Список заданий по АиСД-year2015-сем1

<wikitex>

Алгоритмы и структуры данных, 1 семестр

1. Можно ли построить структуру данных, с двумя видами операций, одна из которых работает за истинное $O(2^n)$, а вторая за истинное $O(\log{n})$, и при этом амортизированное время работы обеих операций $O(1)$. Почему?
2. Можно ли построить структуру данных, с двумя видами операций, одна из которых работает за истинное $O(\sqrt{n})$, а вторая за истинное $\Theta(\log{n})$, и при этом амортизированное время работы обеих операций $O(1)$. Почему?
3. Пусть структура данных выполняет два типа запросов. Первый тип запроса выполняется за $O(f(s) k \log{k})$, а второй — за $O(\frac{g(s)}{k \sqrt{k}})$, причем значение $k$ можно выбрать любым натуральным числом, а $f(s)$ и $g(s)$ известны и зависят от размера структуры данных. Вам стало известно, что к структуре данных сделают $n$ запросов первого типа, и $m$ запросов второго типа. Какое $k$ нужно выбрать, чтобы среднее время работы запросов было минимальным.
4. Проанализировать саморасширяющийся массив, если расширение происходит в $A$ раз ($1 < A$)
5. Проанализировать стек на саморасширяющемся массиве, если при полном заполнении происходит увеличение в 2 раза, а при заполнении менее чем на 1/4 - сужение в 2 раза с помощью метода потеницалов. Потенциал должен зависеть только от текущего состояния стека (размера выделенного массива и числа заполненных элементов) и не должен зависеть от истории операций.
6. Проанализировать стек на саморасширяющемся массиве, если при полном заполнении происходит увеличение в A раз, а при заполнении менее чем на B - сужение в C раз
7. Разработать вектор с добавлением/удалением с истинной стоимостью всех операций $O(\log n)$.
8. Разработать вектор с добавлением/удалением с истинной стоимостью всех операций $O(1)$.
9. В массиве есть элемент, который встречается хотя бы $n/2$ раз. Требуется найти его за $O(n)$ с $O(1)$ дополнительной памяти
10. Использования памяти без инициализации. Задан массив $a[1..n]$. Требуется поддержать две операции: $set(i, x)$ и $get(i)$. Операция $set$ должна присваивать $i$-му элементу массива значение $x$. Операция $get$ должна возвращать последнее присвоенное $i$-му элементу значение, либо 0, если присвоения не было. При этом исходно массив заполнен произвольными данными. Разрешается завести $O(1)$ дополнительных массивов (также заполненных произвольным мусором) и реализовать все операции за истинное $O(1)$.
11. Счетчик Кнута. Рассмотрим массив $a[0..n-1]$. Будем считать, что в каждом элементе может быть число 0, 1 или 2 и массив представляет собой число $a[0]+a[1]\cdot 2+a[2]\cdot 4 + \ldots + a[n-1]\cdot2^{n-1}$. Требуется реализовать операцию добавления $2^k$ к числу, представленному в массиве за истинное $O(1)$ и $O(n)$ дополнительной памяти.
12. Реализуйте менеджер памяти, позволяющий выделять и возвращать блоки одинакового размера за $O(1)$ времени и $O(1)$ дополнительной памяти
13. Предложите реализацию стека, которая дополнительно позволяет выполнить операцию "вернуть минимум значений в стеке"
14. Стек с множественным извлечением. Добавим в стек операцию multipop(k), которая снимает вершины стека k элементов. Докажите, что амортизированная стоимость операции multipop равна $O(1)$. Сформулируйте окончательное доказательство с использованием метода потенциалов.
15. Продемонстрируйте, как просимулировать очередь на двух стеках. Амортизированная стоимость операций push и pop должна быть $O(1)$.
16. Предложите реализацию очереди, которая дополнительно позволяет выполнить операцию "вернуть минимум значений в очереди". Амортизированная стоимость всех операций должна быть $O(1)$.
17. Можно ли реализовать два стека на очереди (ограничений на время выполнения операций нет)?
18. Задан односвязный список, каждый элемент знает следующий после себя. При этом возможно, что на самом деле список зацикливается (один из элементов ссылается как на следующий на элемент, который уже встречался в списке перед ним). Требуется проверить, зацикливается ли заданный односвязный список за $O(n)$ с $O(1)$ дополнительной памяти
19. $d$-кучей называется структура данных аналогичная двоичной куче, только у каждой вершины по $d$ детей. Двоичная куча является 2-кучей. В $d$-куче выполняется $m$ операций decreaseKey и $n$ операций extractMin. Какое оптимальное асимптотически $d$ следует выбрать?
20. В $d$-куче выполняется $m$ операций decreaseKey и $n$ операций extractMin. Время выполнения decreaseKey - $C_1 \log n$, а extractMin - $C_2 d \log n$. Какое $d$ следует выбрать?
21. Пусть подряд выполняется $n$ операций insert в пустую биномиальную кучу. Какое среднее время операции?
22. Как можно модифицировать биномиальную кучу, чтобы insert выполнялось за истинное $O(1)$, а амортизированная стоимость остальных операций не поменялась?
23. Тонкие кучи. Будем называть дерево "тонким", если оно может быть получено из биномиального удалением у некоторых вершин ребенка максимального ранга. Тонкой кучей называется коллекция тонких деревьев. Ограничений на число деревьев одного ранга нет. Разработайте операции merge и extractMin для тонких куч. Амортизированная стоимость операции extractMin должна быть $O(\log n)$. Амортизированная стоимость операции merge должна быть $O(1)$.
24. Разработайте операцию decreaseKey для тонкой кучи. Докажите, что амортизированное время выполнения есть $O(1)$ (используйте потенциал $2M + T$, где $M$ - число вершин, у которых удалили ребенка)
25. Докажите, что операция decreaseKey в тонкой куче из предыдущего задания выполняется за истинные $O(\log n)$
26. Ускорение extractMin. Докажите, что в тонкой куче можно добиться истинного $O(\log n)$ на extractMin, если обрабатывать корневой список, сливая деревья разных рангов, как при extractMin каждый раз, когда в корневом списке становится хотя бы $2\log n$ элементов.
27. Докажите оценку $O(\log n)$ для реализации СНМ со сжатием путей, но когда второе дерево всегда подвешивается на первое (а не обязательно меньшее на большее)
28. Докажите оценку $O(\log^* n)$ для СНМ, если вместо рангов используется число вершин в поддереве (меньшее дерево подвешивается на большее)
29. Решите задачу: найти во взвешеном дереве минимальный по весу путь, состоящий ровно из $k$ ребер
30. Пусть в реализации СНМ с помощью леса корневых деревьев мы при объединении двух деревьев делаем корнем случайную из двух вершин. Приведите пример, где высота дерева в результате серии объединений будет $\Omega(n)$.
31. Пусть в реализации СНМ с помощью леса корневых деревьев мы при объединении двух деревьев делаем корнем случайную из двух вершин. Сжатие путей не проводится. Докажите или опровергните, что в среднем время работы get будет $O(\log n)$.
32. Докажите, что если при реализации СНМ с помощью леса корневых деревьев подвешивать одно дерево на другое произвольным образом, но не проводить сжатие путей, то среднее время работы get будет $O(\log n)$.
33. Докажите, что если при реализации СНМ с помощью леса корневых деревьев подвешивать одно дерево на другое случайным образом и проводить сжатие путей, то среднее время работы get будет $O(\log^* n)$.
34. Для каких $a$ определен $\log^*_a x$?
35. Докажите, что если для $a$ и $b$ определен $\log^*_a x$ и $\log^*_b x$, то $\log^*_a x = O(\log^*_b x)$.
36. Постройте массив, в котором сортировка выбором делает максимальное число обменов
37. Предложите алгоритм, который вычисляет число обменов, которое делает сортировка выбором, за $O(n \log n)$.
38. Найдите минимальное число сравнений для сортировки 4 элементов
39. Найдите минимальное число сравнений для сортировки 5 элементов
40. Постройте массив, в котором сортировка слиянием делает максимальное число сравнений элементов
41. Укажите способ посчитать число массивов, в которых сортировка слиянием делает максимальное число сравнений элементов, за полиномиальное время.
42. Предложите алгоритм слияния массива, состоящего из двух последовательно расположенных отсортированных фрагментов за $O(n)$ с использованием $O(\sqrt{n})$ дополнительной памяти
43. Предложите алгоритм слияния массива, состоящего из двух последовательно расположенных отсортированных фрагментов за $O(n)$ с использованием $O(1)$ дополнительной памяти
44. Докажите, что любой алгоритм, проверяющий, есть ли в массиве два одинаковых элемента с использованием только сравнений элементов, работает за $\Omega(n \log n)$
45. Укажите способ для алгоритма QSort с выбором среднего элемента в качестве элемента построить массив, на котором происходит максимальное число сравнений элементов
46. Укажите способ для любого детерминированного алгоритма выбора разделяющего элемента построить массив, на котором алгоритм QSort работает за $\Omega(n^2)$
47. Предложите алгоритм сортировки циклических сдвигов заданного массива с $n$ элементами, каждый из которых от 1 до $n$, за $O(n^2)$. Циклические сдвиги представлять единственным числом: номером первого элемента в исходном массиве.
48. Предложите алгоритм сортировки циклических сдвигов заданного массива с $n$ элементами, каждый из которых от 1 до $n$, за $O(n \log n)$. Циклические сдвиги представлять единственным числом: номером первого элемента в исходном массиве. Указание: зная порядок на подстроках длины $L$ порядок на подстроках длины $2L$ можно восстановить за $O(n)$.
49. Пусть известно, что массив длины $n$ из чисел от 1 до $n$ получен с помощью генератора случайных чисел, каждое число независимо получено с помощью равномерного распределения. Предложите модификацию алгоритма сортировки подсчетом, который сортирует данный массив за $O(n)$ используя лишь $O(\sqrt{n})$ дополнительной памяти (обе оценки должны выполняться в среднем).

</wikitex>