Les algorithmes voraces - UQAC

More documents

Recommendations

Info

Complexité des opérations sur la file de prioritétableau monceauconstruire O(1) O(n)trouver O(n) O(lg n)enlever O(1) O(lg n)ajouter O(1) O(lg n)modifier O(1) O(lg n)() February 12, 2013 12 / 48
Temps d’exécutionD tableau monceauL matrice listes d’adjacenceT (a, n) O(n 2 ) O((n + a) lg n)graphe dense O(n 2 ) O(n 2 lg n)graphe claisemé O(n 2 ) O(n lg n)Remarque: Si le graphe est réprésenté sous la forme de listes d’adjacenceet que D est un monceau alors le temps total passé à exécuter la dernièreboucle pour sera dans Θ(a log n) où a est le nombre d’arcs.() February 12, 2013 13 / 48
Page 1 and 2: Les algorithmes voracesTechnique po
Page 3 and 4: Algorithme de DijkstraA chaque ité
Page 5 and 6: Exemple110505 302100104502035Étape
Page 7 and 8: Pas d’induction pour la condition
Page 9 and 10: Pas d’induction pour la condition
Page 11: Analyse de l’algorithme de Dijkst
Page 15 and 16: PéribonkaSt-FélicienAlmaRobervalC
Page 17 and 18: Algorithme A ∗fonction A*(L[1..n,
Page 19 and 20: Code d’HuffmanProblème: Sauvegar
Page 21 and 22: Encoder abc:Code fixe:Code variable
Page 23 and 24: Un code préfixe peut toujours êtr
Page 25 and 26: Construire un code d’HuffmanExemp
Page 27 and 28: e)a: 45552530c: 12b: 1314d: 16f: 5e
Page 29 and 30: ImplémentationRappel: File de prio
Page 31 and 32: ExempleA = {[a, 45], [b, 13], [c, 1
Page 33 and 34: Optimalité de la constructionx: le
Page 35 and 36: Fait 3: Si on remplace x et y par u
Page 37 and 38: Arbre couvrant minimalEntrée: Un g
Page 39 and 40: 1 21 2 346 54 63 84 5 674 37{1}{2}{
Page 41 and 42: Chaque ensemble est représenté pa
Page 43 and 44: Exemple 1:614 912 20 251612 20 254
Page 45 and 46: Analyse de la structure d’ensembl
Page 47 and 48: Algorithme de Kruskalfonction Krusk

Les algorithmes voraces - UQAC

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?