Dati e Algoritmi 1 - crono.dei.unipd.itcrono.dei.unipd.it/~da1/MATERIALE/BasicStud1617.pdf · nita di passi elementari. L’algoritmo fa riferimento a un modello di calcolo ... Gli

Dati e Algoritmi 1

Andrea Pietracaprina

Canale 2 INF [5-9]

1

Introduzione al corso

2

Obiettivi formativi

• Capacita di sviluppo e analisi di un algoritmo/struttura dati

• Conoscenza di building block algoritmici fondamentali

• Capacita di problem solving

• Rigore nel ragionamento e nel linguaggio: efficace, essenziale,non ambiguo, senza salti logici

Aspetti organizzativi

• Iscrizione al corso (su Moodle) entro 4 ottobre 2016

• Strumenti online:• Moodle: iscrizione, forum, risultati esami• Uniweb: liste d’esame e pubblicazione voti• Sito del corso: http://crono.dei.unipd.it/∼da1

materiale e info complete

3

Nozioni di base

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Problema Computazionale

Un problema computazionale Π e una relazione tra un insieme I diistanze (input) ed un insieme S di soluzioni (output), ovvero:

Π ⊆ I × S

con l’ulteriore vincolo che per ogni istanza i ∈ I esista almeno unasoluzione s ∈ S tale che (i , s) ∈ Π.

N.B. Π e un insieme di coppie (istanza,soluzione), sottoinsieme ditutte le possibili coppie. Data la coppia (i , s) ∈ Π, diciamo che s esoluzione di i . 5

Esempi

Somma di Interi

• I=coppie di interi; S= interi

• Π associa ad ogni coppia di interi (istanza) la loro somma(soluzione)

• ((1, 9), 10) ∈ Π; ((23, 6), 29) ∈ Π; ((13, 45), 31) 6∈ Π

Ordinamento di Sequenze di Interi

• I=sequenze di interi; S= sequenze ordinate di interi

• Π associa ad ogni sequenza di interi (istanza) la sequenzaordinata costituita dagli stessi interi, eventualmente ripetuti(soluzione)

• (< 43, 16, 75, 2 >,< 2, 16, 43, 75 >) ∈ Π ?(< 7, 1, 7, 3, 3, 5 >,< 1, 3, 3, 5, 7, 7 >) ∈ Π ?(< 13, 4, 25, 17 >,< 11, 27, 33, 68 >)Π ?

6

Esempi (2)

Ordinamento di Sequenze di Interi (ver.2)

• I=sequenze di interi; S= permutazioni

• Π associa ad ogni sequenza di interi (istanza) la permutazioneche la ordina (soluzione)

• (< 43, 16, 75, 2 >,< 4, 2, 1, 3 >) ∈ Π ?(< 7, 1, 7, 3, 3, 5 >,< 2, 4, 5, 6, 1, 3 >) ∈ Π ?(< 7, 1, 7, 3, 3, 5 >,< 2, 5, 4, 6, 1, 3 >) ∈ Π ?(< 13, 4, 25, 17 >,< 1, 2, 4, 3 >) ∈ Π ?

Osservazioni

• un’istanza puo avere piu soluzioni (ad es., ordinamento ver. 2)

• una soluzione puo essere associata a piu istanze diverse (ades., somma di interi)

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Algoritmo e Modello di Calcolo

Definizione

Un algoritmo e una procedura computazionale ben definita chetransforma un dato input in un output eseguendo una sequenzafinita di passi elementari. L’algoritmo fa riferimento a un modellodi calcolo (o modello di computazione), ovvero un’astrazione dicomputer che definisce l’insieme di passi elementari.

Il modello di calcolo piu utilizzato e il modello RAM1 (RandomAccess Machine)

• input, output, dati intermedi (e programma): in memoria• passi elementari sono operazioni primitive quali:

assegnamento, operazioni logiche, operazioni aritmetiche,indicizzazione di array, restituzione di un valore da parte di unmetodo, ecc.

1Diverso da Random Access Memory! 8

Un algoritmo A risolve un problema computazionale Π ⊆ I × S see solo se:

1 A riceve come input istanze i ∈ I2 A produce come output soluzioni s ∈ S3 Dato un input i ∈ I, A produce come output s ∈ S tale che

(i , s) ∈ Π

In altre parole: A calcola una funzione che mappa ogni istanza inuna soluzione di tale istanza. (Piu soluzioni? A ne calcola una.)

Per semplicita e facilita di analisi, un algoritmo viene di solitodescritto tramite pseudocodice, ovvero un mix di costrutti dilinguaggi di programmazione ad alto livello e linguaggio naturale.

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Esempio di Pseudocodice

Algoritmo Transpose(A)

Input: matrice A, n × nOutput: matrice AT (trasposta)i ← 0; j ← 1;while i < n − 1 do

scambia A[i , j ] e A[j , i ];if j = n − 1 then i ← i + 1; j ← i + 1;else j ← j + 1;

return A

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Per taglia (size) di un’istanza si intende una funzione che mappaogni istanza in uno (o piu) valori, i quali forniscono una misuradella sua grandezza.

