Fix GraphAlgorithm (hopefully)
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@ -79,13 +79,15 @@ public abstract class GraphAlgorithm<T> {
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}
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Iterator<Node<T>> iter = availableNodes.iterator();
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AlgorithmNode<T> MinElem;
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Iterator<Node<T>> minElemIter = availableNodes.iterator();
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AlgorithmNode<T> minElem;
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AlgorithmNode<T> tempElem;
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if (iter.hasNext()) {
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// Set minimum to first elements
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MinElem = algorithmNodes.get(iter.next());
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// Set minimum to first element
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minElem = algorithmNodes.get(iter.next());
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minElemIter.next();
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while (iter.hasNext()) {
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@ -99,15 +101,18 @@ public abstract class GraphAlgorithm<T> {
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tempElem = algorithmNodes.get(iter.next());
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if (tempElem.value > 0) {
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if (tempElem.value < MinElem.value) {
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MinElem = tempElem;
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if (tempElem.value < minElem.value) {
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// New minimum
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minElem = tempElem;
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minElemIter = iter;
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}
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}
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}
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iter.remove();
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minElemIter.remove();
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return MinElem;
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return minElem;
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}
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@ -192,7 +197,7 @@ public abstract class GraphAlgorithm<T> {
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if (prevNode == null)
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return null;
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while (!prevNode.node.equals(destination)) {
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while (!(prevNode.value == 0)) {
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AlgorithmNode<T> prevPrevNode = prevNode.previous;
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@ -15,7 +15,7 @@ public class GraphAlgoComplexityTest {
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@Test
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public void test() {
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for (int i = 1; i < 1000; i+=10) {
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for (int i = 30; i < 50; i+=1) {
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Graph<Integer> g = generateGraph(i);
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DumbGraphAlgorithm ga = new DumbGraphAlgorithm(g, g.getNodes().get(0));
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@ -27,6 +27,19 @@ public class GraphAlgoComplexityTest {
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double divN3 = (double)ga.getN() / ((double)i*i*i);
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System.out.println(i + "," + ga.getN() + "," + divN + "," + divN2 + "," + divN3);
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/////////////
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Graph<Integer> g2 = generateGraph2(i);
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DumbGraphAlgorithm ga2 = new DumbGraphAlgorithm(g2, g2.getNodes().get(4));
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ga2.run();
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List<Edge<Integer>> path = ga2.getPath(g2.getNodes().get(12));
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for (Edge<Integer> edge : path) {
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System.out.println(edge.getNodeA().getValue().toString() + " " + edge.getNodeB().getValue().toString());
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}
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//System.out.println();
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}
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@ -53,6 +66,23 @@ public class GraphAlgoComplexityTest {
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}
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public Graph<Integer> generateGraph2(int n) {
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Graph<Integer> g = new Graph<Integer>();
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List<Node<Integer>> nodes = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < n; i++)
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nodes.add(g.addNode(i));
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for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
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g.addEdge(nodes.get(i), nodes.get(i+1));
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}
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return g;
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}
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||||
public class DumbGraphAlgorithm extends GraphAlgorithm<Integer> {
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public DumbGraphAlgorithm(Graph<Integer> graph, Node<Integer> sourceNode) {
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@ -145,7 +145,7 @@ Eine pseudocode-Darstellung des Algorithmus:
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\If{edge is passable}
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\State $n \gets$ otherNode
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\State $a \gets$ v.value + edge.value
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\If{n.value = -1 or n.value > a}
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\If{n.value $= -1$ or n.value $> a$}
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\State n.value $\gets$ a
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||||
\State n.previous $\gets$ v
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\EndIf
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@ -182,9 +182,8 @@ Knoten eine Kante mit sich selber haben kann.
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\subsubsection{Teil (b)}
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Anstelle einer \texttt{LinkedList} braucht man eine
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Datenstruktur, die bereits nach der Größe sortiert ist,
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damit bei dem Zugriff auf das kleinste Element nur ein
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Schritt erforderlich ist.
