PEMBAHASAN SOAL FINAL BNPCHS 2014
|
|
- Yenny Lanny Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PEMBAHASAN SOAL FINAL BNPCHS 2014 A. DUEL MAUT * Solusinya adalah dengan Brute Force, yaitu mencoba semua kemungkinan pasangan dari anggota kelompok pertama dan kedua, lalu mencari yang selisihnya paling minimal. Kita memaintain sebuah variabel jawab yang menyimpan jawaban sementara. Setiap mencoba-coba memasangkan, kita update variabel jawab jika pasangan kita yang sekarang selisihnya lebih kecil dari jawaban sementara. Pada akhir tiap kasus uji, keluarkan isi variabel jawab ini sebagai jawabannya. * Jumlah anggota masing-masing kelompok maksimal adalah 100, sehingga kompleksitas program adalah O(T * N * M), yaitu O(100 * 100 * 100) alias O(10^6) dan masih masuk dalam batasan waktu yang ditentukan. * Tingkat kesulitan soal ini adalah easy. B. BELANJA BAJU BAMBU BARU * Beberapa observasi penting soal ini: 1. Jika sebuah node W termasuk dalam set jawaban, maka seluruh node dari W ke root pasti termasuk dalam set jawaban. 2. Selama sebuah node Y masih menguntungkan (memperbesar jarak node minimum dalam set jawaban dengan rata-rata set jawaban) ketika dimasukkan ke dalam set jawaban, maka masukkan node Y diambil. * Berdasarkan kedua observasi itu, jawaban kita adalah sebuah subtree yang mengandung root di dalamnya. Cara naifnya adalah dengan mencoba semua node menjadi node minimum, sebut saja node ini adalah node W. Kemudian, semua node dari node W ke root dimasukkan dalam jawaban. Hitung rata-rata sementaranya. Ambil node yang terhubung dengan salah satu node dalam set jawaban sementara, tentu saja untuk lebih optimumnya node ini memiliki value terbesar dibanding kandidat node terhubung lainnya. Jika dengan memasukkan node ini ke dalam set jawaban masih meningkatkan rata-ratanya, masukkan node baru ini ke dalam set jawaban. Hitung ulang rataratanya dan lakukan terus prosedur ini hingga tidak ada lagi node baru yang bisa dimasukkan ke dalam set jawaban.
2 * Pada ilustrasi di atas tidak mungkin ada node tambahan lagi yang diambil karena node manapun yang diambil akan menyebabkan rata-rata sementara (7.6) turun. Jika proses dilakukan dengan priority queue, maka kompleksitas program menjadi O(N * N log N). Untuk menghilangkan faktor N, ada observasi tambahan yang diperlukan: Semua node, kecuali node yang termasuk dalam path node W ke root, adalah node-node yang saling berdampingan pada array terurut. Array terurut adalah sebuah array yang berisi semua node yang terurut nonascending berdasarkan value masingmasing. * Mengapa demikian? Prinsipnya adalah jika sebuah node Y (yang tidak berada di jalur node W ke root) dengan value V masuk ke dalam set jawaban, pasti node dengan value lebih besar dari V akan masuk pula ke dalam set jawaban. Ingat bahwa pengambilan node Y selalu dari node terhubung yang nilainya paling besar. * Oleh karena itu, kita bisa menggunakan array terurut ini, sebut saja array U, untuk proses kita. Setiap kita mencoba sebuah node W sebagai node minimum, iterasi array U dari depan. Jika node tersebut tidak termasuk dalam path node W ke root dan node tersebut menguntungkan, ambilah node itu ke dalam set jawaban. Dapat dipastikan node yang akan kita ambil ini terhubung dengan set jawaban kita (coba lakukan pembuktiannya). Sehingga kompleksitas kita menjadi O(N) per node dan kompleksitas akhir adalah O(N ^ 2). * Namun, sampai di sini program kita masih TLE. Untuk mempercepat program kita, ada observasi terakhir yang perlu ditambah. Cobalah gambar sebuah tree (yang mengikuti aturan soal, disebut juga Max-Heap Tree), buatlah array U, lalu ambil sebuah node W. Sekarang, mulai dari indeks terdepan pada array U, ambillah node itu dan hitung rata-ratanya. Lakukan dari indeks pertama hingga indeks terakhir. Gambarkan nilai rata-rata sebagai grafik dengan sumbu X-nya adalah indeks dan sumbu Y- nya adalah rata-rata. Perhatikan grafiknya. Anda akan mendapati grafik yang menyerupai ini: Anda akan menemui grafik U terbalik, entah sebagian atau penuh. Dari grafik inilah, Anda bisa melakukan binary search / ternary search untuk mendapatkan titik puncak grafik Anda. Ada beberapa kasus khusus yang harus ditangani pada binary search sehingga kompleksitasnya mendekati log^2 N. Kompleksitas akhir adalah O(N log N) untuk ternary search dan O(N log^n) untuk binary search. Tingkat kesulitan soal ini adalah Hard.
