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DEI - Univ. Padova (Italia) Il calcolo del fattoriale La funzione fattoriale, molto usata nel calcolo combinatorio, è così definita dove n è un numero.

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1 DEI - Univ. Padova (Italia) Il calcolo del fattoriale La funzione fattoriale, molto usata nel calcolo combinatorio, è così definita dove n è un numero intero non negativo

2 DEI - Univ. Padova (Italia) Il calcolo del fattoriale Vediamo di capire cosa significa… 5! = 5(5-1)! = 5·4! = 5·4·3·2·1 = 120 4! = 4(4-1)! = 4·3! = 4·3·2·1 = 24 3! = 3(3-1)! = 3·2! = 3·2·1 = 6 2! = 2(2-1)! = 2·1! = 2·1 = 2 1! = 1(1-1)! = 1·0! = 1·1 = 1 0! = 1 Quindi, per ogni n intero positivo, il fattoriale di n è il prodotto dei primi n numeri interi positivi

3 DEI - Univ. Padova (Italia) Il calcolo del fattoriale Scriviamo una funzione per calcolare il fattoriale function res=Fattoriale(n); if(n<0) res=-1; return; end; res=1; for ct=1:n res=res*ct; end; return;

4 DEI - Univ. Padova (Italia) Il calcolo del fattoriale Realizzando direttamente la definizione, sarebbe stato più naturale scrivere: function res=Fattoriale(n); if(n<0) res=-1; return; end; if (n==0) res=1; else res=n*Fattoriale(n-1); end; return;

5 DEI - Univ. Padova (Italia) La ricorsione Invocare un metodo mentre si esegue lo stesso metodo è un paradigma di programmazione che si chiama ricorsione e un metodo che ne faccia uso si chiama metodo ricorsivo La ricorsione è uno strumento molto potente per realizzare alcuni algoritmi, ma è anche fonte di molti errori di difficile diagnosi

6 DEI - Univ. Padova (Italia) La ricorsione: come funziona? Quando una funzione viene invocata: –si sospende lesecuzione del metodo invocante (le variabili locali rimangono congelate) –si esegue il metodo invocato fino alla sua terminazione (con nuove variabili locali) –si riprende lesecuzione del metodo invocante dal punto in cui era stata sospesa (recuperando le variabili locali) La stessa sequenza di azioni viene compiuta quando un metodo invoca sé stesso.

7 DEI - Univ. Padova (Italia) La ricorsione Vediamo la sequenza usata per calcolare 3! si invoca Fattoriale(3) Fattoriale(3) invoca Fattoriale (2) Fattoriale(2) invoca Fattoriale (1) Fattoriale(1) invoca Fattoriale (0) Fattoriale(0) restituisce 1 Fattoriale(1) restituisce 1 Fattoriale(2) restituisce 2 Fattoriale(3) restituisce 6 Si crea quindi una lista LIFO (uno stack) di metodi in attesa, ciascuno con le sue variabili locali, che si allunga e che poi si accorcia fino ad estinguersi

8 DEI - Univ. Padova (Italia) La ricorsione In ogni caso, anche se il meccanismo di funzionamento della ricorsione può sembrare complesso, la chiave per un suo utilizzo proficuo è –dimenticarsi come funziona la ricorsione, ma sapere come vanno scritti i metodi ricorsivi perché il tutto funzioni! Esistono infatti due regole ben definite che vanno utilizzate per scrivere metodi ricorsivi che funzionino

9 DEI - Univ. Padova (Italia) Caso base Prima regola –il metodo ricorsivo deve fornire la soluzione del problema in almeno un caso particolare, senza ricorrere ad una chiamata ricorsiva –tale caso si chiama caso base della ricorsione –Nellesempio del fattoriale, il caso base era –a volte ci sono più casi base, non è necessario che il caso base sia unico if (n == 0) res = 1;

