Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
|
aa:lab:11 [2022/01/17 15:53] dmihai |
aa:lab:11 [2026/01/10 23:52] (current) dmihai |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| - | ====== Abstract Datatypes ====== | + | ====== Reduceri polinomiale ====== |
| - | 1. Definiți constructori pentru un arbore binar ce poate conține ca elemente numere întregi. | + | În acest laborator veți explora un graf realist cu date despre toate aeroporturile din lume și rutele dintre ele și veți aplica diverși algoritmi *eficienți* pe acesta. |
| + | Momentan, puteți considera termenul "eficient" să însemne "fără backtracking" (mai precis, ne referim la conceptul de polinomial, i.e. cu o complexitate descrisă de $ O(n^k)$, pentru un $ k$ natural; vom relua conceptul la curs). | ||
| - | 2. Definiți axiome pentru următorii operatori: | + | Descărcați de aici arhiva cu datele de intrare: {{:aa:lab:lab.zip|}} |
| - | * ''size : BTree → Integer'' (numărul total de valori din arbore) | + | Aceasta conține în directorul ''res/'' trei fișiere cu date despre aeroporturi și rute: |
| - | * ''height : BTree → Integer'' (numărul de nivele al arborelui) | + | |
| - | * ''mirror : BTree → BTree'' (arborele oglindit pe verticală, i.e. pentru orice nod, copilul stâng devine copilul drept și vice-versa) | + | |
| - | * ''flatten : BTree → List'' (lista cu toate elementele din arbore; observați că există mai multe ordini posibile) | + | |
| - | 3. Definiți constructori pentru o coadă (tip ''FIFO'') ce poate conține elemente de un tip arbitrar ''E''. | + | - ''airroutes.in'' - din lume \\ |
| + | - ''eu-airroutes.in'' - din Europa \\ | ||
| + | - ''ro-airroutes.in'' - din România | ||
| - | 4. Definiți axiome pentru următorii operatori pe coadă: | + | Fișierele descriu grafuri orientate, ale căror noduri au ID-uri întregi începând de la 0; respectă următorul format: |
| - | * ''deque : FIFO → FIFO'' (coada fără primul element adăugat, i.e. cel mai vechi) | + | - pe prima linia, numărul de noduri ''N'' și numărul de muchii din graf, separate de un spațiu. \\ |
| - | * ''top : FIFO → E'' (primul, cel mai vechi adăugat, element) | + | - pe următoarele ''N'' linii, informații despre un nod \\ |
| - | * ''length : FIFO → Integer'' (numărul de elemente din coadă) | + | - pe linia ''i'' (probabil indexată de la 1 în editorul de text), găsiți informații despre nodul cu ID ''i - 2'': \\ |
| + | - [[https://www.iata.org/en/publications/directories/code-search/|codul IATA]] al aeroporturlui \\ | ||
| + | - toate rutele de la acel aeroport exprimate folosind trei numere: ID-ul aeroportului destinație, distanța zborului în kilometri, durata zborului în minute. | ||
| - | 5. Definiți constructori pentru un ''Map'' cu chei de tip ''K'' și valori de tip ''V''. | + | <note> |
| + | Fișierele sunt doar o versiune parser-friendly a datelor din acest JSON: https://github.com/Jonty/airline-route-data/blob/main/airline_routes.json | ||
| - | 6. Definiți axiome pentru următorii operatori pe ''Map'': | + | În ''tools/extract_c_friendly.py'' găsiți scriptul care a realizat extragerea. |
| + | </note> | ||
| - | * ''get : Map × K → V'' (elementul asociat cu o cheie dată) | + | ==== Exerciții ==== |
| - | * ''update : Map × K × V → Map'' (un Map cu o nouă asociere cheie:element) | + | |