3 C. BENSIN CINTA * Pertama-tama cek terlebih dahulu apakah isi tangki Anda mula-mula lebih kecil atau lebih besar sama dengan permintaan sang kekasih. Jika sudah lebih dari sama dengan, maka permasalahan selesai. Selanjutnya, periksa apakah Anda mampu mencapai pom bensin. Jika mungkin, artinya Anda hanya perlu membagi permintaan kekasih dengan (isi tangki maksimal - konsumsi bensin dua kali jalan). Dua kali karena Anda perlu memastikan Anda bisa bolak-balik ke pom bensin. Jangan lupa cek pula untuk pulang pergi yang terakhir, apakah Anda bisa memenuhi permintaan kekasih dengan langsung mengosongkan tangki, atau perlu PP sekali lagi. Dengan demikian, soal ini dapat diselesaikan dalam O(1). Tentunya iterasi akan terkena TLE sehingga Anda memerlukan rumusan ini. * Tingkat kesulitan soal adalah Easy. D. PASANGAN ANAGRAM * Untuk mengetahui apakah string A adalah anagram dari string B, kita dapat mengurutkan hurufhuruf dalam masing-masing string A dan B, kemudian membandingkan apakah hasil pengurutannya sama. Jika sama, maka kedua string adalah anagram; jika tidak, maka mereka bukan anagram. Contoh: BACA dan ABCA. Setelah diurutkan, keduanya menjadi AABC, sehingga BACA adalah anagram dari ABCA. * Dengan teknik tersebut, artinya langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengurutkan hurufhuruf dalam setiap N string input, lalu mengurutkan string-string yang telah diubah tersebut agar mereka terkelompok dengan string-string anagramnya. Contoh: string input terdiri dari {BACA, ACAB, KOL, LOK, PAM, OLK}. Diurutkan per string menjadi {AABC, AABC, KLO, KLO, AMP, KLO}. Lalu, kumpulan string modifikasi ini diurutkan lagi menjadi {AABC, AABC, AMP, KLO, KLO KLO} <= anagram-anagram sudah berkumpul menjadi satu. * Setelah pengurutan selesai, maka permasalahan kita sudah menjadi lebih mudah. Bayangkan Anda hanya perlu mencari tahu jawaban dari masalah berikut Diberikan X buah anggota, ada berapakah pasangan berbeda yang dapat dibentuk? Definisi pasangan adalah subset yang terdiri dari 2 anggota. Misalnya, X adalah 5 dengan anggotanya ABCDE. Untuk A, akan ada 4 pasangan yang mungkin dibentuk, yaitu {AB, AC, AD, AE}. Selanjutnya, untuk B, akan ada 3 pasangan yang mungkin dibentuk, yaitu {BC, BD, BE}. Perhatikan bahwa BA bukan pasangan yang dapat dihitung lagi karena sudah dicatat sebagai AB sebelumnya. Lanjutkan perhitungan maka Anda menemukan jawabannya adalah = 10. Asumsikan banyaknya pasangan untuk sebuah nilai X didefinisikan sebagai f(x). Sehingga f(5) = 10. * Gunakanlah penyelesaian subproblem itu ke soal semula kita dengan X adalah banyaknya anagram untuk sebuah string. Pada contoh di poin ke-2, X kita berturut-turut menjadi {2, 1, 3}. Sehingga jawaban untuk kasus ini menjadi f(2) + f(1) + f(3). Tentunya pencarian nilai f(x) tidak dapat diiterasi, karena kompleksitas program menjadi O(N^2). Carilah sebuah rumusan Matematika untuk f(x) sehingga kompleksitas penghitungan program adalah O(N * 1), yaitu O(N). * Kompleksitas akhir yang diekspektasi juri adalah O(N log N) untuk sorting dan O(N) untuk penghitungan jawaban. Tingkat kesulitan soal ini adalah easy-medium.
4 E. MENULIS ESAI * Salah satu penjelasan soal yang paling penting adalah Setiap nilai Aij adalah sebuah bilangan 2 k dan unik. Karena ketentuan ini, kita bisa selalu mengambil Aij dengan nilai terbesar sementara. Tentu saja soal i dan j harus bisa diambil (tidak melebihi jumlah soal maks yang dikerjakan dan waktu pengerjaan masih masuk dalam batas). Mengapa demikian? Alasannya karena meskipun semua 2 m dengan m < k dijumlahkan semuanya, totalnya masih lebih kecil dari 2 k itu sendiri. Sehingga akan selalu menguntungkan untuk mengambil yang terbesar. * Yang dilakukan adalah mengurutkan semua Aij dan mengambil satu per satu dari paling besar. Perbaharui data pada tiap query update dan lakukan penghitungan pada tiap query pertanyaan. Kompleksitas program adalah O(Q * N log N) dan tingkat kesulitan soal adalah medium-hard. F. SATU NOL * Data setiap mahasiswa dapat direpresentasikan sebagai titik pada koordinat kartesian. Sehingga total dari absolut selisih tinggi dan berat badan adalah Manhattan Distance antara 2 titik. Setiap titik akan punya 2 jenis hubungan dengan titik lainnya, yaitu: Pada gambar 1, Manhattan Distancenya adalah X B - X A + Y B - Y A dengan X B >= X A dan Y B >= Y A. Sehingga Manhattan Distance untuk gambar 1 dapat disederhanakan menjadi (X B + Y B ) - (X A + Y A ). Setiap titik manapun pasti akan mencari titik terkiri bawah yang terjauh agar selisihnya sebesarbesarnya. Akibatnya, semua titik akan memilih sebuah titik terkiri bawah yang sama, yaitu sebuah titik dengan (X + Y) terkecil. Begitu pula setiap titik manapun pasti akan mencari titik terkanan atas yang terjauh agar selisihnya sebesar-besarnya. Akibatnya, semua titik akan memilih sebuah titik terkanan atas yang sama, yaitu sebuah titik dengan (X + Y) terbesar. Kesimpulannya, untuk gambar 1 hanya akan ada sebuah pasangan optimal, yaitu titik dengan (X + Y) terbesar dan (X + Y) terkecil. Pada gambar 2, Manhattan Distancenya adalah XB - XA + YB - YA dengan X B >= X A dan Y B >= Y A. Sehingga Manhattan Distance untuk gambar 2 dapat disederhanakan menjadi (XA - YA) + (XB - YB). Semakin negatif (X - Y)-nya, titik akan berada di kiri atas, sedangkan semakin positif titik dengan (X + Y)-nya, titik akan berada di kanan bawah. Prinsipnya sama dengan proses gambar 1, yaitu mencari titik terkanan bawah dan terkiri atas yang kemudian akan menjadi pasangan optimal, yaitu titik dengan (X - Y) terkecil dan (X - Y) terbesar. Bandingkanlah kandidat jawaban dari masing-masing gambar, keluarkan yang terbesar. Kompleksitas program adalah O(N). Tingkat kesulitan soal ini medium-hard (easy pada implementasi, cukup sulit pada observasi).
