intTypePromotion=3

Bài giảng Phân tích thiết kế thuật toán: Chương 1 - Nguyễn Văn Linh

Chia sẻ: Thanh Hoa | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:56

0
99
lượt xem
11
download

Bài giảng Phân tích thiết kế thuật toán: Chương 1 - Nguyễn Văn Linh

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Phân tích thiết kế thuật toán - Chương 1: Kỹ thuật phân tích thuật toán" cung cấp các kiến thức giúp người học có thể hiểu được sự cần thiết phải phân tích đánh giá giải thuật, biết các tiêu chuẩn để đánh giá một giải thuật, hiểu khái niệm độ phức tạp của giải thuật,... Mời các bạn tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phân tích thiết kế thuật toán: Chương 1 - Nguyễn Văn Linh

  1. CHƯƠNG 1: KỸ THUẬT PHÂN TÍCH THUẬT TOÁN Nguyễn Văn Linh Khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông ĐẠI HỌC CẦN THƠ nvlinh@cit.ctu.edu.vn Nguyễn Văn Linh
  2. MỤC TIÊU • Sau khi hoàn tất bài học này bạn cần: – Hiểu được sự cần thiết phải phân tích đánh giá giải thuật. – Biết các tiêu chuẩn để đánh giá một giải thuật. – Hiểu khái niệm độ phức tạp của giải thuật. – Vận dụng được các quy tắc để tính độ phức tạp của chương  trình không gọi chương trình con, độ phức tạp của một  chương trình có gọi các chương trình con không đệ quy. – Vận dụng được phương pháp thành lập phương trình đệ  quy. – Vận dụng được các phương pháp giải phương trình đệ quy Nguyễn Văn Linh
  3. Sự cần thiết phải phân tích, đánh giá giải thuật • Cần phải phân tích, đánh giá giải thuật để: – Lựa chọn một giải thuật tốt nhất trong các giải  thuật để cài đặt chương trình giải quyết bài  toán đặt ra. – Cải tiến giải thuật hiện có để được một giải  thuật tốt hơn.  Nguyễn Văn Linh
  4. Tiêu chuẩn đánh giá một giải thuật là tốt • Một giải thuật được xem là tốt nếu nó đạt  các tiêu chuẩn sau: – Thực hiện đúng. – Tốn ít bộ nhớ. – Thực hiện nhanh. • Trong khuôn khổ môn học này, chúng ta chỉ  quan tâm đến tiêu chuẩn thực hiện nhanh.  Nguyễn Văn Linh
  5. Thời gian thực hiện của chương trình • Thời gian thực hiện một chương trình là một hàm  của kích thước dữ liệu vào, ký hiệu T(n) trong đó  n là kích thước (độ lớn) của dữ liệu vào. • Ví dụ : Chương trình tính tổng của n số có thời  gian thực hiện là T(n) = cn trong đó c là một hằng  số.  • Thời gian thực hiện chương trình là một hàm  không âm, tức là T(n)   0   n   0.  Nguyễn Văn Linh
  6. Ðơn vị đo thời gian thực hiện • Ðơn vị của T(n) không phải là đơn vị đo thời gian  bình thường như giờ, phút giây... mà thường được  xác định bởi số các lệnh được thực hiện trong một  máy tính lý tưởng. • Ví dụ: Khi ta nói thời gian thực hiện của một  chương trình là T(n) = Cn thì có nghĩa là chương  trình ấy cần Cn chỉ thị thực thi.  Nguyễn Văn Linh