La taglia e utilizzata per partizionare l’universo delle istanze insottoinsiemi costituiti da istanze tra loro simili e confrontabili, inmodo che l’analisi di un algoritmo possa essere espressaparametricamente in essa.

Ad esempio, l’affermazione l’algoritmo MergeSort richiede tempoO (n log n) specifica la complessita dell’algoritmo espressa infunzione del numero n di elementi da ordinare, cioe della tagliadell’istanza del problema di ordinamento che MergeSort risolve.

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Strutture DatiGli algoritmi utilizzano strutture dati per organizzare e accedere inmodo sistematico ai dati di input e a dati intermedi generatidurante l’esecuzione.

Definizione

Una struttura dati e una collezione di oggetti corredata di metodiper accedere e/o modificare la collezione. Nella definizione di unastruttura dati si distinguono due livelli di astrazione:

1 livello logico: specifica l’organizzazione logica degli oggettidella collezione, e la relazione input-output che caratterizzaciascun metodo

2 livello fisico: specifica il layout fisico dei dati el’implementazione dei metodi tramite opportuni algoritmi

La specifica al livello logico di una struttura dati viene riferita comeAbstract Data Type (ADT). In Java, la specifica a livello logico diuna struttura dati e fatta da (una gerachia di) interfacce, mentrela specifica a livello fisico e fatta da (una gerachia di) classi.

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Esercizio

Specificare come problema computazionale Π la ricerca dell’inizio edella lunghezza del piu lungo segmento di 1 consecutivi in unastringa binaria.

Risoluzione

I = stringhe binarie

S = coppie di interi

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Esercizio

Specificare come problema computazionale Π la verifica se dueinsieme finiti di oggetti da un universo U sono disgiunti oppure no.

Risoluzione

I = coppie di insiemi finiti da U

S = yes,no

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Riferimenti dal testo

[GTG]: Goodrich, Tamassia, Goldwasser, 2014

• par. 1.9.2

• par. 2.1.2

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Analisi degli Algoritmi

Dato un algoritmo A, vogliamo capire quanto “buono” e⇒ analisi di AVari aspetti di A possono essere considerati.

Complessita

• tempo

• spazio

Correttezza

• terminazione

• soluzione del problema computazionale

Noi ci concentreremo su:

1 complessita: tempo

2 correttezza: soluzione del problema computazionale16

Complessita in Tempo (Time Complexity)[GTG, 4.1]

Stima del tempo di esecuzione (running time) di un algoritmo.

Osservazioni

Il tempo di esecuzione (di un programma) dipende da

• istanza di input: di solito cresce con la taglia, ma a parita ditaglia, input diversi possono avere tempi anche molto diversi(e.g., InsertionSort)

• ambiente HW (e.g., processore, sistema di memoria, ecc.)

• ambiente SW (e.g., linguaggio di programmazione, OS,compilatore, etc.)

Come possiamo studiare la complessita in tempo?

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Studio Sperimentale

In Java: uso System.currentTimeMillis()

• ritorna il numero (long) di millisecondi trascorsi da un eventodi riferimento (la mezzanotte del 1/1/1970)

• invocazione: prima e dopo esecuzione algoritmo ⇒ differenza

Buona idea? OK ma con dei limiti

• non puo considerare tutti gli input

• richiede l’implementazione di un algoritmo con un programma• molto lavoro!• confronto tra algoritmi: difficile (implementazione ha un ruolo)

• HW/SW dependent

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Requisiti per l’Analisi della Complessita (in Tempo)

1 deve considerare tutti gli input

2 deve permettere di confrontare algoritmi (senzanecessariamente determinare il tempo di esecuzione esatto)

3 deve essere fattibile a partire da una specifica high leveldell’algoritmo (⇒ pseudocodice)

Approccio

• analisi al caso pessimo (worst-case) in funzione della tagliadell’istanza (req. 1,2)• Altri tipi di analisi sono possibili: caso medio (average case),

analisi probabilistica

• conteggio passi elementari nel modello RAM (req. 2,3)

• analisi asintotica (per semplificare il conteggio)

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Sia A un algoritmo che risolve Π e si usi n per denotare la tagliadell’istanza

Definizione

La complessita (in tempo) al caso pessimo di A e la funzionetA(n) = massimo numero di operazioni (= passi elementari delmodello RAM) che A esegue per risolvere una istanza di taglia n.

Osservazione

Il massimo e fatto su tutte le istanze di taglia n.Hp: per una data istanza, il numero di operazioni e fissato.

