Элементы теории алгоритмов
Элементы теории алгоритмов
Зачем уточнять определение?
Зачем уточнять определение?
Что такое алгоритм?
Как работает алгоритм?
Как работает алгоритм?
Эквивалентные алгоритмы
Универсальные исполнители
Универсальные исполнители
Универсальные исполнители
Машина Тьюринга
Что такое автомат?
Программа для машины Тьюринга
Программа для машины Тьюринга
Программа для машины Тьюринга
Программа для машины Тьюринга
Программа для машины Тьюринга
Программы для машины Тьюринга
Программы для машины Тьюринга
Машина Поста
Программа для машины Поста
Программы для машины Поста
Программы для машины Поста
Нормальные алгорифмы Маркова (НАМ)
Нормальные алгорифмы Маркова (НАМ)
Нормальные алгорифмы Маркова
Нормальные алгорифмы Маркова
Элементы теории алгоритмов
Вычислимые функции
Вычислимые функции
Вычислимые функции
Алгоритмически неразрешимые задачи
Алгоритмически неразрешимые задачи
Алгоритмически неразрешимые задачи
Элементы теории алгоритмов
Что такое сложность вычислений?
Временнáя сложность
Временнáя сложность
Сравнение алгоритмов по сложности
Асимптотическая сложность
Асимптотическая сложность
Асимптотическая сложность
Асимптотическая сложность
Алгоритмы поиска
Алгоритмы поиска
Алгоритмы сортировки
Алгоритмы сортировки
Алгоритмы сортировки
Элементы теории алгоритмов
Как доказать правильность программы?
Доказательное программирование
Алгоритм Евклида
Инвариант цикла
Инвариант цикла
Инвариант цикла
Быстрое возведение в степень
Быстрое возведение в степень
Доказательное программирование
Спецификации алгоритмов
Доказательное программирование
Конец фильма
Источники иллюстраций
2.90M
Category: programmingprogramming

Элементы теории алгоритмов

1. Элементы теории алгоритмов

1
Элементы теории
алгоритмов
§ 34. Уточнение понятия алгоритма
§ 35. Алгоритмически неразрешимые
задачи
§ 36. Сложность вычислений
§ 37. Доказательство правильности
программ
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

2. Элементы теории алгоритмов

2
Элементы теории
алгоритмов
§ 34. Уточнение понятия
алгоритма
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

3. Зачем уточнять определение?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
3
Зачем уточнять определение?
Алгоритм – точный набор инструкций для исполнителя.
?
Всегда ли существует алгоритм?
Конструктивное доказательство: построить
алгоритм.
?
А если не удалось?
задача о квадратуре круга
задача о трисекции угла
задача об удвоении куба
вечный двигатель

?
нестрогие
понятия
Как доказать, что алгоритма не существует?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

4. Зачем уточнять определение?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
4
Зачем уточнять определение?
Задача: алгоритм как математический объект.
Теория алгоритмов (1930-е):
• доказательство алгоритмической неразрешимости
задач
• анализ сложности алгоритмов
• сравнительная оценка качества алгоритмов
А. Тьюринг
Э. Пост
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
А. Чёрч
С. Клини
А. Марков
http://kpolyakov.spb.ru

5. Что такое алгоритм?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
5
Что такое алгоритм?
Первые алгоритмы – правила арифметических действий:
• объекты – числа
• шаги – операции с однозначными числами
?
Что считать шагом?
Все объекты можно закодировать как символьные строки:
!
Можно рассматривать только алгоритмы
обработки строк!
Из любого кода можно перевести в двоичный:
!
Можно рассматривать только алгоритмы
обработки битовых строк!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

6. Как работает алгоритм?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
6
Как работает алгоритм?
дискретный
объект
1234
алгоритм
2345
шаг 1
5432
шаг 2
шаг 3
дискретный
объект
25 16 9 4
• получает на вход дискретный объект
• в результате строит другой дискретный объект (или
выдаёт сообщение об ошибке)
• обрабатывает объект по шагам
• на каждом шаге получается новый дискретный объект
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