  7. Thời gian thực hiện trong trường hợp xấu nhất • Nói chung thì thời gian thực hiện chương trình  không chỉ phụ thuộc vào kích thước mà còn phụ  thuộc vào tính chất của dữ liệu vào.  • Vì vậy thường ta coi T(n) là thời gian thực hiện  chương trình trong trường hợp xấu nhất trên dữ  liệu vào có kích thước n, tức là: T(n) là  thời gian  lớn nhất để thực hiện chương trình đối với mọi  dữ liệu vào có cùng kích thước n.  Nguyễn Văn Linh
  8. Tỷ suất tăng • Ta nói rằng hàm không âm T(n) có tỷ suất  tăng (growth rate) f(n) nếu tồn tại các hằng  số C và N0 sao cho T(n) ≤ Cf(n) với mọi n ≥  N0.  • Ta có thể chứng minh được rằng “Cho một  hàm không âm T(n) bất kỳ, ta luôn tìm được  tỷ suất tăng f(n) của nó”. Nguyễn Văn Linh
  9. Tỷ suất tăng (tt) • Ví dụ 1: Giả sử T(0) = 1, T(1) = 4 và tổng quát  T(n) = (n+1)2. Ðặt N0 = 1 và C = 4 thì với mọi n  ≥1 chúng ta dễ dàng chứng minh được rằng T(n) =  (n+1)2 ≤ 4n2 với mọi n ≥ 1, tức là tỷ suất tăng của   T(n) là  n2. • Ví dụ 2: Tỷ suất tăng của hàm T(n) = 3n3 + 2n2 là  n3. Thực vậy, cho N0 = 0 và C = 5 ta dễ dàng  chứng minh rằng với mọi n ≥ 0  thì 3n3 + 2n2 ≤ 5n3  Nguyễn Văn Linh
  10. Khái niệm độ phức tạp của giải thuật • Giả sử ta có hai giải thuật P1 và P2 với thời gian thực hiện  tương ứng là T1(n) = 100n2 và T2(n) = 5n3 .  • Khi n>20 thì T1 
  11. Khái niệm độ phức tạp của giải thuật (tt) • Chú ý: O(C.f(n))=O(f(n)) với C là hằng số. Ðặc biệt  O(C)=O(1) • Các hàm thể hiện độ phức tạp có các dạng thường gặp  sau: log2n, n, nlog2n, n2, n3, 2n, n!,  nn. • Ba hàm cuối cùng ta gọi là dạng hàm mũ, các hàm khác gọi  là hàm đa thức.  • Một giải thuật mà thời gian thực hiện có độ phức tạp là  một hàm đa thức thì chấp nhận được, còn các giải thuật có  độ phức tạp hàm mũ thì phải tìm cách cải tiến giải thuật. • Trong cách viết, ta thường dùng logn thay thế cho log2n  cho gọn. Nguyễn Văn Linh
  12. Phương pháp tính độ phức tạp • Chúng ta sẽ nói đến phương pháp tính độ phức tạp (thời gian thực  hiện) của: – Chương trình không gọi chương trình con. – Chương trình có gọi chương trình con không đệ quy. – Chương trình đệ quy • Trước hết ta có hai quy tắc quan trọng là quy tắc cộng và quy tắc nhân • Quy tắc cộng: Nếu T1(n) và T2(n) là thời gian thực hiện của hai đoạn  chương trình P1 và P2; và T1(n)=O(f(n)), T2(n)=O(g(n)) thì thời gian  thực hiện của đoạn hai chương trình đó nối tiếp  nhau là  T(n)=O(max(f(n),g(n))). • Quy tắc nhân: Nếu T1(n) và T2(n) là thời gian thực hiện của hai đoạn  chương trình P1và P2 và T1(n) = O(f(n)), T2(n) = O(g(n)) thì thời gian  thực hiện của đoạn hai đoạn chương trình đó lồng nhau là T(n) =  O(f(n).g(n)).  Nguyễn Văn Linh
  13. Qui tắc tổng quát để phân tích một chương trình không có chương trình con • Thời gian thực hiện của mỗi lệnh gán, READ, WRITE là O(1) • Thời gian thực hiện của một chuỗi tuần tự các lệnh được xác định  bằng qui tắc cộng. Như vậy thời gian này là thời gian thi hành một  lệnh nào đó lâu nhất trong chuỗi các lệnh. • Thời gian thực hiện cấu trúc IF là thời gian lớn nhất thực hiện lệnh  sau THEN hoặc sau ELSE và thời gian kiểm tra điều kiện. Thường  thời gian kiểm tra điều kiện là O(1). • Thời gian thực hiện vòng lặp là tổng (trên tất cả các lần lặp) thời gian  thực hiện thân vòng lặp. Nếu thời gian thực hiện thân vòng lặp không  đổi thì thời gian thực hiện vòng lặp là tích của số lần lặp với thời gian  thực hiện thân vòng lặp. Nguyễn Văn Linh
