Adatstruktúrák és Algoritmusok

Adatstruktúrák ésAlgoritmusok

3. gyakorlat

Rekurzív módon adott sorozatok,A mester tétel és alkalmazásai,Számelméleti algoritmusok I,

Rekurzív módon adott sorozatok

A Fibonacci sorozat

Leonardo Pisano (a pisai Leonardo), ismertebb nevén Fibonacci(Bonacci fia) (1170(?)-1240), olasz származású matematikus, tőleszármazik az úgynevezett Fibonacci sorozat.

A nyulak szaporodásának axiomatikus elméleteI. Az első hónapban 1 pár nyulunk van.II. Minden nyúlpár 2 hónapos korától havonta egy új nyúlpárnak adéletet.III. A nyulak örök életűek.

Fibonacci kérdése: 1 év elteltével hány pár nyulunk lesz?

A Fibonacci sorozat

A nyulak szaporodásának axiomatikus elmélete

I. Az első hónapban 1 pár nyulunk van.II. Minden nyúlpár 2 hónapos korától havonta egy új nyúlpárnak adéletet.III. A nyulak örök életűek.

A Fibonacci sorozat

A nyulak szaporodásának axiomatikus elméleteI. Az első hónapban 1 pár nyulunk van.

II. Minden nyúlpár 2 hónapos korától havonta egy új nyúlpárnak adéletet.III. A nyulak örök életűek.

A Fibonacci sorozat

A nyulak szaporodásának axiomatikus elméleteI. Az első hónapban 1 pár nyulunk van.II. Minden nyúlpár 2 hónapos korától havonta egy új nyúlpárnak adéletet.

III. A nyulak örök életűek.

A Fibonacci sorozat

Megoldás

Jelölje F (n) az n-edik hónapban a nyúlpárok számát. Ekkor aFibonacci sorozat eleget tesz az

F (1) = 1, F (2) = 1F (n + 2) = F (n) + F (n + 1) (n > 1)

kezdeti érték és rekurzió feltételeknek.A rekurzíó alapján könnyű kiszámolni a sorozat alábbi tagjait.

n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12F (n) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

Tehát válaszolva Fibonacci kérdésére 144 pár nyulunk lesz.A rekurzív definíció felhasználásával az F100 kézzel történőkiszámolása már egy kicsit nehezebb.

Megoldás

F (1) = 1, F (2) = 1F (n + 2) = F (n) + F (n + 1) (n > 1)

n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12F (n) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

Megoldás

F (1) = 1, F (2) = 1F (n + 2) = F (n) + F (n + 1) (n > 1)

kezdeti érték és rekurzió feltételeknek.

A rekurzíó alapján könnyű kiszámolni a sorozat alábbi tagjait.

n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12F (n) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

Megoldás

F (1) = 1, F (2) = 1F (n + 2) = F (n) + F (n + 1) (n > 1)

n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12F (n) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

Megoldás

F (1) = 1, F (2) = 1F (n + 2) = F (n) + F (n + 1) (n > 1)

n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12F (n) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

Tehát válaszolva Fibonacci kérdésére 144 pár nyulunk lesz.

A rekurzív definíció felhasználásával az F100 kézzel történőkiszámolása már egy kicsit nehezebb.

Megoldás

F (1) = 1, F (2) = 1F (n + 2) = F (n) + F (n + 1) (n > 1)

n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12F (n) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

A Binet formula

Az alábbi Binet formula mutatja a rekurzió feloldását, azaz azexplicit alakot.

Binet formula

Fn =1√5

(Φn − Φ

n), ahol Φ =

1 +√5

2, Φ =

1−√5

A rekurzív definíció és az explicit forma között az a különbség, hogya rekurzív forma esetén, ha F100 kiszámítása lenne a cél, akkorszépen el kellene lépegetnünk egyesével 100-ig, az explicitösszefüggés viszont "kapásból" megadja az eredményt.A Binet formula alapján látható, hogy

F (100) = 3.5422 · 1020,

azaz ha a nyulak valóban úgy szaporodnának, ahogyan azt aFibonacci féle rekurzív formula előírja, akkor 100 hónap elteltévelmindent elborítanának a nyulak.