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Esempio

Algoritmo arrayMax(A,n)

Input: array A di n ≥ 1 interiOutput: max intero in AcurrMax ← A[0];for i ← 1 to n − 1 do

if currMax < A[i ] then currMax ← A[i ];

return currMax

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Conteggio Operazioni

• currMax ← A[0]: 2 ops (indicizzazione+assegnamento)

• i ← 1: 1 op

• n volte:• calcolo n − 1: 1 op• confronto i < n − 1 1 op

• n − 1 volte (i = 1, . . . , n − 1):• currMax < A[i ]: 2 ops (indicizzazione+confronto)• currMax ← A[i ]: 2 ops (se eseguito)• i ← i + 1: 2 ops (implicito)

• return currMax: 1 op

Caso pessimo (array ordinato crescente):3 + 2n + 6(n − 1) + 1 = 8n − 2 ops ⇒ tarrayMax(n) = 8n − 2

Facile, no ?? :)

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Difficolta

1 Calcolo esatto di tA(n)

2 Identificazione istanza peggiore

Semplificazioni

1 Si ignorano fattori moltiplicativi costanti (= non dipendentida taglia istanza)

2 Si ignorano termini non dominanti

3 Si stimano limiti superiori/inferiori

⇒ Analisi Asintotica

Esempio: 8n − 2

• ≤ cn con c “costante” (e.g., c = 8)

• ≥ c ′n con c ′ “costante” (e.g., c ′ = 1, n ≥ 1)

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Ci accontentiamo di:

Limite Superiore

Una qualsiasi istanza (=ogni istanza) ci mette al piu t ⇒ l’istanzapeggiore ci mette al piu t

Limite Inferiore

∃ una istanza che ci mette almeno t ⇒ l’istanza peggiore ci mettealmeno t

⇒ non serve identificare l’istanza peggiore (spesso difficile!)

Analisi arrayMax

• istruzioni fuori dal for ⇒ no. costante di op.

• ciclo for:• n − 1 iterazioni• ogni iterazione: no. costante di op.

⇒ complessita proporzionale a n

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Ordini di Grandezzaf (n), g(n) funzioni da N ∪ 0 a R.

Definizione

f (n) ∈ O (g(n)) se ∃c > 0 e ∃n0 ≥ 0 tali che

f (n) ≤ cg(n),∀n ≥ n0

• tarrayMax(n) ∈ O (n)(c = 8, n0 = 1)

• 2100 ∈ O (1)(c = 2100, n0 = 1)

• tarrayMax(n) ∈ O(n2)

(c = 1, n0 = 8)

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Definizione

f (n) ∈ Ω (g(n)) se ∃c > 0 e ∃n0 ≥ 0 tali che

f (n) ≥ cg(n),∀n ≥ n0

Esempio: tarrayMax(n) e Ω (n) (c = 1, n0 = 1)

Definizione

f (n) ∈ Θ (g(n)) se f (n) ∈ O (g(n)) e f (n) ∈ Ω (g(n)), ovvero∃c ′, c ′′ > 0 e n0 ≥ 0:

c ′g(n) ≤ f (n) ≤ c ′′g(n), ∀n ≥ n0

Esempio

• tarrayMax(n) e Θ (n) (c ′ = 1, c ′′ = 8, n0 = 1)

• f (n) = 3n log2 n + 4n + 5 log2 n ∈ Θ (n log2 n)

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Definizione

f (n) ∈ o (g(n)) se ∀c > 0 : ∃n0 ≥ 0 tale che

f (n) ≤ cg(n),∀n ≥ n0

Esempi

• f (n) = 100n e o(n2)

∀c : n0 = 1c

• f (n) = 3nlog2 n

e o (n) ∀c : n0 > 23c (n0 = d2

3c e)

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Funzioni Notevoli

Parte bassa (floor): bxc = piu grande intero ≤ xEsempio: b3/2c = 1; b3c = 3

Parte alta (ceiling): dxe = piu piccolo intero ≥ xEsempio: d3/2e = 2; d3e = 3

Logaritmo: logb n, b > 0 (di solito b = 2)

Proprieta

Se a, b > 1 costanti allora logb n = (loga n) (logb a)

⇒ se a, b > 1 costanti allora logb n ∈ Θ (loga n)(n0 = 1, c ′ = c ′′ = logb a)⇒ negli ordini di grandezza si omette la base dei logaritmi, secostante.

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Funzioni Notevoli

Polinomio:∑k

i=0 aini k ≥ 0

Proprieta

Se ak > 0 e k, ai costanti, allora∑k

i=0 aini ∈ Θ

(nk)

• O(nk): c =

∑ki=0 |ai |, n0 = 1

• Ω(nk): c = ak

2 , n0 = d2kγake, con γ = max|ai |, 0 ≤ i < k

Verifica:

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Ordini di Grandezza: Esempi Utili

• f (n) = (n + 1)5 ∈ Θ(n5)

[GTG,R-4.22]

(n + 1)5 =∑5

i=0 aini con a5 = 1

⇒ si applica la proprieta di primaoppuresi osserva n5 ≤ (n + 1)5 ≤ (2n)5 per n ≥ 1

• f (n) = nk ∈ o (an) se k > 0, a > 1 costanti:

deriva dal fatto che limn→+∞nk

an = 0

• f (n) = (logb n)k ∈ o(nh)

se b > 1, k , h > 0 costanti:

m = logb n ⇒ n = bm ⇒ nh =(bh)m ⇒ f (n) = mk ∈ o (am)

per a = bh > 1

Osservazione

nalog2 n = n(2log2 a

)log2 n = nnlog2 a = n1+log2 a

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In Pratica

Dato un algoritmo A e detta tA(n) la sua complessita al casopessimo si cerca un limite superiore e/o inferiore a tA(n).

