Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

RÓŻNORODNE ALGORYTMY OBLICZEŃ I ICH KOMPUTEROWE REALIZACJE Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu 2 informatyka.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "RÓŻNORODNE ALGORYTMY OBLICZEŃ I ICH KOMPUTEROWE REALIZACJE Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu 2 informatyka."— Zapis prezentacji:

1

2 RÓŻNORODNE ALGORYTMY OBLICZEŃ I ICH KOMPUTEROWE REALIZACJE Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu 2 informatyka +

3 Algorytm, algorytmika Algorytm – opis rozwiązania krok po kroku postawionego problemu lub sposobu osiągnięcia jakiegoś celu Pierwszy algorytm – algorytm Euklidesa 300 p.n.e algorytm od Muhammad ibn Musa al-Chorezmi IX w. Algorytmika – dziedzina zajmująca się algorytmami i ich własnościami informatyka + 3 Na str. 3-7 są zamieszczone uwagi wstępne na temat algorytmiki. Można je pominąć i wrócić później.

4 Algorytmy a informatyka Informatyka – jedna z definicji: dziedzina wiedzy i działalności zajmująca się algorytmami Czy zajmuje się też algorytmami kulinarnymi? Donald E. Knuth: Mówi się często, że człowiek dotąd nie zrozumie czegoś, zanim nie nauczy tego – kogoś innego. W rzeczywistości, człowiek nie zrozumie czegoś (algorytmu) naprawdę, zanim nie zdoła nauczyć tego – komputera. Ralf Gomory (IBM): Najlepszym sposobem przyspieszania komputerów jest obarczanie ich mniejszą liczbą działań (szybszymi algorytmami) informatyka + 4 Będziemy uczyć komputery, czyli programować je !

5 Algorytmiczne rozwiązywanie problemu Dla problemu – chcemy otrzymać rozwiązanie komputerowe, które jest: zrozumiałe dla każdego, kto zna problemu poprawne, czyli spełnia specyfikację (opis) problemu efektywne, czyli nie marnuje czasu i pamięci komputera Metoda rozwiązywania: analiza sytuacji problemowej sporządzenie specyfikacji: wykaz danych, wyników i relacji projekt rozwiązania komputerowa realizacja rozwiązania – implementacja testowanie poprawności rozwiązania dokumentacja i prezentacja rozwiązania informatyka + 5

6 Rozwiązywanie problemów z pomocą komputerów Objaśnienie dwóch terminów: Problem: problem, gdy nie podano nam, jak należy go rozwiązać, ale wiemy wystarczająco, by poradzić sobie z nim a więc, problem jest dla każdego nie tylko dla orłów Programowanie: komputery wykonują tylko programy cokolwiek uruchamiamy na komputerze: Google, dokument w Word, arkusz w Excel, naciśnięcie klawisza – jest programem każdy widoczny i niewidoczny efekt działania komputera to wynik działania jakiegoś programu Konkluzja: powinniśmy lepiej poznać programowanie komputerów informatyka + 6

7 Myślenie algorytmiczne Myślenie komputacyjne (ang. computational thinking) informatyka + 7 Reklama firmy IBM z 1924 roku Komputer to maszyna do myślenia !!!

8 Różnorodne algorytmy obliczeń i ich komputerowe realizacje PLAN Rozgrzewka (warm-up) – kilka krótkich programów Obliczanie wartości wielomianu – Schemat Hornera Liczby dziesiętne, binarne, … – system pozycyjny, zamiana liczb między systemami Rekurencja: Wieże Hanoi, liczby Fibonacciego, wyprowadzania liczb od początku Podnoszenie do potęgi – szybko! Algorytm Euklidesa Algorytmy zachłanne: wydawanie reszty, zmartwienie kinomana, pakowanie plecaka, najdłuższa droga na piramidzie Przeszukiwanie z nawrotami: wychodzenie z labiryntu i rozstawianie hetmanów na szachownicy informatyka + 8

9 Rozgrzewka przy komputerach Rozgrzewka (warm-up) – kilka krótkich programów: obliczanie pole trójkąta dodatkowo sprawdzanie, czy dane są dobre – warunek obliczanie pola trójkąta dla ciągu danych – iteracja i tablice Ciekawe zadanie dotyczące trójkątów: Dane: ciąg (bardzo długi) liczb Odpowiedź: czy z każdej trójki liczb z tego ciągu można zbudować trójkąt? Wskazówka: istnieje rozwiązanie, w którym nie trzeba sprawdzać warunku trójkąta dla każdej trójki liczb informatyka + 9