A Binet formulaAz alábbi Binet formula mutatja a rekurzió feloldását, azaz azexplicit alakot.

Binet formula

Fn =1√5

(Φn − Φ

n), ahol Φ =

1 +√5

2, Φ =

1−√5

F (100) = 3.5422 · 1020,

Binet formula

Fn =1√5

(Φn − Φ

n), ahol Φ =

1 +√5

2, Φ =

1−√5

A rekurzív definíció és az explicit forma között az a különbség, hogya rekurzív forma esetén, ha F100 kiszámítása lenne a cél, akkorszépen el kellene lépegetnünk egyesével 100-ig, az explicitösszefüggés viszont "kapásból" megadja az eredményt.

A Binet formula alapján látható, hogy

F (100) = 3.5422 · 1020,

Binet formula

Fn =1√5

(Φn − Φ

n), ahol Φ =

1 +√5

2, Φ =

1−√5

F (100) = 3.5422 · 1020,

Fn előállítása kerekítéssel

F (n) = Round(

Fn előállítása kerekítéssel

F (n) = Round(

Feladat

Oldjuk fel az alábbi rekurziót: F (1) = 1, T (n) = T(n2

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1

T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2

T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −

T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3

T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −

T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −

T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −

T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

Feladat

T (1) = 1T (2) = T (1) + 1 = 1 + 1 = 2T (3) = −T (4) = T (2) + 1 = 2 + 1 = 3T (5) = −T (6) = T (3) + 1 = −T (7) = −T (8) = T (4) + 1 = 3 + 1 = 4

Sejtés: ?

A rekurzió feloldása

T (n) csak akkor számolható, ha n = 2k .Definiáljuk az U(k) sorozatot U(k) := T (2k) módon. A rekurzió:

U(k) = T (2k) = T (2k−1) + 1 = U(k − 1) + 1 (k = 1, 2, . . . )

U(0) = 1, U(1) = 2. Így U(k) egy számtani sorozat U(1) = 2,d = 1 paraméterekkel.Ekkor

U(k) = U(1) + (k − 1) · 1 = 2 + (k − 1)1 = k + 1.

A kapott összefüggés k = 1 esetén is érvényes.Ekkor T (2k) = k + 1. Írjunk k helyére log(n)-et, amiből kapjuk,hogy

T (n) = log(n) + 1

n = 1, 2, . . . , azaz T (n) = Θ(log(n)).

T (n) csak akkor számolható, ha n = 2k .

Definiáljuk az U(k) sorozatot U(k) := T (2k) módon. A rekurzió:

U(k) = T (2k) = T (2k−1) + 1 = U(k − 1) + 1 (k = 1, 2, . . . )

U(k) = U(1) + (k − 1) · 1 = 2 + (k − 1)1 = k + 1.

T (n) = log(n) + 1

n = 1, 2, . . . , azaz T (n) = Θ(log(n)).

U(k) = T (2k) = T (2k−1) + 1 = U(k − 1) + 1 (k = 1, 2, . . . )

U(k) = U(1) + (k − 1) · 1 = 2 + (k − 1)1 = k + 1.

T (n) = log(n) + 1

n = 1, 2, . . . , azaz T (n) = Θ(log(n)).

U(k) = T (2k) = T (2k−1) + 1 = U(k − 1) + 1 (k = 1, 2, . . . )

U(0) = 1, U(1) = 2. Így U(k) egy számtani sorozat U(1) = 2,d = 1 paraméterekkel.

U(k) = U(1) + (k − 1) · 1 = 2 + (k − 1)1 = k + 1.

T (n) = log(n) + 1

n = 1, 2, . . . , azaz T (n) = Θ(log(n)).

U(k) = T (2k) = T (2k−1) + 1 = U(k − 1) + 1 (k = 1, 2, . . . )

U(k) = U(1) + (k − 1) · 1 = 2 + (k − 1)1 = k + 1.

A kapott összefüggés k = 1 esetén is érvényes.

Ekkor T (2k) = k + 1. Írjunk k helyére log(n)-et, amiből kapjuk,hogy

T (n) = log(n) + 1

n = 1, 2, . . . , azaz T (n) = Θ(log(n)).

U(k) = T (2k) = T (2k−1) + 1 = U(k − 1) + 1 (k = 1, 2, . . . )

U(k) = U(1) + (k − 1) · 1 = 2 + (k − 1)1 = k + 1.

T (n) = log(n) + 1

n = 1, 2, . . . , azaz T (n) = Θ(log(n)).

A mester tétel és alkalmazása

Polinomiálisan lassabb és gyorsabb növekedésadott tesztfüggvénytől

Definíció Legyen p > 0 és f (n) egy növekedési függvény. Aztmondjuk, hogy

az f (n) polinomiálisan lassabban nő, mint a np

tesztpolinom, ha ∃ε > 0 : f (n) = O(np−ε)

az f (n) polinomiálisan gyorsabban nő, mint a np

tesztpolinom, ha ∃ε > 0 : f (n) = Ω(np+ε)

Feladat

Bizonyítsuk be, hogy ha ε > 0, akkor

log(n) = O(nε),

így log(n) polinomiálisan lassabban nő, mint az nε tesztpolinom.

Feladat

log(n) = O(nε),

Feladat

log(n) = O(nε),

Feladat

log(n) = O(nε),

Megoldás

A L’Hospital szabály alkalmazásával kapjuk, hogy

limx→∞

log(n)

xε= lim

x→∞

1ln(2)

εxε−1 =1

ln(2)limx→∞

1εxε

azaz log(n) = o(nε), amiből kapjuk, hogy log(n) = O(nε).

Megoldás

A L’Hospital szabály alkalmazásával kapjuk, hogy

limx→∞

log(n)

xε= lim

x→∞

1ln(2)

εxε−1 =1

ln(2)limx→∞

1εxε

azaz log(n) = o(nε), amiből kapjuk, hogy log(n) = O(nε).

Feladat

Legyenek f (n) = n log(n), g(n) = np valamely p > 0 esetén.Ekkor

a. Ha p > 1, akkor f (n) = n log(n) polinomiálisanlassabban nő, mint a g(n) = np tesztpolinom.

b. Ha p = 1, akkor f (n) = n log(n) gyorsabban nő, minta g(n) = np tesztpolinom, de nem polinomiálisan.

c. Ha 0 6 p < 1, akkor f (n) = n log(n) polinomiálisangyorsabban nő, mint a g(n) = np tesztpolinom.

Feladat

A Mester tétel arra használható, hogy bizonyos speciális alakúrekurzív módon adott növekedési függvényről a rekurzió feloldásanélkül meg tudjuk mondani, hogy milyen növekedési rendű.

A mester tétel

Legyenek a > 1, b > 1, p = logb(a), a, b ∈ R, f : Z+ → R+ egynövekedési függvény, g(n) = np a tesztpolinom.Rekurziós összefüggés:

T (n) = aT(nb

)+ f (n)

M1 Ha f (n) polinomiálisan lassabb növekedésű, mint ag(n) = np tesztpolinom, akkor T (n) = Θ(g(n)).

M2 Ha f (n) = Θ(g(n)), akkor T (n) = Θ(g(n) log(n)).M3 Ha f (n) polinomiálisan gyorsabb növekedésű, mint a

g(n) = np tesztpolinom és teljesül az úgynevezettregularitási feltétel, azaz

∃(c < 1)∃(n0 ∈ Z+)∀(n > n0) : af(nb

)6 cf (n)

akkor T (n) = Θ(f (n)).

A mester tétel

Legyenek a > 1, b > 1, p = logb(a), a, b ∈ R, f : Z+ → R+ egynövekedési függvény, g(n) = np a tesztpolinom.

Rekurziós összefüggés:

T (n) = aT(nb

)+ f (n)

∃(c < 1)∃(n0 ∈ Z+)∀(n > n0) : af(nb

)6 cf (n)

A mester tétel

T (n) = aT(nb

)+ f (n)

∃(c < 1)∃(n0 ∈ Z+)∀(n > n0) : af(nb

)6 cf (n)

A mester tétel

T (n) = aT(nb

)+ f (n)

∃(c < 1)∃(n0 ∈ Z+)∀(n > n0) : af(nb

)6 cf (n)

A mester tétel

T (n) = aT(nb

)+ f (n)

M2 Ha f (n) = Θ(g(n)), akkor T (n) = Θ(g(n) log(n)).

M3 Ha f (n) polinomiálisan gyorsabb növekedésű, mint ag(n) = np tesztpolinom és teljesül az úgynevezettregularitási feltétel, azaz

∃(c < 1)∃(n0 ∈ Z+)∀(n > n0) : af(nb

)6 cf (n)

A mester tétel

T (n) = aT(nb

)+ f (n)

∃(c < 1)∃(n0 ∈ Z+)∀(n > n0) : af(nb

)6 cf (n)

Feladatok

1. T (n) = T (n2 ) + 1.a = 1, b = 2, p = log2(1) = 0, f (n) = n0 = 1, g(n) = n0 = 1.Ekkor f (n) = Θ(g(n)). Így a M2 alapján T (n) = Θ(1. log(n)).

2. T (n) = 4T (n2 ) + n.a = 4, b = 2, p = logb(a) = log2(4) = 2, f (n) = n1,g(n) = n2. Az f (n) = n1 polinomiálisan lassabban nő, mintg(n) = n2 tesztpolinom, így a M1 alapjánT (n) = Θ(g(n)) = Θ(n2).

3. T (n) = 4T (n2 ) + n2.a = 4, b = 2, p = logb(a) = log2(4) = 2, f (n) = n2,g(n) = n2. f (n) = Θ(g(n)), M2 alapjánT (n) = Θ(g(n) log(n)) = Θ(n2 log(n)).

Feladatok

1. T (n) = T (n2 ) + 1.

a = 1, b = 2, p = log2(1) = 0, f (n) = n0 = 1, g(n) = n0 = 1.Ekkor f (n) = Θ(g(n)). Így a M2 alapján T (n) = Θ(1. log(n)).

Feladatok

2. T (n) = 4T (n2 ) + n.

a = 4, b = 2, p = logb(a) = log2(4) = 2, f (n) = n1,g(n) = n2. Az f (n) = n1 polinomiálisan lassabban nő, mintg(n) = n2 tesztpolinom, így a M1 alapjánT (n) = Θ(g(n)) = Θ(n2).

Feladatok

3. T (n) = 4T (n2 ) + n2.

a = 4, b = 2, p = logb(a) = log2(4) = 2, f (n) = n2,g(n) = n2. f (n) = Θ(g(n)), M2 alapjánT (n) = Θ(g(n) log(n)) = Θ(n2 log(n)).

Feladatok

4. T (n) = 4T (n3 ) + n3.

a = 4, b = 3, p = logb(a) = log3(4), f (n) = n3, g(n) = np.

p = log3(4) < log3(27) = 3

(itt használtunk egy kis becslést, de elég lett volna log3(4)-etbeütni a számológépbe ahhoz, hogy megkapjuk, hogylog3(4) < 3).f (n) = n3 polinomiálisan gyorsabban nő, mint a g(n)tesztpolinom. Az M3-hoz még ellenőrizni kell még arelgulatitási feltételt:

)= 4 ·

427· n3 =

427· f (n), c =

Így kapjuk, hogy T (n) = Θ(f (n)) = Θ(n3).

