Algorithmendesign an der Universität zu Lübeck

Karteikarten und Zusammenfassungen für Algorithmendesign an der Universität zu Lübeck

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Beispielhafte Karteikarten für Algorithmendesign an der Universität zu Lübeck auf StudySmarter:

Ablauf Algorithmisches Problemlösen

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Laufzeitanalyse

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divide-and-conquer-Strategie

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Scheduling

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greedy

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Heuristik

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Intervall-Scheduling-Problem

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Online-Intervall-Scheduling-Problem

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Gewichtetes Intervall-Scheduling-Problem

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Intervall-Partionierung

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Überlappung einer Folge R

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Caching-Problem

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Beispielhafte Karteikarten für Algorithmendesign an der Universität zu Lübeck auf StudySmarter:

Algorithmendesign

Ablauf Algorithmisches Problemlösen

1. Verstehen

2. Modellieren und spezifizieren

3. Überprüfen, ob algorithmisch lösbar

4. Lösungsstrategien, algorithmische Methoden und Datenstrukturen auswählen oder entwickeln

5. Als hochsprachliches Programm beschreiben

6. Korrektheitsbeweis (ggf. auch Optimalität)

7. Effizienzanalyse

8. Komplexitätsanalyse

9. Implementierung

Algorithmendesign

Laufzeitanalyse

Asymptotisches Wachstumsverhalten am interessantesten. Abschätzung bis auf einen konstanten Faktor, da dieser zu vernachlässigen

Algorithmendesign

divide-and-conquer-Strategie

Problem der Größe n wird in a viele unabhängige Teilprobleme der Größe n/b zerlegt. Lösung dieser getrennt rekursiv. Zusammenfügen der Teillösungen zu globaler Lösung mit Aufwand O(n^c)

Algorithmendesign

Scheduling

Eine Menge von Jobs soll einer Menge von Maschinen/Prozessoren zugeordnet werden. Dabei sind Randbedingungen wie Laufzeit, Deadlines und ähnliches zu beachten.

Algorithmendesign

greedy

(gierig)

Ein Greedy-Algorithmus löst ein Optimierungsproblem. Das Prinzip ist, dass eine globale Lösung iterativ durch eine optimale Vergrößerung von partielle Lösungen konstruiert wird. Dabei kann das Ergebnis deutlich schlechter sein als das optimale Ergebnis.

Algorithmendesign

Heuristik

Algorithmische Strategie, bei der die Güte der erzeugten Lösung nur schwer abzuschätzen ist

Algorithmendesign

Intervall-Scheduling-Problem

Es gibt n Jobs, die je eine Start- und eine Endzeit haben. Da sich diese überschneiden (im Konflikt zueinander stehen) können, aber auf einem Prozessor nur ein Job gleichzeitig ausgeführt werden kann, können nicht alle Jobs ausgeführt werden. Ein zulässiges Schedule enthält beliebig viele Jobs, die alle nicht im Konflikt zueinander stehen. Da wir möglichst viele der Jobs ausführen wollen, soll die Anzahl der Jobs in S maximiert werden.

Algorithmendesign

Online-Intervall-Scheduling-Problem

Jobs kommen dynamisch und wir haben keine Kenntnis über zukünftig eintreffende Jobs.

Algorithmendesign

Gewichtetes Intervall-Scheduling-Problem

Jeder Job besitzt eine Vergütung. Die Vergütung soll maximiert werden.

Algorithmendesign

Intervall-Partionierung

Es sollen alle Jobs ausgeführt werden. Daher werden für miteinander in Konflikt stehende Jobs mehrere Prozessoren benötigt. Diese Menge an Prozessoren soll möglichst klein sein.

Algorithmendesign

Überlappung einer Folge R

Maximale Anzahl von Jobs, die zu einem beliebigen Zeitpunkt in Konflikt miteinander stehen

Notation: ovl(R)

Algorithmendesign

Caching-Problem

Es steht nur ein endlich großer Cache mit Kapazität k zur Verfügung. Da die Kosten für ein Load bei 1 und für Evict bei 0 liegen, kostet uns die Ausführung eines Befehls im Cache nichts, aber die Ausführung eines Befehls mit Cache-Miss 1. Wir möchten nun also ein Schedule mit möglichst wenig Cache-Misses erhalten. 

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