7. Как работает алгоритм?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
7
Как работает алгоритм?
входное слово
муха
!
алгоритм
слон
выходное
слово
Любой алгоритм определяет функцию!
т.е. правило преобразования входа в выход
Функция не определена алгоритм зацикливается или
завершается аварийно.
ввод a, b
вывод a*sqrt(b)
b<0
ввод a
нц пока да
кц
для всех a
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

8. Эквивалентные алгоритмы

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
8
Эквивалентные алгоритмы
Задают одну и ту же функцию:
если a < b то
M:= a
иначе
M:= b
все
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
M:= b
если a < b то
M:= a
все
http://kpolyakov.spb.ru

9. Универсальные исполнители

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
9
Универсальные исполнители
Алгоритм привязан к исполнителю идея: построить
универсального исполнителя.
Для любого алгоритма для любого исполнителя можно
построить эквивалентный алгоритм для универсального
исполнителя.
• если есть алгоритм для универсального исполнителя,
то задача разрешима
• если доказано, что нет алгоритма для универсального
исполнителя, задача неразрешима
!
Любой алгоритм может быть представлен как
программа для универсального исполнителя!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

10. Универсальные исполнители

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
10
Универсальные исполнители
Алгоритм – это программа для универсального
исполнителя.
Модель вычислений:
• «процессор» (система команд и способ их выполнения)
• «память» (способ хранения данных)
• язык программирования (способ записи программ);
• способ ввода данных
• способ вывода результата
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

11. Универсальные исполнители

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
11
Универсальные исполнители
!
А. Тьюринг
Э. Пост
А. Марков
машина
Тьюринга
машина
Поста
нормальные
алгорифмы
Маркова
Все универсальные исполнители эквивалентны!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

12. Машина Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
12
Машина Тьюринга
каретка
бесконечная лента
1
0
1
1
текущая ячейка
А. Тьюринг
• бесконечная лента («память»)
• каретка (запись и чтение)
• программируемый автомат («процессор»)
алфавит: A = {a1, a2,…, aN}
A = {0, 1, }
пробел
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

13. Что такое автомат?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
13
Что такое автомат?
Автомат – это устройство, работающее без
участия человека.
Состояние – промежуточная задача, которую
решает автомат.
Q = {q1, q2,…, qM}
начальное
состояние
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
q0 – остановка автомата
http://kpolyakov.spb.ru

14. Программа для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
14
Программа для машины Тьюринга
Программа состоит из команд:
• записать символ ai в текущую ячейку
• переместить каретку (не перемещать)
• перейти в состояние qj
A = {0, 1, }
1 q1
• записать 1
• переместиться вправо
• перейти в состояние q1
0 q0
• записать 0
• не перемещать каретку
• останов (q0)
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

15. Программа для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
15
Программа для машины Тьюринга
Задача. На ленте записано число в двоичной системе
счисления. Каретка находится где-то над числом.
Требуется увеличить число на единицу.
алфавит:
1
A = {0, 1, }
0
1
1
состояния: q1 – поиск правого конца слова
q2 – увеличение числа на 1
подзадачи
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

16. Программа для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
16
Программа для машины Тьюринга
только
q1 : поиск конца слова
изменения!
• если 0, то
0
• если 1, то
1
• если , то …?
и переход в q2
q2 : увеличение числа на 1
• если 0, то записать 1 и стоп (q0)
• если 1, то записать 0 и
• если , то записать 1 и стоп (q0)
?
q1
0 q1
1 q1
q2
q2
0
1
1 q0
0
1 q0
Как объединить две программы?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

17. Программа для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
17
Программа для машины Тьюринга
0
1
q1
q2
q2
1 q0
0
1 q0
q2
0
1
!
1 q0
Связь подзадач через
0
ячейку ( , q1)!
1 q0
Если алгоритмы А и Б можно запрограммировать на
машине Тьюринга, то и любую их комбинацию тоже
можно запрограммировать.
Тезис Чёрча-Тьюринга: Любой алгоритм (в
интуитивном смысле этого слова) может быть
представлен как программа для машины Тьюринга.
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