4. T (n) = 4T (n3 ) + n3.a = 4, b = 3, p = logb(a) = log3(4), f (n) = n3, g(n) = np.

p = log3(4) < log3(27) = 3

)= 4 ·

427· n3 =

427· f (n), c =

p = log3(4) < log3(27) = 3

(itt használtunk egy kis becslést, de elég lett volna log3(4)-etbeütni a számológépbe ahhoz, hogy megkapjuk, hogylog3(4) < 3).

f (n) = n3 polinomiálisan gyorsabban nő, mint a g(n)tesztpolinom. Az M3-hoz még ellenőrizni kell még arelgulatitási feltételt:

)= 4 ·

427· n3 =

427· f (n), c =

p = log3(4) < log3(27) = 3

)= 4 ·

427· n3 =

427· f (n), c =

p = log3(4) < log3(27) = 3

)= 4 ·

427· n3 =

427· f (n), c =

5. T (n) = 3T (n4 ) + n log(n).

a = 3, b = 4, p = logb(a) = log4(3), f (n) = n log(n),g(n) = np

p = log4(3) < log4(4) = 1

Ekkor f (n) = n log(n) polinomiálisan gyorsabban nő, mint ag(n) = nlog4(3).Az M3-hoz ellenőrizni kell még a regularitási feltételt.

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

Így T (n) = Θ(f (n)) = Θ(n log(n)).

5. T (n) = 3T (n4 ) + n log(n).a = 3, b = 4, p = logb(a) = log4(3), f (n) = n log(n),g(n) = np

p = log4(3) < log4(4) = 1

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

p = log4(3) < log4(4) = 1

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

p = log4(3) < log4(4) = 1

Ekkor f (n) = n log(n) polinomiálisan gyorsabban nő, mint ag(n) = nlog4(3).

Az M3-hoz ellenőrizni kell még a regularitási feltételt.

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

p = log4(3) < log4(4) = 1

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

p = log4(3) < log4(4) = 1

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

p = log4(3) < log4(4) = 1

4log(n4

34n log(n) =

34f (n), c =

6. T (n) = 2T (n2 ) + n log(n)

a = 2, b = 2, p = logb(a) = log2(2) = 1, f (n) = n log(n),g(n) = np = n1. Ekkor f (n) gyorsabban nő, mint a g(n), denem polinomálisan, így a Mester tétel nem alkalmazható.

6. T (n) = 2T (n2 ) + n log(n)a = 2, b = 2, p = logb(a) = log2(2) = 1, f (n) = n log(n),g(n) = np = n1. Ekkor f (n) gyorsabban nő, mint a g(n), denem polinomálisan, így a Mester tétel nem alkalmazható.

T (n) = 2T (n2 ) + n log(n)

T (1) = a > 0T (2) = 2T (1) + 2 log(2) = 2a + 2T (4) = 2T (2) + 4 log(4) = 2(2a + 2) + 8 = 4a + 12T (8) = 2T (4) + 8 log(8) = 2(4a + 12) + 24 = 8a + 48.

A T (2n) függvénytT (2n) = 2na + an

alakban keressük.Talán nem könnyű kitalálni, hogy an = 2n

n(n + 1)

2, így kapjuk,

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

n(n + 1)

2, így kapjuk,

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

alakban keressük.

Talán nem könnyű kitalálni, hogy an = 2nn(n + 1)

2, így kapjuk,

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

n(n + 1)

2, így kapjuk,

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

Végezzük el az n← log(n) helyettesítést. Így kapjuk, hogy

T (n) = na +12n log(n)(log(n) + 1) =

= na +12n log(n) +

12n log(n) log(n) = Θ(n log(n) log(n)).

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

T (n) = na +12n log(n)(log(n) + 1) =

= na +12n log(n) +

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

T (n) = na +12n log(n)(log(n) + 1) =

= na +12n log(n) +

T (2n) = 2na + 2nn(n + 1)

T (n) = na +12n log(n)(log(n) + 1) =

= na +12n log(n) +

Számelméleti algoritmusok I

Számelméleti definíciókat (fogalmak) és tételeket (állítások) a Zhalmazon fogalmazzuk meg, az algoritmusok Z+ ∪ 0 halmazonfuttatjuk.

Oszthatósági reláció Z-n

Definíció Legyenek a, b ∈ Z. "a" osztója "b"-nek, ha létezikc ∈ Z úgy, hogy b = ac . Jele: a|b.

