BMF-NIK 2005/2006/2007. Adatstruktúrák, Algoritmusok, Objektumok

Átírás

1 BMF-NIK 2005/2006/2007 Adatstruktúrák, Algoritmusok, Objektumok

2 Adatstruktúrák, algoritmusok, objektumok (AAO) Szemelvénygyűjtemény a 2005/2006-os anyagból Csink László és Miklós Árpád előadásai alapján. Tartalom Algoritmus leírása, definíciója....4 Másodfokú egyenlet megoldása...5 Közelítő gyökvonás (Newton módszer) Egyszerű programozási tételek:...8 Sorozatszámítás...8 Eldöntés...9 Kiválasztás...10 Megszámolás...11 Keresés...12 Maximumkeresés Adatkonverziók, ciklusok, függvények, tömbök...13 Adatkonverziók...13 Függvények Kiválogatás, szétválogatás, bináris keresés...19 Kiválogatás...19 Szétválogatás (két tömbbe)...20 Szétválogatás (egy tömbbe)...20 Bináris keresés Halmazműveletek...22 Metszet...22 Unió...23 Összefuttatás (mergesort) Rendezések...24 Buborékrendezés (bubble sort)...24 Koktélrendezés (cocktail sort)...25 Kerti-törpe rendezés (garden gnome)...26 Fésűs rendezés (combsort)...27 Maximum kiválasztásos rendezés...28 Beszúrásos rendezés...28 Galambdúc-rendezés (pigeonhole)

3 7. A gyors-rendezés (quicksort)...30 Rekurzívan...30 Nem rekurzívan Játékok algoritmusai Labirintusbeli út keresése A szóprobléma Algoritmusok mátrixokkal...45 Ritka mátrixok...45 Mátrixok láncszorzása...47 Strassen-féle mátrixszorzás A bűvös négyzet...49 A bűvös négyzet fogalma...49 Ekvivalens bűvös négyzetek...50 A bűvös összeg levezetése...50 Coxeter módszer...51 Piramis módszer Egyéb algoritmusok...53 Az euklideszi algoritmus...53 A Fibonacci sorozat...53 A Horner séma...54 Az erathostenesi szita Az OOP rész (Miklós Árpád előadásai)...55 Számítási modellek és programozási paradigmák...55 Az objektum-orientált programozási paradigma...60 Az objektum-orientált paradigma alapelemei...66 Egységbezárás, adatrejtés...74 Öröklés...79 Többalakúság...83 Kód újrafelhasználás (rövidített vázlat)

4 1. Algoritmus leírása, definíciója. Algoritmus fogalma: Az algoritmus egy eljárás (jóldefiniált utasítások véges halmaza), amelyet valamely feladat megoldására készítünk. A feladat egy adott kezdeti állapotból egy meghatározott végállapotba jut (szakszóval: terminál). Az algoritmus kiszámítási bonyolultsága és hatákony implementációja az alkalmazott adatstruktúrától függ. Az algoritmus tipikusan kisebb-nagyobb alkotórészekből épül fel. Az egyszerű algoritmus egy ételrecepthez hasonlítható. A formális definíció Alan Turing (Turing gép, 1936) és Alonzo Church (lambda kalkulus) matematikusokhoz köthető. Informálisan - hétköznapi szavakkal - egy egyszerű algoritmus egy receptnek tekinthető. A recept tartalmazza az adott étel nevét, elkészítésének idejét, a szükséges alkotórészek nevét és mennyiségét, az elkészítéshez szükséges eszközöket illetve környezetet (pl. mikrosütő), az elkészítéshez szükséges eljárásokat meghatározott sorrendben, az elkészült adagok számát, a kalória tartalmat egy adagra vetítve, az étel eltarthatóságának idejét. Egy program használhatóságához szükséges, hogy az elméleti megalapozás korrekt legyen! Ha nincs megfelelő bizonyítás, akkor nem ad megoldást a program, hiszen nem tudhatjuk hogy véget ér-e, és ha igen akkor korrekt eredményt ad-e? A napi gyakorlatban ritkán készítünk új algoritmust, inkább a már meglévőket használjuk. De ezt nem mindig tehetjük meg: 1. A feladat pontos megértéséhez gyakran el kell kezdeni megoldani a feladatot. Nem mindig van tehát elegendő információnk a feladatmegoldás kezdetén ahhoz, hogy algoritmus adatbázisokat vagy szakirodalmat használjunk. 2. Ahhoz, hogy a megfelelő megoldási változatot (paraméterek, sebesség, környezet stb.) kiválasszuk, algoritmuselmélet ismeretekre és implementációs gyakorlatra van szükségünk. 3. Lehet, hogy az adott feladatra nem találunk az igényeinket kielégítő megoldást. 4. Lehet, hogy a talált megoldásnál jobb jut eszünkbe (hiszen azokat is kitalálta valaki valamikor). 4

5 A másodfokú egyenlet receptje: BMF-NIK-AAO Másodfokú egyenlet megoldása Készítsünk algoritmust a 0=ax 2 +bx+c egyenlet megoldására. 1.lépés: az input adatok meghatározása: a, b, c valós számok 2.lépés: az output adatok meghatározása: egy valós szám, vagy két valós szám, vagy nincs megoldás A recept adatai: név: masodfoku; elkészítés ideje: ; szerző: Csink László; az elkészítéshez szükséges eszközök, illetve környezet: Turbo C Windows XP operációs rendszer alatt; az elkészítéshez szükséges eljárások: gyökvonás, abszolút érték (ezek elkészítettnek tekintett programok) A feladat pontosítása: Hasznos megnézni egy konkrét példát: 0=4x 2-12x+8; a megoldás: x 1 =2, x 2 =1; erre a feladatra ez a két értékadás tulajdonképpen egy program. Ez a program azonban nem ad megoldást a többi másodfokú egyenletre. Azt szeretnénk, hogy ugyanaz a program minden másodfokú egyenletre megoldást adjon. Mit tegyünk pl a 0=-12x+8 egyenlettel? Ez már elsőfokú. El kell dönteni, hogy eredetileg a másodfokú, vagy a legfeljebb másodfokú egyenlet megoldását tűztük-e ki célul? Megállapítható ezen példa alapján, hogy a feladat pontos mibenléte gyakran a megoldás során tisztázódik. A specifikáció tehát finomodhat a megoldás közben. A Specifikáció: Oldjuk meg a 0=ax 2 +bx+c egyenletet minden a, b, c valós szám esetén. Nevezzük a {0=ax 2 +bx+c a, b, c valós számok halmazt problémaosztálynak, melynek a megoldását keressük. Lehetett volna a problémaosztályt {0=ax2+bx+c a, b, c valós számok és a 0 halmaznak választani, akkor a megoldási algoritmus kicsit egyszerűbb, de kevésbé általános. Létezik-e megoldás? Tudjuk, hogy van megoldóképlet. Mivel komplex számokat nem engedünk meg, ezért nem minden esetben lesz megoldás. Hajlamosak vagyunk azt gondolni, hogy mindig létezik megoldás, de ez nem igaz, nem oldható meg pl. a szögharmadolási probléma: tetszőleges szög harmadának megszerkesztése. Egy probléma algoritmussal való megoldhatóságának kérdése igen mély dolog. 5