  14. Ví dụ 1: Thủ tục sắp xếp “nổi bọt” void BubbleSort(int a[n]) {      int i,j,temp; /*1*/ for(i= 0; i=i+1;j­­) /*3*/     if (a[j].key 
  15. Tính thời gian thực hiện của thủ tục sắp xếp “nổi bọt” • Đây là chương trình sử dụng các vòng lặp xác định. Toàn bộ chương  trình chỉ gồm một lệnh lặp {1}, lồng trong lệnh {1} là lệnh lặp {2},  lồng trong lệnh {2} là lệnh {3} và lồng trong lệnh {3} là 3 lệnh nối  tiếp nhau {4}, {5} và {6}.  • Chúng ta sẽ tiến hành tính độ phức tạp theo thứ tự từ trong ra. • Trước hết, cả ba lệnh gán {4}, {5} và {6} đều tốn O(1) thời gian, việc  so sánh a[j­1] > a[j] cũng tốn O(1) thời gian, do đó lệnh {3} tốn O(1)  thời gian. • Vòng lặp {2} thực hiện (n­i) lần, mỗi lần O(1) do đó vòng lặp {2} tốn  O((n­i).1) = O(n­i). • Vòng lặp {1} có i chạy từ 1 đến n­1 nên thời gian thực hiện của vòng  lặp {1} và cũng là  độ phức tạp của giải thuật là   n 1 n(n 1) T(n) (n i) O(n 2 ) i 1 2 Nguyễn Văn Linh
  16. Tìm kiếm tuần tự • Hàm tìm kiếm Search nhận vào một mảng a có n  số nguyên và một số nguyên x, hàm sẽ trả về giá  trị logic TRUE nếu tồn tại một phần tử a[i] = x,  ngược lại hàm trả về FALSE. • Giải thuật tìm kiếm tuần tự là lần lượt so sánh x  với các phần tử của mảng a, bắt đầu từ a[1], nếu  tồn tại a[i] = x thì dừng và trả về TRUE, ngược  lại nếu tất cả các phần tử của a đều khác X thì  trả về FALSE. Nguyễn Văn Linh
  17. Tìm kiếm tuần tự (tt) boolean search(int x, int a[n]) {    int i;    boolean found;   /*1*/  i=0;   /*2*/  found=FALSE;   /*3*/  while ((i
  18. Tìm kiếm tuần tự (tt) int search(int x, int a[], int n) {    int i;   /*1*/  i=0;   /*2*/  while ((i
  19. Tính độ phức tạp của hàm tìm kiếm tuần tự • Ta thấy các lệnh {1}, {2}, {3} và {5} nối tiếp nhau, do đó  độ phức tạp của hàm Search chính là độ phức tạp lớn nhất  trong 4 lệnh này. Dễ dàng thấy rằng ba lệnh {1}, {2} và {5}  đều có độ phức tạp O(1) do đó độ phức tạp của hàm Search  chính là độ phức tạp của lệnh {3}. Lồng trong lệnh {3} là  lệnh {4}. Lệnh {4} có độ phức tạp O(1). • Lệnh {3} là một vòng lặp không xác định, nên ta không biết  nó sẽ lặp bao nhiêu lần, nhưng trong trường hợp xấu nhất  (tất cả các phần tử của mảng a đều khác x, ta phải xét hết  tất cả các a[i], i có các giá trị từ 1 đến n) thì vòng lặp {3}  thực hiện n lần, do đó lệnh {3} tốn O(n). Vậy ta có T(n) =  O(n).  Nguyễn Văn Linh
  20. Ðộ phức tạp của chương trình có gọi chương trình con không đệ qui • Giả sử ta có một hệ thống các chương trình  gọi nhau theo sơ đồ sau: A B B1 B11 C B2 B12 Nguyễn Văn Linh

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản