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EXPANDIR(nodo) nodos <-- ORDENAR(ACRESCENTAR-NA-FILA(nodos, novos-nodos)) fim Análise de complexidade Com esse Algoritmo de busca encontra-se primeiro o caminho mais curto até o objetivo. Complexidade em memória e tempo igual à da busca em largura: O(bp) onde b é o fator de ramificação e p a profundidade. #Busca em Profundidade Definição Conhecido também como Depth-First. A busca em profundidade é a técnica mais vantajosa em termos de uso da memória. Infelizmente, ela apresenta a desvantagem de não necessáriamente retornar uma solução (ou mergulhar demais antes de voltar a un nível de profundidade mais baixa onde se encontra a solução). Algoritmo nodos <-- CRIAR-FILA(estado-inicial) loop se nodos é vazio retorna falha nodo <-- TIRAR-PRIMEIRO(nodos) se TESTE-SUCESSO(nodo) tem sucesso retorna nodo novos-nodos <-- EXPANDIR(nodo) nodos <-- ACRESCENTAR-NO-FINAL(nodos,novos-nodos) fim Análise Complexidade Uso de Pouca Memória #Busca em profundidade iterativa Definição A busca em profundidade iterativa parece muito ineficiente pois o mesmo nodo pode ser expandido muitas vezes. Quando fazemos mais uma iteração para o nível n+1, todos os nodos que foram criados no nível n vão ser criados de novo. Mas surpreendentemente, o algoritmo não é muito mais ineficiente que a busca em largura. Algorimo nodos <-- CRIAR-FILA(estado-inicial) loop se nodos é vazio retorna falha nodo <-- TIRAR-PRIMEIRO(nodos) se…

Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto Ouro Preto, Minas Gerais, Brasil email: sidnelson21@gmail.com, fredericoguimaraes@ufmg.br Resumo—Com jogos de tabuleiro, como o 8-Puzzle, onde existem regras bem definidas podemos gerar um espaço de busca bem definido, porém algumas soluções podem ser custosas para o desempenho de um determinado computador. Dado o problema podemos resolvê-lo com uma busca de estados em um grafo, onde cada…

Todos os algoritmos apresentados neste livro possuem uma versão na linguagem de programação C++, para que você possa digitar e testar. Dessa forma, você conseguirá aprimorar a sua lógica, facilitando o aprendizado das próximas disciplinas. Vamos agora para um novo desafio: a programação de computadores! Professora Cláudia Werlich Algoritmos SOCIESC– Sociedade Educacional de Santa Catarina 5 Cronograma de Estudo Acompanhe no cronograma os conteúdos das aulas e atualize…

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Projeto de Algoritmos – Cap.7 Algoritmos em Grafos 1 Motivação • Muitas aplicações em computação necessitam considerar conjunto de conexões entre pares de objetos: – Existe um caminho para ir de um objeto a outro seguindo as conexões? Algoritmos em Grafos∗ – Qual é a menor distância entre um objeto e outro objeto? – Quantos outros objetos podem ser alcançados a partir de um determinado objeto? • Existe um tipo abstrato chamado grafo que é usado para modelar tais…

descrição de uma instância do problema, devolve uma solução da instância (ou informa que a instância não tem solução). Para cada instância do problema, o algoritmo consome uma quantidade de tempo diferente. Digamos que o algoritmo consome T (I) unidades de tempo para processar a instância I. A relação entre T (I) e o tamanho de I dá uma medida da eficiência do algoritmo. Em geral, um problema tem muitas instâncias diferentes de um mesmo tamanho. Isto exige a introdução dos conceitos de…

N3 = 1 Se N1 > N2 entao Se N1 > N3 entao Diga que N1 � o maior Senao Diga que N3 � o maior FimSe Senao Se N2 > N3 Diga que N2 � o maior Senao Diga que N3 � o maior FimSe …

arcos do grafo que possuem o vértice em questão como destino. Vértices com NE = 0 são denominados vértices-base ou vértices-raiz, e vértices com NS = 0 são denominados vértices-folha. Um caminho entre dois arcos, respectivamente denominados arcos inicial e final, em um grafo, é uma seqüência ordenada de arcos, de tal forma que o vértice predecessor de cada arco, à exceção do arco inicial, corresponde ao vértice sucessor do arco imediatamente anterior na seqüência ordenada. O comprimento…