WorksheetsQuiz über Dynamisches Programmieren
Total questions: 9
Worksheet time: 6mins
Welche Aussagen über Branch and Bound sind wahr?
Durch Schranken können Teilprobleme, die keine bessere Lösung mehr liefern ausgeschlossen werden
Das Verfahren eignet sich nur für kontinuierliche Optimierungsprobleme und nicht für ganzzahlige oder diskrete Probleme.
Branch and Bound liefert nur Näherungslösungen und keine exakten Optima.
Im ungünstigsten Fall kann Branch and Bound auf eine vollständige Enumeration aller Lösungen hinauslaufen.
Welche Werte werden beim nächsten CutOff verglichen werden?
obere Schranke: 70
untere Schranke: 90
obere Schranke: 60
untere Schranke: 70
obere Schranke: 60
untere Schranke: 70
obere Schranke: 70
untere Schranke : 60
Welche Aussagen über Alpha-Beta Suche sind wahr?
Die Alpha-Beta-Suche exakt dasselbe Ergebnis wie Minimax
Die Alpha-Beta-Suche liefert andere Ergebnisse als der Minimax-Algorithmus.
Die Reihenfolge, in der die Knoten untersucht werden, hat keinen Einfluss auf die Effizienz der Alpha-Beta-Suche.
Die Effizienz des Alpha-Beta-Prunings hängt stark von der Reihenfolge ab, in der die Kindknoten untersucht werden.
Auf was ist das Alpha Beta Intervall beim nächsten Cutoff zuletzt gesetzt worden?
beta ∞
alpha -2
beta -2
alpha ∞
beta -2
alpha 1
beta 1
alpha 1
Was ist der Vorteil der Zwischenspeicherung in der dynamischen Programmierung?
Erhöht die Komplexität der Berechnung
Erfordert mehr Rekursion
Verringert immer den Speicherbedarf
Vermeidet redundante Berechnungen
Was ist der 'bottom-up' Ansatz in der dynamischen Programmierung?
Berechnung von oben nach unten
Verwendung von Greedy-Algorithmen
Berechnung und Speicherung von möglichen Teillösungen auf Vorrat
Rekursive Berechnung, mit Speicherung von Zwischenlösungen
Was sind Vorraussetzungen für die sinvolle Anwendung der dynamischen Programmierung?
Alle Teillösungen müssen eindeutig sein.
Teillösungen würden ohne dynamischen Programmierung mehrmals berechnet werden.
Das Teilprobleme sich niemals wiederholen.
Eine optimale Lösung des Problems setzt sich zusammen aus den optimalen Lösungen der Teilprobleme.
Was ist der Unterschied zwischen 'memoization' und 'tabulation'?
Memoization speichert alle Lösungen, Tabulation nicht
Memoization ist schneller als Tabulation
Memoization ist rekursiv, Tabulation iterativ
Memoization verwendet mehr Speicher als Tabulation
Was ist die Laufzeit von diesem dynamisch programmatischen Code?
(@cache Annotation ins Python sorgt dafür dass berechnete Ergebnise gecached werden und der Code "memoization" nutzt)
O(n^2)
O(n)
O(n^3)
O(Anzahl an eindeutigen states) * O(cached Komplexität)
