Algoritmi Avanzati Prof.ssa Rossella Petreschi

Presentazione sul tema: "Algoritmi Avanzati Prof.ssa Rossella Petreschi"— Transcript della presentazione:

1 Algoritmi Avanzati Prof.ssa Rossella Petreschi
CIRCUITI COMBINATORICI Lezione n°4 Algoritmi Avanzati Prof.ssa Rossella Petreschi 1

2 Elemento combinatorio
Def: Un elemento combinatorio è un qualunque elemento di circuito che abbia un numero costante di input e output e che esegua una funzione ben precisa. Esempi: Porte logiche Comparatore ecc… Più elementi combinatori possono essere collegati tra di loro formando una rete combinatoria dove l'output di un elemento può essere l'input di uno o più altri elementi. or not and comp x y min{x, y} max{x, y} 2

3 Rete combinatoria Una rete combinatoria C può essere vista come un grafo diretto aciclico GC avente un nodo per ciascun elemento combinatorio c e un arco diretto (c',c") se l’output di c' è input di c". La dimensione di una rete combinatoria è il numero di nodi del grafo e la profondità è il diametro del grafo. Il fan-in di un elemento c è il grado entrante del nodo c in GC e corrisponde al numero di input dell’elemento. Il fan-out di un elemento c è il grado uscente del nodo c in GC. È da notare che non necessariamente il numero di output di un elemento combinatorio è uguale al suo fan-out, infatti un elemento combinatorio con un solo filo di output può “servire” un numero qualunque di altri elementi. 3

4 Teorema di Brent Teorema (CREW): ogni algoritmo che lavora su una rete combinatoria di profondità d e dimensione n che sia a fan-in limitato, può essere simulato da un algoritmo che lavora su una PRAM CREW con p processori in O(n/p+d) tempo. Teorema (EREW): ogni algoritmo che lavora su una rete combinatoria di profondità d e dimensione n che sia a fan-in e fan-out limitato, può essere simulato da un algoritmo che lavora su una PRAM EREW con p processori in O(n/p+d) tempo. 4

5 Teorema di Brent - Esempio
Profondità: d = 5 Dimensione: n = 22 Processori: p = 3 5

6 Dimostrazione del teorema di Brent
Modelli di calcolo: - PRAM-EW con p processori p0, p1, …, pp-1. - Rete combinatoria C di profondità d e dimensione n = ∑ni , i=1..d, con ni numero di elementi al livello i. L’input del circuito combinatorio si considera disponibile nella memoria condivisa. Il fan-in limitato evita che la memoria condivisa non sia sufficiente a memorizzare i risultati intermedi del calcolo. Idea della dimostrazione: Ogni processore simula un componente del primo livello della rete e fornisce l’output che può essere immagazzinato nella memoria condivisa. Si ripete l’operazione per un numero di volte pari alla profondità del circuito utilizzando l’output di ogni livello come input del livello successivo. Nel caso in cui p sia minore del massimo numero di elementi combinatori presenti in uno stesso livello, si dovrà effettuare un numero di passi seriali proporzionale al rapporto tra il numero di elementi del livello i e p. 6

7 Modelli CREW ed EREW nel Teorema di Brent
La complessità tiene conto della profondità del circuito e dei passi seriali necessari a simulare un livello. Tp = ∑ ⎡ni /p⎤ ≤ ∑ (ni /p +1) = n / p + d con i=1..d Abbiamo detto che il processore che simula l’elemento combinatorio fornisce l’output che può essere immagazzinato nella memoria condivisa. Se più processori richiedono in input quello stesso valore si deve accettare che la P-RAM sia a lettura concorrente. Se si accetta l’ipotesi che anche il il fan-out sia limitato, si può considerare che in tempo costante l’output del circuito combinatorio sia direttamente copiato nell’input dei circuiti che lo richiedono. Questa limitazione permetterebbe la simulazione su una P-RAM a lettura esclusiva. 7

8 Circuiti di ordinamento
Utilizziamo il comparatore, ossia un circuito di confronto con due ingressi e due uscite il cui valore è la coppia di valori in input ordinati in modo ascendente. I circuiti formati da comparatori, se opportunamente combinati, costituiscono un'architettura in grado di ordinare n valori di input. x y min(x,y) max(x,y) 9 5 2 7 8

9 Insertion Sort Due architetture per implementare l'insertion sort (tra 8 valori in input): Questa macchina utilizza una versione seriale dell'algoritmo di complessità O(n2) (indicata dalla profondità del circuito, ossia il numero di porte che vengono attraversate in tempi differenti). È possibile ottenere una complessità O(n) ottimizzando lo scheduling dei comparatori e parallelizzando l'algoritmo. 9