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Datenstruktur, die den Zugriff auf das kleinste Element
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effektiver gestaltet.
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Ein Beispiel dafür ist die \texttt{PriorityQueue},
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die wir in Hausübung 8 implementiert haben. Dort werden
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@ -192,8 +191,26 @@ Elemente beim Einfügen bereits sortiert, sodass der
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Zugriff auf das (in diesem Fall) kleinste Element
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in $O(1)$, also konstanter Zeit, gemacht werden kann.
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Die algorithmische Komplexität mit dieser Änderung
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beträgt dann im worst case
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$$O(n)$$
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Für einen allgemeine Datentyp \texttt{T} kann man
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folgendes feststellen:
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Sei $x$ die algorithmische Komplexität für das
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Suchen vom kleinsten Element (z.B. $x = O(n)$ bei
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\texttt{LinkedList}).
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Sei $y$ die algorithmische Komplexität für das
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Entfernen vom kleinsten Element (bei einer normalen
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\texttt{LinkedList} $O(1)$).
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Dann beträgt die algorithmische Komplexität
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$$O(n \cdot x \cdot y)$$
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\subsubsection{Teil (c)}
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Sei $n$ die Anzahl an Knoten.
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@ -210,18 +227,37 @@ $n - h$ Elemente wurden noch nicht abgearbeitet.
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Für alle abgearbeiteten Knoten gilt:
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$h$ Knoten sind schon abgearbeitet worden.
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Die zu den Knoten zugehörigen \texttt{AlgorithmNodes}-Objekte
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beinhalten die insgesamte Länge zu dem Startknoten.
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\subsection{Kürzester Pfad zu allen Knoten}
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\subsubsection{Teil (a)}
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Wenn ein negativer Zyklus auftaucht,
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Wenn ein Zykel auftaucht, dann bedeutet
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das, dass eine Menge $K$ an Knoten gibt, sodass
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$K = \{k_1 ... k_n\}$ und Kanten zwischen $k_1$
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und $k_2$ usw. bis $k_n$ und $k_1$ existieren.
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Ein negativer Zykel ist dann vorhanden, wenn
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$M^0(k_1, k_2) + ... + M^0(k_n, k_1) < 0$.
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Oder mathematischer aufgeschrieben:
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$$\sum_{l=1}^{n-1} {M^0(k_l, k_{l+1})} + M^0(k_n, k_1) < 0$$
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Laut der Schleifeninvariante gilt, dass nach $h \geq 0$
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Schritten $M^h$ die Längen von den Pfaden enthält,
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die am kürzesten sind und dabei nicht mehr als
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$h + 1$ Kanten besuchen.
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||||
%Für die Graphmatrix $M$ gilt außerdem
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%$M(k_1, k_2) < 0$ usw. bis $M(k_n, k_1) < 0$.
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\subsubsection{Teil (b)}
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Best case:
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Best case: $\Theta()$
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Worst case:
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Worst case: $\Theta()$
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\section{Weitergestaltung des Spiels}
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@ -231,6 +267,12 @@ Worst case:
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\subsubsection{Begrenzte Rundenanzahl}
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Wenn man diese Mission wählt, gilt es, nach einer
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festgelegten Anzahl an Runden die meisten Burgen
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zu besitzen. Sollten zwei oder mehr Spieler
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gleich viele Burgen zu diesem Zeitpunkt in Besitz haben,
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gibt es ein Unentschieden.
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\subsubsection{Capture the Flag}
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In dieser Mission werden wichtige Burgen, sogenannte
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@ -257,6 +299,10 @@ wenn die Mission aktiv ist und die Burgen verteilt wurden.
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\subsubsection{Bevölkerung}
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Das Ziel der Spieler, die diese Mission ausgewählt haben,
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ist es, vor allen anderen Spielern eine bestimmte Anzahl
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an Truppen auf verschiedenen Burgen stationiert zu haben.
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\subsection{Joker}
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\end{document}
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