Limite Superiore (Upper Bound)

tA(n) ∈ O (f (n))

Si prova argomentando che per ogni n “abbastanza grande”, perciascuna istanza di taglia n l’algoritmo esegue ≤ cf (n) operazioni,con c costante (non serve determinarla)

31

In Pratica

Dato un algoritmo A e detta tA(n) la sua complessita al casopessimo si cerca un limite superiore e/o inferiore a tA(n).

Limite Inferiore (Lower Bound)

tA(n) ∈ Ω (f (n))

Si prova argomentando che per ogni n “abbastanza grande”, esisteuna istanza di taglia n per la quale l’algoritmo esegue ≥ cf (n)operazioni, con c costante (non serve determinarla)In alcuni casi e comodo argomentare che per ciascuna istanza ditaglia n l’algoritmo esegue ≥ cf (n) operazioni

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Osservazione

Se tA(n) ∈ O (f (n)) e tA(n) ∈ Ω (f (n)) ⇒ tA(n) ∈ Θ (f (n))

Note:

• f (n) deve essere il piu vicino possibile alla complessita vera(tight bound)

• f (n) deve essere il piu semplice possibile ⇒ no costanti, notermini additivi di ordine inferiore. Solo termini essenziali!

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Terminologia per Complessita [GTG,4.2]

• logaritmica: Θ (log n), base 2 o costante > 1

• lineare: Θ (n)

• quadratica: Θ(n2)

• cubica: Θ(n3)

• polinomiale: Θ(nk), k ≥ 1 costante

• esponenziale: Ω (an), a > 1 costante

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Esempio: Prefix Averages ([GTG ] pag. 175-177)

Input: X [0÷ n − 1] array di n interiVogliamo calcolare A[0÷ n − 1] dove

A[i ] =

i∑j=0

X [j ]

1

i + 1, 0 ≤ i < n

Algoritmo prefixAverages1

for i ← 0 to n − 1 doa← 0;for j ← 0 to i do

a← a + X [j ];

A[i ]← ai+1 ;

return A

Complessita

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Esempio: Prefix Averages ([GTG] pag. 175-177)

Input: X [0÷ n − 1] array di n interiVogliamo calcolare A[0÷ n − 1] dove

A[i ] =

i∑j=0

X [j ]

1

i + 1, 0 ≤ i < n

Algoritmo prefixAverages2

s ← 0;for i ← 0 to n − 1 do

s ← s + X [i ];A[i ]← s

i+1 ;

return A

Complessita

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Analisi di arrayMax

Algoritmo arrayMax(A,n)

Input: array A di n ≥ 1interi

Output: max intero in AcurrMax ← A[0];for i ← 1 to n − 1 do

if currMax < A[i ] thencurrMax ← A[i ];

return currMax

• tarrayMax(n) ∈ O (n):

• tarrayMax(n) ∈ Ω (n): istanza?1, 2, . . . , n (in effetti qualsiasiistanza va bene in questo caso)

⇒ tarrayMax(n) ∈ Θ (n)

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Esercizio

Array X di n interi. Algoritmo C :

• ∀ intero pari in X : c1n operazioni

• ∀ intero dispari in X : c2dlog2 ne operazioni

Analisi di complessita

⇒ Θ(n2)

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Regola di Buon Senso

Complessita polinomiale (o migliore) ⇒ algoritmo efficienteComplessita esponenziale ⇒ algoritmo inefficiente

Giustificazione ≈[GTG, R-4.28]

Hp: tA(n) complessita worst case di A espressa in nsnτ = max taglia eseguibile in tempo τ ⇒ risolvere tA(nτ ) rispettoa nτEsempio

• log2 nτ = τ ⇒ nτ = 2τ

• nτ = τ

• n2τ = τ ⇒ nτ =√τ

• 2nτ = τ ⇒ nτ = log2 τ

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Complessita polinomiale (o migliore) ⇒ algoritmo efficienteComplessita esponenziale ⇒ algoritmo inefficiente

Giustificazione ≈[GTG, R-4.28]

Hp: tA(n) complessita worst case di A espressa in nsnτ = max taglia eseguibile in tempo τ ⇒ risolvere tA(nτ ) rispettoa nτ

tA(n) nτ : τ = 109 ns nτ : τ = 60× 109 ns nτ : τ = 3600× 109 ns(1 sec) (1 min) 1 hour

log2 n 2109 =∞ ∞ ∞n 109 6× 1010 3.6× 1012

n2 104.5 ≈ 8× 104.5 ≈ 1.8× 106

2n ≈ 30 ≈ 36 ≈ 42

N.B.: numero di atomi nell’universo = 1078 ÷ 1082 = 2259 ÷ 2272

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Esempio: Sicurezza in Internet

Crittografia a chiave pubblica

Alice& Bob&

message&m

Bob: chiave privata k1, chiave pubblica k2

• Alice invia a Bob un messaggio m cifrato con k2

• Bob decifra il messaggio ricevuto da Alice con k1

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Algoritmo RSA (Rivest, Shamir, Adleman, 1977)

N = pq, dove p, q numeri primi grandi: p, q ∈ Θ(√

N)

Chiave pubblica: N, e (e funzione di p, q)

Chiave privata: N, d (d funzione di p, q)

messaggio m:

• cifratura: m→ (me) mod N = m

• decifratura: m→(md)

mod N = m

N.B.: pur conoscendo N ed e, per conoscere d , necessario per ladecifratura, mi serve conoscere p e q

Ottenere p e q da N e difficile!

Taglia dell’istanza = numero di bit di N = blog2Nc+ 1.

= n

42

Algoritmo Banale

for p ← 2 to b√Nc do

if (p|N) then return p,N/p;

Se p, q ∈ Θ(√

N)⇒ la complessita e Θ

(√N)

. Θ(√

N)

= 2n2

Esempio

n = 1024 ⇒ 2n2 = 2512 ≥ 10154

Computer piu potente al mondo (10/2015):≈ 60 Petaflop/sec = 6× 1016 flop/sec⇒ 10154 1

6×1016 > 10137 sec

1 anno ≤ 108 sec ⇒ > 10129 anni di calcolo...

Osservazione

Esistono algoritmi piu efficienti ma sempre con complessitaesponenziale. 2009: risolto problema con n = 768 (2 anni dicalcolo, centinaia di macchine). Non si puo escludere l’esistenza diun algoritmo efficiente.

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Efficienza Asintotica degli Algoritmi

A,B che risolvono Π

tA(n), tB(n) complessita di A, B (rispettivamente) al caso pessimo

tA(n) ∈ o (tB(n)) ⇒ A e “asintoticamente piu efficiente” di B.

N.B.: n0 potrebbe essere molto grande!!

44

Caveat

Analisi al caso pessimo (la piu usata)

Potrebbe riguardare solo istanze patologiche mentre per tutte leistanze di interesse la complessita potrebbe migliorare (es:Quicksort)

Soluzioni

• restringere con opportune assunzioni il dominio delle istanzeper mantenere quelle di interesse ed escludere quellepatologiche

• analisi del caso medio o cambiare probabilisticamentel’esecuzione

45

Caveat

Analisi asintotica (la piu usata)

Le costanti trascurate potrebbero avere un impatto cruciale inpratica.

Esempio

Soluzioni: dare una stima delle costanti nel caso siano moltoelevate

Esempio

46

Tecniche di Dimostrazione [GTG, 4.4]

Da usare nelle analisi di complessita e correttezza.

Esempio/Controesempio

Esempio: Per dimostrare che la complessita di un algoritmo eΩ (f (n)) basta far vedere che (per ogni n abbastanza grande)esiste un’istanza che richiede ≥ cf (n) operazioni

Controesempio: confutare l’affermazione “2i − 1 e primo ∀i ≥ 1”i = 4 ⇒ 2i − 1 = 15 non primo ⇒ l’affermazione e falsa.

47

Dimostrazione per Assurdo (By Contradiction)

Se dobbiamo dimostrare che “X ⇒ Y ” dimostriamo che lanegazione di Y implica la negazione di X o, piu in generale, unassurdo. Esempio: a, b interi ≥ 1: ab dispari ⇒ a dispari ∧ b

dispari

• X= “ab dispari”

• Y= “a dispari ∧ b dispari”

Per assurdo (by contradiction)

[GTG] (pag. 178, 179) distingue tra

1 provare p ⇒ q: dimostro la contropositiva ∼ q ⇒ ∼ p

2 provare q: assumo ∼ q e arrivo a contraddizione

Esempio sopra puo essere visto come esempio di entrambi.48

Induzione

Per provare che una proprieta Q(n) e vera ∀n ≥ n0 (n0 = 1 in[GTG])Si procede cosı:

• scegli opportunamente k ≥ 0

• base: dimostra Q(n0),Q(n0 + 1), . . . ,Q(n0 + k)

• passo induttivo: si fissa n ≥ n0 + k arbitrarioQ(m) vera ∀m : n0 ≤ m ≤ n ⇒ Q(n + 1) vera• “Q(m) vera ∀m : n0 ≤ m ≤ n”: ipotesi induttiva• N.B.: la dimostrazione deve valere per ogni n ≥ n0 + k• di solito k = 0

49

Esempio (Induzione)

Q(n): “∑n

i=0 i = n(n+1)2 ∈ Θ

(n2)”, ∀n ≥ 0 (⇒ n0 = 0)

Esercizio per casa

Dimostrare la seguente proprieta:Q(n): “

∑ni=0 i

2 = n(n+1)(2n+1)6 ∈ Θ

(n3)”, ∀n ≥ 0

50

Esempio: successione di Fibonacci

Successione di Fibonacci:F (0) = 0 F (1) = 1F (n + 1) = F (n) + F (n − 1),∀n ≥ 1

(In [GTG] Prop. 4.20: definita in modo non standard)

F (n) = numero coppie di conigli all’inizio del mese n (n ≥ 1)

• una coppia produce un’altra coppia ogni mese

• una coppia diventa fertile dopo due mesi divita

• i conigli non muoiono

• all’inizio del primo mese ho una coppianeonata

Claim

F (n) = 1√5

(Φn − Φn

)Φ = 1+

√5

2 Φ = 1−√5

2 (Φ=golden ratio)51

Dimostrazione

n0 = 0, k = 1Base: n = 0, n = 1 (esercizio)Passo induttivo:Hp. induttiva: F (k) = 1√

5

(Φk − Φk

)per 0 ≤ k ≤ n,

con n ≥ 1 = n0 + k .F (n + 1)?

52

Induzione Fallace

Dimostriamo F (n) = 0, ∀n ≥ 0 (n0 = 0)

• k = 0

• base: F (0) = 0 ⇒ OK

• induzione: Fissiamo n ≥ 0Hp. induttiva: F (m) = 0, ∀m : 0 ≤ m ≤ nF (n + 1) = F (n) + F (n − 1) = 0 + 0 = 0

Dov’e l’errore?

F (n + 1) = F (n) + F (n − 1) non vale ∀n ≥ 0 ma vale ∀n ≥ 1

53

Induzione Fallace (2)

Dimostriamo “tutte le pecore di un gregge hanno lo stesso colore”Per induzione sul numero n ≥ 1 di pecore nel gregge:

• k = 0

• base: n = 1 ⇒ OK

• passo induttivo: fissiamo n ≥ 1 Hp. induttiva: vero per ognim : 1 ≤ m ≤ n. Vero per n + 1?• n + 1 pecore = n − 1 pecore + pecora1 + pecora2• colore(n − 1 pecore) = colore(pecora1) (per Hp. induttiva).• colore(n − 1 pecore) = colore(pecora2) (per Hp. induttiva).• quindi colore(pecora1) = colore(n − 1 pecore) =

colore(pecora2)

⇒ OK(?)

Dov’e l’errore?

Quando n = 2, ragionamento non vale.

54

Correttezza

Analisi della correttezza di un algoritmo A

Terminazione

Assicurarsi che i cicli (inclusi GOTO) abbiano termine

Soluzione del Problema Computazionale

• Decomporre A in segmenti

• Definire per ogni segmento una proprieta che deve valere allafine del segmento. In particolare la correttezza di A devediscendere (immediatamente) dalla proprieta che deve valeredopo l’ultimo segmentoFine segmento = check point

• Dimostrare che le varie proprieta definite valgono

Segmenti notevoli: cicli (for, while, repeat-until)

55

Invarianti [GTG, 4.4.3]

Definizione

Un invariante per un ciclo e una proprieta espressa in funzione dellevariabili usate nel ciclo, che deve valere all’inizio del ciclo e alla finedi ciascuna iterazione e che, dopo l’ultima iterazione, garantisce lacorrettezza del ciclo.

Esempio: arrayMax(V)

currMax ← V [0];for i ← 1 to n − 1 do currMax ← max currMax, V [i ] ;return currMax

Proprieta: currMax = maxV [0],V [1], . . . ,V [i ]

56

Esempio: arrayFind(A)

Input: elemento x , array A di n elementi A[0], . . . ,A[n − 1]Output: indice i ∈ [0, n) t. c. A[i ] = x , se esiste, altrimenti −1i ← 0;while i < n do

if x = A[i ] then return i ;else i ← i + 1;

return −1

Proprieta: x 6∈ A[0],A[1], . . . ,A[i − 1]

57

Dato l’invariante si procede cosı:

• si dimostra che e vero all’inizio del ciclo (L0 in [GTG])

• si dimostra che se vale prima dell’inizio di una arbitrariaiterazione (cioe alla fine della precedente) allora esso valeanche alla fine dell’iterazione (Li−1 ⇒ Li in [GTG])

• si dimostra che se vale alla fine dell’ultima iterazione, allora ilciclo e corretto (Lk ⇒ L in [GTG])

58

Esempio: arrayMax(V)

currMax ← V [0];for i ← 1 to n − 1 do currMax ← max currMax, V [i ] ;return currMax

Invariante

Li.

= “currMax = maxV [j ] : 0 ≤ j ≤ i”

• L0: vero per l’inizializzazione di currMax

• Li−1 ⇒ Li : vero (by inspection), 1 ≤ i ≤ n − 1

• Ln−1 ⇒ L: vero banalmente (Ln−1 = L)

59

Esempio ([GTG], pag.181)

Algoritmo arrayFind

Input: elemento x , array A di n elementi A[0], . . . ,A[n − 1]Output: indice i ∈ [0, n) t. c. A[i ] = x , se esiste, altrimenti −1

i ← 0;while i < n do

if x = A[i ] then return i ;else i ← i + 1;

return −1

Complessita:

• O (n)

• Ω (n)

⇒ Θ (n)

Invariante

Li.

