قسمت سوم پادکست دموورژن با عنوان «برنامه‌نویسی بدون کد، توهم و واقعیت» در پخش کننده‌های پادکست نظیر CastBox و کانال تلگرام پادکست منتشر شد.

توی قسمت سوم پادکست دموورژن، سراغ یه الگو و ترند تاثیرگذار توی برنامه‌نویسی رفتیم، اون هم ساده‌تر شدن و اتوماتیک شدن همه‌چیز هستش، می‌خوایم ببینیم این ترند تا الان چه دست آورد‌هایی توی Back-end و Front-end و ‌Data Science داشته، چه کارهایی می‌شه باهاش کرد، تعدادی ابزار رو باهم بررسی می‌کنیم که ابزارهای جدیدی در راستای این ترند هستند، توانایی‌ها و محدودیت‌هاشون رو می‌بینیم، توی راستای ساخت سریع یک سرویس از لحاظ فنی، برای نمونه Instagram و Tinder رو بررسی می‌کنیم، که چجوری میشه با این قابلیت‌های این ابزارهای ساده‌کننده این سرویس‌ها رو ساخت و کجاها ممکنه مشکل ایجاد بشه.

مقدمه
یکی از الگوریتم های ساده که معمولا در درس ساختمان گسسته، طراحی الگوریتم و ساختمان داده به صورت پایه مطرح می شود الگوریتم فلوید وارشال می باشد. این الگوریتم با مرتبه O(N3) شاید یکی از بدترین انتخاب ها برای حل مسئله به علت کندی بیش از حد باشد. اما وقتی تعداد نود به اندازه کوچکتر از 200 باشد تفاوت قابل توجه ای با الگوریتم های خوب جایگزین ندارد و به علت پیاده سازی ساده و سریع این الگوریتم همیشه اگر در محدودیت های مساله قابل استفاده باشد جایگزین بقیه کاندید ها می شود.
رابرت فلوید و استفان وارشال همزمان باهم در مقالات مختلف در سال 1962 این الگوریتم را منتشر کردند، و به افتخارشان الگوریتم فلوید-وارشال نام گرفت که به اختصار به آن فلوید نیز گفته می شود، رابرت فلوید دارای یک الگوریتم خوب دیگر برای پیدا کردن دور در لیست پیوندی یا روابط بازگشتی بر اساس مقدار قبلی می باشد که باز با اسم الگوریتم فلوید مشهور است اما به اندازه این الگوریتم اعمال تعدی معروف نیست.
دلیل من برای انتخاب این الگوریتم برای بخش درسنامه الگوریتم ها، روزمره و ساده بودن الگوریتم فلوید بود که با توجه به بازدید های وبلاگ بنظر می رسد دانشجو های زیادی در طول ترم نیاز به مطالعه و استفاده از این الگوریتم دارند.

ادامه مطلب

مقدمه
پیش از این برنامه نویسی پویا را مطرح کرده بودیم، امروز یک سبک از برنامه نویسی پویا به اسم Bitmask را به همراه حل مسئله شماره 10911 از UVA مطرح میکنیم، که به نسبت مسئله ساده ای هست. وقتی که بحث پیاده سازی مجموعه ها در میان باشد Bit Mask ها مطرح میشوند.

خلاصه مسئله
در این مسئله که میتوانید جزیاتش را از اینجا بخوانید تعدادی دانشجو برای انجام یک تمرین میبایست به تیم های دوتایی تقسیم بشوند، ورودی مسئله N با شرط کوچک تر بودن از 9، و همچنین موقعیت 2N دانشجو هست هدف مسئله مینیمم سازی مجموع فاصله دو عضو هر تیم هست. ابتدا ممکن است راه حل های حریصانه در شرایط این مسئله درست به نظر برسند. برای مثال هر دانشجو را با نزدیک ترین دانشجو انتخاب نشده جفت کنیم. اما به راحتی میتوان با مثال های نقض پاسخگویی الگوریتم حریصانه را زیر سوال برد. همچنین تبدیل این گراف به یک گراف دو بخشی اشتباه بوده زیرا محدودیتی برای انتخاب همکار یک دانشجو وجود ندارد.
ادامه مطلب

مقدمه
کار بر روی بازه های بزرگ ، شامل انجام بروز رسانی های تکراری و بدست آوردن یک مقدار برای یک بازه یکی از چالش های مطرح شده در علوم کامپیوتر است در این نوشتار سعی شده به بررسی داده ساختار پیشرفته ای به نام Segment Tree پرداخته شود که در مسائلی که قابلیت مطرح شدن دارد میتواند بسیار سریع ظاهر شود همچنین داده ساختار دیگری با نام  Sqrt Decomposition وجود دارد که کاربردی شبیه به Segment Tree دارد.