18. Программа для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
18
Программа для машины Тьюринга
начальное
состояние
новая
метка
переход
( 0, q1, 0, , q1 )
( 1, q1, 1, , q1 )
( , q1, , , q2 )
( 0, q2, 1, , q0)
( 1, q2, 0, , q2)
( , q2, 1, , q0 )
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
новое
состояние
q1
0
1
0 q1
1 q1
q2
q2
0
1
1 q0
0 q2
1 q0
http://kpolyakov.spb.ru

19. Программы для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
19
Программы для машины Тьюринга
q1
0
1
q0
q1
0
1
q0
q0
?
Что делает программа?
?
Когда зацикливается?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
0
1
q1
q2
q2
q2
q0
http://kpolyakov.spb.ru

20. Программы для машины Тьюринга

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
20
Программы для машины Тьюринга
Задача 1. Уменьшить двоичное число на 1.
Задача 2. Увеличить на единицу число, записанное в
десятичной системе счисления.
Задача 3. Уменьшить на единицу число, записанное в
десятичной системе счисления.
Задача 4. Сложить два числа в двоичной системе,
разделенные на ленте знаком «+».
Задача 5. Сложить два числа в десятичной системе,
разделенные на ленте знаком «+».
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

21. Машина Поста

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
21
Машина Поста
каретка
бесконечная лента
текущая ячейка
!
Э. Пост
Алфавит сокращён до двух символов!
переместить каретку на 1 ячейку влево
переместить каретку на 1 ячейку вправо
0
стереть метку в рабочей ячейке (записать 0)
1
поставить метку в рабочей ячейке (записать 1)
? n0,n1 если в рабочей ячейке нет метки, перейти к
строке n0, иначе перейти к строке n1
стоп остановить машину
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

22. Программа для машины Поста

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
22
Программа для машины Поста
1.
2. ? 1,3
3. стоп
?
Что делает?
Зацикливается?
строки
нумеруются
?
Как записывать числа?
команда с переходом
3
сдвинуть каретку влево
и перейти на строку 3
4 в унарной системе!
!
Машины Поста и Тьюринга эквивалентны!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

23. Программы для машины Поста

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
23
Программы для машины Поста
1
2
3
1
1
1
2
3
4
? 3,4
1 1
стоп
?
Что делает программа?
?
При каких состояниях ленты?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
1
2
3
4
? 2,3
1 4
1
стоп
http://kpolyakov.spb.ru

24. Программы для машины Поста

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
24
Программы для машины Поста
Задача 1. Напишите программу для машины Поста,
которая увеличивает (уменьшает) число в единичной
системе счисления на единицу. Каретка расположена
слева от числа.
Задача 2. Напишите программу для машины Поста,
которая складывает два числа в единичной системе
счисления. Каретка расположена над пробелом,
разделяющим эти числа на ленте.
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

25. Нормальные алгорифмы Маркова (НАМ)

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
25
Нормальные алгорифмы Маркова (НАМ)
НАМ – правила обработки символьных строк с
помощью подстановок.
а н
ух ло
м с
А. Марков
муха мухн млон cлон
0
о а.
добавить 0 в начало строки
заменить и стоп
?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
Корова ?
Карова
http://kpolyakov.spb.ru

26. Нормальные алгорифмы Маркова (НАМ)

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
26
Нормальные алгорифмы Маркова (НАМ)
Задача. Удалить из строки, состоящей из букв a и b,
первый символ. Например, строка abba должна бы
преобразована в bba.
«Очевидное» решение:
a .
b .
?
Что плохо?
b .
a .
Правильное решение:
маркер
!
*a .
*b .
*
abba
*abba
bba
baab
*baab
aab
НАМ, машины Поста и Тьюринга эквивалентны!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

27. Нормальные алгорифмы Маркова

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
27
Нормальные алгорифмы Маркова
алфавит:
0 00
1 11
?
A = {0, 1}
*0 0*
*1 1*
* =.
*
*0 00*
*1 11*
* .
*
Что делает НАМ?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