10 Warsztaty Algorytm, język programowania, komputer informatyka + 10 Proces komputerowej realizacji algorytmu: Opis algorytmu – słowny Zapis w języku programowania (Pascal, C++) Kompilacja – przetłumaczenie na język zrozumiały przez komputer Wykonanie Testowanie Dokumentacja

11 Obliczanie wartości wielomianu Obliczanie wartości wielomianu jest bardzo ważną operacją w komputerze, bo wartość każdej funkcji jest liczona jako wartość wielomianu, np. cos x = 1 – x x 4. Wielomian stopnia 2: w(x) = ax 2 + bx + c = a*x*x + b*x + c 3 mnożenia 2 dodawania w(x) = ax 2 + bx + c = (a*x + b)*x + c 2 mnożenia 2 dodawania Wielomian stopnia 3: w(x) = ax 3 + bx 2 + cx + d = ((a*x + b)*x + c)*x + d 3 mnoż. 3 dod. Wielomian stopnia n: w n (x) = a 0 *x n + a 1 *x n-1 + … + a n-1 *x + a n = = (a 0 *x n-1 + a 1 *x n-2 + … + a n-1 )*x + a n = … = = ((…((a 0 *x + a 1 )*x + a 2 )*x + … + a n-2 )*x + a n-1 )*x + a n informatyka + 11

12 Obliczanie wartości wielomianu specyfikacja, algorytm Problem Wielomian – Obliczanie wartości wielomianu Dane: n – nieujemna liczba całkowita a 0, a 1, a 2,..., a n – n + 1 współczynników wielomianu z – wartość argumentu – obliczamy w n (z). Wynik: w n (z) – czyli wartość wielomianu w n (x) w punkcie x = z Algorytm do obliczania wartości wielomianu: w n (z) = ((…((a 0 *z + a 1 )*z + a 2 )*z + … + a n-2 )*z + a n-1 )*z + a n Schemat Hornera: y := a 0 y := y*z + a 1 y := y*z + a 2 ….. y := y*z + a n-1 y := y*z + a n informatyka + 12 y := a 0 y := y*z + a i dla i = 1, 2, …, n Specyfikacja problemu – dokładny opis problemu n mnożeń i n dodawań Nie ma szybszego algorytmu !!!

13 Schemat blokowy algorytmu Hornera informatyka + 13 Instrukcja iteracyjna Instrukcja warunkowa: rozgałęzienia algorytmu Ada Augusta, córka Byrona, uznawana powszechnie za pierwszą programistkę komputerów, przełomowe znaczenie maszyny analitycznej Ch. Babbagea, pierwowzoru dzisiejszych komputerów, upatrywała właśnie w możliwości wielokrotnego wykonywania przez nią danego ciągu instrukcji, z liczbą powtórzeń z góry zadaną lub zależną od wyników obliczeń, a więc w iteracji. i := 0; y := a 0 Początkowe wartości Czy i = n Czyli, czy wyczerpano wszystkie współczynniki Nie Tak i := i + 1 y := y*z + a i Wyprowadź wartość y Koniec algorytmu

14 Pełny schemat blokowy algorytmu Hornera informatyka + 14

15 Algorytm Hornera w postaci programu (Pascal) program Horner; var i,n :integer; a,y,z :real; begin read(n);read(z); read(a); y:=a; for i:=1 to n do begin read(a); y:=y*z+a end; write(y) end. informatyka + 15 nazwa programu deklaracje, typy zmiennych blok programu – początek czytaj n, czytaj z czytaj pierwszy współczynnik początkowa wartość wyniku pętla od 1 do n czytaj kolejny współczynnik powiększenie wyniku iteracja – koniec pisz wynik blok programu – koniec

16 Algorytm Hornera – współczynniki w tablicy (Pascal) Program Horner_tablica; var i,n :integer; y,z:real; a:array[0..100] of real {Co najwyzej 100 wspolczynnikow} begin read(n); for i:=0 to n do read(a[i]); writeln(' z y'); read(z); while z <> 0 do begin y:=a[0]; for i:=1 to n do y:=y*z+a[i]; write(' ',y:2:5); writeln; read(z) end end. informatyka + 16 Deklaracja tablicy Czytanie współczynników Instrukcja iteracyjna z warunkiem: Obliczanie wartości tego samego wielomianu tak długo, jak długo argument jest różny od zera, czyli z <> 0.