= “x 6∈ A[0],A[1], . . . ,A[i − 1]”

Correttezza finale: se x ∈ A si restituisce i t.c. x = A[i ],altrimenti si restituisce −1.Dimostrazione correttezza ciclo: ESERCIZIO x CASA

60

Esercizio

Sia A[1÷ n] una sequenza di n bit. Il seguente algoritmodetermina la lunghezza del piu lungo segmento continuo di 1.

max ← 0; curr ← 0;for i ← 1 to n do

if A[i ] = 1 thencurr ← curr +1;if curr > max then max ← curr;

else curr ← 0;

return max

Trovare un invariante.

61

Svolgimento

Li.

=

62

Esempio

Calcolo dell’n-esimo numero di Fibonacci

F (n) =

n n = 0, 1

F (n − 1) + F (n − 2) n > 1.

F (n) = 1√5

(Φn − Φn

)con Φ ≈ 1.62, Φ ≈ −0.62

Algoritmo IT-FIB(n) (algoritmo iterativo)

Input: intero n ≥ 0Output: F (n)if n ≤ 1 then return n;x ← 0; y ← 1;for i ← 2 to n do

temp ← x ;x ← y ;y ← temp +y ;

return y

63

Complessita: Θ (n)

N.B. Operazioni elementari = op. aritmetiche su numeri Θ (Φn)

Correttezza

Basata sul seguente invariante per ciclo forLi

.= “X = F (i − 1),Y = F (i)”

• inizio ciclo: vale L1• invariante mantenuto in ciascuna iterazione

• fine ciclo: vale Ln ⇒ Y = F (n)

Algoritmo migliore basato su F (n) = 1√5

(Φn − Φn

)con Φ, Φ

costanti?

64

Ricorsione [GTG, 5.1-5.4,12.1]

Basata sulla nozione di induzione

Soluzione una istanza di taglia n ottenuta:

• direttamente: n ≤ n0 (caso base)

• ricorrendo a soluzione di ≥ 1 istanze di taglia < n: n > n0

⇒ un algoritmo ricorsivo invoca se stesso al suo interno

Esempio: LinearSum(A,n)[GTG, pag. 207]

Input: array A, intero n ≥ 1Output:

∑n−1i=0 A[i ]

if n = 1 then return A[0];else return LinearSum(A,n − 1)+A[n − 1];

65

Esempio: ReverseArray(A,i,j)[GTG, pag. 208]

Input: array A, indici i , j ≥ 0Output: array A con gli elementi in A[i ÷ j ] ribaltatiif i < j then

swap(A[i ],A[j ]);ReverseArray(A,i + 1,j − 1)

return A

Osservazioni

• LinearSum e ReverseArray sono esempi di linear recursion(= 1 chiamata ricorsiva)

• ReverseArray e esempio di tail recursion (= chiamataricorsiva e ultima operazione, tranne return)

66

Esempio: MergeSort

Sequenza S di n chiavi da ordinare in maniera crescente

• caso base: n = 1 ⇒ OK (gia‘ ordinata)

• n > 1:• dividi S in S1 = S [0÷ d n2e − 1] e S2 = S [d n2e ÷ n − 1]• due invocazioni ricorsive:

• ordina ricorsivamente S1

• ordina ricorsivamente S2

• S ← Merge(S1,S2)

Osservazione

MergeSort utilizza il design pattern “divide and conquer” (o“divide et impera”) che prevede l’utilizzo di 2 o piu chiamatericorsive

67

Analisi di Algoritmi Ricorsivi

Complessita ⇒ relazioni di ricorrenza

A= algoritmo ricorsivo

tA(n) =

f (n) n ≤ n0

costo chiamate ricorsive+costo altre operazioni n > n0

Esempio: LinearSum

tLinearSum(n) =

c1 n = 1

tLinearSum(n − 1) + c2 n > 1

c1, c2 > 0 costanti

68

Esempio: ReverseArray

n = j − i + 1

tReverseArray(n) =

c1 n ≤ 1

tReverseArray(n − 2) + c2 n > 1

c1, c2 > 0 costanti

Osservazione

• Metodi per “risolvere” relazioni di ricorrenza: faremo dei cennipiu avanti.

• Indovinato un limite superiore/inferiore alla relazione diricorrenza, lo si puo dimostrare per induzione.

