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joachimschmidt557 2019-03-26 17:19:32 +01:00
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@ -1,6 +1,7 @@
\documentclass{article}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{amsfonts}
\usepackage{algorithm}
\usepackage[noend]{algpseudocode}
\usepackage{hyperref}
@ -266,20 +267,33 @@ dass der Algorithmus versucht, so oft wie möglich
diesen Zyklus zu durchlaufen, um die kleinste Länge
zu erreichen.
Wenn aber der Algorithmus terminiert, ist garantiert,
dass der Pfad, der bei dem negativen Zyklus
angegeben wird, nicht der kürzeste ist. Die Länge des
Pfades ist nämlich der Form $n \cdot x$ mit
$n \in \mathbb{N}$. Dann gilt $(n+1) \cdot x < n \cdot x$.
\subsubsection{Teil (b)}
Best case: In diesem Fall müsste der Algorithmus
Best case: Der best case wäre ein Graph, der keine
Kanten hat, bzw. die dazugeörige Matrix, die leer
wäre. In diesem Fall gibt es weiterhin $n$
Iterationen, bei der jeweils für jeden Eintrag in
der Matrix geschaut wird, ob ein Pfad existiert.
Die Asymptotik ist also
$$\Theta()$$
$$\Theta(n^3)$$
Worst case: Im schlimmsten Fall müsste der Algorithmus
Worst case: Im schlimmsten Fall wäre
in dem Graph jeder Knoten mit jedem anderen
Knoten verbunden. Dann müsste der Algorithmus
in jeder Iteration der Schleife die Länge von jedem
Knoten zu jedem anderen Knoten berechnen. Es müssten
Knoten zu jedem anderen Knoten neu berechnen. Es müssten
also alle Felder der $(n \times n)$-Matrix neu berechnet
werden. Deswegen müssten jede Iteration $n^2$ Schritte
durchgeführt werden. Das resultiert in der Asymptotik
$$\Theta(n^3)$$
$$\Theta(n^4)$$
\section{Weitergestaltung des Spiels}