28. Нормальные алгорифмы Маркова

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
28
Нормальные алгорифмы Маркова
Задача 1. Напишите НАМ, который «сортирует» цифры
двоичного числа так, чтобы сначала стояли все нули,
а потом – все единицы.
Задача 2. Напишите НАМ, который удаляет последний
символ строки, состоящей из цифр 0 и 1. Какую
операцию он выполняет, если рассматривать строку
как двоичную запись числа?
Задача 3. Напишите НАМ, который умножает двоичное
число на 2, добавляя 0 в конец записи числа.
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

29. Элементы теории алгоритмов

29
Элементы теории
алгоритмов
§ 35. Алгоритмически
неразрешимые задачи
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

30. Вычислимые функции

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
30
Вычислимые функции
входное слово
муха
!
алгоритм
слон
выходное
слово
Любой алгоритм определяет функцию!
т.е. правило преобразования входа в выход
Вычислимая функция – это функция, для вычисления
которой существует алгоритм.
может задаваться разными алгоритмами:
а 0
б 1
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
б 1
а 0
http://kpolyakov.spb.ru

31. Вычислимые функции

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
31
Вычислимые функции
1, если n – чётное
f (n)
0, если n – нечётное
1
q1
1
q2
q3
?
1
1
1
в унарной системе счисления
q1 – чётное число единиц
q2
q3
q4
q2 – нечётное число единиц
q1 q4
q3 – оставить 1 единицу
q4
q0
q4 – стереть все единицы
Почему пусто?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

32. Вычислимые функции

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
32
Вычислимые функции
1, если n – чётное
11 ""
f (n)
1 .
0
,
если
n

нечётное
?
1.
Как написать НАМ?
Пример (В.А. Успенский):
в записи числа π есть n стоящих подряд
1, если
h (n) девяток в окружении других цифр
0, если такой цепочки нет
перебор 800 знаков:
h ( n) 1
для n = 1, 2, 6.
!
Если h(n)=0, перебор
не остановится!
Вычислимость неизвестна!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

33. Алгоритмически неразрешимые задачи

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
33
Алгоритмически неразрешимые задачи
Алгоритмически неразрешимая задача – это задача,
соответствующая невычислимой функции.
общего решения задачи нет, его бесполезно искать!
10-я проблема Гильберта (1900): найти метод, который
позволяет определить, имеет ли заданное
алгебраическое уравнение с целыми
коэффициентами решение в целых числах.
x y 2 0
2
!
3
(5;–3) и (–5;–3)
1970: общего алгоритма нет!
Ю.В. Матиясевич
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

34. Алгоритмически неразрешимые задачи

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
34
Алгоритмически неразрешимые задачи
Г.В. Лейбниц, XVII в.: разработать алгоритм,
позволяющий установить, можно ли вывести формулу
Б из формулы А в рамках заданной системы аксиом
(«проблема распознавания выводимости»).
!
1936: в общем виде задача
неразрешима!
удалось получить отрицательные
результаты
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
А. Чёрч
http://kpolyakov.spb.ru

35. Алгоритмически неразрешимые задачи

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
35
Алгоритмически неразрешимые задачи
Проблема останова: по тексту любой программы P и
ее входным данным X определяет, завершается ли
программа P при входе X за конечное число шагов или
зацикливается.
Проблема эквивалентности: по двум заданным
алгоритмам определить, будут ли они выдавать
одинаковые результаты для любых допустимых
исходных данных.
!
Невозможно полностью автоматизировать
отладку программ!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

36. Элементы теории алгоритмов

36
Элементы теории
алгоритмов
§ 36. Сложность вычислений
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

37. Что такое сложность вычислений?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
37
Что такое сложность вычислений?
Задачи теории алгоритмов:
• существует ли алгоритм решения задачи?
• можно ли им воспользоваться?
Шахматы:
• алгоритм существует (конечное число позиций)
• полный перебор нереален
Требования к алгоритму:
временнáя
• быстродействие
сложность
• минимальный расход
пространственная
памяти
сложность
!
Обычно эти требования противоречивы!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

