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Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 2 Modelli di calcolo e metodologie di analisi.

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Presentazione sul tema: "Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 2 Modelli di calcolo e metodologie di analisi."— Transcript della presentazione:

1 Algoritmi e Strutture Dati Capitolo 2 Modelli di calcolo e metodologie di analisi

2 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 2 Notazione asintotica

3 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 3 f(n) = tempo di esecuzione / occupazione di memoria di un algoritmo su input di dimensione n La notazione asintotica è unastrazione utile per descrivere lordine di grandezza di f(n) ignorando i dettagli non influenti, come costanti moltiplicative e termini di ordine inferiore Notazione asintotica

4 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 4 f(n) = O( g(n) ) se due costanti c>0 e n 0 0 tali che f(n) c g(n) per ogni n n 0 Notazione asintotica O

5 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 5 Esempi: Sia f(n) = 2n 2 + 3n, allora f(n)=O(n 3 ) (c=1, n 0 =3) f(n)=O(n 2 ) (c=3, n 0 =3) f(n) O(n)

6 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 6 Notare:

7 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 7 f(n) = ( g(n) ) se due costanti c>0 e n 0 0 tali che f(n) c g(n) per ogni n n 0 Notazione asintotica n0n0 n f(n) = ( g(n) ) f(n) c g(n)

8 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 8 Esempi: Sia f(n) = 2n 2 – 3n, allora f(n)= (n) (c=1, n 0 =2) f(n)= (n 2 ) (c=1, n 0 =3) f(n) (n 3 )

9 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 9 Notare:

10 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 10 f(n) = ( g(n) ) se tre costanti c 1,c 2 >0 e n 0 0 tali che c 1 g(n) f(n) c 2 g(n) per ogni n n 0 Notazione asintotica n0n0 n f(n) = ( g(n) ) f(n) c 1 g(n) c 2 g(n)

11 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 11 Esempi: Sia f(n) = 2n 2 – 3n, allora f(n)= (n 2 ) (c 1 =1, c 2 =2, n 0 =3) f(n) (n) f(n) (n 3 )

12 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 12 Notare che:

13 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 13 Notazione o Data una funzione g(n): N R, si denota con o(g(n)) l insieme delle funzioni f(n): N R: o(g(n)) = {f(n) : c > 0, n 0 tale che n n 0 0 f(n) < c g(n) } Notare:

14 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 14 Notazione Data una funzione g(n): N R, si denota con (g(n)) l insieme delle funzioni f(n): (g(n)) = {f(n) : c > 0, n 0 tale che n n 0 0 c g(n) < f(n) } Notare:

15 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 15 Riassumendo ……

16 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 16 Se T(n) = a d n d + a d-1 n d-1 + … + a 0 è un polinomio di grado d (con a d >0), allora T(n) = (n d ) Infatti: T(n) / n d = a d + a d-1 n -1 + … + a 0 n -d n 0 : n n 0 a d - |a d-1 |n -1 - … - |a 0 | n -d > 0 Se scegliamo: c 1 = a d - |a d-1 | n … - |a 0 | n 0 -d c 2 = a d + |a d-1 | + … + |a 0 | n n 0 c 1 n d T(n) c 2 n d Esempio:

17 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 17 Logaritmi …… Esponenziali …… Polinomi …… Fattoriali …… P(n) = a d n d + a d-1 n d-1 + … + a 0 a d > 0 f(n) = a n a >1 P(n) = (n d ) P(n) = O(n d ) P(n) = (n d ) a n = (n d ) f(n) = log b (n) b>1 log b (n) = o(n d ) log b (n) = O(n d ) f(n) = n! = n*(n-1)*……*2*1 n! = o(n n ) n! = (a n )

18 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 18 Proprietà della notazione asintotica Transitività Riflessività Simmetria Simmetria trasposta

19 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 19 f(n) = tempo di esecuzione / occupazione di memoria di un algoritmo su input di dimensione n Qual è la dimensione dellinput nel problema del calcolo delln-esimo numero di Fibonacci? Notazione asintotica

20 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 20 … osservazioni sul parametro n… fibonacci6 fibonacci5 fibonacci4 fibonacci3 fibonacci2 O(log n) O(n) O(2 n ) O(log n) O(1) O(n) Tempo di esecuzione Occupazione di memoria dimensione dellistanza I è |I|= log 2 n = O(log n)

21 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 21 Riepilogo fibonacci6 fibonacci5 fibonacci4 fibonacci3 fibonacci2 O(|I|) O(2 |I| ) O(2 ) O(|I|) O(1) O(2 |I| ) Tempo di esecuzione Occupazione di memoria 2 |I|

22 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 22 Delimitazioni inferiori e superiori

23 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 23 Delimitazioni superiori (upper bound) Definizione Un algoritmo A ha costo di esecuzione O(f(n)) su istanze di dimensione n e rispetto ad una certa risorsa di calcolo, se la quantità r di risorsa sufficiente per eseguire A su una qualunque istanza di dimensione n verifica la relazione r(n)=O(f(n)) Definizione Un problema P ha una complessità O(f(n)) rispetto ad una risorsa di calcolo se esiste un algoritmo che risolve P il cui costo di esecuzione rispetto quella risorsa è O(f(n))

24 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 24 Delimitazioni inferiori (lower bound) Definizione Un algoritmo A ha costo di esecuzione (f(n)) su istanze di dimensione n e rispetto ad una certa risorsa di calcolo, se la massima quantità r di risorsa sufficiente per eseguire A su Istanze di dimensione n verifica la relazione r(n)= (f(n)) Definizione Un problema P ha una complessità (f(n)) rispetto ad una risorsa di calcolo se ogni algoritmo che risolve P ha costo di esecuzione (f(n)) rispetto quella risorsa

25 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 25 Ottimalità di un algoritmo Definizione Dato un problema P con complessità (f(n)) rispetto ad una risorsa di calcolo, un algoritmo che risolve P è ottimo se ha costo di esecuzione O(f(n)) rispetto quella risorsa

26 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 26 Metodi di analisi

27 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 27 Misureremo le risorse di calcolo usate da un algoritmo ( tempo di esecuzione / occupazione di memoria ) in funzione della dimensione n delle istanze Istanze diverse, a parità di dimensione, potrebbero però richiedere risorse diverse Distinguiamo quindi ulteriormente tra analisi nel caso peggiore, migliore e medio Caso peggiore, migliore e medio

28 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 28 Sia tempo(I) il tempo di esecuzione di un algoritmo sullistanza I T worst (n) = max istanze I di dimensione n {tempo(I)} Intuitivamente, T worst (n) è il tempo di esecuzione sulle istanze di ingresso che comportano più lavoro per lalgoritmo Caso peggiore

29 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 29 Sia tempo(I) il tempo di esecuzione di un algoritmo sullistanza I T best (n) = min istanze I di dimensione n {tempo(I)} Intuitivamente, T best (n) è il tempo di esecuzione sulle istanze di ingresso che comportano meno lavoro per lalgoritmo Caso migliore

30 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 30 Sia P (I) la probabilità di occorrenza del- listanza I T avg (n) = istanze I di dimensione n { P (I) tempo(I) } Intuitivamente, T avg (n) è il tempo di esecuzione nel caso medio, ovvero sulle istanze di ingresso tipiche per il problema Richiede di conoscere una distribuzione di probabilità sulle istanze Caso medio

31 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 31 Ricerca di un elemento x in una lista L non ordinata Esempio 1 T best (n) = 1 x è in prima posizione T worst (n) = n x L oppure è in ultima posizione T avg (n) = (n+1)/2 assumendo che le istanze siano equidistribuite (x L )

32 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 32 Ricerca di un elemento x in un array L ordinato Esempio 2 (1/2) Confronta x con lelemento centrale di L e prosegue nella metà sinistra o destra in base allesito del confronto

33 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 33 Esempio 2 (2/2) T best (n) = 1 lelemento centrale è uguale a x T worst (n) = log n x L oppure viene trovato allultimo confronto T avg (n) = log n -1+1/n assumendo che le istanze siano equidistribuite Poiché la dimensione del sotto-array su cui si procede si dimezza dopo ogni confronto, dopo li-esimo confronto il sottoarray di interesse ha dimensione n/2 i Risulta n/2 i = 1 per i=log 2 n

34 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 34 Analisi di algoritmi ricorsivi

35 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 35 Lalgoritmo di ricerca binaria può essere riscritto ricorsivamente come: Esempio Come analizzarlo?