10 DEI - Univ. Padova (Italia) Passo ricorsivo Seconda regola –il metodo ricorsivo deve effettuare la chiamata ricorsiva dopo aver semplificato il problema –nel nostro esempio, per il calcolo del fattoriale di n si invoca la funzione ricorsivamente per conoscere il fattoriale di n-1, cioè per risolvere un problema più semplice –il concetto di problema più semplice varia di volta in volta: in generale, bisogna avvicinarsi ad un caso base else res = n*Fattoriale(n-1);

11 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione e algoritmi Le regole appena viste sono fondamentali per poter dimostrare che la soluzione ricorsiva di un problema sia un algoritmo –in particolare, che arrivi a conclusione in un numero finito di passi Le chiamate ricorsive potrebbero succedersi una dopo laltra, allinfinito

12 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione e algoritmi Se –ad ogni invocazione il problema diventa sempre più semplice e si avvicina al caso base –la soluzione del caso base non richiede ricorsione allora certamente la soluzione viene calcolata in un numero finito di passi, per quanto complesso possa essere il problema

13 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione infinita Abbiamo visto che non tutti i metodi ricorsivi realizzano algoritmi –se manca il caso base, il metodo ricorsivo continua ad invocare se stesso allinfinito –se il problema non viene semplificato ad ogni invocazione ricorsiva, il metodo ricorsivo continua ad invocare se stesso allinfinito Dato che la lista dei metodi in attesa si allunga indefinitamente, lambiente runtime esaurisce la memoria disponibile per tenere traccia di questa lista, e il programma termina con un errore

14 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione Infinita Il seguente programma presenta ricorsione infinita: Il programma terminerà con la segnalazione dellerrore StackOverflowError –il runtime stack è la struttura dati che gestisce le invocazioni in attesa –overflow significa trabocco function res=InifinteRecursion(n) disp ([Chiamata,n,\n]; res= InifinteRecursion(n+1); return;

15 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione in coda Esistono diversi tipi di ricorsione Il modo visto fino ad ora si chiama ricorsione in coda (tail recursion) –il metodo ricorsivo esegue una sola invocazione ricorsiva e tale invocazione è lultima azione del metodo function res = RicorroInCoda(...)... res=RicorroInCoda(...); return;

16 DEI - Univ. Padova (Italia) Iterazione e ricorsione La ricorsione in coda può sempre essere agevolmente eliminata, trasformando il metodo ricorsivo in un metodo che usa un ciclo function res=Fattoriale(n) res=1; for i=1:n res=res*i; end return; function res=Fattoriale(n) if (n == 0)res = 1; elseres=n*Fattoriale(n-1); return;

17 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione: motivazioni Allora, a cosa serve la ricorsione in coda? –Non è necessaria, però in alcuni casi rende il codice più leggibile –È utile quando la soluzione del problema è esplicitamente ricorsiva (es. fattoriale) –In ogni caso, la ricorsione in coda è meno efficiente del ciclo equivalente, perché il sistema deve gestire le invocazioni sospese

18 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione multipla Si parla di ricorsione multipla quando un metodo invoca se stesso più volte durante una sua esecuzione –la ricorsione multipla è ancora più difficile da eliminare, ma è sempre possibile Esempio: il calcolo dei numeri di Fibonacci

19 DEI - Univ. Padova (Italia) Il metodo Fib realizza una ricorsione multipla Numeri di Fibonacci function res = Fib(n) if(n<0) res=-1; return; end; if (n < 2) res= n; else res=Fib(n-1) + Fib(n-2); end; return;

20 DEI - Univ. Padova (Italia) Ricorsione multipla La ricorsione multipla va usata con molta attenzione, perché può portare a programmi molto inefficienti Eseguendo il calcolo dei numeri di Fibonacci di ordine crescente... –… si nota che il tempo di elaborazione cresce MOLTO rapidamente… quasi 3 milioni di invocazioni per calcolare Fib(31) !!!!

21 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Il rompicapo è costituito da tre pile di dischi (torri) allineate –allinizio tutti i dischi si trovano sulla pila di sinistra –alla fine tutti i dischi si devono trovare sulla pila di destra I dischi sono tutti di dimensioni diverse e quando si trovano su una pila devono rispettare la seguente regola –nessun disco può avere sopra di sé dischi più grandi

22 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Situazione iniziale Situazione finale

23 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Situazione iniziale Situazione finale

24 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Per risolvere il rompicapo bisogna: –spostare un disco alla volta –un disco può essere rimosso dalla cima della torre ed inserito in cima ad unaltra torre –nessun disco può avere sopra di sé dischi più grandi

25 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Per il rompicapo delle Torri di Hanoi è noto un algoritmo di soluzione ricorsivo: –Il problema generale consiste nello spostare n dischi da una torre ad unaltra, usando la terza torre come deposito temporaneo –Per spostare n dischi da una torre allaltra si suppone, come sempre si fa nella ricorsione, di saper spostare n-1 dischi da una torre allaltra

26 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Il caso base si ha quando n vale 1, in questo caso possiamo spostare liberamente il disco da una torre ad unaltra Per spostare n dischi dalla torre 1 alla torre 3 1) gli n-1 dischi in cima alla torre 1 vengono spostati sulla torre 2, usando la torre 3 come deposito temporaneo (si usa una chiamata ricorsiva, al termine della quale la torre 3 rimane vuota) 2) il disco rimasto nella torre 1 viene portato nella torre 3 3) gli n-1 dischi in cima alla torre 2 vengono spostati sulla torre 3, usando la torre 1 come deposito temporaneo (si usa una chiamata ricorsiva, al termine della quale la torre 1 rimane vuota)

27 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi

28 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Algoritmo Hanoi(n, da, a, int) input: il numero di dichi n, il perno di partenza, di arrivo e intermedio output: le mosse necessarie if n = 1 then muovi (1, da, a) else hanoi (n-1, da, int, a) muovi (n, da, a) hanoi (n-1, int, a, da)

29 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Si può dimostrare che il numero di mosse necessarie per risolvere il rompicapo con lalgoritmo proposto è pari a: 2 n – 1 Il tempo necessario alla soluzione è proporzionale al numero di mosse (ogni mossa richiede un tempo costante)

30 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi: soluzione function Sposta(n, da, a, buffer) if(n==1) disp ([Sposto il disco da, da, a,a,\n]; else Sposta(n-1, da, buffer, a); Sposta(n, buffer, a, da); end; return;

31 DEI - Univ. Padova (Italia) Torre di Hanoi Una leggenda narra che alcuni monaci buddisti in un tempio dellEstremo Oriente siano da sempre impegnati nella soluzione del rompicapo, spostando fisicamente i loro 64 dischi da una torre allaltra, consapevoli che quando avranno terminato il mondo finirà Sono necessarie 2 64 mosse, che sono circa 16 miliardi di miliardi di mosse Supponendo che i monaci facciamo una mossa ogni minuto, essi fanno circa mosse allanno, quindi il mondo finirà tra circa 30 mila miliardi di anni Un processore ad 1GHz che fa una mossa ad ogni intervallo di clock (un miliardo di mosse al secondo…) impiega 16 miliardi di secondi, che sono circa 500 anni...

32 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento efficiente: quick-sort Si cerca di ridurre la parte disordinata di più di un elemento per volta (a differenza di selection-sort e bubble-sort) Lidea è di ordinare parzialmente larray, in modo che una parte contenga tutti i valori minori di un valore dato (pivot), e laltra parte contenga tutti elementi maggiori Si applica poi lalgoritmo ricorsivamente alle due parti

33 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: quick-sort 27 Prova(1) Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Passo 1: Scelgo un valore nellarray da usare come pivot Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) elemento pivot Linea di demarcazione delle due parti parzialmente ordinate

34 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: quick-sort Passo 2: Applico di nuovo il procedimento alle due parti separatamente Prova(1)Prova(2) Prova(3)Prova(4)Prova(5) Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) elemento pivot

