcolare il costo computazionale %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 29-30: mercoledì 9 maggio 2018* Dizionari (1) * definizione di dizionario e problematiche associate * tabelle ad indirizzamento diretto * tabelle hash * il problema delle collisioni * soluzione al problema delle collisioni tramite liste di trabocco * soluzione al problema delle collisioni tramite indirizzamento aperto * scansione lineare * scansione quadratica * hashing doppio %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 17-18: venerdì 11 maggio 2018* * Inserzione di elementi in coda [dispensa *D6*, sez. *3.3* ]: * specifica con equazioni ricorsive, * versione iterativa ==addLastIt==, * ricorsiva ==addLastRec==, * con generazione di una nuova lista ==addLastFun== . * Concatenazione di liste [dispensa *D6*, sez. *3.4* ]: * specifica con equazioni ricorsive, * versioni 'mista' ==append==, * ricorsiva ==appendRec==, * con generazione nuove liste ==appendFun== . * Rovesciamento di liste [dispensa *D6*, sez. *3.5* ]: * specifica con equazioni ricorsive, * versione 'fun' inefficiente ==reverseFun==, * iterativa ==reverseIt==, * versione ricorsiva efficiente ==reverseFunEff== . * Rovesciamento di Liste _in place_: versione ricorsiva ==reverseRec== [dispensa *D6*, sez. *3.5* ]. * *Esercizi consigliati*: reverse _in place_ iterativa (virtuosismo) e altri esercizi tra di quelli alla fine della dispensa *D6* . %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 31-32: lunedì 14 maggio 2018* Dizionari (2) * alberi binari di ricerca * definizione * algoritmo di ricerca e suo costo computazionale * algoritmi di ricerca del massimo, minimo, successore e predecessore e loro costo computazionale * algoritmo di inserimento e suo costo computazionale * algoritmo di cancellazione e suo costo computazionale Esercizi assegnati: * Sia dato un albero binario di ricerca T memorizzato mediante record e puntatori e contenente chiavi intere. Si progetti un algoritmo il più efficiente possibile che trovi le due chiavi di T aventi distanza massima. * Sia dato un vettore V ordinato contenente n elementi distinti fra loro con n = 2**k -1 per un certo k. Si progetti una funzione ricorsiva il più efficiente possibile che crei un albero binario di ricerca completo contenente tutte le chiavi di V. * Sia dato un albero binario di ricerca T, memorizzato mediante record e puntatori e contenente chiavi intere, ed un valore intero a. Si progetti una funzione ricorsiva il più efficiente possibile che stampi tutte le chiavi di T che sono maggiori di a. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 33-34: mercoledì 16 maggio 2018 (Prof.ssa Calamoneri)* Strutture dati fondamentali (4) * alberi (2) * visite di alberi: in-ordine, pre-ordine e post-ordine * pseudocodice ricorsivo * costo computazionale tramite equazione di ricorrenza Esercizi svolti in classe: * Calcolare il numero di nodi di un albero binario * Calcolare l'altezza di un albero binario * Verificare se una data chiave k è presente in un albero binario * Contare i nodi di un albero binario che si trovano a livello k (il livello della radice è zero) * Realizzare una visita in pre-ordine senza ricorsione, mediante l'uso di una pila * Realizzare una visita per livelli mediante l'uso di una coda * Realizzare una visita ricorsiva su un albero memorizzato mediante vettore dei padri (pseudocodice e costo) %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 19-20: venerdì 18 maggio 2018* * Discussione Homework 2: definizioni di tipi per il problema della Torre di Hanoi. * Eliminazione di elementi: ==removeFun== e ==removeRec== [dispensa *D6*, sez. *3.6* ]. * Il problema della deallocazione di memoria dinamica: ==free()== [dispensa *D6*, sez. *2.1* ]. * Eliminazione di elementi: ==removeIt==: attenzione a non perdere la testa (della lista)! [dispensa *D6*, sez. *3.6* ]. * Esercizi da esoneri passati: il problema dello _shuffle_ [Dispensa *S6*, sez. *1.5* ]. * *Esercizi consigliati*: differenza tra liste, rimozione di duplicati [dispensa *D6*, sez. *3.6* ] e altri esercizi nella dispensa *S6* sezione *1*. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 35-36: lunedì 21 maggio 2018* Dizionari (3) * alberi Red-Black * definizione * dimostrazione dell'altezza logaritmica * cenni ai meccanismi di ribilanciamento: cambi di colore e rotazioni Svolgimento in classe del secondo esercizio assegnato il 18 maggio. Compilazione in classe del questionario OPIS *Lezioni 37-38: mercoledì 23 maggio 2018* Grafi (1) * definizione di grafo, grafo diretto, grafo pesato * definizione di passeggiata, cammino, cammino semplice * definizione di circuito e ciclo * relazione di raggiungibilità e sue caratteristiche * definizione di componente connessa * definizione di sottografo, sottografo indotto, sottografo ricoprente * rappresentazioni in memoria * liste di adiacenza * matrice di adiacenza * matrice di incidenza * lista di archi * confronto della costo computazionale spaziale e temporale per alcune operazioni elementari %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 21-22: venerdì 25 maggio 2018* * Introduzione agli alberi binari: definizione induttiva e rappresentazione in C [dispensa *D7*, sez. *1* e sez. *1.1* ]. * Costruttori e distruttori: ==makeTree(int n, binTree L, binTree R)== e ==isNotEmptyTree(binTree B, int *r, binTree* L, binTree *R)**== [ *D7, sez. *1.1 ]. * Funzioni base: numero di nodi, profondità. * Il problema del bilanciamento [dispensa *D7*, sez. *1.4* ]. * *Fuori programma*: macro espansioni con #define: la macro ==min(x,y)=x<y?x:y==. * *Esercizi consigliati*: vedi dispensa *D7*, sez. finale di esercizi. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 39-40: lunedì 28 maggio 2018* Grafi (2) * aspetti generali delle visite * differenza concettuale fra visita in ampiezza e visita in profondità * implementazioni possibili: iterativa (tramite coda o pila) e ricorsiva (solo per visita in profondità) * definizione di albero di visita * archi dell'albero e archi non dell'albero * visita in ampiezza (BFS) * pseudocodice della visita in ampiezza * esempio di funzionamento della visita in ampiezza * costo computazionale della visita in ampiezza * proprietà degli archi non dell'albero * proprieta' della distanza dalla radice Esercizi assegnati: * Per ciascuno dei modi visti a lezione per memorizzare un grafo, scrivere le funzioni necessarie a crearne uno identico memorizzato in tutti gli altri modi * Modificare la visita in ampiezza in modo da calcolare e memorizzare, per ciascun nodo, la distanza dalla sorgente * Modificare la visita in ampiezza in modo da verificare se il grafo contiene cicli oppure no * Modificare la visita in ampiezza in modo da verificare se il grafo è connesso oppure no %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 41-42: mercoledì 30 maggio 2018* Grafi (3) * visita in profondità (DFS) * pseudocodice della visita in profondità * costo computazionale della visita in profondità * proprietà degli archi non dell'albero * relazione fra lunghezza dei cammini e numero di archi del grafo * Algoritmo di Dijkstra (1) * la rete Internet è modellata come un grafo pesato sul quale individuare i cammini di costo minimo * cenni storici sull'evoluzione del sistema telefonico e della rete Internet * cenni sul funzionamento store-and-forward dei router * fenomeni che possono modificare i cammini minimi: caduta di linee o di router, congestione %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 23-24: venerdì 1 giugno 2018* * Discussione Homework 3. * Alberi binari: relazione di uguaglianza e sotto-albero [dispensa *D7*, sez. *1.5* ]. * Problemi con liste e alberi: il problema della frontiera [dispensa *D7*, sez. *1.2* ]. Versione efficiente che evita uso di ==append== . * *Esoneri passati*: il problema di restituire la lista dei nodi al livello _k_: funzione ==livelloK== [dispensa *S6*, sez. *2.2* ] * *Esercizi consigliati*: vedi dispensa *D7*, sez. finale di esercizi e dispensa *S6*. %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 43-44: lunedì 4 giugno 2018* Grafi (4) * Algoritmo di Dijkstra (2) * pseudocodice dell'algoritmo * esempio dettagliato di funzionamento su un grafo pesato * costo computazionale dell'algoritmo in funzione dell'implementazione della coda con priorità * dimostrazione per induzione della correttezza dell'algoritmo %ENDCOLOR% %BLUE% *Lezioni 45-46: mercoledì 6 giugno 2018 (Prof.ssa Calamoneri)* Svolgimento in classe di esercizi preparatori al secondo esonero: * * Calcolo dei cammini più corti da un nodo dato * Calcolo delle componenti connesse di un grafo * Verifica se un grafo memorizzato tramite matrice di adiacenza è Euleriano * Calcolo del grafo complemento e del quadrato di un grafo %ENDCOLOR% %BLACK% *Esercitazioni 25-26: venerdì 8 giugno 2018* * Alberi binari: visita per livelli [dispensa *D7*, sez. *1.3* ]. * Esercizi in preparazione dell'esonero: * divisione di liste: funzione ==dividi== [dispensa *S6*, sez. *1.1* ] * somma precedenti [dispensa *S6*, sez. *1.2* ] e somma successiv [dispensa *S2* ] * prefisso tra alberi [dispensa *S6*, sez. *2.4* ] * *Esercizi consigliati*: dispensa *S6*. %ENDCOLOR% %RED% *Lunedì 11 giugno 2018* * 9:30 - 13:00: Svolgimento della prova scritta relativa al secondo esonero %ENDCOLOR%
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