Implementirati Rabin-Karp i Knut-Moris-Prat algoritme za traženje podstringova, kao i SoundEx i Levenstein algoritme za traženje stringova po sličnosti.

Svaki od njih treba da prođe kroz ceo string, nađe sva pojavljivanja traženog podstringa i snimi ih u poseban fajl – u slučaju Rabin-Karpovog i Knut-Moris-Pratovog algoritma treba da vrati tačna poklapanja, u slučaju SoundEx-a reči sa istim kodom, a u slučaju Levenstein algoritma, reči koje su <= 3 udaljene od podstringa koji se traži.

Pripremiti fajlove sa stringovima u kojima se traže podstringovi. Fajlovi treba da imaju 100, 1000, 10 000 i 100 000 reči.

Podržati slučajeve kada je string kroz koji se traži sastavljen:

•      Samo od hex cifara (azbuka sa 16 slova)
  

•      Cele ASCII tabele (256 znakova)
  

Testirati ponašanje za podstingove dužine 5, 10, 20 i 50 karaktera. Podstring mora da bude napisan istom azbukom kao i string učitan iz fajla.

Uporediti performanse algoritama za sve navedene slučajeve po vremenu izvršenja.

Potrebno je predati urađeni zadatak zajedno sa svim pomoćnim fajlovima u zadatak Laboratorijska vežba 1 u okviru sekcije Laboratorijske vežbe, najkasnije do ponedeljka 13. aprila, u 10h. Odbrana laboratorijske vežbe biće održana u utorak 14. aprila u 17h, koriščenjem platforme MS Teams.

Implementirati po priloženoj tabeli po tri algoritma za sortiranje i uporediti njihove performanse po vremenu izvršenja i zauzetosti memorije.

Za sortiranje uzeti cele brojeve iz opsega 0 do 10000.

Sortirati slučajno generisane nizove od 100, 1000, 10k, 100k, 1M, 10M i 100M elemenata.

Implementirati algoritme za kompresiju podataka koji se mogu podvesti pod kategoriju Greedy algoritama, i uporediti ih po efikasnosti i vremenu izvršenja.

Pripremiti fajlove sa karakterima koji će biti kompresovani.

Treba spremiti dve kategorije fajlova – sa random generisanim karakterima, sa smislenim tekstom na srpskom i smislenim tekstom na engleskom jeziku.

U svakoj kategoriji vam treba po jedan fajl od 100, 1000, 10k, 100k i 1M karaktera. Za slučaj od 100 karaktera prikazati na standardnom izlazu kodnu tabelu i rezultat kompresije. Za sve kategorije potrebno je uraditi i kompresiju i dekompresiju.

Implementirati Fibonačijev hip.

Za vrednosti čvorova uzeti cele brojeve iz opsega 0 do 10000.

Testirati ponašanje struktura za slučajno generisane nizove vrednosti od 10, 100, 1000, 10k i 100k elemenata i pratiti vreme izvršenja svake operacije.

Nakon generisanja strukture, testiranje sprovesti nad sledećom sekvencom akcija:

• Extract-min za random 10% elemenata

• Decrease-key za random 10% elemenata

• Delete node za random 10% elemenata

• Add za novih 10% elemenata

Implementirati B stablo.

Uporediti performanse stabla za različite maksimalne brojeve vrednosti po čvoru: 3, 5, 10, 33, 101, 333 i 1001.Testirati dodavanje, brisanje, traženje i intervalno traženje (’between and’) nad stablima koja imaju 100, 1000, 10k, 100k i 1M čvorova. Broj proba po testu treba da bude 10% od broja čvorova u inicijalnom stablu. Vrednosti koje se čuvaju u čvorovima treba da budu prirodni brojevi.

Implementirati Red-black stabla i uporediti performanse izvršavanja operacija za 10, 100, 1000, 10k i 100k čvorova.

Operacije za koje se vrši testiranje su:

Brisanje 10% random elemenata
Pretraga 10% random elemenata
Dodavanje novih 10% elemenata