6 A program pszeudokódja: PROGRAM MASODFOKU VÁLTOZÓK gy, a, b, c, x1, x2 VALÓS SZÁM; ag EGÉSZ SZÁM BEOLVAS(a, b, c) HA a=0 AKKOR HA b=0 AKKOR HA c=0 AKKOR ag=4 EGYÉBKÉNT ag=5 EGYÉBKÉNT{ ag=6; x1=-c/b; EGYÉBKÉNT{ gy (b*b-4*a*c) HA gy<0 AKKOR ag=1 EGYÉBKÉNT{ ag=2; gy GYOKVONAS(b*b-4*a*c) HA gy=0 AKKOR x1=-b/(2*a) EGYÉBKÉNT{ ag=3 x1=(-b+gy)/(2*a) x2=(-b-gy)/(2*a) ESETEK ag 1: KIIR(nincs valós megoldás) 2: KIIR(egy megoldás van:, x1) 3: KIIR(két megoldás van:, x1, x2) 4: KIIR(minden valós szám megoldás) 5: KIIR(nincs megoldás) 6: KIIR(elfajuló egyenlet, egy megoldás:, x1) ESETEK VÉGE PROGRAM VÉGE 6

7 Közelítő gyökvonás (Newton módszer) Gy n+1 = 1 / 2 (gy n +A/gy n ) Legyen A>0, amelyből gyököt szeretnénk vonni, és gy 1 tetszőleges, például 1. Ekkor elég nagy n-re gy n közel van egy számhoz, amely A négyzetgyöke. Más szóval a gy n sorozat konvergens és határértéke A négyzetgyöke. Ilyenkor elég nagy n-re gy n és gy n+1 egy tetszőlegesen előre megadott számnál is közelebb kerülnek egymáshoz. A következőkben gy n helyett gy-t, gy n+1 helyett ujgy-t írunk és iteratíven számolunk. Pszeudokód: VÁLTOZÓK inp, ujgy, gy, d, eps DUPLAPONTOS BEOLVAS(inp) //ebből akarunk gyököt vonni gy=1.0 d=1.0 eps= ISMÉTELNI HA(d>eps){ ujgy (1.0/2)*(gy+a/gy) d ujgy-gy gy ujgy KIIR(gy) 7

8 2. Egyszerű programozási tételek: Sorozatszámítás,,a múlt évben minden hónapban eltettem a gázszámlát. Szeretném kiszámolni, hogy mennyi pénzbe került az éves gázfogyasztás. A megoldás lépései: 1. Lenullázok egy gyűjtőváltozót szer ismétlem a következő két lépést: Megnézem a soron következő számlát, hozzáadom az előző összeghez. 3. Végül megkapom az eredményt. Pszeudokód: VÁLTOZÓK i, sum EGÉSZ, szamla[i] VALÓS(vagy EGÉSZ) i 0; sum 0; ISMÉTELNI HA (i kisebb mint 12){ sum sum+szamla[i]; KIÍR(sum) (a jelölés szerint a hónapok számozása 0-ról indul) 8

9 Eldöntés Egy tanuló érdemjegyei alapján szeretném eldönteni, hogy kitűnő-e, vagy sem. Kétféle ötlet lehetséges: 1. Ha a jegyei között van olyan, ami nem ötös, akkor nem kitűnő Nézzük végig a jegyeket, először az elsőt, majd sorra a többit, és ellenőrizzük hogy ötös-e. Ha találunk olyat ami nem ötös, akkor nem kell megnézni a további jegyeket, mert van nem ötös osztályzat, azaz nem kitűnő. Pszeudokód: VÁLTOZÓK tantárgy_szám, i, jegyek[i] EGÉSZ, van_nemotos LOGIKAI i 1 ISMÉTELD HA (i <= tantárgy_szám) és (jegyek[i]!= 5){ i i+1 van_nemotos (i <= tantárgy_szám) KIÍR(van_nemotos) 2. Ha minden jegye ötös akkor kitűnő Nézzük végig a jegyeket, először az elsőt, majd sorra a többit, és ellenőrizzük, hogy ötös-e. Ha a tömb minden elemét megvizsgáltuk, akkor minden érdemjegy ötös, azaz kitűnő. Pszeudokód: VÁLTOZÓK tantárgy_szám, i, jegyek[i] EGÉSZ, mind_otos LOGIKAI i 1 ISMÉTELD HA (i <= tantárgy_szám) és (jegyek[i] = 5){ i i+1 mind_otos (i > tantárgy_szám) KIÍR(mind_otos) 9

10 Kiválasztás Egy tankör zárthelyi dolgozatai közül válasszuk ki az egyik elégséges dolgozatot. Megoldás: nézzük végig a dolgozatokat, először az elsőt, majd sorra a többit, amíg nem találunk elégséges dolgozatot. Amikor megtaláltunk egy elégségest akkor ő lesz a kiválasztott. Pszeudokód: VÁLTOZÓK i, sorsz, dolg_szama, dolgozatok[i] EGÉSZ i 1 ISMÉTELD HA ( (i<=dolg_szama) és (dolgozatok[i]!=2) ){ i i+1 sorsz i KIÍR(sorsz) 10

11 Keresés Ismerjük egy üzlet januári napi bevételeit. Adjunk meg egy olyan napot -ha van-, amikor a bevétel több volt, mint 20000Ft. Megoldás: Nézzük végig a bevételeket, először az elsőt majd sorra a többit, amíg nem találunk 20000Ft-nál nagyobbat. Ha találunk ilyet, akkor van megoldás, és a megoldás a megtalált bevétel sorszáma. Különben nincs megoldás. Töltsük fel véletlen egészekkel a januar tömb elemeit. (0-tól indul ezért a 32. lesz jan 31.) int[] januar = new int [32]; Random RandomClass = new Random(); for (int i =1; i<=31; i++) januar[i]=randomclass.next(10,30); Ha pl 14, 18, 26, 28, 12. Január 1, 2, 3, 4, 5,. Bevételei rendre ezer forintban, akkor január 3.-át kell megtalálni. Persze az is lehet, hogy a bevétel egyetlen napon sem haladja meg a 20 ezer forintot. A kód: int i=1; while ( januar[i] < 20 ) i++; Console.Write(januar[i] + ); Ez akkor nem jó ha nincs megoldás, azaz január 31.-én (i=32) és a bevétel kisebb mint 20ezer. Vagyis ebben az esetben nem áll le a ciklus. A kód javítása: int i=1, napokszama=31; while( (i<=napokszama) && (januar[i]<20) ) i++; if (i > napokszama) Console.WriteLine( Nincs megoldás ); else Console.Write(i+ dik nap! ); 11

12 Megszámolás Az előző feladatot kicsit módosítjuk. Számoljuk meg hány napon (ha egyáltalán) volt az üzlet bevétele 20 ezer forintnál nagyobb? A megszámolás kódja: int darab=0; for (i=1; i<=napokszama; i++) if (januar[i]>20) darab++; Console.WriteLine(darab+ napon volt az üzlet bevétele 20ezer forint felett ); Maximumkiválasztás Tegnap este a térképet nézegettem. Kiírtam magamnak 10 magas hegy tengerszint feletti magasságát. Adjuk meg a legmagasabb csúcsot! Megoldás: Megjegyzem az első hegy magasságát. Ezt tekintem a legmagasabbnak. A többi hegyet sorra végignézem: ha valamelyik magasabb, mint az eddigi legmagasabb, akkor az eddigi legmagasabbat elfelejtem, és az újat jegyzem meg. A végén a legmagasabb hegy lesz megjegyezve. Kód: int hegyekszama=10; int[] magas = new int [hegyekszama+1]; //mert 1-től indexelünk int i; Random RandomClass = new Random(); for(i=1; i<=hegyekszama; i++){ magas[i] = RandomClass.Next(10, 26); Console.Write(magas[i]+ ); int max=magas[1]; int eddigi=1; for(i=1; i<=hegyekszama; i++) if(magas[i]>max){ max=magas[i]; eddigi=i; Console.WriteLine( az (egyik) legmagasabb sorszáma: +eddigi+ magassága: +max); Ha mondjuk a 2. hegy és a 7. hegy ugyanolyan magas, és a többi mind kisebb, az eredmény 2 lesz vagy hét? 2 lesz. Azonban ha > helyett >= kerül be, akkor 7. 12

13 3. Adatkonverziók, ciklusok, függvények, tömbök Adatkonverziók A konverzió a C#-ban lehet implicit vagy explicit. Ha az átalakítás automatikus, akkor implicit konverzióról beszélünk, ilyenkor nincs adatvesztés. Az explicit konverzió kikényszerített, ilyenkor előfordulhat adatvesztés. Konverzió leggyakrabban függvényhívás paraméterátadáskor történik, vagy kevert típusú adatokkal való numerikus számítások esetén. A nyilak mutatják az implicit konverziós lehetőségeket: Implicit numerikus konverzió: long x1; int y1=25; x1=y1; Console.WriteLine(x1); // implicit numerikus konverzió int long int x1; long y1=25; x1=y1; //long int nyíl nincs: hibaüzenet ; //de ok mert esetleges adatvesztés lehetséges! 13

14 Megoldás kasztolással (explicit): int x1, x2; long y1= , y2= ; //y1,,belefér int-be, y2 nem fér bele x1=(int)y1; x2=(int)y2; Console.WriteLine(x1+ +x2); Egész osztás vagy valós osztás? //(int) kasztolás //x1= , x2=-10 //x2 esetében adatvesztés történt int i=13, j=7; //mindkét argumentum eredetileg egész int k=i/j; Console.WriteLine(k); //KIÍR: 1 float k1=i/j; Console.WriteLine(k1); //KIÍR: 1 float k2=(float) i/j; Console.WriteLine(k2); // // (float) i / (float) j vagy i / (float) j is jó! Console.WriteLine(55/7); //7 Console.WriteLine(55.0/7); // float i=13; //i valós, de egész értékkel int j=7; Console.WriteLine(i/j); // Console.WriteLine((int)i/j); //1 double i1=13.15; //i1 duplapontos, nem egészértékű int j=7; Console.WriteLine(i1/j); // Console.WriteLine((int)i1/j); //1 float i2=13.15; //i2 valós, nem egész értékű int j=7; Console.WriteLine((int)i2/j); //HIBA: float nem konvertálható Duplapontos változó konvertálása egészre adatvesztéssel: double i2=13.83; Console.WriteLine((int) i2); Példa logikai kifejezésre: int a=7; bool log; log=a%2==0; //log=(a%2==0); if (log) Console.WriteLine( páros ); else Console.WriteLine( páratlan ); 14

15 String numerikus (egész) érték string sz= 123 ; int sz1=int32.parse(sz); int sz2=convert.toint32(sz); BMF-NIK-AAO String numerikus (valós) érték string mydoublestr= -12,2 ; double x=double.parse(mydoublestr)+5.3; double y=convert.todouble(mydoublestr)+1.1; Console.WriteLine(x); //-6,9 Console.WriteLine(y); //-11,1 //érdemes tizedespont illetve vessző használatára figyelni Szöveg szétszedése szavakra string s= Egyszer volt#hol#nem volt char[] seps=new char[]{, # foreach (string ss sin s.split(seps)) Console.WriteLine(ss); //Ezt kell szétszedni //az elválasztó karakterek //ss az eredmény Eredmény: Egyszer volt hol nem volt 15

16 Függvények Függvények használata érték visszaadás nélkül public static void change(int b){ b=5; static void Main(){ int a=0; change(a); Console.WriteLine(a); Egy érték visszaadása a metódus nevében public static int change(int b){ b=5; return b; static void Main(){ int a=0; a=change(a); Console.WriteLine(a); Cím szerinti paraméterátadás (ref) //a egyenlő lesz 5-tel public static void change(ref int b){ b=5; static void Main(){ int a=0; //ha hívás előtt a nem kapna értéket az hiba! change(ref a); Console.WriteLine(a); //a==5 Cím szerinti paraméterátadás (out) public static void change(out int b){ b=5; static void Main(){ int a; change(out a); Console.WriteLine(a); //nem muszály, hogy a értéket kapjon 16

17 Változó argumentumlista A paraméter tömb használata lehetővé teszi változó darabszámú azonos típusú paraméter használatát. A definícióban a params kulcsszónak szerepelnie kell, de híváskor nem. A paraméterlistát a definícióban egy egydimenziós tömb követi, híváskor bármennyi (akár nulla) darab paraméter szerepelhet, feltéve, hogy a típus kompatibilis. Példa a params használatára: static void ShowNumbers(params int[] numbers){ foreach (int x in numbers){ Console.Write(x+ ); Console.WriteLine(); static void Main(){ int[] x={1, 2, 3; ShowNumbers(x); ShowNumbers(4, 5); Console.ReadKey(); Eredmény:

18 Egydimenziós tömb int[] itomb; itomb=new int[3]{0, 1, 2; for(int i=0; i<itomb.length; i++) Console.WriteLine(itomb[i]); int[] itomb=new int[3]{0, 1, 2; //deklarálás //inicializálás // a deklarálás és az inicializálás //össze is vonható Egydimenziós tömb átlaga: public static double atlag(double[] vektor){ double s=0.0; for(int i=0; i<vektor.length; i++) s+=vektor[i]; return s/vektor.length; public static void Main(){ double[] tomb=new double[]{-4.11, 1.23, 2.14; Console.WriteLine(atlag(tomb)); Console.ReadKey(); //várakozás 18

19 4. Kiválogatás, szétválogatás, bináris keresés Kiválogatás Ez az algoritmus egy t tömb (indexek 0-tól n-1 ig) bizonyos tulajdonságú elemeit (a negatívokat) teszi egy másik tömbbe. db változó számolja, hogy a másik tömbbe hány elem került. Válogassuk ki a negatív számokat. Az eredmény b tömbben lesz (deklarációnál b tömböt n eleműre kell választani, hacsak nem tudjuk előre, hány negatív szám van t-ben). Pszeudokód: KONSTANS n EGÉSZ VÁLTOZÓK i, db EGÉSZ, t[i], b[i] VALÓS db 0; i 0; ISMÉTELNI HA (i<n){ HA t[i]<0 AKKOR { b[db] t[i]; db db+1; i i+1; C# kódja: int i=0; int db=0; while(i<n){ if(t[i]<0){ b[db]=t[i]; db++; i++; 19

20 Szétválogatás (két tömbbe) A feladat hasonló az előzőhöz, de a feltételnek nem megfelelő elemeket is egy újabb tömbbe kell elhelyezni (tehát kétfelé válogatjuk az eredeti tömböt). Ez az algoritmus egy t tömb (indexek 0-tól n-1 ig) pozitív elemeit teszi egy p tömbbe, a nem-pozitív elemeket az np tömbbe. pdb illetve npdb változó számolja, hogy az illető tömbbe hány elem került. C# kódja: int n=10; int[] t=new int[n]; int[] p=new int[n]; int[] np=new int[n]; int i, pdb, npdb; i=0; pdb=0; npdb=0; while(i<n){ if(t[i]>0){ p[pdb]=t[i]; pdb++; else{ np[npdb]=t[i]; npdb++; i++; //index 0-tól n-1 ig Szétválogatás (egy tömbbe) Memóriafoglalás szempontjából a két tömböt használó előző algoritmus nem hatékony: mind a p, mind az np tömböt n eleműre kell deklarálni, de a két tömbben összesen csak n elem van. Használhatunk egy tömböt is, akkor annak első felébe tesszük a pozitív számokat, a második felébe (hátulról kezdve a feltöltést) a többit. Ez az algoritmus egy t tömb (indexek 0-tól n-1 ig) pozitív elemeit teszi egy p tömb elejére, a negatív elemeket a p tömb végére. C# kódja: i=0; pdb=0; veg=n-1; while(i<n){ if(t[i]>0) p[pdb++]=t[i]; else p[veg--]=t[i]; i++; 20

21 Bináris keresés Csak rendezett sorozatban lehet keresni vele. k=log 2 n lépést igényel. (n az elemek száma) Működése: Mindig elfelezi az adatok listáját, és megnézi hogy a keresett adat melyik részben van. Azután abban keres tovább. C# kódja int also, felso, kozep, hely, n; //n=az elemek száma elemtipus adat=new elemtipus(); //a keresni kívánt adat elemtipus[] a=new elemtipus[]; //a lista melyben keresünk bool talalt; also=1; felso=n; kozep=(also+felso)/2; while( (also<=felso) && (a[kozep]!=adat) ){ if adat<a[kozep] felso=kozep-1; //az alsóban keresünk tovább else also=kozep+1; //a felsőben keresünk tovább kozep=(also+felso)/2; talalt=also<=felso; //ha létezik a keresett elem, akkor a talalt változó true lesz if(talalt) hely=kozep; //a hely változó adja meg az elem indexét 21

22 5. Halmazműveletek Metszet A feladat most két tömb a[0..n-1] és b[0..m-1] azonos elemeinek kiválogatása c tömbbe. A feladat csak úgy értelmezhető pontosan, ha az egyes tömbökben egy elem nem szerepel kétszer. (Mivel a matematikai halmazokat tömbbként ábrázoljuk.) Az algoritmus lényege: menjünk végig az a tömb elemein, és válogassuk ki azokat (kiválogatás), melyek szerepelnek b-ben (eldöntés). Így a feladat a korábbi tételekre visszavezethető. c maximális elemszáma n és m közül a kisebbik. Feltételezzük továbbá, hogy egyik halmaz sem üres. C# kódja int n, m, db=math.min(n, m); //tömbméretek int i, j, k; //ciklusváltozók int[] a=new int[n]; //a halmaz elemei 0..n-1 int[] b=new int[m]; //b halmaz elemei 0..m-1 int[] c=new int[db]; //a metszet elemei, db csak a maximális tömbméret //Ha a metszet üres, akkor nyilván nem kerül bele elem. k=0; for(i=0; i<n; i++){ //sorra az a halmaz elemein for(j=0; (j<m)&&(b[j]!=a[i]); j++); //sorra a b halmaz elemein if (j<m) c[k++]=a[i]; //ha j<m, akkor a[i] nem szerepelt b-ben --k; for(i=0; i<k; i++) Console.WriteLine(c[i]); //metszet kiíratása 22

23 Unió A feladat most két tömb a[0..n-1] és b[0..m-1] elemeinek egyesítése c tömbbe. Az egyes tömbökben egy elem nem szerepel kétszer. A legegyszerűbb megoldás: tegyük be c-be az a halmaz összes elemét, majd b-ből azokat, melyek nem szerepelnek a-ban. Így c halmaz elemszáma legfeljebb n+m. Feltételezzük, hogy egyik halmaz sem üres. C# kódja for(i=0; i<n; i++) c[i]=a[i]; //a-t áttöltjük c-be k=n; for(j=0; j<m; j++){ //keressük azt a b-belit ami nincs a-ban for(i=0; (i<n)&&(b[j]!=a[i]); i++); if(i>=n) c[k++]=a[j]; //ha volt ilyen, akkor betesszük c-be --k; //beállítjuk c végét for(i=0; i<k; i++) Console.WriteLine(c[i]); //Futásidő n*m nagyságrendű! Unió speciális esetben (összefuttatás) Az a és b (halmazokat reprezentáló) tömbök rendezettek. C# kódja int i=0, j=0, k=0; while((i<n)&&(j<m)) if(a[i]<b[j]) c[k++]=a[i++]; else if(a[i]==b[j]){c[k++]=a[i++]; j++; else c[k++]=b[j++]; for(int x=i; x<n; x++) c[k++]=a[x]; //ha b-ből fogynak el előbb for(x=j; x<m; x++) c[k++]=b[x]; //ha a-ból fogy el előbb k--; for(i=0; i<k; i++) Console.WriteLine(c[i]); //kiírjuk az eredményt //Futásidő n+m nagyságrendű, n*m helyett (előző)! 23

24 6. Rendezések C# kódja: Buborékrendezés (bubble sort) int n=10, i; int[] a=new int[n]; // a tömb 0..n-1, ezt rendezzük Random RandomClass = new Random(); for (i=0; i<n; i++) a[i]=randomclass.next(10, 30); //10 és 30 közötti egészek for (i=0; i<n; i++) Console.WriteLine(a[i]); int csere_volt=1; //azért kell hogy a while elinduljon while (csere_volt==1) { csere_volt=0; for (i=0; i<n-1; i++) if (a[i]>a[i+1]){ //ha rossz a sorrend cserélünk int cs; cs=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=cs; csere_volt=1; //még nem biztos hogy jó a sorrend A while ciklus egyszeri lefutásának hatására a legnagyobb elem az utolsó lesz. Ha a sorozat (véletlenül) eleve rendezett, készen vagyunk, ha legalább egy csere történt, újra fut a while, és a következő legnagyobb elem az utolsó előtti lesz. Minden lépésben a helyére kerül egy elem, tehát a while nem futhat n-nél többször. A legrosszabb eset: A buborékrendezés a legrosszabb esetben O(n*n) lépést igényel. Minden elem egy összehasonlítás árán legfeljebb egy pozíciót mozdulhat el (szomszédos elelmeket hasonlítunk). Egy elem legfeljebb n-1 távolságra lehet a sorrendileg megfelelő helyétől, így legfeljebb n-1=o(n) művelettel helyrekerül, így (n-1)*(n-1)=o(n*n) műveletnél nem lehet több a teljes rendezéshez. 24

25 Koktélrendezés (cocktail sort) C# kódja: int bottom=0; int top=n-1; bool csere_volt=true; while (csere_volt==true){ csere_volt=false; for(int i=bottom; i<top; i++) if (a[i]>a[i+1]){ csere_volt=true; cs=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=cs; top=top-1; for(int i=top; i>bottom; i--) if (a[i]<a[i-1]){ csere_volt=true; cs=a[i]; a[i]=a[i-1]; a[i-1]=cs; bottom=bottom+1; Úgy működik mint a buborék rendezés, csak két irányból történik a vizsgálat. A legrosszab esetben itt is O(n*n) műveletre van szükség, de ha a lista majdnem rendezett az elején a műveletek száma közelebb van O(n)-hez mint a buborék rendezés esetén. 25

26 Kerti-törpe rendezés (garden gnome) C# kódja: int i=1; while (i<n){ if (a[i-1]<=a[i]) i++; else{ int cs=a[i-1]; a[i-1]=a[i]; a[i]=cs; i--; if (i==0) i=1; //ha jó a sorrend előre Az algoritmus megkeresi az első olyan helyet, ahol két egymást követő elem rossz sorrendben van, és megcseréli őket. Ha egy ilyen csere után rossz sorrend keletkezik, az csak közvetlenül a legutolsó csere előtt lehet, így ezt is ellenőrizzük. Ez az elképzelhető legegyszerűbb rendezés. 26

27 Fésűs rendezés (combsort) Ez a rendezés a buborék rendezés javítása. A buborék a világ egyik legrosszabb rendezése, azonban egy egyszerű módosítással annyira javítható, hogy vetekszik a quicksorttal. Az eredeti fésűs rendezést Stephen Lacey és Richard Box fejlesztette, és a Byte Magazine publikálta 1991-ben. Futásidő összehasonlítások: 10 ezer kevert egész szám rendezése CPU másodpercben: Quicksort: Combsort: Bubblesort: 1.36 C# kódja: int gap=n; //az a táv, mely az összehasonlítandókat elválasztja for (;;){ gap=(gap*10)/13; //konvertál egészre ha kell if (gap==9 gap==10) gap=11; if (gap<1) gap=1; bool csere_volt=false; for (int i=0; i<n-gap; i++){ int j=i+gap; if (a[i]>a[j]){ int cs=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=cs; csere_volt=true; if (gap==1 &&!csere_volt) break; 10 ezer elemű tömbön végzett kísérletek szerint a fésűs rendezés alig rosszabb a quicksortnál (10%-kal); a változtatás a buborékhoz képest nem nagy. Ugyanakkor nem kell gondoskodni az eleve rendezett esetről, ami a quicksortot nagyon lelassítja. A gap beállításával először a távollevő elemeket rendezzük. Ezután a gap csökken, míg végül egy lesz. Ez esetben azonos a program a buborékkal; következésképpen korrekt. Lacey és Richard Box megmutatták, hogy a gap minden lépésben 1.3-mal osztandó. Továbbá felfedezték, hogy 9 és 10 nem alkalmas gap-nek, és 11-gyel helyettesítendő. 27

28 Maximum kiválasztásos rendezés A tömb rendezése a legnagyobb elem segítségével. Kiválassza a legnagyobbat és felcseréli az utolsóval. (n a tömb hossza) C# kódja int max, cs; for(int i=n; i>1; i--){ max=i; for(int j=i-1; j>0; j--) if(a[j]>a[max]) max=j; cs=a[i]; a[i]=a[max]; a[max]=cs; Beszúrásos rendezés Vesszük a soron következő elemet és megkeressük a helyét a tőle balra lévő, már rendezett részben. A kereséssel párhuzamosan a nagyobb elemeket rendre eggyel jobbra mozgatjuk. C# kódja elemtipus x=new elemtipus(); elemtipus[] a=new elemtipus[]; int i, j; for(i=2; i<=n; i++){ j=i-1; x=a[i]; while( (j>=1) && (x<a[j]) ){ a[j+1]=a[j]; j--; a[j+1]=x; 28

29 Galambdúc-rendezés (pigeonhole) Működése: Állítsunk be egy tömböt kezdetben üres rekeszekkel, egy rekeszt minden értéknek a rendezni kívánt elemek területén. Végighaladva az eredeti tömbön, minden objektumot beletesszük a saját rekeszébe. Ciklussal sorban haladva a rendező tömbön, helyezzük vissza az elemeket a nem-üres rekeszekből az eredeti tömbbe. Az algoritmus gyorsaságát legnagyobb mértékben a rendező tömb sűrűsége befolyásolja. Ha sokkal több tömbelem van a rendezni kívánt elemek számánál, az algoritmus nagyon lelassul. Ezt a rendezést ritkán használják, mert a körülmények ritkán felelnek meg. Más, gyorsabb és rugalmasabb rendezések használata sokkal egyszerűbb. C# kódja //n a rendező tömb hossza, max és min a lehetséges szélsőértékei int max=8, min=-2, size=max-min+1, n=10; int[] a=new int[n]; //az eredeti tömb int[] holes=new int[size]; //a rendező tömb int i, j; //ciklusváltozók Random RandomClass=new Random(); for(i=1; i<=n; i++) a[i]=randomclass.next(min, max); //tömb feltöltése Console.WriteLine(); for(i=1; i<=n; i++) Console.Write(a[i]+ ); //tömb kiírása Console.ReadKey(); for(i=0; i<size; i++) holes[i]=0; //a rendező tömböt 0-kal tölti fel for(i=1; i<=n;) holes[a[i]-min]++; //az elemek átkerülnek a rendező tömbbe j=1; for(i=0; i<size; i++){ //az elemek visszakerülnek az eredeti tömbbe while (holes[i]>0){ //amíg több elem van egy rekeszben a[j]=i+min; holes[i]--; j++; Console.WriteLine(); for(i=1; i<=n; i++) Console.Write(a[i]+ ); //a rendezett tömb kiíratása Console.ReadKey(); 29

30 7. A gyors-rendezés (quicksort) Quicksort rekurzívan Működése: Válasszunk ki egy elemet a listából! Rendezzük úrja a listát: minden elem amely kisebb a kiválasztottnál, a kiválasztott elé kerül. A nála nagyobbak mögé kerülnek. (Az egyenlőeknél mindegy, hogy elé vagy mögé kerül) Ekkor a kiválasztott elem a helyére került. Ezután rekurzívan végezzük el ezeket a műveleteket a keletkezett részlistákra. Az algoritmus minden esetben véges, mert legalább egy elem mindig a helyére kerül. C# kódja class qsort{ public static void QuickSort(ref int[] a, int ilo, ihi){ int Lo, Hi, Mid, T; Lo=iLo; Hi=iHi; Mid=a[(Lo+Hi) div 2]; while(lo<=hi){ while(a[lo]<mid) Lo++; while(a[hi]>mid) Hi--; if(lo<=hi){ T=a[Lo]; a[lo]=a[hi]; a[hi]=t; Lo++; Hi--; if(hi>ilo) QuickSort(a, ilo, Hi); if(lo<ihi) Quicksort(a, Lo, ihi); static void Main(){ int n=12, i; int[] tomb=new int[n]; Random RandomClass=new Random(); for(i=1; i<=n; i++){ tomb[i]=randomclass.next(2, 20); Console.Write(tomb[i]+ ); Console.ReadKey(); QuickSort(tomb, 0, n); Console.WriteLine( eredmény: ); for(i=1; i<=n; i++) Console.Write(tomb[i]+ ); Console.ReadKey(); 30

31 Quicksort nem rekurzívan A most következő példa elsősorban azt illusztrálja, hogy lehet egy algoritmus átlagos lépésszámát kiszámolni. A feladat ugyanaz mint az előbb: adott n különböző szám, K 1, K 2,, K n, melyeket növekvő sorrendbe kell átrendezni. A következő algoritmust használjuk. 1. fázis (a K 1 szám a helyére kerül): 1. csere: A K 1 számot összehasonlítjuk K n -nel. Ha K n >K 1, akkor továbblépünk, és K n-1 -gyel hasonlítunk össze. Ha K n-1 >K 1, megint továbblépünk stb. Ha pl. K 1 >K n-2, akkor K 1 -et kicseréljük K n-2 - vel. Az új sorozat (függőleges vonallal vágtuk le a sorozat két végéről azokat a részeket, amelyekkel K 1 -et már nem kell hasonlítani): K n-2 K 2 K 3 K n-3 K 1 K n-1 K n. 2. csere: A csere után K 1 -et a legelső olyan számmal hasonlítjuk össze, amivel még nem hasonlítottuk: példánkban K 2 -vel. Ha K 1 >K 2, akkor továbblépünk és K 1 -et K 3 -mal hasonlítjuk össze stb. Ha pl. K 5 >K 1, akkor K 1 -et kicseréljük. Az új sorozat: K n-2 K 2 K 3 K 4 K 1 K 6 K n-3 K 5 K n-1 K n. 3. csere: Most K 1 -et megint a legutolsó olyan számmal hasonlítjuk össze, amivel még eddig nem volt összehasonlítva és lefelé haladunk, amíg cserére nem kerül sor. 4. csere: A csere után K 1 -et a legelső új számmal hasonlítjuk össze stb. Végül K 1 -et már a sorozat minden elemével összehasonlítottuk és a nála nagyobbak mind mögé, a nála kisebbek pedig elé kerültek. Ha pl. K 1 az i-edik helyre került, a következő kép alakul ki: ahol L 1, L 2,, L i-1, K i, M 1, M 2,, M n-1, L 1 <K 1,, L i-1 <K 1, K 1 <M 1,, K 1 <M n-i. Az L 1,, L i-1 sorozat tagjai a K 2,, K n számok közül azok, amelyek K 1 -nél kisebbek, M 1,, M n-1 tagjai pedig azok, melyek K 1 -nél nagyobbak. 31

32 Többi fázis: Ami ezután hátravan, az külön az L 1, L 2,, K i-1, és az M 1,, M n-1 sorozatok rendezése ugyanezzel a módszerrel. Példa: A sorozat legyen 503, 87, 512, 61, 908, 170, fázis (503 helyre tétele): 1. csere: 275, 87, 512, 61, 908, 170, 897, csere: 275, , 61, 908, 170, csere: 275, 87, , 908, , csere: 275, 87, 170, , 897, fázis (275 helyre tétele): 1. csere: 61 87, 170, fázis (908 helyre tétele): 1. csere: , 908 Eredeti formájában ez az algoritmus rekurzív, azaz önmagára hivatkozást tartalmaz. Ilyen algoritmusra nem lehet blokkdiagramot írni. Az ábra blokkdiagramja a rekurziót iterációvá oldja fel. Bemenetkor: K 1,, K n különböző számok. Kimenet: K 1,, K n : ugyanezek a számok jó sorrendben. Segédváltozók: T 1,, T n : 0 vagy 1 értékeket vehetnek fel. l, m egész számok 1 és n között. K a K 1,, K n számok valamelyike. Megjegyzés: Az eljárás folyamán T i =1, ha a K i szám már nagyság szerint is az i-edik. 32

33 Ennek az algoritmusnak sok előnye van, pl. hogy az egész 1. fázisban ugyanazt a K i számot kellett a többivel összehasonlítani. Ezért érdemes kiszámítani, hogy az algoritmus átlagban hány összehasonlítást igényel. Tegyük fel, hogy a K 1, K 2,, K n számok minden lehetséges nagysági sorrendje egyformán valószínű. Az első fázisban K 1 -et az összes többi számmal össze kell hasonlítani, ez n-1 összehasonlítás. Könnyű belátni, hogy ha pl. az első fázis után az eredmény L 1, L 2,, L i-1, K 1, M 1,, M n-i, akkor az L 1,, L i-1 számok minden lehetséges nagysági sorrendje is egyformán valószínű; az M 1,, M n-i számoké hasonlóan. Jelöljük az n szám sorba rendezéséhez szükséges összehasonlítások átlagos számát F(n)-nel! Ekkor, feltéve, hogy K 1 az i-edik helyre került, hátravan még átlagban F(i-1)+F(n-i) összehasonlítás. Mivel pedig K 1 egyenlő valószínűséggel kerülhet bármelyik helyre, az összehasonlítások átlagos számára végül a következő rekurzív formulát kapjuk: F(0)=0, F(1)=0, 33

34 F(n)=n-1+ 1 / n [F(0)+F(n-1)+F(1)+F(n-2)+F(2)+F(n-3)+ +F(n- 1)+F(0)]. Egyszerűsítve: nf(n)=n(n-1)+2[f(0)+f(1)+f(2)+ +F(n-1)]. (1) Írjuk fel ugyanezt az egyenlőséget n+1-re. (n+1)f(n+1)=(n+1)n+2[f(0)+ +F(n)]. (2) Vonjuk ki (1)-ből a (2)-t. (n+1)f(n+1)-nf(n)=2n+2f(n). Átalakítva: (n+1)f(n+1)=2n+(n+2)f(n), F(n+1) / (n+2) - F(n) / (n+1) = 2n / (n+1)(n+2). Adjuk össze a fenti egyenlőséget n=1, 2,, (k-1)-re: F(k) / (k+1) = 2*1 / 2*3 + 2*2 / 3*4 + 2*3 / 4* (k-1) / k(k-1). Az olvasó egy kis számolással ellenőrizheti, hogy innen ahol F(n)=2(n+1)(H n / (n+1) ), H n =1+ 1 / / / n ~ lnn. Ezért a következő aszimptotikus egyenlőséget kaptuk az átlagos lépésszámra: F(n) ~ 2nlnn. Érdekes megjegyezni, hogy a szóban forgó algoritmus a legrosszabb esetben az összes számpárt összehasonlítja, tehát n(n-1) / 2 lépést dolgozik. Paradox módon ilyen legrosszabb eset az, ha a K 1, K 2,, K n számok eleve jó sorrendben vannak, azaz K 1 <K 2 < <K n. 34

35 8. Játékok algoritmusai Egyszerű játék: 1. Minden játékban két játékos vesz részt, akik felváltva lépnek. 2. Minden játszmának csak egy kimenetele lehet: A kezdőjátékos A nyer (+), vagy a B játékos nyer (-). 3. A játékos minden lépésben kiválaszt egy variánst a lehetőségek összességéből úgy, hogy választásában nem jut szerephez a véletlen (pl. nem a dobókockás eredményét használja fel). 4. Minden lépéskor a játékos ismeri a játszma összes eddigi lépésének eredményét. A játék lehetséges lépéseit fa-gráffal lehet szemléltetni: A fa pontjaihoz rangot rendelünk. A legnagyobb ezek közül a fa rangja (a játék leghosszabb játszmájának hossza). A páratlan rangúakban A lép, a párosakban B. Egy fának a végponttól különböző minden pontját egy olyan kisebb rangú részfa gyökérpontjának tekinthetjük, amely szintén megad egy játékot. A játékok fával való szemléltetése lehetővé teszi, hogy az A játékos bármelyik stratégiáját olyan nyilakkal ábrázoljuk, amelyek páratlan rangú csúcsokból indulnak ki egy szomszédos, páros rangú csúcsba. Ennek szabályai: Egy csúcsból legfeljebb egy nyíl mehet. Ha a páratlan csúcsba vezet nyíl, akkor ahhoz a csúcshoz minden, egyel nagyobb rangú csúcsból indul ki nyíl. 35

36 Nyerő stratégia létezése: Tétel: Minden játékban van az egyik játékosnak nyerő stratégiája. Bizonyítás: Y=1 minden játszma egy lépésből áll. Tegyük fel, hogy A lép a szabályok szerint, Ha a1, a2,, an között van legalább egy (+) jel, akkor A-nak van nyerő stratégiája. Ha mindegyik jel (-), akkor B-nek van nyerő stratégiája, és A veszít. Teljesen hasonló a helyzet akkor, ha a egy olyan pontot jelöl, ahonnan B lép. Ha az egyel magasabb rangú pontok között van (-) jel, akkor B-nek van nyerő stratégiája, egyébként A-nak. Tegyük fel, hogy a tételt minden y-nál kisebb rangra már bebizonyítottuk, igazoljuk most y-ra. 36

