TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładne WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI

Prezentacja na temat: "TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładne WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI"— Zapis prezentacji:

1

2 TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładne WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI
Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu informatyka +

3 Algorytm, algorytmika algorytm od Muhammad informatyka +
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 +

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) Będziemy uczyć komputery, czyli programować je ! informatyka +

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 +

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 +

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

8 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 +

9 Techniki algorytmiczne – przybliżone i dokładne – Plan zajęć
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 Rekurencja wyprowadzanie liczb od początku szybkie potęgowanie algorytm Euklidesa informatyka +

10 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 Dla sprzedawcy to także dobre kryterium – ma mniej okazji, by się pomylić informatyka +

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

12 Warsztaty Algorytm, język programowania, komputer
Proces komputerowej realizacji algorytmu: Opis algorytmu Zapis w języku programowania (Pascal, C++) Przetłumaczenie na język zrozumiały przez komputer Wykonanie Testowanie Prezentacja rozwiązania informatyka +

13 Metoda zachłanna: wydawanie reszty – program
Deklaracje zmiennych 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. Nominały w groszach Czytanie kwoty Zamiana kwoty na grosze Obliczanie wielkości kolejnych nominałów Wyprowadzenie wyników informatyka +

14 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 +

15 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. 1 X 2 X X X 3 X X 4 X informatyka +

16 Metoda zachłanna: pakowanie plecaka
Ogólny problem plecakowy Dane: n rzeczy (towarów, produktów itp.), w nieograniczonej ilości: i-ta rzecz waży wi jednostek i ma wartość pi: 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 +

17 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 pi / wi 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 5 = 10x7 + 1x10 = 80 Żadne zachłanne nie jest optymalne – na ogół tak jest Pojemność plecaka informatyka +

18 Metoda zachłanna: najdłuższa droga z piramidy
3 5 7 8 2 4 6 Dane: Piramida liczb: Wynik: Znaleźć najdłuższą drogę z korzenia Algorytm zachłanny. Zacznij w korzeniu Wybieraj większą liczbę poniżej. Droga z korzenia Długość drogi zachłannej: niebieska: = 26 Długość drogi najdłuższej: różowa: = 27 informatyka +

19 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 +

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

21 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 +

22 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. Ustaw hetmana w danej kolumnie na nie atakowanym polu. Jeśli nie można, to cofnij się do poprzedniej kolumny i wybierz następne pole Nawrót informatyka +

23 Przeszukiwanie z nawrotami: rozmieszczanie hetmanów na szachownicy
b2: brak pola w c nawrót do b: b1 c3: brak pola w d nawrót a: a3 b1 c4 d2 !!! informatyka +

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

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

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

27 Rekurencja – przykłady z życia
Rekurencja – przykłady z życia 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 zrób krok; Tańcz Warunek początkowy – zatrzymuje wywołania Procedura rekurencyjna wywołuje siebie informatyka + Rekurencja w komputerze

28 Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby
Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby Liczbę 3045 drukuj w kolejności cyfr: 3 4 5 Liczba 304 to: 3045 div 10 = 304 Algorytm – drukowania cyfr liczby 3045 1. Najpierw drukuj cyfry liczby 304 2. Później drukuj cyfrę 5 Potrzebne są dwie operacje: reszta z dzielenia mod: np mod 10 = 5 dzielenie całkowite div: np div 10 = 304 Cyfra 5 to reszta: 3045 mod 10 = 5 Zauważmy: możemy zastosować ten sam algorytm ale do liczby 304 – REKURENCJA informatyka + Rekurencja w komputerze

29 Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby
Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby 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. Wywołanie rekurencyjne dla liczby bez ostatniej cyfry Drukowanie ostatniej cyfry informatyka + Rekurencja w komputerze

30 Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby
Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby Wywołania rekurencyjne 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) = 3 304 = 3045 div 10 Kolejno drukowane cyfry Powrót z wywołań rekurencyjnych informatyka + Rekurencja w komputerze

31 Rekurencja – inny przykład – Wieże Hanoi
Rekurencja – inny przykład – Wieże Hanoi 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 informatyka + Rekurencja w komputerze

32 Rekurencja – inny przykład – króliki Fibonacciego
Rekurencja – inny przykład – króliki Fibonacciego F(n) – liczba par królików po n miesiącach 1 2 3 n–1 n–2 n       Rekurencja: F(1)=1 F(2)=1 Warunki początkowe Króliki, które przeżywają Króliki, urodzone przez pary żyjące ponad miesiąc dla n > 2: F(n) = F(n-1) + F(n-2) Liczby Fibonacciego: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, … informatyka + Rekurencja w komputerze

33 Rekurencja – inne przykłady
Rekurencja – inne przykłady Uwaga. Obliczenia przebiegają tak, jakby n było liczbą binarną zapisaną w postaci schematu Hornera Podnoszenie do potęgi Potega (x, n) { xn } if n = 1 then Potega := x else if n – parzyste then Potega := Potega (x, n/2)^ {xn = (xn/2)2} else Potega := Potega (x, n – 1)*x {xn = (xn–1)x} Algorytmy sortowania – demo w programie Sortowanie Sortowanie przez scalanie Sortowanie szybkie informatyka + Rekurencja w komputerze

34 Rekurencja – inne przykłady
Rekurencja – inne przykłady Algorytm Euklidesa NWD(m,n) {zakładamy mn} if m = 0 then NWD := n else NWD := NWD(n mod m, m) Wartość wielomianu stopnia n w punkcie x w(n,x) if n = 0 then w := a0 else w := w(n – 1, x) *x + an Reszta z zdzielenia n przez m. informatyka + Rekurencja w komputerze

35 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 +

36 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 +

37