17 Zastosowania Algorytmu Hornera 1.Obliczanie wartości wielomianów. 2.Obliczanie wartości dziesiętnej liczb danych w systemie o podstawie różnej od 10, np. liczb binarnych. Uwaga: jest to bardzo prosta metoda, np. dla obliczeń na kalkulatorze bez pamięci. 3.Szybkie potęgowanie (w dalszej części) To są tylko niektóre zastosowania schematu Hornera. informatyka + 17

18 System dziesiętny, system pozycyjny Liczba dziesiętna: 357 ma wartość (dziesiętną): 357 = 3* *10 + 7*1 = 3* * *10 0 a zatem liczba: d n-1 d n-2 … d 1 d 0 która ma n cyfr ma wartość: d n-1 *10 n-1 + d n-2 *10 n-2 + … + d 1 * d 0 * – podstawa systemu {0, 1, 2, 3, …, 8, 9} – cyfry 2, 8, 16 – podstawy systemów używanych w komputerach podstawacyfry 20, 1system binarny 80, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 160, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F 600, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F, G, … informatyka + 18

19 System binarny, przejście 2 10 Liczba binarna: = (10101) 2 ma wartość (dziesiętną): 1* * * * *2 0 = = = 21 a zatem liczba binarna: (b n-1 b n-2 … b 1 b 0 ) 2 która ma n cyfr ma wartość: a = b n-1 *2 n-1 + b n-2 *2 n-2 + … + b 1 *2 1 + b 0 *2 0 (*) Jak szybko obliczać wartość dziesiętną binarnego rozwinięcia? Wzór (*) jest wielomianem, w którym zamiast x jest 2. A zatem wartość a obliczamy za pomocą schematu Hornera.. informatyka + 19 Binarne rozwinięcie liczby a Najbardziej znaczący bit Najmniej znaczący bit

20 Otrzymywanie postaci binarnej liczb, czyli 10 2 Szkolna metoda: dzielimy przez dwa tak długo, jak długo iloraz jest większy od zera – słupki: dzielenie iloraz reszta 187| | | | |2 51 5|2 21 2|2 10 1|2 01 Reprezentacja od końca reszt: 187 = ( ) 2 informatyka + 20 Program Rozwiniecie_binarne; var a:integer; begin read(a); while a <> 0 do begin write(a mod 2,' '); a:=a div 2 end end. Ciekawe pytanie: jaka jest długość rozwinięcia binarnego liczby n? Bardzo prosty program

21 Techniki algorytmiczne – rekurencja Myślenie rekurencyjne: –przykłady z życia: jedzenie, tańczenie –Wieże Hanoi –liczby Fibonacciego –wyprowadzanie liczb od początku –szybkie potęgowanie –algorytm Euklidesa Rekurencyjny algorytm: Rozwiązując problem … odwołuje się do siebie Korzyści: Część pracy … zwalamy na komputer! informatyka + 21

22 Jedzenie kaszki z talerza – A. Jerszow Jedz kaszkę; jeśli talerz jest pusty to koniec jedzenia w przeciwnym razie weź łyżkę kaszki; Jedz kaszkę Taniec Tańcz; jeśli nie gra muzyka to koniec tańczenia w przeciwnym razie zrób krok; Tańcz Procedura rekurencyjna wywołuje siebie Warunek początkowy – zatrzymuje wywołania Rekurencja – przykłady z życia informatyka + 22

23 Opis gry i interaktywna zabawa: Wieże Hanoi – przekładanie krążków informatyka + 23 Zasady gry: przenosimy po jednym nigdy większy na mniejszym Algorytm iteracyjny: najmniejszy krążek ma dwie możliwości – ustalamy, którą wybieramy na dwóch palikach, tylko jeden krążek można przenieść i tylko na jedno miejsce

24 Hanoi (n, A, B, C) {z A na B za pomocą C} if n = 0 then nic nie rób else begin Hanoi (n – 1, A, C, B); Największy krążek z A na B; Hanoi (n – 1, C, B, A) end Procedura rekurencyjna wywołuje siebie Warunek początkowy – zatrzymuje wywołania Wieże Hanoi – Rekurencja informatyka + 24 Rozwiązanie rekurencyjne: kiedy można przenieść największy krążek? Odpowiedź: gdy pozostałe będę na jednym paliku, następnie możemy je przenieść na największy

25 Hanoi (n, A, B, C) if n = 0 then nic nie rób else begin Hanoi (n – 1, A, C, B); Największy krążek z A na B; Hanoi (n – 1, C, B, A) end h(n) = h(n – 1) h(n – 1) = h(n) = 2h(n – 1) + 1 h(0) = 0 Wieże Hanoi – Rekurencja – liczba przestawień h(n) informatyka + 25

