Tagi
systemy sieciowe i komputerowe algorytmika i złożoność obliczeniowa metody numeryczne i grafika komputerowa języki programowania i logika przetwarzanie danych Data Science Praca zespołowa Bazy danych Ekonomia Inżynieria oprogramowania Projektowanie i programowanie obiektowe Architektury systemów komputerowych Systemy operacyjne Sieci komputerowe Ochrona własności intelektualnej Rachunek prawdopodobieństwa i statystykaEfekty kształcenia
Podstawy informatyki i programowania Programowanie i projektowanie obiektowe Architektury systemów komputerowych Rachunek prawdopodobieństwa (L) Systemy operacyjne Sieci komputerowe Bazy danych Podstawy inżynierii oprogramowania Inżynieria oprogramowania (L) Rachunek prawdopodobieństwa (I) Społeczno-ekonomiczne aspekty informatyki (I)Algorytmy na grafach planarnych
Język wykładowy | Polski |
---|---|
Semestr | Letni |
Status | Wycofana z oferty |
Opiekun | Paweł Gawrychowski |
Liczba godzin | 30 (wyk.) 30 (ćw.) |
Rodzaj | I2.T - teoria inf. |
ECTS | 6 |
Polecany dla I roku | Nie |
Egzamin | Tak |
Tagi | AZ (algorytmika i złożoność obliczeniowa) |
Opis przedmiotu:
Wiele problemów grafowych, dla których istnieją algorytmy wielomianowe, można rozwiązywać w czasie bliskim liniowego jeśli dany graf jest planarny. Na przykład, minimalne cięcie rozdzielające dane dwa wierzchołki w planarnym grafie nieskierowanym może być znalezione w czasie O(nlog(n)), podczas gdy czas działania najlepszego znanego algorytmu dla dowolnego grafu nieskierowanego to O(n^3). Celem wykładu jest zapoznanie studentów z technikami używanymi do konstruowania efektywnych algorytmów dla grafów planarnych, między innymi:
- Kombinatoryczna definicja grafu planarnego.
- Dualność.
- Separatory.
- Najkrótsze ścieżki dla nieujemnych wag krawędzi.
- Najkrótsze ścieżki z wielu źródeł.
- Najkrótsze ścieżki dla dowolnych wag krawędzi, własność Monge’a.
- Dense distance graph (DDG), najkrótsze ścieżki w DDG.
- Wyrocznie aproksymujące odległość.
- Diagramy Voronoi’a dla grafów planarnych i wyrocznie odległości.
- Minimum st cut w grafie nieskierowanym.
- Maximum st flow w grafie skierowanym.
- Techniki aproksymacyjne dla grafów planarnych: branchwidth, treewidth, technika Baker.
- Aproksymacja TSP w grafie planarnym.