10 Sulla monotonicità Se un circuito di ordinamento trasforma la sequenza di input a = (a1, a2, …, an) nella sequenza di output b = (b1, b2, …, bn), allora per ogni funzione monotona crescente f, il circuito trasforma la sequenza di input f(a) = (f(a1), f(a2), …, f(an)) nella sequenza di output f(b)=(f(b1), f(b2), …, f(bn)). Tale proprietà è facilmente verificata da un singolo comparatore e per induzione la si può provare per un intero circuito di ordinamento. x y min(x,y) max(x,y) f(x) f(y) min(f(x), f(y))) = f(min(x,y)) max(f(x), f(y))) = f(max(x,y)) 10

11 Principio 0/1 Teorema (principio 0/1): se un circuito combinatorio di ordinamento lavora correttamente per qualunque input costruito sull'alfabeto {0,1} allora lavora correttamente per qualunque input costruito su di un qualsiasi alfabeto finito A. Dim: supponiamo per assurdo che il circuito ordini tutte le sequenze costruite sull'alfabeto {0,1} correttamente, ma che esista una sequenza di input di numeri arbitrari a = (a1, a2, …, an) contenente elementi ai e aj tali che ai < aj mentre il circuito pone aj prima di ai nella sequenza di output. Definiamo una funzione f monotona crescente come: f(x) = 0 se x <= ai f(x) = 1 se x > ai dal lemma precedente segue che il circuito sistema f(aj) prima di f(ai) nella sequenza di output quando f(a) è l'input. Ma poiché f(aj) = 1 mentre f(ai) = 0, neghiamo l'ipotesi giungendo ad un assurdo. 11

12 Sequenze bitoniche Una Sequenza Bitonica è una sequenza che può essere divisa in due sottosequenze monotone, una crescente e l'altra decrescente o viceversa. Sono bitoniche le due sequenze: m(S) = (min{s1,sn+1}, min{s2,sn+2}, …, min{sn,s2n}) M(S) = (max{s1,sn+1}, max{s2,sn+2}, …, max{sn,s2n}) ottenute dalla sequenza bitonica S = s1, s2, …, s2n Sfruttando la definizione di m(S) ed M(S) e le relative proprietà si può ottenere una definizione ricorsiva per le sequenze bitoniche che ci permette di realizzare un primo algoritmo di ordinamento che opera ricorsivamente secondo lo schema: S = S1 = m(S) = S2 = M(S) = S3 = m(S1) = S4 = M(S1) = S5 = m(S2) = S6 = M(S2) = 8 9 Complessità O(log(n)). 12

13 Sequenze pulite Una sequenza binaria si dice pulita se è composta interamente da 0 o da 1. Se S è bitonica almeno una delle due sottosequenze bitoniche m(S) e M(S) è pulita (diretta conseguenza del fatto che la cardinalità di {0,1} è due). In figura è presentato un circuito di ordinamento, di profondità logaritmica, per sequenze 0/1 bitoniche (ad ogni passo rendiamo pulita metà della sequenza). 1 13

14 Circuito di fusione Il circuito di fusione fonde due sequenze ordinate costruite sullo stesso alfabeto sfruttando il fatto che, date due sequenze ordinate entrambe crescenti (o decrescenti) x e y, la sequenza che si ottiene concatenando x con z=“y rovesciata” è bitonica (l’inversione della stringa y si realizza semplicemente variando le connessioni). La profondità del circuito è logaritmica e il numero di comparatori ad ogni passo è n/2. 1 14

15 Circuito di ordinamento
In figura è riportato un circuito di ordinamento che realizza l’ordinamento connettendo iterativamente diversi circuiti di fusione (la base di questa costruzione sta nel fatto che ogni sequenza di due elementi è bitonica). Poiché concateniamo un numero logaritmico di circuiti di fusione, otteniamo una profondità del circuito O(log2 n). 1 15

16 Applicando il teorema di Brent
Il circuito di ordinamento, O, è un circuito combinatorico di profondità d = O(log2 n), di dimensione pari al numero di comparatori c = O(nlog2n), fan in e fan out limitati. Per il Teorema di Brent, l’algoritmo di ordinamento che lavora su O può essere simulato da una algoritmo che lavora su una PRAM EREW con p processori in tempo O(c / p + d), ovvero O((n log2 n) / p + log2 n). Quando p = O(n) si ha che la complessità temporale dell'ordinamento su una PRAM EREW è O(log2 n) e il costo O(n log2 n). 16

17 Trasportabilità fra P-RAM con diverso numero di processori
Teorema (p' < p): ogni algoritmo A che lavora in tempo parallelo O(t) su una PRAM con p processori può essere simulato da un algoritmo A' che lavora su una PRAM con p' processori (p' < p) in tempo O(t p / p'). Dimostrazione: durante ognuno dei t passi dell’esecuzione di A, i p processori lavorano parallelamente in tempo O(1). Durante ogni passo della esecuzione di A', ciascuno dei p'<p processori eseguirà un blocco seriale di p/p' operazioni in tempo O(p/p'). Pertanto il tempo parallelo relativo alla esecuzione di A' sarà O(tp/p'). Il costo dei due algoritmi A e A' rimane pari a O(tp). 17