Oszthatósági reláció Z-n

Definíció Legyenek a, b ∈ Z. "a" osztója "b"-nek, ha létezikc ∈ Z úgy, hogy b = ac . Jele: a|b.

Prímszám

Definíció Egy p ∈ Z+, p > 1 számot prímszámnak nevezünk, ha1-en és önmagán kívül nincs más pozitív osztója.

Megjegyzés

A prímszám szokásos definíciója: egy p 0-tól és ±1-től különbözőegész számot prímszámnak nevezünk, ha valhányszor osztója egyszorzatnak, mindannyiszor osztója a szorzat valamelyiktényezőjének, azaz

p|ab ⇐⇒ p|a vagy p|b.

Mi ezt a tulajdonságot a későbbiekben prímtulajdonságnak fogjuknevezni.Egy p 0-tól és ±1-től különböző egész számot felbonthatatlannak,vagy irreducibilisnek nevezünk, ha nincs valódi faktorizációja, azazp = ab-ből következik, hogy a = ±1, vagy a = ±p.Bizonyítható, hogy az egész számok gyűrűjében a prímszámok és azirreducibilis számok egybeesnek.

Megjegyzés

Mi ezt a tulajdonságot a későbbiekben prímtulajdonságnak fogjuknevezni.

Egy p 0-tól és ±1-től különböző egész számot felbonthatatlannak,vagy irreducibilisnek nevezünk, ha nincs valódi faktorizációja, azazp = ab-ből következik, hogy a = ±1, vagy a = ±p.Bizonyítható, hogy az egész számok gyűrűjében a prímszámok és azirreducibilis számok egybeesnek.

Megjegyzés

Mi ezt a tulajdonságot a későbbiekben prímtulajdonságnak fogjuknevezni.Egy p 0-tól és ±1-től különböző egész számot felbonthatatlannak,vagy irreducibilisnek nevezünk, ha nincs valódi faktorizációja, azazp = ab-ből következik, hogy a = ±1, vagy a = ±p.

Bizonyítható, hogy az egész számok gyűrűjében a prímszámok és azirreducibilis számok egybeesnek.

Megjegyzés

Mi ezt a tulajdonságot a későbbiekben prímtulajdonságnak fogjuknevezni.Egy p 0-tól és ±1-től különböző egész számot felbonthatatlannak,vagy irreducibilisnek nevezünk, ha nincs valódi faktorizációja, azazp = ab-ből következik, hogy a = ±1, vagy a = ±p.Bizonyítható, hogy az egész számok gyűrűjében a prímszámok és azirreducibilis számok egybeesnek.

Legnagyobb közös osztó

Definíció Az a, b ∈ Z számok legnagyobb közös osztója:

lnko(a, b) =

0, ha a = 0 és b = 0

maxd ∈ Z+ | d |a és d |b egyébként

Legnagyobb közös osztó

Definíció Az a, b ∈ Z számok legnagyobb közös osztója:

lnko(a, b) =

0, ha a = 0 és b = 0

maxd ∈ Z+ | d |a és d |b egyébként

Megjegyzés

Ha az a és b számok közül nem mindkettő 0, akkor egy δ számotaz a és b számok kitüntetett közös osztójának nevezünk, ha a δszám

1 az a és b számok közös osztója;2 az a és b számok bármely közös osztójának a többszöröse.

Elemi számelméletben meg szokták mutatni, hogy ha az a és bszámok közül nem mindkettő 0, akkor az a és b számok legnagyobbközös osztója egyúttal a kitüntetett közös osztójuk is.

Megjegyzés

Jelölés

Tetszőleges a, b ∈ Z számok esetén legyen

L(a, b) := ua + vb | u ∈∈ Z, v ∈ Z .

Az L(a, b) halmazt az a és b elemekből képzett lineáriskombinácók halmazának nevezzük.

Most megismerkedünk a reprezentációs, a redukciós és a rekurzióstétellel.

Jelölés

L(a, b) := ua + vb | u ∈∈ Z, v ∈ Z .

Jelölés

L(a, b) := ua + vb | u ∈∈ Z, v ∈ Z .