26 h(n) = 2h(n – 1) + 1 = z tego samego wzoru: h(n – 1) = 2h(n – 2) + 1 stąd h(n) = 2[2h(n – 2) + 1] + 1 = = 2 2 h(n – 2) = podobnie h(n) = 2 3 h(n – 3) = … h(n) = 2 n h(n – n) + 2 n … = ostatecznie h(n) = 2 n – 1 = h(0) = 0 Wieże Hanoi – Rekurencja – liczba przestawień h(n) informatyka + 26

27 s(n) – liczba sposobów osiągnięcia schodka n … n n–1 n–2 1 0 s(n) = + s(n – 2) s(n –1) s(1) = s(2) = dla n > Chaotyczny profesor S. Profesor S. bierze jeden lub dwa schodki – na ile sposobów wyjdzie na piętro n Myśl rekurencyjnie! informatyka + 27

28 F(n) – liczba par królików po n miesiącach n n–1 n–2 1 2 F(n) = + F(n – 2) F(n – 1) F(1)=1F(2)=1 dla n > 2: 3 Króliki, które przeżywają Króliki, urodzone przez pary żyjące ponad miesiąc Liczby Fibonacciego: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, … Warunki początkowe Rekurencja: Rekurencja – króliki Fibonacciego informatyka + 28 Na początku jest jedna para królików, która po miesiącu rodzi kolejną parę. Króliki nie umierają i po miesiącu, co miesiąc rodzą nową parę.

29 F6F6 F5F5 F2F2 F4F4 F4F4 F3F3 F2F2 F1F F3F3 F2F2 F1F Powtórne obliczanie F 4 Pamiętajmy: Rekurencja – może być bardzo rozrzutna pod względem liczby wykonywanych operacji i zajmowanej pamięci ? ? Liczby Fibonacciego – rozrzutna rekurencja informatyka + 29

30 F(n) – liczba par królików po n miesiącach n n–1 n–2 1 2 = F(n)F(n – 2)F(n – 1) F(1)=1F(2)=1 3 Warunki początkowe Rekurencja jako iteracja dla n > 2 F(n) {n-ta liczba Fibonacciego obliczona iteracyjnie} if (n = 1) lub (n = 2) then F := 1 else begin a := 1; b := 1; {a i b – dwie poprzednie wartości} for i := 3 to n do begin c := a + b; a := b; b := c end; F := c end + Liczby Fibonacciego – oszczędna iteracja informatyka + 30

31 Algorytm – drukowania cyfr liczby Najpierw drukuj cyfry liczby Później drukuj cyfrę 5 Potrzebne są dwie operacje: reszta z dzielenia mod: np mod 10 = 5 dzielenie całkowite div: np div 10 = 304 Liczbę 3045 drukuj w kolejności cyfr:5403 Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby Liczba 304 to: 3045 div 10 = 304 Cyfra 5 to reszta: 3045 mod 10 = 5 Zauważmy: możemy zastosować ten sam algorytm ale do liczby 304 – REKURENCJA informatyka + 31

32 KolejnaCyfra (m) if m < 10 then write (m) else begin KolejnaCyfra (m div 10); write (m mod 10) end Uwagi: 1. Można zastąpić 10 przez 2 i otrzymamy kolejne cyfry binarne, od najbardziej znaczącej 2. Po zmianie kolejności poleceń – drukowanie cyfr od końca Warunek początkowy – gdy liczba ma jedną cyfrę. Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby Wywołanie rekurencyjne dla liczby bez ostatniej cyfry Drukowanie ostatniej cyfry informatyka + 32

33 KolejnaCyfra (3045) KolejnaCyfra (304) KolejnaCyfra (30) KolejnaCyfra (3) write (3045 mod 10) = 5 write (304 mod 10) = 4 write (30 mod 10) = 0 write (3) = 3 Kolejno drukowane cyfry Powrót z wywołań rekurencyjnych Wywołania rekurencyjne 304 = 3045 div 10 Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby informatyka + 33

34 Podnoszenie do potęgi, 1 Problem potęgowania Dane: m – liczba naturalna, x – liczba rzeczywista Wynik: y = x m Przykład: m = 22 Sposób 1. Rozłóż m na sumę potęg liczby 2mamy: 22 = A stąd: x 22 = x = x 2 *x 4 *x 16 Kolejne mnożenia: x 2, x 4 = (x 2 ) 2, x 8 = (x 4 ) 2, x 16 = (x 8 ) 2, y = x 2 *x 4 = x 6, y = y*x 16 Liczba mnożeń: 6 (kwadrat to jedno mnożenie) informatyka + 34 Ważne działanie w kryptografii, gdzie potęguje się duże liczby, np

35 Sposób 2. (przykład dla m = 22) Znajdź rozwinięcie binarne liczby m; 22 = (10110) 2 Przedstaw wykładnik w postaci schematu Hornera; 22 = 1* * * * *2 0 = (((2 + 0)2 + 1)2 + 1)2 +0 Z postaci wykładnika określ kolejność mnożeń: x (((2+0)2+1)2+1)2+0 = x (((2+0)2+1)2+1)2 = (x (((2+0)2+1)2+1 ) 2 = (x (((2+0)2+1)2 x) 2 = = (x (((2+0)2+1 ) 2 x) 2 = (x (((2+0)2 x) 2 x) 2 = (x (((2+0 ) 2 x) 2 x) 2 = (((x 2 ) 2 x) 2 x) 2 = x 22 Kolejne mnożenia: x 2, x 4 = (x 2 ) 2, x 5 = (x 4 )x, x 10 = (x 5 ) 2, x 10 x = x 11, (x 11 ) 2 = x 22 Liczba mnożeń: 6, jak w Sposobie 1, ale są liczone inne iloczyny. informatyka + 35 Podnoszenie do potęgi, 2

36 Podnoszenie do potęgi, 3 Algorytm rekurencyjny, korzysta ze spostrzeżenia: jeśli m jest parzyste, to x m = (x m/2 ) 2 jeśli m jest nieparzyste, to x m = (x m –1 )x (m – 1 staje się parzyste). Przykład: m = 22 x 22 = (x 11 ) 2 = ((x 10 ) x) 2 = ((x 5 ) 2 x) 2 = (((x 4 )x) 2 x) 2 = (((x 2 ) 2 x) 2 x) 2 = x 22 Kolejne mnożenia: x 2, x 4 = (x 2 ) 2, x 5 = (x 4 )x, x 10 = (x 5 ) 2, x 10 x = x 11, (x 11 ) 2 = x 22 Liczba mnożeń: 6, jak w Sposobie 1 i 2, liczone jak w Sposobie 2. informatyka + 36 Potega (x, n){ x n } if n = 1 then Potega := x else if n – parzyste then Potega := Potega (x, n/2)^2 {x n = (x n/2 ) 2 } else Potega := Potega (x, n – 1)*x {x n = (x n–1 )x} Realizacja rekurencyjna

37 Algorytm Euklidesa, 1 Uważany za pierwszy algorytm – powstał 300 p.n.e. Chociaż Chińczycy i Hindusi wcześniej tworzyli przepisy obliczeniowe. Przez długie lata był synonimem algorytmu i od niego zaczynały wszystkie książki akademicki. Ma bardzo wiele zastosowań praktycznych i teoretycznych: arytmetyka, czyli obliczenia na liczbach całkowitych kryptografia – RSA łamigłówki Przykład: Czy za pomocą naczyń 6 i 10 litrowych można napełnić pojemnik 15 litrami wody – wodę można dolewać lub pobierać z pojemnika tylko całymi naczyniami. informatyka + 37

38 Algorytm Euklidesa, 2 Problem NWD(m,n) – Największy Wspólny Dzielnik Dane: m, n – liczby naturalne (można przyjąć, że m n) Wynik: NWD(m,n) – Największy wspólny dzielnik liczb m i n. Przykłady: NWD(42,14) = 14 NWD(24,16) = 8 NWD(13,21) = 113 i 21 są względnie pierwsze NWD(0,31) = 310 jest podzielne przez każdą liczbę Zasada, wykorzystana w algorytmie – Twierdzenie o ilorazie i reszcie n = q*m + r, gdzie 0 r < m q – iloraz, r – reszta. informatyka + 38

39 Algorytm Euklidesa, 3 Wnioski: 1.Jeśli r = 0, to m dzieli n, czyli NWD(m,n) = m 2.Jeśli r 0, to mamy r = n – qm, czyli każda liczba, która dzieli n oraz m dzieli również r, w szczególności największa taka liczba. Stąd mamy: NWD(m,n) = NWD(r,m) Przykład: NWD(25,70) = NWD(20,25) = NWD(5,20) = NWD(0,5) = 5 NWD(25,70):70 = 2* NWD(20,25)25 = 1* NWD(5,20)20 = 4*5 + 0r = 0, więc NWD(, ) = 5 Generowane liczby maleją: 70, 25, 20, 5, 0 więc algorytm jest skończony informatyka + 39

40 Algorytm Euklidesa, 4 – dwie realizacje program Euklides; var m,n,r:integer; begin read(m,n); while m>0 do begin r:=n mod m; n:=m; m:=r end; write(n) end. informatyka + 40 Realizacja z funkcją: program Euklides_funkcja; var m,n:integer; function NWD(m,n:integer):integer; var r:integer; begin while m>0 do begin r:=n mod m; n:=m; m:=r end; NWD:=n end; begin read(m,n); writeln(NWD(m,n)) end. Funkcja Wywołanie funkcji w programie Przypisanie funkcji wartości

41 Algorytm Euklidesa, 5 – realizacja rekurencyjna program Euklides_rekurencja; var m,n:integer; function NWD_rek(m,n:integer):integer; begin if m>n then NWD_rek:=NWD_rek(n,m) else if m = 0 then NWD_rek:=n else NWD_rek:=NWD_rek(n mod m,m) end; begin read(m,n); writeln(NWD_rek(m,n)) End. informatyka + 41 Funkcja rekurencyjna Wywołania rekurencyjne Reszta z dzielenia n przez m

42 Algorytm Euklidesa, 6 – zagadki Przykład 1. Czy za pomocą naczyń 6 i 10 litrowych można napełnić pojemnik 15 litrami wody – wodę można dolewać lub pobierać z pojemnika tylko całymi naczyniami. Jeśli istnieje rozwiązanie, to istnieją takie x i y, że 6x + 10y = 15 Czy istnieją? Uzasadnij odpowiedź. Rozwiązanie 1. W tym przypadku nie istnieje rozwiązanie. Istnieje, gdy prawa strona jest wielokrotnością NWD(6,10). Przykład 2. W jednym pojemniku są klocki o wysokości p, a w drugim – o wysokości q. Czy zawsze można zbudować wieże z każdego rodzaju klocków, które mają tę samą wysokość? Jeśli jest to możliwe, to jaka jest najmniejsza wysokość takich wież? Rozwiązanie 2. Zawsze możliwe. Najmniejsza wysokość NWW(p,q). Pytanie 3. Jaki zachodzi związek między NWD(m,n) i NWW(m,n)? Mamy NWW(m,n) = (m*n)/NWD(m,n) informatyka + 42

43 Techniki algorytmiczne – przybliżone i dokładne – idee W wielu sytuacjach postępujemy intuicyjnie, podejmując decyzje, które wydają się nam najlepsze, chociaż nie potrafimy tego uzasadnić – podejście zachłanne Jednak czasem musimy przejrzeć wszystkie możliwości – dobrze jest mieć pewność, że przeglądamy (pośrednio lub bezpośrednio) wszystkie, ale bez powtórzeń – metoda przeszukiwania z nawrotami Stara zasada – korzystać z tego, co już znamy – strategia dziel i zwyciężaj Komputery staramy się używać wtedy, gdy bez niech nie potrafimy sobie poradzić. A najlepiej, gdyby komputery wykonywały za nas dużą część roboty. Rekurencja – czyli jak zwalić robotę na komputer informatyka + 43

44 Techniki algorytmiczne – przybliżone i dokładne Podejście zachłanne: –wydawanie reszty –zmartwienie napalonego kinomana –pakowanie najcenniejszego plecaka –najdłuższa droga w piramidzie Przeszukiwanie z nawrotami –poszukiwanie wyjścia z labiryntu –rozmieszczanie hetmanów na szachownicy Strategia dziel i zwyciężaj –poszukiwanie elementów w zbiorze uporządkowanym informatyka + 44

45 Metoda zachłanna: wydawanie reszty – problem Problem Reszty. Dane: nominały, np. 1 gr, 2 gr, 5 gr, … K – kwota do wydania Wynik: Utworzyć K z najmniejszej liczby banknotów i monet Dyskusja: jak wydają sprzedawcy? jaki mamy pomysł? czy potrafimy uzasadnić, że nasz pomysł da najlepsze rozwiązanie? Konkluzja – algorytm zachłanny: Wydawaj sukcesywnie, zawsze możliwie największy nominał banknotu lub monety informatyka + 45 Dla sprzedawcy to także dobre kryterium – ma mniej okazji, by się pomylić

46 Metoda zachłanna: wydawanie reszty – w arkuszu Rozwiązanie w arkuszu – w arkuszu można również wykonywać algorytmy informatyka + 46 Ćwiczenie na warsztatach: utworzyć taki arkusz

47 Metoda zachłanna: wydawanie reszty – program Program Zachlanna_reszta_PL; var i,ile,kwota_int:integer; kwota :real; nominal:array[1..14] of integer =(20000,10000,5000,2000,1000,500,200,100,50,20,10,5,2,1); reszta :array[1..14] of integer; begin write('kwota'); read(kwota); kwota_int:=round(kwota*100); for i:=1 to 14 do begin ile:=kwota_int div nominal[i]; reszta[i]:=ile; kwota_int:=kwota_int-ile*nominal[i] end; for i:=1 to 8 do writeln(nominal[i] div 100,' zl.: ',reszta[i]); for i:=9 to 14 do writeln(nominal[i],' gr.: ',reszta[i]) end. informatyka + 47 Nominały w groszach Zamiana kwoty na grosze Obliczanie wielkości kolejnych nominałów

48 Metoda zachłanna: wydawanie reszty – jak dobrze? Pytanie: jak dobry jest algorytm zachłanny? Czy zawsze tworzy resztę z najmniejszej liczby banknotów i monet? Sytuacje: brakuje niektórych nominałów w kasie, np. 5 gr. i 10 gr. pojawia się nowa moneta, np. 21 gr. Fakt: Istniejące w świecie nominały, gdy tylko jest ich dostatecznie dużo w kasie, gwarantują, że algorytm zachłanny daje zawsze najmniejszą liczbę banknotów i monet informatyka + 48

49 Metoda zachłanna: zmartwienie kinomana Sytuacja: Dane: program filmów w Multikinie na dany dzień Wynik: Kinoman chce jednego dnia zobaczyć jak najwięcej filmów w Multikinie Strategia: Wybieraj filmy, które kończą się możliwie jak najwcześniej Uzasadnienie: Pozostaje więcej czasu na następne filmy Konkluzja: Jest to optymalny algorytm. informatyka XXX X X X X

50 Metoda zachłanna: pakowanie plecaka Ogólny problem plecakowy Dane: n rzeczy (towarów, produktów itp.), w nieograniczonej ilości: i-ta rzecz waży w i jednostek i ma wartość p i : W – maksymalna pojemność plecaka. Wynik: ilości poszczególnych rzeczy (mogą być zerowe), których całkowita waga nie przekracza W i których sumaryczna wartość jest największa wśród wypełnień plecaka rzeczami o wadze nie przekraczającej W. Decyzyjny problem plecakowy – 0-1 (zero-jedynkowy) Rzeczy są tylko w pojedynczych ilościach – decyzja: bierzemy albo nie informatyka + 50

51 Metoda zachłanna: pakowanie plecaka Przykład: wartość towaru: waga towaru: Zachłanne kryteria wyboru rzeczy do plecaka: 1. Najcenniejsze najpierw: 7 x nr x nr 4 = 7x10 + 1x7 = Najlżejsze najpierw: 23 x nr 6 = 23x2 = Najcenniejsze w stosunku do swojej wagi najpierw, czyli w kolejności nierosnących wartości ilorazu p i / w i Kolejność: 7/2, 10/3, 4/2, 2/1, 5/3, 6/6 11 x nr x nr 6 = 11x7 + 1x2 = 79 NAJLEPSZE OPTYMALNE: 10 x nr x nr 4 = 10x7 + 1x10 = 80 Żadne zachłanne nie jest optymalne – na ogół tak jest informatyka + 51 Pojemność plecaka

52 Metoda zachłanna: najdłuższa droga z piramidy Dane: Piramida liczb: Wynik: Znaleźć najdłuższą drogę z korzenia Algorytm zachłanny. 1.Zacznij w korzeniu 2.Wybieraj większą liczbę poniżej. informatyka Droga z korzenia Długość drogi zachłannej: niebieska: = 26 Długość drogi najdłuższej: różowa: = 27

53 Przeszukiwanie z nawrotami Opis sytuacji: Duża przestrzeń możliwych rozwiązań. Nie znamy innej metody znalezienia rozwiązania niż przeszukanie tej przestrzeni Decydujemy się przeszukać całą przestrzeń, ale –chcemy to zrobić systematycznie –każde rozwiązanie powinno się pojawić, bezpośrednio lub pośrednio, ale żadne nie więcej niż raz Może nas interesować znalezienie wszystkich rozwiązań Przykłady: Wychodzenie z labiryntu – duża liczba możliwych dróg Ustawianie figur na szachownicy – duża liczba możliwych układów informatyka + 53

54 Przeszukiwanie z nawrotami: wychodzenie z labiryntu Opis sytuacji: Labirynt: pola = kwadraty, brak zamkniętych komnat Cel: znaleźć wyjście z dowolnego pola Algorytm: 1.Wybieraj kierunki w kolejności: G (do góry), L (w lewo), P (w prawo), D (do dołu) – patrzymy zawsze przed siebie 2.Jeśli nie ma przejścia – cofnij się na pole, z którego przyszedłeś. informatyka + 54 Nawrót

55 Przeszukiwanie z nawrotami: wychodzenie z labiryntu Droga z pola 4a: G-3a, G-2a, G-1a – do Góry już nie można iść, ale można iść w Prawo P-1b – z tego pola nie ma już przejść G, L, P – cofamy się B-1a – także nie ma innego przejścia – cofamy się B-2a – podobnie, cofamy się B-3a – podobnie, cofamy się – z 3a można iść jeszcze w Prawo P-3b – istnieje przejście w Lewo L-2b – istnieje przejście w Prawo P-2c – istnieje przejście w Lewo WYJŚCIE z labiryntu informatyka + 55

56 Przeszukiwanie z nawrotami: rozmieszczanie hetmanów na szachownicy Opis sytuacji: Szachownica: n x n, hetman – atakuje po wszystkich liniach Cel: ustawić jak największą liczbę nie atakujących się hetmanów Algorytm: Poruszamy się kolumnami, od lewej do prawej, a w kolumnach od góry. 1.Ustaw hetmana w danej kolumnie na nie atakowanym polu. 2.Jeśli nie można, to cofnij się do poprzedniej kolumny i wybierz następne pole informatyka + 56 Nawrót

57 Przeszukiwanie z nawrotami: rozmieszczanie hetmanów na szachownicy informatyka + 57 a4b2: brak pola w c d2 !!!c4b1nawrót a: a3 c3: brak pola w d nawrót do b: b1

58 Przeszukiwanie z nawrotami: rozmieszczanie hetmanów na szachownicy informatyka + 58 Drzewo poszukiwania ustawień: Ustawienie 4 hetmanów Oś symetrii drzewa Odbicie symetryczne rozwiązania

59 informatyka + 59 Zgadywana liczba: 17 w przedziale [1 : 20] Metoda: połowienia przedziału Kolejne kroki: strzałka wskazuje wybór; kolor czerwony – ciąg do przeszukania: 5 porównań zamiast 20 !!! Strategia dziel i zwyciężaj – przykład – poszukiwanie elem. w zbiorze uporządkowanym

60 Pokrewne zajęcia w Projekcie Informatyka + Wykład+Warsztaty (Wszechnica Poranna): Wprowadzenie do algorytmiki i programowania – wyszukiwanie i porządkowanie informacji Proste rachunki wykonywane za pomocą komputera. Techniki algorytmiczne – przybliżone (heurystyczne) i dokładne. Wykłady (Wszechnica Popołudniowa): Czy wszystko można policzyć na komputerze? Porządek wśród informacji kluczem do szybkiego wyszukiwania. Dlaczego możemy się czuć bezpieczni w sieci, czyli o szyfrowaniu informacji. Znajdowanie najkrótszych dróg, najniższych drzew, najlepszych małżeństw informatyka + 60

61 Pokrewne zajęcia w Projekcie Informatyka + Kursy (24 godz.) – Wszechnica na Kołach: Algorytmy poszukiwania i porządkowania. Elementy języka programowania Różnorodne algorytmy obliczeń i ich komputerowe realizacje Grafy, algorytmy grafowe i ich komputerowe realizacje Kursy (24 godz.) – Kuźnia Informatycznych Talentów – KIT dla Orłów: Przegląd podstawowych algorytmów Struktury danych i ich wykorzystanie Zaawansowane algorytmy Tendencje – Wykłady Algorytmy w Internecie, K. Diks Czy P = NP, czyli jak wygrać milion dolarów w Sudoku, J. Grytczuk Między przeszłością a przyszłość informatyki, M.M Sysło informatyka + 61

62


Pobierz ppt "RÓŻNORODNE ALGORYTMY OBLICZEŃ I ICH KOMPUTEROWE REALIZACJE Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu 2 informatyka."

Podobne prezentacje


Reklamy Google