Lecture 12 Graph Representation Sandy Ardianto & Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Teori Graf – Matematika Diskrit
Advertisements

GRAPH.
Matematika Diskrit Dr.-Ing. Erwin Sitompul
Jumat, 07 April 2017 Teorema Ramsey
Pengenalan Graph Disusun Oleh: Budi Arifitama Pertemuan 9.
Lecture 3 State Space Search 2 Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
Lecture 9 Single Linked List Sandy Ardianto & Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
13. Graf berbobot (Weighted graph)
GRAPH STRUKTUR DATA Disusun Oleh :
Struktur Data Graph.
13. Graf berbobot (Weighted graph)
STRUKTUR DATA Struktur Data Graf.
*copyleft*1 Ade Ariyani A Agung Taufiqurrahman Annas Firdausi Hario Adit W Kartika Anindya P Kelompok XII Implementation of Dijkstra’s Shortest Path Algorithm.
BAB 8 GRAF.
APLIKASI PENGOPTIMALAN JARINGAN LISTRIK
Lecture 5 Minimax dengan αβ Pruning Erick Pranata
Pendahuluan Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut Representasi : Objek : noktah, bulatan.
Lecture 10 Doubly Linked List Sandy Ardianto & Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
Syllabus Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
Syllabus Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
Rahmady Liyantanto liyantanto.wordpress.com
BAB VIII G R A F.
Sistem Operasi 7 “Deadlock”.
Edge Detection (Pendeteksian Tepi)
Teknik Informatika - Universitas Muhammadiyah Malang (UMM)
Algoritma dan Struktur Data
Matakuliah : T0034 / Perancangan & Analisis Algoritma
Pertemuan 23 Minimum Cost Spanning Tree
Silabus Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1.
Pertemuan 13 Graph + Tree jual [Valdo] Lunatik Chubby Stylus.
Pertemuan 16 DYNAMIC PROGRAMMING : TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Pewarnaan graph Pertemuan 20: (Off Class)
Pertemuan 25 Network Flow
Bina Nusantara Mata kuliah:K0144/ Matematika Diskrit Tahun: 2008 Jenis-Jenis Graph Pertemuan 17:
Mata kuliah :K0362/ Matematika Diskrit Tahun :2008
Pertemuan 9 : Pewarnaan graph
GRAPH.
Program Studi Teknologi Game Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
MATRIKS PENYAJIAN GRAPH
Design and Analysis Algorithm
Matematika Diskrit Pewarnaan Graf Heru Nugroho, S.Si., M.T.
DETEKSI TEPI.
Pertemuan 22 Graph Operation
Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Representasi Graf Isomorfisme
BAB 7: Graf.
FITRI UTAMININGRUM, ST, MT
BAB 9: Pewarnaan Graf Matematika Diskrit DU1023 Heru Nugroho, S.Si
(MATERI PERTEMUAN KEDUA dan KETIGA) BY : ARIS GUNARYATI
Matakuliah : T0534/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : September 2005
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning
VECTOR VECTOR IN PLANE.
Pertemuan 8 Review Berbagai Struktur Data Lanjutan …..
Materi 11 Teori Graf.
STRUKTUR DATA Struktur Data Graf.
STRUKTUR DATA (9) Struktur Data Graf.
SOAL THE TELEVISION CAMERA (1) Pertemuan 3
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
Mata kuliah :K0362/ Matematika Diskrit Tahun :2008
GRAF (Bab 9) Informatics Engineering Department TRUNOJOYO UNIVERSITY
Data Structure Graph Representation © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
TEORI GRAF Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Representasi visual dari graf adalah dengan.
Representasi graph dan Isomorfisme graps
Graf By Serdiwansyah N. A..
Pertemuan – 13 GRAF.
TEORI GRAF Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Representasi visual dari graf adalah dengan.
Aplikasi Graph Minimum Spaning Tree Shortest Path.
Matematika Diskret Teori Graph Heru Cahya Rustamaji, M.T.
Graf Universitas Telkom Disusun Oleh :
Transcript presentasi:

Lecture 12 Graph Representation Sandy Ardianto & Erick Pranata © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya 1

» Consisted of: ˃Edges ˃Vertices 2 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

» Edge List » Adjancency List » Adjancency Matrix 3 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

4

» Represent edges and vertices in an unordered list » Edges are linked to vertices 5 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

» Adjacent vertices 6 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

7

8

9

» When a representation is appropriate? ˃Complexity (Big-O Analysis) ˃Sparsity » Graph Category ˃Direction: +Directed +Undirected ˃Weight +Weighted +Unweighted » How to represent them? » How to implement the representation? Define the classes! 10 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

» Given a graph, define its representation in: ˃Edge List ˃Adjacency List ˃Adjacency Matrix 11 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

12 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

13 © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya