Phân tích và thiết kế thuật toán - Bài 2: Đánh giá độ phức tạp thuật toán

Nội dung text: Phân tích và thiết kế thuật toán - Bài 2: Đánh giá độ phức tạp thuật toán

1. 2/2/2017 Phân tích và Thiết kế THUẬT TOÁN Hà Đại Dương duonghd@mta.edu.vn Web: fit.mta.edu.vn/~duonghd 1 Bài 2 - Đánh giá độ phức tạp thuật toán PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ THUẬ TOÁN 2 NỘI DUNG I. Giới thiệu II. Phân tích trực tiếp các đoạn mã III. Phân tích đoạn mã có lời gọi chươn trình con IV. Đánh giá dựa trên thực nghiệm V. Bài tập 3 1
2. 2/2/2017 1. Giới thiệu • Trước khi thực hiện tính độ phức tạp thuật toán A giải bài toán P ta cần – f(n): • Xác định độ dài dữ liệu - n: có thể là số ký tự, số phần tử của mảng, . • Tiêu chí đánh giá: thống nhất là số các thao tác cơ bản (gán, so sánh ) • Để đánh giá có thể sử dụng: • Phân tích trực tiếp để tính số các thao tác • Phương pháp đệ quy 4 1. Giới thiệu • Dựa trên một số quy tắc • Quy tắc cộng • Quy tắc nhân • Quy tắc phân tích một số câu lệnh • Xét tính chất của chương trình con 5 1. Giới thiệu • Quy tắc cộng • T1(n) và T2(n) là thời gian thực hiện của hai đoạn chương trình con nối tiếp nhau (độc lập) P1, P2 và • T1(n)= O(f1(n)); T2(n)=O(f2(n)) • Khi đó thời gian (độ phức tạp thời gian) thực hiện của 2 đoạn chương trình đó là T(n)=T1(n)+T2(n) = O(max{f1(n), f2(n)} Chứng minh: Theo đầu bài, tồn tại các hằng M1, M2, n1, n2 để T1(n)≤M1*f1(n), n>n1, T2(n)≤M2*f2(n), n>n2 Khi đó T(n) = T1(n) + T2(n) ≤ M1*f1(n)+M2*f2(n), ≤ M.f(n) với n>n0, M=max(M1,M2), n0=max(n1,n2) f(n)=max(f1(n),f2(n)) 6 2
3. 2/2/2017 1. Giới thiệu • Quy tắc nhân • T1(n) và T2(n) là thời gian thực hiện của hai đoạn chương trình con lồng nhau (phụ thuộc) P1, P2 và • T1(n)= O(f1(n)); T2(n)=O(f2(n)) • Khi đó thời gian (độ phức tạp thời gian) thực hiện của 2 đoạn chương trình đó là T(n)=T1(n)*T2(n) = O(f1(n)*f2(n)) Chứng minh: (tương tự với quy tắc cộng) 7 1. Giới thiệu • Quy tắc phân tích câu lệnh • Các câu lệnh đơn (gán, đọc, ghi ) có độ phức tạp là Hằng - O(1) • Ví dụ: (1) - read(a) (2) - read(b) (3) - read(c) (4) - delta = b*b – 4*a*c • Nhận xét: Trong đoạn chương trình chỉ bao gồm các lệnh đơn kế tiếp nhau (không chứa các vòng lặp), theo quy tắc cộng => Độ phức tạp thuật toán là hằng O(1) 8 1. Giới thiệu • Quy tắc phân tích câu lệnh • Cấu trúc if: thời gian kiểm tra điều kiện + thời gian thực hiện sau THEN hoặc ELSE • Cấu trúc lặp: • thời gian thực hiện vòng lặp là tổng thời gian thực hiện của thân vòng lặp. • Nếu số bước tính trong vòng lặp không đổi (theo mỗi bước lặp) thì thời gian thực hiện vòng lặp bằng tích của số lần lặp nhân với thời gian thực hiện thân vòng lặp. 9 3
4. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 10 2. Phân tích trực tiếp 11 2. Phân tích trực tiếp 12 4
5. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 13 2. Phân tích trực tiếp 14 2. Phân tích trực tiếp ss = n + n – 1 = 2n - 1 gn =n + 1 + α(n) = 2n (xấu nhất) 15 5
6. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 16 2. Phân tích trực tiếp 17 2. Phân tích trực tiếp 18 6
7. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 19 2. Phân tích trực tiếp 20 2. Phân tích trực tiếp 21 7
8. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 22 2. Phân tích trực tiếp 23 2. Phân tích trực tiếp 24 8
9. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 25 2. Phân tích trực tiếp 26 2. Phân tích trực tiếp 27 9
10. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 28 2. Phân tích trực tiếp 29 2. Phân tích trực tiếp 30 10
11. 2/2/2017 2. Phân tích trực tiếp 31 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Gọi chương trình con không đệ quy A B B1 B2 B11 B12 32 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Gọi chương trình con đệ quy A Tính thời gian thực hiện của A? 33 11
12. 2/2/2017 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Cách giải quyết: 1. Thành lập phương trình đệ quy 2. Giải phương trình đệ quy Nghiệm của lời giải ở bước 2 là thời gian thực hiện chương trình 34 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Phương trình đệ quy: Biểu diễn mỗi liên hệ giữa T(n) với T(k), k k>n0 • C(n0): Thời gian thực hiện khi n=n0 • T(k): thời gian thực hiện khi n>k>n0 • d*: Thời gian phân chia và tổng hợp kết quả 36 12
13. 2/2/2017 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Ví dụ: xét hàm tính giai thừa Function gt(n) begin if n=0 then gt=1 else gt=n*gt(n-1) end Gọi T(n) là thời gian tính n!, thì T(n-1) là thời gian tính (n-1)! Khi n=0, ta có C(0)=1 (phép gán) 37 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Ví dụ: xét hàm tính giai thừa Function gt(n) begin if n=0 then gt=1 else gt=n*gt(n-1) end Khi n>0, hàm gọi đệ quy gt(n-1), tốn T(n-1) Tổng hợp kết quả ở đây cần 1 phép gán, d*=1 38 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Ví dụ: xét hàm tính giai thừa Function gt(n) begin if n=0 then gt=1 else gt=n*gt(n-1) end Khi n>0, hàm gọi đệ quy gt(n-1), tốn T(n-1) Tổng hợp kết quả ở đây cần 1 phép gán, d*=1 39 13
14. 2/2/2017 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Giải phương trình đệ quy – Phương pháp truy hồi 1. Với n>k>n0: dùng phương trình đệ quy lần lượt thay thế T(k) vào vế phải 2. Dừng khi k=n0 3. Thế T(n0) để tìm T(n) 40 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Giải phương trình đệ quy – Phương pháp truy hồi 1. Ví dụ: Giải T(n) = T(n-1) + 1 = T(n-2) + 1 + 1 . = T(n-i) + i Dừng khi n-i = 0, hay i=n, khi đó T(n) = 1 + n = O(n) 41 3. Đoạn chương trình có gọi chương trình con • Độ phức tạp chương trình con dạng đệ quy • Giải phương trình đệ quy – Phương pháp truy hồi 1. Ví dụ: Giải T(n) = T(n/2) + 1 = T(n/22) + 1 + 1 . = T(n/2i) + i i Dừng: n/2 = 1 (n0), hay i=log2n, khi đó T(n) = 0 + log2n 42 14
15. 2/2/2017 4. Đánh giá bằng thực nghiệm 43 4. Đánh giá bằng thực nghiệm 44 4. Đánh giá bằng thực nghiệm 45 15
16. 2/2/2017 4. Đánh giá bằng thực nghiệm 46 4. Đánh giá bằng thực nghiệm 47 4. Đánh giá bằng thực nghiệm 48 16
17. 2/2/2017 NỘI DUNG BÀI HỌC I. Giới thiệu II. Phân tích trực tiếp các đoạn mã III. Phân tích đoạn mã có lời gọi chươn trình con IV. Đánh giá dựa trên thực nghiệm V. Bài tập 49 5. Bài tập 1. Tính số phép so sánh trong đoạn mã ở ví dụ 1 slide 11. 2. Sử dụng công thức tính tổng dãy lũy thừa tính ra độ phức tạp lý thuyết ở ví dụ 2 slide 13, đánh giắ bằng thực nghiệm chương trình trong ví dụ 2 slide 13 và so sánh với đánh giá lý thuyết. 3. Tính tham số α(i) qua đó tính số phép so sánh ở ví dụ 10 slide 26 4. Tính số phép gán ở ví dụ 10 trang 26. 5. Tính số phép so sánh, số phép gán trong đoạn chương trình ở ví dụ 11 slide 27. 6. Tính số phép so sánh, số phép gán trong đoạn chương trình ở ví dụ 12 slide 28. 50 17