38. Временнáя сложность

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
38
Временнáя сложность
T – количество элементарных операций универсального
исполнителя (компьютера)
!
T зависит от размера входных данных n!
Временная сложность алгоритма – функция T(n).
Задача 1. Вычислить сумму первых трёх элементов
массива (при n 3).
2 сложения
+ запись в
Sum:= A[1] + A[2] + A[3] T(n) = 3
память
Задача 2. Вычислить сумму всех элементов массива.
Sum:= 0
T(n) = 2n + 1
нц для i от 1 до n
n сложений, n+1
Sum:= Sum + A[i]
операций записи
кц
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

39. Временнáя сложность

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
39
Временнáя сложность
Задача 3. Отсортировать все элементы массива по
возрастанию методом выбора.
нц для i от 1 до n-1
nMin:= i;
нц для j от i+1 до n
если A[i] < A[nMin] то nMin:= j все
кц
если nMin <> i то
c:= A[i]; A[i]:= A[nMin]; A[nMin]:= c
все
кц
Число сравнений: Tc (n) (n 1) (n 2) ... 2 1
Число перестановок: T p (n) n 1
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
n(n 1) 1 2 1
n n
2
2
2
зависит от
данных
http://kpolyakov.spb.ru

40. Сравнение алгоритмов по сложности

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
40
Сравнение алгоритмов по сложности
T1 (n) 10000 n
?
T2 (n) 100 n 2
Какой алгоритм выбрать?
при n < 100:
T3
T
T3 (n) T2 (n) T1 (n)
T2
при n > 100:
T3 (n) T2 (n) T1 (n)
T1
0
100
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
T3 (n) n 3
n
!
Нужно знать размер
данных!
http://kpolyakov.spb.ru

41. Асимптотическая сложность

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
41
Асимптотическая сложность
Асимптотическая сложность – это оценка скорости
роста количества операций при больших значениях N.
постоянная
линейная
сложность O(N)
T(N) c N для N N0
сумма элементов массива:
T(N) = 2 N – 1 2 N для N 1 O(N)
квадратичная
сложность O(N2)
T(N) c N2 для N N0
сортировка методом выбора:
1 2 1
1 2
Tc ( N ) N N N для N 0 O(N2)
2
2
2
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

42. Асимптотическая сложность

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
42
Асимптотическая сложность
кубичная
сложность O(N3)
сложность O(2N)
сложность O(N!)
T(N) c N3 для N N0
задачи оптимизации,
полный перебор вариантов
Факториал числа N: N ! = 1 2 3 … N
T(N)
N
N2
N3
2N
время выполнения
100 нс
10 мс
0,001 с
1013 лет
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
N = 100,
1 млрд оп/с
http://kpolyakov.spb.ru

43. Асимптотическая сложность

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
43
Асимптотическая сложность
Алгоритм относится к классу
O( f(N) ), если найдется такая
постоянная c, что начиная с
некоторого N = N0 выполняется
условие
T(N) c f (N)
T
c f (N )
T (N )
0
N0
N
это верхняя
оценка!
O( N ) O( N2 ) O( N3 ) O( 2N )
«Алгоритм имеет сложность O(N2)».
обычно – наиболее точная
верхняя оценка!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

44. Асимптотическая сложность

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
44
Асимптотическая сложность
T (n )
n!
1000
2n
n
800
2
n log n
600
400
200
0
n
10
20
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
30
40
50
60
70
80
90
100
n
http://kpolyakov.spb.ru

45. Алгоритмы поиска

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
45
Алгоритмы поиска
Линейный поиск
nX:= 0
нц для i от 1 до n
если A[i] = X то
nX:= i
выход
все
кц
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
?
Сложность?
сложность O(n)
http://kpolyakov.spb.ru

46. Алгоритмы поиска

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
46
Алгоритмы поиска
Двоичный поиск
L:= 1; R:= n + 1
нц пока L < R - 1
c:= div(L + R, 2)
если X < A[c] то
R:= c
иначе
L:= c
все
кц
?
Какой алгоритм
поиска лучше?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
log2 n
?
n = 2m
Сколько шагов?
T(n) = m + 1
T(n) = log2 n + 1
сложность O(log n)
основание роли
не играет
1
log a n
log b n
log b a
http://kpolyakov.spb.ru

47. Алгоритмы сортировки

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
47
Алгоритмы сортировки
Метод «пузырька»
нц для i от 1 до n-1
нц для j от n-1 до i шаг -1
если A[j] > A[j+1] то
c:= A[j]; A[j]:= A[j+1]; A[j+1]:= c;
все
кц
кц
n(n 1) 1 2 1
n n
сравнений: Tc (n) (n 1) (n 2) ... 2 1
2
2
2
присваиваний при перестановках:
n(n 1) 3 2 3
T p ( n) 3
n n
2
2
2
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
сложность O(n2)
http://kpolyakov.spb.ru

48. Алгоритмы сортировки

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
48
Алгоритмы сортировки
Сортировка подсчётом
цел C[1:MAX]
нц для i от 1 до MAX
C[i]:= 0
кц
n
нц для i от 1 до n
C[A[i]]:= C[A[i]] + 1
кц
k:= 1
нц для i от 1 до MAX
нц для j от 1 до C[i]
A[k]:= i
n
k:= k + 1
кц
кц
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
!
Все значения [1,MAX]!
обнулить массив
счётчиков
подсчитать, сколько
каких чисел
заполнить массив
заново
сложность O(n)
?
За счёт чего?
http://kpolyakov.spb.ru

49. Алгоритмы сортировки

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
49
Алгоритмы сортировки
!
При использовании операций «сравнить» и
«переставить» сложность не может быть меньше
O(n log n)!
Сортировка слиянием (Merge sort)
O(n log n)
Пирамидальная сортировка (Heap sort) O(n log n)
Быстрая сортировка (Quick sort)
в среднем O(n log n)
в худшем случае O(n2)
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

50. Элементы теории алгоритмов

50
Элементы теории
алгоритмов
§ 37. Доказательство
правильности программ
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

51. Как доказать правильность программы?

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
51
Как доказать правильность программы?
Тестирование – проверка работы программы с
помощью набора тестовых данных, для которых
известен правильный результат.
?
Может ли тестирование доказать правильность?
«Отладка может показать лишь наличие
ошибок и никогда их отсутствие».
Поиск максимума из трёх:
если a > b то M:= a иначе M:= b все
если b > c то M:= b иначе M:= c все
Э.В. Дейкстра
Тесты проходят: (a,b,c) = (1,2,3), (1,3,2), (2,1,3) и (2,3,1)
Тесты не проходят: (3,1,2), (3,2,1)
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

52. Доказательное программирование

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
52
Доказательное программирование
требования к
входным данным
алгоритм
требования к
результату
вход: a = a0, b = b0
b:= a + b
a:= b – a
b:= b – a
b = a0 + b0
доказательство
a = a0 + b0 – a0 = b0
b = a0 + b0 – b0 = a0
выход: a = b0, b = a0
если a > b то M:= a иначе M:= b все
если b > c то M:= b иначе M:= c все
b, b c
M
c, c b
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
алгоритм
неверный!
http://kpolyakov.spb.ru

53. Алгоритм Евклида

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
53
Алгоритм Евклида
a:= m; b:= n
нц пока b <> 0
r:= mod(a, b)
НОД(a,b)=НОД(m,n)
a=b p + r
НОД(a,b)= НОД(b,r)
a:= b; b:= r
= НОД(m,n)
кц
b=0
вывод a
a=НОД(a,0)= НОД(a,b)= НОД(m,n)
После любого шага цикла:
НОД(a,b)= НОД(m,n)
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
инвариант цикла
http://kpolyakov.spb.ru

54. Инвариант цикла

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
54
Инвариант цикла
Инвариант цикла – это соотношение между значениями
переменных, которое остается справедливым после
завершения любого шага цикла.
«Программиста бьют по рукам, если он
посмеет написать оператор цикла, не
найдя перед этим его инварианта».
А.П. Ершов
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

55. Инвариант цикла

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
55
Инвариант цикла
Сумма элементов массива:
Sum:= 0
нц для i от 1 до n
Sum:= Sum + A[i]
кц
Sum = A[1]+ A[2]+ … + A[i]
Поиск в массиве:
Min:= A[1]
нц для i от 2 до n
если A[i] < Min то
Min:= A[i]
все
кц
Min = min(A[1],A[2],…, A[i])
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

56. Инвариант цикла

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
56
Инвариант цикла
Сортировка методом «пузырька»:
нц для i от 1 до n-1
нц для j от n-1 до i шаг -1
если A[j] > A[j+1] то
c:= A[j]; A[j]:= A[j+1]; A[j+1]:= c;
все
i-й элемент по
кц
порядку стоит в
позиции от i до j
кц
i первых элементов
установлены на свои места
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

57. Быстрое возведение в степень

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
57
Быстрое возведение в степень a ?
n
Задача – построить цикл с помощью инварианта.
Правила:
a a
k
k 1
a
при нечётных k
a a
k
2 k /2
при чётных k
a 7 a 6 [a] (a 2 )3 [a] (a 2 ) 2 [a 2 a] (a 4 )1 [a 2 a]
(a 4 ) 0 [a 4 a 2 a] [a 4 a 2 a]
a b p инвариант
n
!
k
Задача – свести k к нулю!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
k 0 a p
n
http://kpolyakov.spb.ru

58. Быстрое возведение в степень

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
58
Быстрое возведение в степень
b:= a; k:= n; p:= 1
a n bk p
нц пока k <> 0
если mod(k,2) = 0 то
k:= div(k,2)
k
2 k /2
a a
b:= b*b
иначе
k:= k-1
k
k 1
a a a
p:= b*p
все
n
k
кц
a b p
вывод p
Как можно изменить
начальные условия?
?
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

59. Доказательное программирование

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
59
Доказательное программирование
Спецификация – точная и полная формулировка
задачи, содержащая информацию, необходимую для
построения алгоритма её решения.
программа
{Q} S {R}
Ч.Э. Хоар
предусловие
постусловие
«Если выполнение программы S началось в
состоянии, удовлетворяющем Q, то
гарантируется, что оно завершится
через конечное время в состоянии,
удовлетворяющем R».
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

60. Спецификации алгоритмов

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
60
Спецификации алгоритмов
Алгоритм Евклида:
Q: m n 0
R: a = НОД (m, n)
Суммирование элементов массива:
Q: n 0 n
R: Sum A[i] A[1] A[2] ... A[n]
i 1
Корректная программа – это программа,
соответствующая спецификации.
Надёжная программа – это программа, которая
корректна и, кроме того, не завершается аварийно при
недопустимых входных данных.
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

61. Доказательное программирование

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
61
Доказательное программирование
Правила преобразования:
• если {Q}S{P} и P R, то {Q}S{R}
• если R Q и {Q}S{P}, то {R}S{P}
• если {Q}S1{P} и {P}S2{R}, то {Q}S1S2{R}
•…
Верификация – доказательство правильности готовых
программ (сложно!).
!
Проще сразу доказывать правильность
отдельных блоков (циклов, процедур)!
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

62. Конец фильма

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
62
Конец фильма
ПОЛЯКОВ Константин Юрьевич
д.т.н., учитель информатики
ГБОУ СОШ № 163, г. Санкт-Петербург
[email protected]
ЕРЕМИН Евгений Александрович
к.ф.-м.н., доцент кафедры мультимедийной
дидактики и ИТО ПГГПУ, г. Пермь
[email protected]
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru

63. Источники иллюстраций

Элементы теории алгоритмов, 11 класс
63
Источники иллюстраций
1.
2.
3.
4.
en.wikipedia.org
ru.wikipedia.org
иллюстрации художников издательства «Бином»
авторские материалы
К.Ю. Поляков, Е.А. Ерёмин, 2013
http://kpolyakov.spb.ru
English     Русский Rules