35 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: quick-sort Passo 3: Applico di nuovo il procedimento alle due parti separatamente Prova(1)Prova(2) Prova(3)Prova(4)Prova(5) Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5)

36 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: quick-sort Passo 4: Applico di nuovo il procedimento alle varie parti separatamente Prova(1)Prova(2) Prova(3)Prova(4)Prova(5) Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Prova(1)Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) 2787 Prova(4)Prova(5)

37 DEI - Univ. Padova (Italia) Quicksort in Matlab function y=quicksort(x,pstart,pend); if((pend-pstart)<=1) y=x; return; end; [y,pivot]=partiziona(x,pstart,pend); y=quicksort(y,pstart,pivot); y=quicksort(y,pivot+1,pend); Controlla se siamo nel caso base: la lunghezza (indice dellultimo elemento meno indice del primo elemento) della parte di vettore da ordinare è 1 Chiamata alla funzione che ordina parzialmente la parte di vettore che va dallindice pstart allindice pend Chiamate ricorsive della funzione quicksort sulle due parti di vettore parzialmente ordinate x: vettore da ordinare pstart: indice del primo elemento a cui applicare quicksort pend; indice dellultimo elemento a cui applicare quicksort

38 DEI - Univ. Padova (Italia) Funzione di partizionamento La funzione centrale di quicksort è la funzione che crea due sotto-vettori parzialmente ordinati utilizzando un elemento di pivot Come elemento di pivot scegliamo di utilizzare quello che sta approssimativamente al centro del vettore (ma si possono utilizzare altre strategie di scelta)

39 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: partizionamento 27 Prova(1) Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Passo 1: Scelgo un valore nellarray da usare come pivot. elemento pivot indice j che scorre dalla fine verso linizio indice i che scorre dalla fine verso linizio

40 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: partizionamento 27 Prova(1) Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Passo 2: Faccio scorrere indietro j fino a che gli elementi alla posizione j-esima sono maggiori o uguali al valore del pivot. elemento pivot indice j che scorre dalla fine verso linizio indice i che scorre dalla fine verso linizio

41 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: partizionamento 27 Prova(1) Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Passo 3: Faccio scorrere avanti i fino a che gli elementi alla posizione i-esima sono minori o uguali al valore del pivot, ed i è minore di j elemento pivot indice j che scorre dalla fine verso linizio indice i che scorre dalla fine verso linizio

42 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: partizionamento 27 Prova(1) Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Passo 4: Scambio il valore che si trova alla i-esima posizione con quello della j-esima, poi faccio scorrere i e j nelle rispettive direzioni. elemento pivot indice j che scorre dalla fine verso linizio indice i che scorre dalla fine verso linizio

43 DEI - Univ. Padova (Italia) Ordinamento: partizionamento 27 Prova(1) Prova(2)Prova(3)Prova(4)Prova(5) Passo 5: Se i è minore di j riprendo dal passo 2, altrimenti restituisco j come elemento di separazione fra i due sotto-vettori parzialmente ordinati elemento pivot indice j che scorre dalla fine verso linizio indice i che scorre dalla fine verso linizio

44 DEI - Univ. Padova (Italia) Partizionamento in Matlab function [y,pivot]=partiziona(x,pstart,pend); y=x; pivot=round(0.5*(pstart+pend)); p=x(pivot); i=pstart; j=pend; while(i=1 & x(j)>p) j=j-1; end; while(x(i)


45 DEI - Univ. Padova (Italia) Quick-sort: efficienza Nel caso medio ad ogni chiamata ricorsiva si divide larray in due parti da ordinare di lunghezza approssimativamente uguale al numero di elementi diviso per due n n/2 n/4 Chiamata 1 Chiamata 2 Chiamata 3

46 DEI - Univ. Padova (Italia) Quick-sort: efficienza Per n elementi si ha che dividendo in maniera binaria e bilanciata si devono effettuare log(n) chiamate ricorsive Ad ogni chiamata ricorsiva si esaminano tutti gli elementi dellarray da ordinare


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