| - | * ''exists : Map × K → Bool'' (verifică dacă cheia dată are o valoare asociată) | + | |
| - | * ''delete : Map × K → Map'' (șterge cheia și valoarea asociată) | + | |
| + | BONUS: Aplicați backtracking naiv pentru a rezolva problema $ \texttt{MINIMAL COLORING}$ pe un graf primit ca input; i.e. găsiți numărul minim de culori distincte cu care putem colora nodurile din graf astfel încât să nu existe muchie între două noduri de aceeași culoare. | ||
| + | 1. Aplicați backtracking naiv pentru a rezolva problema $ \texttt{COLORING}$ pe graful respectiv; va trebui să mai primiți un argument numeric $ k$ și să determinați dacă graful poate fi colorat cu $ k$ culori. | ||
| + | |||
| + | BONUS: implementați o soluție pentru $ \texttt{MINIMAL COLORING}$ care să folosească soluția pentru $ \texttt{COLORING}$ cu o cantitate minimală de cod adițional. | ||
| + | |||
| + | BONUS: implementați o soluție pentru $ \texttt{COLORING}$ care să folosească soluția pentru $ \texttt{MINIMAL COLORING}$ cu o cantitate minimală de cod adițional. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | 2. Implementați transformarea necesară pentru reducerea $ \texttt{COLORING} \le_P \texttt{CNF SAT}$: | ||
| + | |||
| + | - creați câte o variabilă $ x_{v, c}$ pentru fiecare pereche de nod și culoare $ (v, c)$ \\ | ||
| + | - fiecare nod trebuie să aibă cel puțin o culoare; adăugați pentru fiecare nod $ v$ clauza: $ (x_{v, 0} \lor x_{v, 1} \lor \ldots \lor x_{v, k - 1})$ \\ | ||
| + | - fiecare nod trebuie să aibă maxim o culoare; pentru fiecare nod $ v$ și pentru fiecare pereche de culori $ c1 < c2$ adăugați clauza: $ (\overline{x_{v, c1}} \lor \overline{x_{v, c2}})$ \\ | ||
| + | - două noduri adiacente nu pot avea aceeași culoare; pentru fiecare pereche de noduri $ (u, v)$ și pentru fiecare culoare $ c$ adăugați clauza: $ (\overline{x_{v, c}} \lor \overline{x_{u, c}})$ | ||
| + | |||
| + | 3. Implementați o soluție pentru a rezolva $ \texttt{CNF SAT}$ prin backtracking naiv. | ||
| + | |||
| + | 4. Convertiți formula voastră in formatul [[https://jix.github.io/varisat/manual/0.2.0/formats/dimacs.html|DIMACS]] și rezolvați-o cu un SAT solver. | ||
| + | |||
| + | <note> | ||
| + | Ca SAT solver, vă recomandăm [[https://github.com/Z3Prover/z3|Z3]] de la Microsoft Research. | ||
| + | Acesta este de fapt un solver de $ \texttt{SMT}$ (//Satisfiability Modulo Theories//), o problemă mai generală, dar poate rezolva și $ \texttt{SAT}$. | ||
| + | Cel mai probabil, distribuția voastră are Z3 disponibil ca pachet în repositories default. | ||
| + | Dacă nu, instalați [[https://github.com/Z3Prover/z3/releases|ultimul release]]. | ||
| + | </note> | ||
| + | |||
| + | <note> | ||
| + | Formatul DIMACS este un format standard pentru a descrie instanțe de probleme $ \texttt{CNF SAT}$. | ||
| + | |||
| + | În fiecare an are loc o [[https://satisfiability.org/SAT26/|conferință faimoasă]] pe tema problemelor de satisfiabilitate. | ||
| + | Conferința are și o competiție de SAT solving asociată; puteți găsi [[https://satcompetition.github.io/2025/downloads.html|aici]] submisiile pentru anul acesta; vă recomandăm să încercați să rulați și unul din aceste solvere, pe lângă Z3 (Z3 este un produs finisat și robust, pe o problemă mai generală; aceste solvere doar rezolvă instanțe de SAT; e posibil să fie mai rapide). | ||
| + | </note> | ||