Segment Tree چیست؟

به بیان ساده میتوان گفت Segment Tree خلاصه کردن دو دویی یک بازه میباشد.
فرض کنید یک آرایه از 10000 ساختمان به ترتیب نامشخص که در یک ردیف قرار گرفته اند را داریم. میخواهیم در یک بازه از a تا b بلند ترین ساختمان را پیدا کنیم، ما از قبل میدانیم که بلند ترین ساختمان در 5000 ساختمان اول کدام است.  به عبارت دیگر بیشینه  بازه 1 تا 5000 را داریم ، چه استفاده ای میتوانیم از بیشینه این بازه کنیم؟ جواب ساده است اگر 1 تا 5000 زیر بازه بازه انتخابی بود میتوانیم از جستجو در این بخش صرف نظر کنیم و از مقدار ذخیره شده استفاده کنیم.
برای مثال بازه 1 تا 7000 را در نظر بگیرید. کافیست بیشینه ذخیره شده را با بیشینه بازه 5001 تا 7000 مقایسه کنیم. در این مثال نسبت به الگوریتم اولیه ( جستجو از a تا b برای پیدا کردن بیشینه ) 5000 مقایسه را صرف نظر کرده ایم زیرا بلند ترین ساختمان 5000 خانه اول را میدانیم و کافیست این مقدار را با 2000 ساختمان بعدی مقایسه کنیم.
این یک مثال ساده بود در عمل در Segment Tree بازه های خیلی بیشتری با یک نظم دو دویی ذخیره میشود و در بدترین حالت ممکن تعداد مقایسه ها به Log(N) میرسد که بسیار در مقایسه با N قابل توجه میباشد.
در مثال بالا الگوریتم اولیه در بدترین حالت مقدار 10000 مقایسه را انجام می دهد اما استفاده از Segment Tree این مقدار را در بدترین حالت به 14 مقایسه کاهش میدهد.

ادامه مطلب

مقدمه
 بعد از اینکه Dynamic Programming را به صورت کلی مورد بازبینی قرار دادیم. طبق قراری که گذاشته شد در این مطلب و مطالب بعدی به توضیح بیشتر در این زمینه میپردازیم.
بد نیست بدانید که برنامه نویسی پویا دارای یک سری مسئله کلیشه مانند:

  • کولپشتی صفر و یک 01 Knapsack
  • کوله پشتی Knapsack
  • طولانی ترین زیر آرایه همسان Longest Common Sequence
  • طولانی ترین زیر آرایه صعودی Longest Increasing Sequence

می باشد. برای این مسائل به حد کافی آموزش در اینترنت وجود دارد توصیه میشود که این مطالب را به عنوان تمرین بیشتر مطالعه کنید.
این مطلب در مورد حل مسئله RNA Molecules مسابقه ملی اینترنتی 2013 سایت شریف  با استفاده از تکنیک برنامه نویسی پویا میباشد. 

ادامه مطلب

در مطالب گذشته سوال کارت های برابر را حل کردیم حل اول کارت های برابر

حل قدیمی از چند جهت اشکال داشت ... اول اینکه بسیار ناخوانا بود و رفع عیب های احتمالی بوجود آمده سخت بود.

دوم اینکه دارای پیچیدگی زمانی O(N2M4) بود که با توجه به N کمتر از 100 و M=5 این کد Accept شد اما برای مسئله مشابه با M های بزرگتر ، برای مثال M=100 برنامه ما در محدوده زمانی مورد نظر به جواب نمیرسید و نتیجه ارسال کد Time Limit Executed میشد.

برای حل این سوال اینبار از یکی از Data Structure های C++ Standard Library به نام Bitset استفاده میکنیم که میتوان از این Solution به عنوان مثالی برای یادگیری Bitset نیز استفاده کرد.

میشود Bitset را به عنوان یک آرایه ای از متغیر Boolean تعریف کرد، اما این تعریف بسیار ناقص میباشد زیرا برای یک آرایه Boolean توابعی مانند شیفت به چپ ، شیفت به راست ، نقیض ، مساوی بودن ، OR , AND , XOR با یک آرایه Boolean دیگر وجود ندارد و برای پیاده سازی هریک نیاز به تابع نویسی داریم. اما در Bitset تمام این امکانات گنجانده شده است.

ادامه مطلب

Guilan Faculty of Engineering
Hesam Haddad

Today we are going to be talking about the Importance of Algorithms in Programming and providing their usage, optimization after definitions.
The main propose of this is to help you have a clear view of algorithms or some basic knowledge.


What’s An Algorithm?
Algorithms are sets of rules to be followed in calculation or other problem solving by computer.


Runtime Analysis
After The correctness of an algorithm to solve all the test cases, the most important thing is runtime.
Computer Scientists typically talk about the runtime relative to the size of input. If the input consists of N integers, an algorithm witch has a runtime proportion to N2 represent as O(N2) means that this algorithm terminate and complete after doing N2 operations.

ادامه مطلب

الگوریتم حریصانه چیست؟
الگوریتم حریصانه یا آزمند الگوریتمی است که مبنای آن بر انتخاب عنصر یا مسیری که در هر مرحله بهترین به نظر میرسد بدون توجه به انتخاب های قبل یا بعد میباشد. قبل پیاده سازی این الگوریتم باید ابتدا اثبات کنیم که بهترین انتخاب در هر مرحله به طور کلی بهترین انتخاب میباشد در غیر این صورت به جواب نادرستی میرسیم برای مثال نمیتوانیم در مسئله کوتاه ترین فاصله بین دو گره در گراف از الگوریتم حریصانه استفاده کنیم .

کجا نمیتوان از الگوریتم حریصانه استفاده کرد؟

گراف بدون جهت زیر را در نظر بگیرید.

گراف نمونه

برای پیدا کردن کوتاه ترین مسیر بین گره A   و D اگر به صورت حریصانه عمل کنیم  یال A-C از یال A-B  دارای وزن کمتری میباشد پس یال A-C  را در نظر میگیریم ولی در ادامه مجبوریم از تنها انتخاب یعنی C-D استفاده کنیم و به گره  D برسیم. طول مسیر 9 + 15 یعنی 24 میباشد اما در صورتی که در ابتدا یال A-B را انتخاب کرده بودیم  با اینکه نسبت به A-C در مرحله اول انتخاب بدتری بود اما در ادامه مسیر بهینه تر و کوتاه تری را داشتیم.
پس نمیتوان از الگوریتم حریصانه در پیدا کردن کوتاه ترین میسر بین دو گره استفاده کرد برای اینکار میتوان از الگوریتم هایی مثل Dijkstra استفاده کرد که به این مقاله مربوط نمیشود.
اما باید بدانیم که اگر در مسئله ای الگوریتم حریصانه درست باشد بی شک بهترین راه حل برای آن مسئله حریصانه است چون نسبت به بقییه الگوریتم ها دارای پیچیده گی زمانی کمتری میباشد.
ما بنا بر روال همیشگی امروز یک مسئله ICPC – ACM را برای مثال انتخاب کرده ایم که در حل آن از الگوریتم حریصانه میتوان استفاده کرد.
ابتدا متن سوال را مرور میکنیم

ادامه مطلب

سلام دوستان

قبلا یک سوال از مسابقه DM Contest ShareCode به اسم  حل مسئله کابل های در هم - Tangled in Cables Solotion را حل کرده بودیم در این مسابقه واقعا سوال های خوبی انتخاب شده بود و همه سوالها در واقع کاربرد یکی از الگوریتم ها بود.

خب سوال امروز مسئله نا مساوی هاست منبع اصلی سوال سایت ZOJ میباشد.

این سوال با دادن یک سری نامساوی از ما میخواهد که نامساوی های دیگری که نتیجه می دهد را پیدا کنیم . اشتباهی که زمان خواندن این سوال کردم باعث شد که برای چندین بار پشت سر هم Wrong Answer از سایت بگیرم . اما در آخر از دو روش مختلف از سایت ZOJ و Sharecode توانستم Accept بگیرم هر دو روش رو در ادامه به همراه کد توضیح میدهم ابتدا سوال را مطالعه کنید.

ادامه مطلب


سلام دوستان سوالی که امروز براتون انتخاب کردم یه سوال از مسابقه DM Contest سایت Sharecode.ir هستش که چند هفته پیش برگذار شد منبع اصلیش   Mid-Atlantic 2004 هستش ... این مسئله خیلی وقت منو گرفت چون هربار سعی کردم جواب بهتری واسش ارائه بدم ... در آخر هم از سایت ShareCode.ir و سایت poj.org واسه این راه حل Accept گرفتم ولی سایت ICPC Live Archive به کد Wrong Answer داد .

خب ابتدا سوال رو مطالعه کنید

ادامه مطلب