36 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 36 Il tempo di esecuzione può essere descritto tramite una equazione di ricorrenza: Equazioni di ricorrenza c + T( n-1/2 ) se n>1 1 se n=1 T(n) = Vari metodi per risolvere equazioni di ricorrenza: iterazione, sostituzione, teorema Master...

37 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 37 Idea: srotolare la ricorsione, ottenendo una sommatoria dipendente solo dalla dimensione n del problema iniziale Metodo delliterazione Esempio: T(n) = c + T(n/2) T(n/2) = c + T(n/4)... T(n) = c + T(n/2) = 2c + T(n/4) = = ( j=1...i c ) + T(n/2 i ) = i c + T(n/2 i ) Per i=log 2 n: T(n) = c log n + T(1) = O(log n)

38 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 38 Idea: indovinare una soluzione, ed usare induzione matematica per provare che la soluzione dellequazione di ricorrenza è effettivamente quella intuita Metodo della sostituzione Esempio: T(n) = n + T(n/2), T(1)=1 Assumiamo che la soluzione sia T(n) c n per una costante c opportuna Passo base: T(1)=1 c 1 per ogni c Passo induttivo: T(n)= n + T(n/2) n+c (n/2) = (c/2+1) n Quindi T(n) c n per c2

39 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 39 Teorema Master Permette di analizzare algoritmi basati sulla tecnica del divide et impera: - dividi il problema (di dimensione n) in a sottoproblemi di dimensione n/b - risolvi i sottoproblemi ricorsivamente - ricombina le soluzioni Sia f(n) il tempo per dividere e ricombinare istanze di dimensione n. La relazione di ricorrenza è data da: a T(n/b) + f(n) se n>1 1 se n=1 T(n) =

40 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 40 Algoritmo fibonacci6 a=1, b=2, f(n)=O(1)

41 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 41 La relazione di ricorrenza: Teorema Master ha soluzione: a T(n/b) + f(n) se n>1 1 se n=1 T(n) = 1. T(n) = (n ) se f(n)=O(n ) per >0 log b a log b a - 2. T(n) = (n log n) se f(n) = (n ) log b a 3. T(n) = (f(n)) se f(n)= (n ) per >0 e a f(n/b) c f(n) per c<1 e n sufficientemente grande log b a +

42 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 42 1) T(n) = n + 2T(n/2) a=2, b=2, f(n)=n= (n ) T(n)= (n log n) (caso 2 del teorema master) Esempi log 2 2 2) T(n) = c + 3T(n/9) a=3, b=9, f(n)=c= (n ) T(n)= (n) (caso 1 del teorema master) log ) T(n) = n + 3T(n/9) a=3, b=9, f(n)=n= (n ) (caso 3 del teorema master) log T(n)= (n) 3(n/9) c n per c=1/3

43 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 43 4) T(n) = n log n + 2T(n/2) a=2, b=2, f(n) = (n ) ma f(n) (n ), > 0 Esempi log 2 2 log 2 2+

44 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 44 …albero della ricorsione Proprietà 1: i sottoproblemi a livello i dellalbero della ricorsione hanno dimensione n/b i Proprietà 2: il contributo al tempo di esecuzione di un nodo a livello i (escluso tempo chiamate ricorsive) è f(n/b i ) Proprietà 3: il numero di livelli dellalbero è log b n Proprietà 4: il numero di nodi a livello i è a i T(n)= a i f(n/b i ) i=0 log b n

45 Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. ItalianoAlgoritmi e strutture dati Copyright © The McGraw - Hill Companies, srl 45 Esprimiamo la quantità di una certa risorsa di calcolo (tempo, spazio) usata da un algoritmo in funzione della dimensione n dellistanza di ingresso La notazione asintotica permette di esprimere la quantità di risorsa usata dallalgoritmo in modo sintetico, ignorando dettagli non influenti A parità di dimensione n, la quantità di risorsa usata può essere diversa, da cui la necessità di analizzare il caso peggiore o, se possibile, il caso medio La quantità di risorsa usata da algoritmi ricorsivi può essere espressa tramite relazioni di ricorrenza, risolvibili tramite vari metodi generali Riepilogo


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