1. Reprezentációs tétel

Ha a és b egyidejűleg nem 0, akkor

lnko(a, b) = minx ∈ L(a, b) | x > 0.

1. Reprezentációs tétel

Ha a és b egyidejűleg nem 0, akkor

lnko(a, b) = minx ∈ L(a, b) | x > 0.

Következmény

A legnagyobb közös osztó bármely közös osztó többszöröse.

Következmény

A legnagyobb közös osztó bármely közös osztó többszöröse.

2. Redukciós tétel

Legyenek a, b ∈ Z. Ekkor

lnko(a, b) = lnko(a− b, b)

2. Redukciós tétel

lnko(a, b) = lnko(a− b, b)

3. Rekurziós tétel

lnko(a, b) = lnko(b, a mod b)

3. Rekurziós tétel

lnko(a, b) = lnko(b, a mod b)

Redukciós algoritmus

REDUK(a,b ‖ d∗)INPUT a, b ∈ Z+ ∪ 0OUTPUT d∗

1. WHILE (b 6= 0)

2. IF b > a THEN CSERE(a, b)

3. a←− a− b

4. d∗ ←− a

5. RETURN(d∗)

Redukciós algoritmus

REDUK(a,b ‖ d∗)INPUT a, b ∈ Z+ ∪ 0OUTPUT d∗

1. WHILE (b 6= 0)

2. IF b > a THEN CSERE(a, b)

3. a←− a− b

4. d∗ ←− a

5. RETURN(d∗)

Euklideszi algoritmus

EUK(a,b ‖ d∗)INPUT a, b ∈ Z+ ∪ 0OUTPUT d∗

1. WHILE (b 6= 0)

)←−

( ba mod b

)3. d∗ ←− a

4. RETURN(d∗)

Euklideszi algoritmus

EUK(a,b ‖ d∗)INPUT a, b ∈ Z+ ∪ 0OUTPUT d∗

1. WHILE (b 6= 0)

)←−

( ba mod b

)3. d∗ ←− a

4. RETURN(d∗)

Példa

Határozzuk meg a redukciós algoritmus és a rekurziós algoritmussegítségével a 90 és a 24 legnagyobb közös osztóját. A buletmódon megjelölt lépések azok, amelyeken keresztül a rekurziósalgoritmus eljut a legnagyobb közös osztóhoz.

•lnko (90, 24) = lnko(66, 24) = lnko(42, 24) = lnko(18, 24) =

lnko (24, 18) = lnko(6, 18) =•

lnko (18, 6) =

= lnko(12, 6) = lnko(6, 6) = lnko(0, 6) =

lnko (6, 0) = 6

Példa

lnko (24, 18) = lnko(6, 18) =•

lnko (18, 6) =

= lnko(12, 6) = lnko(6, 6) = lnko(0, 6) =

lnko (6, 0) = 6

Példa

lnko (24, 18) = lnko(6, 18) =•

lnko (18, 6) =

= lnko(12, 6) = lnko(6, 6) = lnko(0, 6) =

lnko (6, 0) = 6

A rekurziós algoritmus, mint Euklideszi osztásoksorozata

A rekurziós algoritmust lehet úgy értelmezni, mint Euklidesziosztások sorozatát, melyben

Minden egyes lépésben az osztóból lesz az osztandó és amaradékból lesz az osztó;Ezt az eljárást addig iteráljuk, amíg a maradék nem váliknullává;A legnagyobb közös osztó a maradékok sorozatában az utolsózérustól különböző maradék.

Minden egyes lépésben az osztóból lesz az osztandó és amaradékból lesz az osztó;

Ezt az eljárást addig iteráljuk, amíg a maradék nem váliknullává;A legnagyobb közös osztó a maradékok sorozatában az utolsózérustól különböző maradék.

Minden egyes lépésben az osztóból lesz az osztandó és amaradékból lesz az osztó;Ezt az eljárást addig iteráljuk, amíg a maradék nem váliknullává;

A legnagyobb közös osztó a maradékok sorozatában az utolsózérustól különböző maradék.

a0 = q0b0 + r0

b0 = q1r0 + r1

r0 = q2r1 + r2...

rn−2 = qnrn−1 + rn

rn−1 = qn+1rn + 0

Lamé tétele

Ha az euklideszi algoritmusban a > b > 0 és Fk+1 > b, akkor arekurzív hívások száma kevesebb, mint k .

Lamé tétele

Ha az euklideszi algoritmusban a > b > 0 és Fk+1 > b, akkor arekurzív hívások száma kevesebb, mint k .

KOSZONOM A FIGYELMET !

Adatstruktúrák és Algoritmusok

Documents

Transcript of Adatstruktúrák és Algoritmusok

genetikai algoritmusok

Algoritmusok egynyelvű és különböző nyelvek közötti ... · Algoritmusok egynyelvű és különböző nyelvek közötti fordítások és plágiumok megtalálására doktori

Algoritmusok és adatszerkezetek II. kidolgozott ... · Algoritmusok és adatszerkezetek II. kidolgozott vizsgakérdések (2013/2014 2. félév) Dobreff András 1 Algoritmusok és

Algoritmusok és adatszerkezetek I. kidolgozott ...Algoritmusok és adatszerkezetek I. kidolgozott vizsgakérdések (2013/2014 1. félév) Dobreff András 7.) Írja meg a verem adattípusra

Háló- (gráf-) algoritmusok

0. Bevezető megjegyzésekmatnf/adatst/ea/ea0.pdf · Ez a könyv bevezetést szándékozik adni az adatstruktúrák és algoritmusok világába. Témája egyetemen oktatott tananyag.

Rekur zív algoritmusok

Kriptográﬁai hash algoritmusok elemzése - rycon.hurycon.hu/papers/04kriptografiai_hash_algoritmusok_elemzese.pdf · Kriptográﬁai hash algoritmusok elemzése Bucsay Balázs

Algoritmusok és Adatszerkezetek II.tnemeth/eloadas/a2_1.pdf · • PTI BSC Záróvizsga tételek: • Algoritmusok tervezése, hatékony adatszerkezetek működésének ismerete

Scatter és gather típusú algoritmusok

Algoritmusok és adatszerkezetek II. el®adásjegyzet: Fák

Tóparti Gimnázium és Művészeti Szakgimnázium –Digitális ... · Programozási feladatok megoldása során algoritmusok megismerése, leírása és kódolása Az algoritmusok

INFORMATIKAI ALGORITMUSOK - inf.elte.hu · INFORMATIKAI ALGORITMUSOK 3. kötet. Adatbázisok és alkalmazások Második b®vített és javított kiadás HOUNTLER Kft. Budapest, 2015

Algoritmusok és készítésük

Algoritmusok és gráfok · Akrobaták felül: alacsonyabb, könnyebb lent: magasabb, nehezebb input: súlyok, magasságok cél-output: legmagasabb oszlop

Adatszerkezetek és algoritmusok - users.itk.ppke.hukami/Oktatasi_Anyagok/Szakiranyu Tovabbkepzes... · algoritmusok, módszerek gép számára értheto módon történ˝ o leírását.

Scilab programozás és a numerikus algoritmusok …math.uni-pannon.hu/~lipovitsa/num/Num_mat.pdfScilab programozás és a numerikus algoritmusok Scilabban Dr. Mihálykó Csaba - Pozsgai

Algoritmusok egynyelvű és különböző nyelvek közötti ...20Pataki%20Mate.pdf6 4.16. Ábra: a hasonlÓsÁgi metrika És a teljes rendszer fedÉs ÉrtÉke a mondat hosszÁnak fÜggvÉnyÉben

Algoritmikusok és a programozás alapjaivargai/download/algorithms/AlgoritmusProgAlap.pdf · Algoritmusok és a programozás alapjai Dr. Varga Imre Debreceni Egyetem, Informatikai

Algoritmusok bonyolults ága és kommunikációs bonyolultság Gáspár Merse Előd fizika szeminárium