Algoritmo Resolvidos Funçao

Notas de Aula em Teoria da Computação Prof. Leandro M. Zatesko 2o. semestre de 2014 Esta página foi intencionalmente deixada em branco. A vida não é um problema para ser resolvido, mas uma realidade para ser experienciada. Søren A. Kierkegaard Prefácio Escrevi estas Notas de Aula para o curso de Teoria da Computação da Universidade Federal da Fronteira Sul ministrado no 2o. semestre de 2014 com os objetivos apenas de padronizar notações matemáticas e orientar os…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 Operadores utilizados nos algoritmos . . . . . . . . . . . 1.2 Instruções sequenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Saída de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Entrada de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Atribuição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Exercícios Resolvidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4.1 Cambiar moedas . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 Operadores utilizados nos algoritmos . . . . . . . . . . . 1.2 Instruções sequenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Saída de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Entrada de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Atribuição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Exercícios Resolvidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4.1 Cambiar moedas . . . . . .

20/02/2012 Algoritmos e Programação Gustavo Amoroso da Silva Engenheiro da Computação Especialista em Análise e Projeto de Sistemas Orientados a Objetos Consultor e Arquiteto de Software da empresa Heurys Tecnologia gustavo.amoroso@aedu.com Janeiro/2012 Ementa do Curso Conceitos fundamentais de programação: • Algoritimo • Linguagem • Compilador • Linguagem de programação • Estrutura de um programa Ementa do Curso • Vetores e matrizes • Strings e sua manipulação •…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 Operadores utilizados nos algoritmos . . . . . . . . . . . 1.2 Instruções sequenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Saída de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Entrada de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Atribuição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Exercícios Resolvidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4.1 Cambiar moedas . . . . . .

Projeto e Análise de Algoritmos Problemas N P-Completo e Algoritmos Aproximados Antonio Alfredo Ferreira Loureiro loureiro@dcc.ufmg.br http://www.dcc.ufmg.br/~loureiro UFMG/ICEx/DCC PAA · Problemas NP-Completo e Algoritmos Aproximados 1 Introdução • Problemas intratáveis ou difíceis são comuns na natureza e nas áreas do conhecimento. • Problemas “fáceis”: resolvidos por algoritmos polinomiais. • Problemas “difíceis”: no momento, conhecemos apenas algoritmos…

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 Operadores utilizados nos algoritmos . . . . . . . . . . . 1.2 Instruções sequenciais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Saída de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Entrada de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Atribuição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Exercícios Resolvidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4.1 Cambiar moedas . . . . . .

Centro Universitário de Lins - Unilins APOSTILA DE ALGORITMO E PROGRAMAÇÃO BÁSICA Profª Cristiane Paschoali Prof. Hamilton Luiz de Souza 2010 Apostila de Algoritmo e Lógica de Programação – Profª Cristiane Paschoali Sumário Algoritmo e Lógica de Programação....................................................................................................4 Linguagens de Programação.....................................................................................................

procedimento termina. Caso contrário um dos extremos adjacentes ao ponto extremo atual fornece um valor melhor para a função objetivo. È feita a mudança do ponto extremo atual para ponto extremo adjacente que forneça o maior ganho com relação à função objetivo (ou seja, que mais aumente o valor da função objetivo, se o problema for de maximização, ou que mais diminua o valor a função objetivo, se o problema for de minimização). No novo ponto extremo testa-se a otimalidade da solução e…

127 movimentos; * Para solucionar um Hanói de 15 discos, são necessários no mínimo 32.767 movimentos; * Para solucionar um Hanói de 64 discos, como diz a lenda, são necessários no mínimo 18.446.744.073.709.551.615 movimentos. Algoritmo Guloso Os algoritmos gulosos tomam decisões com base apenas na informação disponível, sem se preocupar com os efeitos futuros de tais decisões, isto é, eles nunca reconsideram as decisões tomadas, independentemente das conseqüências. Não há,…