69

Esempio

Dimostriamo tLinearSum(n) ≤ cn per n ≥ 1, dove c = maxc1, c2(⇒ tLinearSum(n) ∈ O (n))

• base: n = 1 ⇒ OK

• passo induttivo: n ≥ 1Hp. induttiva: tLinearSum(m) ≤ cm, 1 ≤ m ≤ n

tLinearSum(n + 1) = tLinearSum(n) + c2(hp.in)

≤ cn + c2

≤ cn + c = c(n + 1)

Dimostrare tLinearSum(n) ≥ cn per n ≥ 1, dove c = minc1, c2(⇒ tLinearSum(n) ∈ Ω (n)) ESERCIZIO x CASA

Dimostrare tReverseArray(n) ≤ maxc1, c2dn2e per n ≥ 1ESERCIZIO x CASA

70

Esempio: Calcolo delle Potenze [GTG, pag. 209-210]

Input: x ∈ R, n intero ≥ 0Output: p(x , n) = xn

Osservazione

p(x , n) =

1 n = 0

x · p(x , n−12

)2n > 0 dispari

p(x , n2

)2n > 0 pari

Algoritmo Power(x,n)

if n = 0 then return 1;if n is odd then

y ←Power(x,(n − 1)/2);return x · y · y ;

elsey ←Power(x,n/2);return y · y

Complessita

tP(n) =

c1 n = 0

tP (bn/2c) + c2 n > 0

71

Dimostriamo per induzione che tP(n) ≤ c (log2 n + 2) per n ≥ 1,dove c = maxc1, c2• base n = 1: tP(1) = c2 + c1 ≤ 2c ⇒ OK

• passo induttivo: n ≥ 1Hp. induttiva: tP(m) ≤ c (log2m + 2) , ∀m : 1 ≤ m ≤ n

tP(n + 1) = tP (b(n + 1)/2c) + c2hp.ind≤ c (log2b(n + 1)/2c+ 2) + c2

≤ c (log2(n + 1)/2 + 2) + c2

≤ c (log2(n + 1)− 1 + 2) + c2

= c log2(n + 1) + c + c2

≤ c log2(n + 1) + c + c

≤ c (log2(n + 1) + 2)

⇒ OK

⇒ tP(n) ∈ O (log n)72

Algoritmo ricorsivo per il calcolo di F (n) [GTG, 5.5]

Algoritmo BinaryFib(n)

Input: intero n ≥ 0Output: F (n)if n ≤ 1 then return n;return BinaryFib(n − 1)+BinaryFib(n − 2)

• BinaryFib e un esempio di binary recursion

• la ricorsione ricorda la definizione di F (n)...

Complessita

tBinaryFib(n) =

c1 n ≤ 1

tBinaryFib(n − 1) + tBinaryFib(n − 2) + c2 n > 1

c1, c2 > 0 costanti

73

Dimostriamo tBinaryFib(n) ≥ c1F (n) (⇒ tBinaryFib(n) ∈ Ω (Φn))Per induzione su n ≥ 0:

74

Dimostriamo tBinaryFib(n) ≤ cF (n + 1)− c2, dove c = c1 + c2(⇒ tBinaryFib(n) ∈ O

(Φn+1

)∈ O (Φn))

Per induzione su n ≥ 0:

75

Complessita: Θ (Φn) ⇒ esponenziale in n!

Osservazione: esponenzialita deriva dal dover risolvere molte voltelo stesso sottoproblema, cosa evitata dall’algoritmo iterativo

Correttezza: dimostrazione per induzione su n ≥ 0ESERCIZIO x CASA

76

Algoritmo Efficiente per il Calcolo di F (n)

Basato su potenze:

F (n) = 1√5

(Φn − Φn

)con Φ = 1+

√5

2 , Φ = 1−√5

2

Algoritmo PowerFib(n)Input: intero n ≥ 0Output: F (n)Φ←

((1 +

√5)/2

);

Φ←((1−

√5)/2

);

return (Power(Φ,n)-Power(Φ,n))/√

5

Complessita: Θ (log n)

Correttezza: banale

77

Riepilogo

• Definizioni di base: problema computazionale, taglia di unaistanza, algoritmo, struttura dati, modello di calcolo

• Pseudocodice

• Analisi di complessita (tempo, spazio)• misura target• analisi asintotica, ordini di grandezza: O (),Ω (),Θ (), o ()

• Tecniche di dimostrazione (esempio, controesempio, perassurdo, induzione)

• Analisi di correttezza• procedimento generale• correttezza di cicli: metodo degli invarianti

• Algoritmi ricorsivi: uso dell’induzione nell’analisi

78

Esempio domande prima parte

• Si definisca il problema di trovare il massimo in una sequenza diinteri come problema computazionale.

• Sia A un algoritmo per un problema computazionale Π. Si suppongache per ogni n esista un’istanza di taglia n che richiede ≥ n2

operazioni. Cos’altro si deve provare per dimostrare che lacomplessita al caso pessimo di A e Θ

(n2)?

• Siano A e B due algoritmi che risolvono lo stesso problemacomputazionale Π, dove la complessita al caso pessimo di A e O (n)e quella di B e Ω

(n2). Per ogni n ≥ 1, sia denoti con in l’istanza

peggiore per B, e siano tA(in) e tB(in) il tempo di esecuzione,rispettivamente di A e di B, sull’istanza in. Si puo affermare che pern abbastanza grande tB(in) ≥ tA(in)?

• Sia tA(n) la complessita al caso pessimo di un algoritmo A espressain funzione della taglia dell’istanza n.

1 Dire come si prova che tA(n) ∈ O (f (n)), per una datafunzione f (n).

2 Dire come si prova che tA(n) ∈ Ω (f (n)), per una datafunzione f (n).

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