1 / 37

TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładne WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI

TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładne WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI . Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu syslo@ii.uni.wroc.pl. Algorytm, algorytmika. Algorytm – opis rozwiązania krok po kroku postawionego problemu lub sposobu osiągnięcia jakiegoś celu

fifi
Download Presentation

TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładne WPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. TECHNIKI ALGORYTMICZNE – przybliżone i dokładneWPROWADZENIE DO ALGORYTMIKI Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu syslo@ii.uni.wroc.pl informatyka +

  2. 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-ChorezmiIX w. Algorytmika – dziedzina zajmująca się algorytmami i ich własnościami informatyka +

  3. 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 +

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

  7. 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 +

  8. 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 +

  9. 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 +

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

  11. WarsztatyAlgorytm, 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 +

  12. 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 +

  13. 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 +

  14. 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. 3 1 X X X X 4 X X X 2 informatyka +

  15. 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 +

  16. Metoda zachłanna: pakowanie plecaka Przykład: wartość towaru: waga towaru: Zachłanne kryteria wyboru rzeczy do plecaka: 1. Najcenniejsze najpierw: 7 x nr 5 + 1 x nr 4 = 7x10 + 1x7 = 77 2. Najlżejsze najpierw: 23 x nr 6 = 23x2 = 46 3. 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 4 + 1 x nr 6 = 11x7 + 1x2 = 79 NAJLEPSZE OPTYMALNE: 10 x nr 4 + 1 x nr 5 = 10x7 + 1x10 = 80 Żadne zachłanne nie jest optymalne – na ogół tak jest Pojemność plecaka informatyka +

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

  18. 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 +

  19. 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 +

  20. 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 +

  21. 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 +

  22. Przeszukiwanie z nawrotami: rozmieszczanie hetmanów na szachownicy nawrót do b: b1 c3: brak pola w d a4 b2: brak pola w c nawrót a: a3 b1 c4 d2 !!! informatyka +

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

  24. 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 +

  25. 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 +

  26. 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 w przeciwnym razie zrób krok; Tańcz Warunek początkowy – zatrzymuje wywołania Procedura rekurencyjna wywołuje siebie informatyka +

  27. Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby Liczbę 3045 drukuj w kolejności cyfr: 3 0 4 5 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. 3045 mod 10 = 5 dzielenie całkowite div: np. 3045 div 10 = 304 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 +

  28. Rekurencja – wyprowadzanie kolejnych cyfr liczby KolejnaCyfra (m) ifm < 10 thenwrite (m) elsebegin 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 +

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

  30. Rekurencja – inny przykład – Wieże Hanoi Hanoi (n, A, B, C) {z A na B za pomocą C} ifn = 0 then nic nie rób elsebegin 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 +

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

  32. 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 elseif n – parzyste then Potega := Potega (x, n/2)^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 +

  33. 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 +

  34. 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 +

  35. 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 +

More Related