5 G. GEDUNG BARU * Asumsikan Anda ingin meletakkan gedung sedemikian sehingga titik terkiri gedung ada pada titik L dan titik terkanan gedung ada pada titik R (baik ada penyangganya di titik L/R maupun tidak). Kondisi yang harus dipenuhi adalah: tanah paling tinggi dari rentang L hingga bagian tengah gedung DAN tanah paling tinggi dari rentang tengah gedung + 1 hingga R bernilai SAMA. * Dengan brute force titik terkiri, kompleksitas Anda adalah O(N * M) dan mendapat TLE. Yang harus Anda lakukan adalah mengoptimasi bagian pencarian tanah tertinggi dari rentang A..B dengan struktur data tertentu. Anda bisa menggunakan segment tree untuk mendapatkan jawaban yang Anda inginkan dalam O(log N). * Kompleksitas akhir yang diekspektasi juri adalah O(N log M) dengan tingkat kesulitan soal adalah medium. H. BENTENG TAKESHI * Soal ini adalah soal Dynamic Programming. Misalnya Anda sudah meloncat berkali-kali dengan berbagai cara, lalu suatu ketika Anda menemukan bahwa Anda berada pada sebuah tongkat dengan energi tertentu. Terlepas dari bagaimana Anda mencapai tongkat itu dengan energi sekian, permasalahan Anda mulai dari saat ini akan selalu memiliki solusi yang sama. Tentu saja, di sebuah tongkat yang sama dengan energi yang serupa, tentu solusinya juga sama. Sehingga, state DP kita adalah [row][column][energy_left]. * Dari setiap tongkat, Anda punya beberapa opsi dan Anda harus mengambil yang optimal: 1. Meloncat ke kiri/atas 2. Meloncat ke kanan/bawah * Peloncatan terus dilakukan selama energi Anda masih lebih dari nol. Tentunya energi tepat nol hanya diperbolehkan ketika Anda sudah ada di pinggir kolam. * Kompleksitas program adalah O(N * M * E) dengan tingkat kesulitan soal adalah medium. I. MELIPAT KERTAS * Beberapa observasi yang dilakukan: 1. Kertas secara konsisten memendek ke sebelah kiri. 2. Perbatasan yang sudah pernah terlipat sekali, tidak boleh dihitung terlipat lagi meskipun pada pelipatan-pelipatan selanjutnya berada di titik lipatan. 3. Setiap melipat, yang sesungguhnya dilakukan adalah memindahkan ketebalan di sebelah kanan titik pelipatan ke sebelah kiri titik pelipatan. * Dengan demikian, kita bisa memaintain sebuah array yang menyimpan informasi ketebalan kertas pada setiap titik. Setiap pelipatan dilakukan di titik X, tambahkan jawaban sebanyak isi array indeks ke-x, lalu mulai dari titik X+1 hingga tepat sebelum ujung kertas, pindahkan ketebalan kertas titik kem ke titik ke-n, dengan n adalah sebuah titik di sebelah kiri titik X yang absolut jaraknya ke titik X
6 sama dengan absolut jarak titik m (suatu titik di kanan titik pelipatan) ke titik X. Perbaharui data di program bahwa panjang kertas sekarang adalah X. * Perhatikan ilustrasi berikut Panjang kertas adalah 5 dan lipatan dilakukan 2 kali, yaitu di titik ke-3 dan 2. Isi array mulamula adalah {1, 1, 1, 1, 1, 1}. Setelah lipatan pertama, array diperbaharui {1, 1, 2, 1, -, -}. Isi array yang perlu diperbaharui hanya dari cm ke-(1+1) hingga cm ke-(3-1). Mengapa? Lihat kembali poin observasi yang ke-2. Lipat kembali di titik ke-2 dan perbaharui array menjadi {1, 1, 2, -, -, -}. Jawabannya adalah = 3 lipatan. * Prosedur ini memakan operasi sebanyak O(N) karena setiap titik maksimal hanya akan dipindahkan sebanyak 1 kali ke kiri. Setelah dipindahkan, titik dieliminasi dari proses (panjang kertas sudah diperpendek). Tingkat kesulitan soal ini adalah hard (mudah untuk implementasi, sulit pada observasi). J. WAKKA DAN PERPUSTAKAAN RAKSASA * Kunci pertama dari soal ini adalah menemukan fakta bahwa Wakka akan mengambil buku satu per satu dari yang lantainya paling rendah ke paling tinggi secara berurutan. Ia tidak mungkin bolak-balik naik turun karena hanya akan menyebabkan kerugian energi. Permasalahan yang tersisa adalah dari titik di sumbu X yang manakah ia harus mulai naik mengambil bukunya. * Solusinya adalah dengan mencoba semua titik X dan mencari nilai yang paling optimal. Dengan coba-coba yang naïf, kompleksitas program adalah O(X * N) dan mendapat verdict TLE. Mari kita coba simplifikasi permasalahannya. Ketika Wakka berdiri di titik X, lalu mencoba mengambil semua buku dan ternyata butuh energi sebesar E, maka berapakah energi yang dibutuhkan Wakka jika mulai di titik X+1? Kita tidak perlu menghitung ulang semuanya, cukup memaintain dua buah data, yaitu berapa jumlah buku yang berada di sebelah kiri titik X, sebut sebagai EKI, dan berapa buku yang berada di sebelah kanan titik Y, sebut sebagai EKA. Dengan bergeser satu titik ke X+1, tentu kita butuh tambahan energi sebanyak EKI dan menghemat energi sebanyak EKA. Penjelasannya karena kita menjauh sebanyak 1 unit dari EKI buah buku dan mendekat sebanyak 1 unit ke EKA buah buku. Dengan demikian, kita dapat menghitung energi yang dibutuhkan di titik X+1 dalam O(1). * Kompleksitas program adalah O(X) dengan tingkat kesulitan adalah medium-hard.
Problem A Duel Maut A
Problem A Duel Maut Sebuah pulau kecil di Indonesia baru saja ditemukan oleh dua kelompok bajak laut. Ternyata pulau ini dahulu adalah tempat habitat rahasia panda yang kini menyimpan segunung harta karun,
Lebih terperinciOlimpiade Sains Nasional 2015 Bidang Informatika. Pembahasan
Olimpiade Sains Nasional 2015 Bidang Informatika Pembahasan Scientific Committee OSN 2015 Catatan Scientific Committee Scientific Committee OSN 2015 kali ini terdiri atas: Ahmad Zaky, IMO 2010-2012 Christian
Lebih terperinciUjian Akhir Semester Ganjil 2013/2014
Ujian Akhir Semester Ganjil 01/014 Kode/nama mata kuliah : Dosen koordinator : Waktu pengerjaan : Sifat ujian : AIF04 Desain & Analisis Algoritma Joanna Helga, M.Sc. 10 menit Open 4 halaman A4 (dikumpulkan
Lebih terperinciPENGENALAN BINARY INDEXED TREE DAN APLIKASINYA
PENGENALAN BINARY INDEXED TREE DAN APLIKASINYA Listiarso Wastuargo-13508103 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung hallucinogenplus@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ini membahas tentang
Lebih terperinciPembahasan Penyisihan Competitive Programming Tingkat Mahasiswa. CompFest 2013
Pembahasan Penyisihan Competitive Programming Tingkat Mahasiswa CompFest 2013 Kontributor: Alham Fikri Aji Cakra Wishnu Wardhana Kemal Maulana Kurniawan William Gozali 1 Mudah Panggilan Akrab Alham Fikri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma merupakan urutan langkah langkah untuk menyelesaikan masalah yang disusun secara sistematis, algoritma dibuat dengan tanpa memperhatikan bentuk
Lebih terperinciHeap Tree dan Kegunaannya dalam Heap Sort
Heap Tree dan Kegunaannya dalam Heap Sort Efendy Chalikdjen 1, Hermanto Ong 2, Satria Putra Sajuthi 3 Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung
Lebih terperinciOSN 2013 Bidang Informatika. Pembahasan Soal
Pembahasan Soal Menggelindingkan Kubus Penulis soal: Derianto Kusuma Soal ini merupakan masalah shortest path pada graf implicit, dengan simpul-simpulnya (node/vertex) adalah konfigurasi-konfigurasi dari
Lebih terperinciPohon Biner Sebagai Struktur Data Heap dan Aplikasinya
Pohon Biner Sebagai Struktur Data Heap dan Aplikasinya Muhammad Adinata/13509022 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung
Lebih terperinci4. Himpunan penyelesaian dari sistem persamaan linear x + y = 5 dan x - 2y = -4 adalah... A.{ (1, 4) }
1. Diketahui himpunan P = ( bilangan prima kurang dari 13 ) Banyak himpunan bagian dari P adalah... 5 25 10 32 P = {Bilangan prima kurang dari 13} = {2, 3, 5, 7, 11} n(p) = 5 2. Dari diagram Venn di bawah,
Lebih terperinciPembahasan OSN Informatika 2017
Dzulfikar, Muhammad Ayaz muhammad.ayaz97@gmail.com Pembahasan OSN Informatika 2017 Gunawan, Jonathan Irvin jonathanirvingunawan@gmail.com Arsadjaja, Alfonsus Raditya raditya1710@gmail.com December 31,
Lebih terperinciTopic Complexity of Hashing Search & Binary Search Tree Algorithm
Topic Complexity of Hashing Search & Binary Search Tree Algorithm Febriansyah Kurniawan M. Nasir Suyanto Searching a list of values is a common task. An application program might retrieve a student record,
Lebih terperinciPenerapan Pohon Dalam Heap Sort
enerapan ohon Dalam Sort Firdi Mulia Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung, email: if17045@students.if.itb.ac.id Abstract Makalah ini membahas tentang penerapan pohon heap dalam metode pengurutan data
Lebih terperinciHEAP. Heap dan Operasinya. Oleh Andri Heryandi
HEAP Heap adalah sebuah binary tree dengan ketentuan sebagai berikut : Tree harus complete binary tree - Semua level tree mempunyai simpul maksimum kecuali pada level terakhir. - Pada level terakhir, node
Lebih terperinciPenerapan Teknik Dekomposisi Square Root dan Algoritma Mo s pada Rancangan Algoritma Studi Kasus: SPOJ Klasik Counting Diff-Pairs
A5 Penerapan Teknik Dekomposisi Square Root dan Algoritma Mo s pada Rancangan Algoritma Studi Kasus: SPOJ Klasik Counting Diff-Pairs Abdul Majid Hasani, Rully Soelaiman dan Fajar Baskoro Departemen Informatika,
Lebih terperinciLecture Notes On Algorithms and Data Structures. Oleh Thompson Susabda Ngoen
Lecture Notes On Algorithms and Data Structures AVL TREE Oleh Thompson Susabda Ngoen Universitas Bina Nusantara Fakultas Ilmu Komputer 2003 Thompson S.N. AVL TREE 1 AVL TREE Binary Search Tree BST dibuat
Lebih terperinciPENYISIHAN PEMROGRAMAN GEMASTIK
BUKLET PEMBAHASAN PENYISIHAN PEMROGRAMAN GEMASTIK 9 2016 Soal Soal Kode Judul Penulis A Membangun Menara William Gozali B Kode Keras Alham Fikri Aji C Menggemaskan dan Cantik Alham Fikri Aji D Saklar Lhompat
Lebih terperinciImplementasi Logika Penurunan Persamaan Aritmatika pada Program Komputer
Implementasi Logika Penurunan Persamaan Aritmatika pada Program Komputer Cendhika Imantoro - 13514037 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciOlimpiade Sains Nasional XI Bidang Komputer/Informatika
Berkas Kompetisi Soal Hari 1 Olimpiade Sains Nasional XI Bidang Komputer/Informatika 2-7 September 2012, Jakarta www.tokilearning.org www.siswapsma.org Bundel Soal Hari 1 OSN XI Bidang Informatika SEGITIGA
Lebih terperinciSOAL UJIAN SELEKSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2014 TINGKAT PROVINSI
HAK CIPTA DILINDUNGI UNDANG-UNDANG SOAL UJIAN SELEKSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2014 TINGKAT PROVINSI BIDANG MATEMATIKA Waktu : 210 menit KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN DIREKTORAT JENDERAL
Lebih terperinciPemecahan Masalah Longest Increasing Subsequence Memanfaatkan Program Dinamis dan Binary Search
Pemecahan Masalah Longest Increasing Subsequence Memanfaatkan Program Dinamis dan Binary Search Chalvin Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma Runut-balik Pada Pencarian Solusi dalam Persoalan Magic Square
Penggunaan Algoritma Runut-balik Pada Pencarian Solusi dalam Persoalan Magic Square Tahir Arazi NIM : 1350505 Program Studi Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung
Lebih terperinciAnalisis Algoritma: Anany Levitin, Introduction to Design and Analysis of Algorithm, 3 rd Edition, Pearson Education, Inc.
Analisis Algoritma: Anany Levitin, Introduction to Design and Analysis of Algorithm, 3 rd Edition, Pearson Education, Inc., Addison-Wesley Bab 3: Brute Force and Agenda. Definition Sequential Search and
Lebih terperinciAplikasi Pohon Pencarian Biner Seimbang sebagai Memo Table Dynamic Programming
Aplikasi Pohon Pencarian Biner Seimbang sebagai Memo Table Dynamic Programming Reinhard Benjamin Linardi, 13515011 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Bab Konsep Dasar Graf. Definisi Graf
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Graf Definisi Graf Suatu graf G terdiri atas himpunan yang tidak kosong dari elemen elemen yang disebut titik atau simpul (vertex), dan suatu daftar pasangan vertex
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Closest Pair dengan Algoritma Divide and Conquer
Penyelesaian Masalah Closest Pair dengan Algoritma Divide and Conquer Karol Danutama 13508040 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciSEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK SOAL UJIAN MASUK PROGRAM D-IV TAHUN AKADEMIK 2011/2012 MINGGU, 5 JUNI 2011 MATEMATIKA 90 MENIT
SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK SOAL UJIAN MASUK PROGRAM D-IV TAHUN AKADEMIK 2011/2012 MINGGU, 5 JUNI 2011 MATEMATIKA 90 MENIT Petunjuk Di bawah setiap soal dicantumkan 5 kemungkinan
Lebih terperinciSoal-Soal dan Pembahasan SBMPTN - SNMPTN Matematika Dasar Tahun Pelajaran 2010/2011
Soal-Soal dan Pembahasan SBMPTN - SNMPTN Matematika Dasar Tahun Pelajaran 2010/2011 Tanggal Ujian: 31 Mei 2011 1. Jika 6(3 40 ) ( 2 log a) + 3 41 ( 2 log a) = 3 43, maka nilai a adalah... A. B. C. 4 D.
Lebih terperinciPembahasan Soal SNMPTN 2012 SELEKSI NASIONAL MASUK PERGURUAN TINGGI NEGERI. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS.
Pembahasan Soal SNMPTN 2012 SELEKSI NASIONAL MASUK PERGURUAN TINGGI NEGERI Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS Matematika Dasar Disusun Oleh : Pak Anang Kumpulan SMART SOLUTION dan TRIK SUPERKILAT
Lebih terperinciAlgoritma dan Struktur Data. Searching dan Sorting
Algoritma dan Struktur Data Searching dan Sorting Searching Pada suatu data seringkali dibutuhkan pembacaan kembali informasi (retrieval information) dengan cara searching. Searching adalah pencarian data
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier merupakan suatu model matematika untuk mendapatkan alternatif penggunaan terbaik atas sumber-sumber yang tersedia. Kata linier digunakan untuk menunjukkan
Lebih terperinciPENERAPAN FAKTOR PRIMA DALAM MENYELESAIKAN BENTUK ALJABAR (Andi Syamsuddin*)
PENERAPAN FAKTOR PRIMA DALAM MENYELESAIKAN BENTUK ALJABAR (Andi Syamsuddin*) A. Faktor Prima Dalam tulisan ini yang dimaksud dengan faktor prima sebuah bilangan adalah pembagi habis dari sebuah bilangan
Lebih terperinciOlimpiade Sains Nasional XI Bidang Komputer/Informatika
Berkas Kompetisi Soal Hari 2 Olimpiade Sains Nasional XI Bidang Komputer/Informatika 2-7 September 2012, Jakarta www.tokilearning.org www.siswapsma.org BARISAN BILANGAN Batas Waktu Batas Memori 1 detik
Lebih terperinciPrestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL
"We are the first of the fastest online solution of mathematics" 009 SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 009 Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL Bidang
Lebih terperinciBAB VI SEARCHING (PENCARIAN)
BAB VI SEARCHING (PENCARIAN) 7. 1 Pencarian Beruntun (Sequential Search) Prinsip kerja pencarian beruntun adalah membandingkan setiap elemen larik satu per satu secara beruntun, mulai dari elemen pertama
Lebih terperinciSELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2014 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA Waktu : 210 Menit
SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2014 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2015 Waktu : 210 Menit KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL MANAJEMEN PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Menurut Aminudin (2005), program linier merupakan suatu model matematika untuk mendapatkan alternatif penggunaan terbaik atas sumber-sumber yang tersedia. Kata linier
Lebih terperinciSugeng Rawuh Malih Ing Ngayogyakarta
Sugeng Rawuh Malih Ing Ngayogyakarta Time limit: 1 s Memory limit: 32 MB Kini Petruk sudah menjadi tour guide senior di Yogyakarta. Petruk tidak perlu lagi keliling Jogja. Tugas Petruk kini hanya menuliskan
Lebih terperinciPenerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem
Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem Arie Tando (13510018) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBagian 1 Sistem Bilangan
Bagian 1 Sistem Bilangan Dalam bagian 1 Sistem Bilangan kita akan mempelajari berbagai jenis bilangan, pemakaian tanda persamaan dan pertidaksamaan, menggambarkan himpunan penyelesaian pada selang bilangan,
Lebih terperinciOPTIMASI ALGORITMA POHON MERENTANG MINIMUM KRUSKAL
OPTIMASI ALGORITMA POHON MERENTANG MINIMUM KRUSKAL Karol Danutama / 13508040 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Selat Bangka IV no 6 Duren Sawit Jakarta Timur e-mail:
Lebih terperinciLOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-27
LOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-27 Babak Penyisihan Tingkat SMP Minggu, 0 Oktober 2016 HIMPUNAN MAHASISWA MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA SEKIP UTARA UNIT
Lebih terperinciALGORITMA PENGURUTAN & PENCARIAN
Materi kuliah ALGORITMA PENGURUTAN & PENCARIAN Ir. Roedi Goernida, MT. (roedig@yahoo.com) Program Studi Sistem Informasi Fakultas Rekayasa Industri Institut Teknologi Telkom Bandung 2011 1 Pengelompokan
Lebih terperinciBINARY SEARCH TREE. TUJUAN UMUM Mahasiswa memahami binary search Tree
BINARY SEARCH TREE TUJUAN UMUM Mahasiswa memahami binary search Tree Tujuan Khusus Bentuk Khusus Binary Tree Rekursive pada Binary Tree Tree Traversal Operasi pada Binary Tree Implementasi Binary Tree
Lebih terperinciPohon Indeks Biner atau Pohon Fenwick untuk menyelesaikan persoalan penjumlahan interval
Pohon Indeks Biner atau Pohon Fenwick untuk menyelesaikan persoalan penumlahan interval Eric 13512021 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciPenyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik
Penyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik Akbar Gumbira - 13508106 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciSolusi UTS Stima. Alternatif 1 strategi:
Solusi UTS Stima 1. a. (Nilai 5) Representasikanlah gambar kota di atas menjadi sebuah graf, dengan simpul merepresentasikan rumah, dan bobot sisi merepresentasikan jumlah paving block yang dibutuhkan.
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Linear Programming Linear Programming (LP) merupakan metode yang digunakan untuk mencapai hasil terbaik (optimal) seperti keuntungan maksimum atau biaya minimum dalam model matematika
Lebih terperinciD. 18 anak Kunci : C Penyelesaian : Gambarkan dalam bentuk diagram Venn seperti gambar di bawah ini :
1. Dalam suatu kelas terdapat 25 anak gemar melukis, 21 anak gemar menyanyi, serta 14 anak gemar melukis dan menyanyi, maka jumlah siswa dalam kelas tersebut adalah... A. 60 anak C. 32 anak B. 46 anak
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Brute Force, Divide and conquer, dan Dynamic Programming untuk Solusi Maximum Subarray Problem
Perbandingan Algoritma Brute Force, Divide and conquer, dan Dynamic Programming untuk Solusi Maximum Subarray Problem Reinhard Denis Najogie - 13509097 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro
Lebih terperinciJurnal Mahajana Informasi, Vol.1 No 2, 2016 e-issn: SIMULASI PENGURUTAN DATA DENGAN ALGORITMA HEAP SORT
SIMULASI PENGURUTAN DATA DENGAN ALGORITMA HEAP SORT Harold Situmorang Program Studi Sistem Informasi Universitas Sari Mutiara Indonesia Haroldsitumorang@gmail.com ABSTRAK Struktur data dari algoritma Heap
Lebih terperinciSOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPA TAHUN PELAJARAN 2008/2009
SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPA TAHUN PELAJARAN 008/009. Perhatikan premis premis berikut! - Jika saya giat belajar maka saya bisa meraih juara - Jika saya bisa meraih juara maka saya boleh
Lebih terperinciLOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-27
LOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-27 Babak Penyisihan Tingkat SMA Minggu, 0 Oktober HIMPUNAN MAHASISWA MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA SEKIP UTARA UNIT III BULAKSUMUR
Lebih terperinciMACLAURIN S SERIES. Ghifari Eka
MACLAURIN S SERIES Ghifari Eka Taylor Series Sebelum membahas mengenai Maclaurin s series alangkah lebih baiknya apabila kita mengetahui terlebih dahulu mengenai Taylor series. Misalkan terdapat fungsi
Lebih terperinciStrategi Algoritma Penyelesaian Puzzle Hanjie
Strategi Algoritma Penyelesaian Puzzle Hanjie Whilda Chaq 13511601 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia
Lebih terperinciC. B dan C B. A dan D
1. Perhatikan Himpunan di bawah ini! A = {bilangan prima kurang dari 11} B = {x < x 11, x bilangan ganjil} C = {semua faktor dari 12} D = {bilangan genap antara 2 dan 14} Himpunan di atas yang ekuivalen
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier adalah suatu cara untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang terbatas di antara beberapa aktivitas yang bersaing, dengan cara
Lebih terperinciSoal-soal dan Pembahasan UASBN Matematika SD/MI Tahun Pelajaran 2010/2011
Soal-soal dan Pembahasan UASBN Matematika SD/MI Tahun Pelajaran 2010/2011 1. Hasil dari 756 x 12 : 7 adalah.. A. 1.296 B. 1.294 C. 1.286 D. 1.284 BAB I Bilangan: Perkalian dan pembagian derajatnya sama
Lebih terperinciSoal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SNMPTN 2010
Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SNMPTN 010 1. Pernyataan yang mempunyai nilai kebenaran sama dengan pernyataan, Jika bilangan ganjil sama dengan bilangan genap, maka 1 + bilangan ganjil adalah
Lebih terperinciStudi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot
Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot Vandy Putrandika NIM : 13505001 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15001@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciPenerapan Algoritma A* Sebagai Algoritma Pencari Jalan Dalam Game
ABSTRAK Penerapan Algoritma A* Sebagai Algoritma Pencari Jalan Dalam Game Makalah ini membahas tentang bagaimana suatu entitas di dalam game mampu mencari jalan terpendek dari titik koordinatnya sekarang
Lebih terperinciAPLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS
APLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS Nessya Callista 13505119 Program Studi Teknik Informatika SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Jl.Ganeca No.10 e-mail:
Lebih terperinciBAB V. PERTIDAKSAMAAN
BAB V. PERTIDAKSAMAAN Pengertian: Pertidaksamaan adalah kalimat terbuka dimana ruas kiri dan kanannya dihubungkan dengan tanda pertidaksamaan > (lebih dari), < (kurang dari), (lebih besar dari dan sama
Lebih terperinciOSN Guru Matematika SMA (Olimpiade Sains Nasional)
ocsz Pembahasan Soal OSN Guru 2012 OLIMPIADE SAINS NASIONAL KHUSUS GURU MATEMATIKA SMA OSN Guru Matematika SMA (Olimpiade Sains Nasional) Disusun oleh: Pak Anang Halaman 2 dari 26 PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE
Lebih terperinciC. y = 2x - 10 D. y = 2x + 10
1. Diantara himpunan berikut yang merupakan himpunan kosong adalah... A. { bilangan cacah antara 19 dan 20 } B. { bilangan genap yang habis dibagi bilangan ganjil } C. { bilangan kelipatan 3 yang bukan
Lebih terperinciProblem A. Raja yang Bijak
Problem A Raja yang Bijak Wacat adalah seorang pangeran yang baru saja diangkat menjadi raja menggantikan ayahnya, Hubu, seorang raja yang terkenal bijaksana. Hubu mampu mengambil segala keputusan yang
Lebih terperinciPenerapan Teknik Binary Search Tree Sebagai Alternatif Penyimpanan Data
Penerapan Teknik Binary Search Tree Sebagai Alternatif Penyimpanan Data Reynald Alexander G 13509006 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinci2. Mahasiswa dapat membuat dan menggunakan array dan linked list dalam suatu kasus.
1 ARRAY & LINKED LIST MODUL 1 Standar kompetensi: 1. Mahasiswa mengetahui perbedaan array dan linked list. 2. Mahasiswa dapat membuat dan menggunakan array dan linked list dalam suatu kasus. 3. Mahasiswa
Lebih terperinciDESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis)
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI0131 DESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis) Penyusun Tugas Akhir : Nur Ahmad Wahid (NRP:
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Algoritma Kata algoritma diambil dari nama ilmuwan muslim dari Uzbekistan Abu Ja far Muhammad bin Musa Al-Khuwārizmi (780-846M), sebagaimana tercantum pada terjemahan karyanya
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linear Menurut Sitorus, Parlin (1997), Program Linier merupakan suatu teknik penyelesaian optimal atas suatu problema keputusan dengan cara menentukan terlebih dahulu suatu
Lebih terperinciBundel Soal Sesi 1 Bidang Informatika Olimpiade Sains Nasional X
Bundel Soal Sesi 1 Bidang Informatika Olimpiade Sains Nasional X Manado - Sulawesi Utara - 13 September 2011 Anda dilarang membuka dan membaca isi bundel soal ini sebelum dipersilakan oleh juri. Bundel
Lebih terperinciSoal-soal dan Pembahasan UASBN Matematika SD/MI Tahun Pelajaran 2010/2011
Soal-soal dan Pembahasan UASBN Matematika SD/MI Tahun Pelajaran 2010/2011 1. Hasil dari 756 x 12 : 7 adalah.. A. 1.296 B. 1.294 C. 1.286 D. 1.284 BAB I Bilangan: Perkalian dan pembagian derajatnya sama
Lebih terperinciOLIMPIADE SAINS NASIONAL 2015 DESKRIPSI SOAL
Dapatkan soal-soal lainnya di https://forum.pelatihan-osn.com Hak Cipta Dilindungi Undang-undang OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2015 DESKRIPSI SOAL INFORMATIKA/KOMPUTER SESI 0 Waktu: 2 Jam Daftar Soal: A. Tekotek
Lebih terperinciAlgoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf
Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf Marvin Jerremy Budiman / 13515076 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciMengenal Bilangan Bulat
Mengenal Bilangan Bulat Kita sudah mempelajari bilangan-bilangan yang dimulai dari nol sampai tak terhingga. Selama ini yang kita pelajari 0 (nol) adalah bilangan terkecil. Tetapi tahukah kamu bahwa ada
Lebih terperinciPemanfaatan Directed Acyclic Graph untuk Merepresentasikan Hubungan Antar Data dalam Basis Data
Pemanfaatan Directed Acyclic Graph untuk Merepresentasikan Hubungan Antar Data dalam Basis Data Winson Waisakurnia (13512071) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma Backtrack dan Aturan Warnsdorff Untuk Menyelesaikan Knight s Tour Problem
Penggunaan Algoritma Backtrack dan Aturan Warnsdorff Untuk Menyelesaikan Knight s Tour Problem Ali Akbar - 13514080 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA BINARY SEARCH
ANALISIS ALGORITMA BINARY SEARCH Metode Binary search Binary search merupakan salah satu algoritma untuk melalukan pencarian pada array yang sudah terurut. Jika kita tidak mengetahui informasi bagaimana
Lebih terperinciMATEMATIKA EKONOMI DAN BISNIS. Nuryanto.ST.,MT
MATEMATIKA EKONOMI DAN BISNIS Fungsi Dalam ilmu ekonomi, kita selalu berhadapan dengan variabel-variabel ekonomi seperti harga, pendapatan nasional, tingkat bunga, dan lainlain. Hubungan kait-mengkait
Lebih terperinci134 Ayo Belajar Matematika Kelas IV
Bilangan Bulat 133 134 Ayo Belajar Matematika Kelas IV Bab 5 Bilangan Bulat Mari menggunakan konsep keliling dan luas bangun datar sederhana dalam pemecahan masalah. Bilangan Bulat 135 136 Ayo Belajar
Lebih terperinciBAB II PERSAMAAN KUADRAT DAN FUNGSI KUADRAT
BAB II PERSAMAAN KUADRAT DAN FUNGSI KUADRAT 1. Menentukan koefisien persamaan kuadrat 2. Jenis-jenis akar persamaan kuadrat 3. Menyusun persamaan kuadrat yang akarnya diketahui 4. Fungsi kuadrat dan grafiknya
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI 2.1 Kajian Penelitian Sebelumnya
5 BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Kajian Penelitian Sebelumnya Traveling salesman problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan yang telah sering diangkat dalam berbagai studi kasus dengan penerapan berbagai
Lebih terperinciBAB III PERENCANAAN APLIKASI DESAIN JARINGAN
BAB III PERENCANAAN APLIKASI DESAIN JARINGAN 3.1 PEMETAAN TITIK DP, DAN TITIK JALAN DP (Distribution Point) adalah kotak pembagi yang tergantung di atas tiang telepon untuk membagi kabel sekunder menjadi
Lebih terperinciUJIAN SEKOLAH BERSTANDAR NASIONAL TAHUN PELAJARAN 2017/2018 MATEMATIKA (UMUM) SMA/MA
DOKUMEN NEGARA KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UJIAN SEKOLAH BERSTANDAR NASIONAL TAHUN PELAJARAN 07/08 MATEMATIKA (UMUM) SMA/MA Paket 5 SMA... DINAS PENDIDIKAN PROVINSI JAWA BARAT 08 K0 USBN 07/08
Lebih terperinciBack end. Generate soal. logic. Generate plan. output. N-puzzle solved GUI. Parsing output dari solver
4 2 Modul permainan untuk user akan menampilkan graphic user interface berupa soal N-puzzle yang dapat dimainkan oleh user dan solusinya. 3 Modul untuk pengujian akan menampilkan soal yang dibangkitkan,
Lebih terperinciProblem A. Liga Adu Ayam
Problem A Liga Adu Ayam Pak Buncit terkenal di kalangan teman-temannya sebagai seseorang yang gemar menonton adu ayam. Ia juga memiliki banyak sekali ayam petarung yang cukup tangguh sehingga ia cukup
Lebih terperinciSELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2009
SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2008 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2009 Bidang Matematika Bagian Pertama Waktu : 90 Menit DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL MANAJEMEN PENDIDIKAN
Lebih terperinciPenerapan Algoritma DFS pada Permainan Sudoku dengan Backtracking
Penerapan Algoritma DFS pada Permainan Sudoku dengan Backtracking Krisna Dibyo Atmojo 13510075 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciPENGGUNAAN BIG O NOTATION UNTUK MENGANALISA EFISIENSI ALGORITMA
PENGGUNAAN BIG O NOTATION UNTUK MENGANALISA EFISIENSI ALGORITMA Ikhsan Fanani NIM : 13505123 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : ikhsan_fanani@yahoo.com
Lebih terperinciMETODE AVL TREE UNTUK PENYEIMBANGAN TINGGI BINARY TREE
METODE AVL TREE UNTUK PENYEIMBANGAN TINGGI BINARY TREE Suwanty 1 Octara Pribadi 2 Program Studi Teknik Informatika 1,2 STMIK TIME 1,2 Jalan Merbabu No. 32 AA-BB Medan 1,2 e-mail : dharma_suwanty@gmail.com
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI IMPLEMENTASI ALGORITMA PENCARIAN K JALUR SEDERHANA TERPENDEK DALAM GRAF
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI099 IMPLEMENTASI ALGORITMA PENCARIAN K JALUR SEDERHANA TERPENDEK DALAM GRAF (Kata kunci: Algoritma deviasi, algoritma Dijkstra, jalur sederhana, jalur terpendek) Penyusun Tugas
Lebih terperinciProgrammer dan Meeting
Programmer dan Meeting Description Time limit Memory limit 3 second 128 MB Perusahaan-perusahaan software di Silicon Valley sudah cukup kenal dengan prinsip bahwa meeting adalah musuh seorang programmer.
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi
Distribusi Frekuensi Statistik Industri Beberapa Istilah 1 Beberapa (cont ) Kelas interval : banyaknya objek yang dikumpulkan dalam kelompok tertentu, berbentuk interval a b ex: kelas interval pertama
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY DAN BRUTE FORCE DALAM SIMULASI PENCARIAN KOIN
PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY DAN BRUTE FORCE DALAM SIMULASI PENCARIAN KOIN Indra Mukmin 13506082 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Jalan Ganeca no.10 Email :
Lebih terperinciBagi peserta OSN 2014 dan calon peserta Open OSN William Gozali, Teknis OSN
Bagi peserta OSN 2014 dan calon peserta Open OSN 2014 William Gozali, Teknis OSN 2014 1 Dokumen ini ditujukan ke semua calon peserta OSN, agar memahami : Persiapan yang seharusnya dilakukan dalam menghadapi
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Pattern Matching untuk Mengidentifikasi Musik Monophonic
Penerapan Algoritma Pattern Matching untuk Mengidentifikasi Musik Monophonic Fahziar Riesad Wutono (13512012) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 1 PERSAMAAN. a) 2x + 3 = 9 a) 5 = b) x 2 9 = 0 b) = 12 c) x = 0 c) 2 adalah bilangan prima genap d) 3x 2 = 3x + 5
BAB PERSAMAAN Sifat Sifat Persamaan Persamaan adalah kalimat matematika terbuka yang menyatakan hubungan sama dengan. Sedangkan kesamaan adalah kalimat matematika tertutup yang menyatakan hubungan sama
Lebih terperinciUJIAN SEKOLAH BERSTANDAR NASIONAL TAHUN PELAJARAN 2017/2018 MATEMATIKA (UMUM) SMA/MA
DOKUMEN NEGARA KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UJIAN SEKOLAH BERSTANDAR NASIONAL TAHUN PELAJARAN 07/08 MATEMATIKA (UMUM) SMA/MA Paket SM... DINAS PENDIDIKAN PROVINSI JAWA BARAT 08 K0 USBN 07/08 Mata
Lebih terperinciRelasi & Fungsi. Kuliah Matematika Diskrit 20 April Pusat Pengembangan Pendidikan - Universitas Gadjah Mada
Relasi & Fungsi Kuliah Matematika Diskrit 20 April 2006 Hasil Kali Kartesian Misalkan A dan B adalah himpunan-himpunan. Hasil kali Kartesian A dengan B (simbol: A x B) adalah himpunan semua pasangan berurutan
Lebih terperinci