37 A háromszög olyan részfát jelöl, amely gyökérpontja α val jelölt gyökérpontjaihoz csatlakozó y1, y2,, yn pontok. Tegyük fel, hogy α azt az esetet ábrázolja, amikor A lép. Ekkor 1, 2,, n részfákkal jellemzett játékban B lép először, és a leghosszabb játszma a -ekben maximum (y-1) hosszuságú lehet. Tegyük fel, hogy a -ekkel jellemzett részfák közül legalább az egyikben van nyerő stratégiája A-nak. Ekkor A-nak az egész játékban is van nyerő stratégiája, ennek meghatározásához elég megtartani azt a részfát melyben a nyerő stratégia létezik, és kiegészíteni α ból a kedvező részfa gyökeréhez vezető nyíllal. Ez a stratégiai algoritmus olyan játékokra is érvényes, ahol a két játékos győzelmén kívül döntetlen is előfordulhat. Ekkor természetesen lehetséges, hogy egyik játékosnak sincs nyerő stratégiája, de ekkor az algoritmus mindegyik játékosnak egy olyan stratégiát ad, amely alapján legalább döntetlent érhetnek el. (sakk) A sakk esetében nem lehet megszerkeszteni a döntési fát, mert annyira hosszú, hogy szinte lehetetlen. Ennek ellenére azt mondhatjuk, hogy létezik nyerő stratégia. 37

38 11 tárgy játék Az asztalon 11 tárgy van, például gyufaszálak. Az első játékos elvehet ezekből tetszése szerint 1, 2 vagy 3 gyufaszálat, ezután a második játékos vehet el a fennmaradók közül megint 1, 2 vagy 3 gyufaszálat tetszése szerint. Ezután ismét az első játékos lép, és így tovább. Tehát minden alkalommal a soron levő játékos legfeljebb 3 gyufaszálat vesz el, de legalább egyet mindenképpen el kell venni. Az veszít aki az utolsó gyufaszálat veszi el. A játék elemzése megmutatja, hogy az A játékos a következő utasításrendszert követve elérheti, hogy B-nek kelljen az utolsó gyufaszálat elvennie: 1. első lépés. A két gyufaszálat vesz el. 2. általános lépés. Ha B az előző lépésben k gyufaszálat vett el (k<=3), és még maradt gyufa, akkor A (4-k) gyufaszálat vesz el. Bizonyítható az is, hogy ha A az első lépésben 1 vagy 3 gyufaszálat vesz el, akkor B képes úgy iránytani a játékot, hogy ő nyerjen. A következő fa a tizenegy-tárgy játék egy leegyszerűsített változatát, a 6 tárgy játékot mutatja be (itt 6 gyufaszál van, és legfeljebb 2-őt lehet elvenni egy lépésben). 38

39 9. Labirintusbeli út keresése A görög mitológia egyik legendás hőse Thészeusz, aki bátran bement a labirintusba, hogy megkeresse és megölje a szörnyűséges Minotauruszt. A labirintusból való visszatérésben Ariadné segítette, aki Thészeusznak egy gombolyag fonalat adott, és annak egyik végét ő maga tartotta. Amint Thészeusz egyre beljebb ment a labirintusba, legombolyította a fonalat; ezután a fonal felgombolyításával szerencsésen visszatalált a kijárathoz. A labirintust egy véges sok szobából álló rendszerként képzeljük el, amelyben a szobákat folyosók kötik össze. Minden folyó két szobát köt össze (szomszédosak), de lehetnek zsákutcák is. Geometriailag a labirintust pontrendszerrel (szobák) és bizonyos párokat összekötő szakaszokkal (folyosók) lehet ábrázolni. Azt mondjuk, hogy Y szoba X-ből elérhető, ha van olyan út, ami X-ből Y-ba vezet. X és Y vagy szomszédosak, vagy van olyan x 1, x 2,, x N sorozat, hogy x és x 1, x 1 és x 2, végül x N és Y szomszédosak. Ha X-ből Y elérhető, akkor elérhető egyszerű úton is, vagyis olyan úton, amellyel minden szobán és minden folyosón csak egyszer haladunk át. Keresési algoritmus: A módszer lényege, hogy a keresés bármely fázisában 3 típusú folyosót különböztetünk meg. 1. zöld: olyan folyosó, amin még 1-szer sem haladtunk át 2. sárga: olyan folyosó, amin egyszer haladtunk át 3. piros: olyan folyosó melyen kétszer haladtunk át (újra már nem mehetünk át rajta). Valamelyik szomszédos szobába a lépések valamelyikével tudunk eljutni: 1. fonal legombolyítása: az adott zöld folyosón a szomszédos szobába megyünk. A folyosó ezután sárga lesz. 2. fonal felgombolyítása: egy sárga folyosón a szomszédos szobába megyünk. A folyosó ezután piros lesz. Feltételezzük, hogy valamilyen módon meg tudjuk különböztetni a zöld és a piros folyosókat. A sárgát ismerjük, hiszen éppen fonal halad át rajta. 39

40 Egy adott szobában a következő feltételek adódhatnak: 1. Minotaurusz: az adott szobában felfedezzük a Minotauruszt. (teendő: Megállás) 2. Hurok: az adott szobából két sárga folyosó nyílik. (teendő: a fonal felgombolyítása) 3. Zöld út: az adott szobából legalább egy kijárat van ami még zöld (teendő: a fonal legombolyítása) 4. Ariadné: a szobában van Ariadné (ott van ahonnan indult) (teendő: Megállás) 5. Egyéb: Az előzőek közül egyik sem áll fenn. (teendő: a fonal felgombolyítása) Ha egy szobában vagyunk, sorra vesszük a lépéseket egytől ötig, amelyik először teljesül aszerint lépünk. Ezt addig ismételjük, amíg megálláshoz nem jutunk. Az algoritmus használhatósága adódik a következő állításokból: 1. A és M (rajt és cél) bármilyen kölcsönös helyzete esetén véges sok számú lépés után feltétlenül eljutunk a megállás lépéshez a Minotaurusznál vagy Ariadnénél. 2. Ha a megállás M-nél van, akkor A és M kapcsolata létezik. 3. Ha a megállás A-nál van, akkor A és M kapcsolata nem létezik. A keresési algoritmus bizonyítása: Az első állítás bizonyítása: a lépések számára vonatkozó teljes indukcióval megmutatjuk, hogy az eljárás bármelyik fázisában a következő alternatíva áll fenn: 1. a labirintusban nincs sárga folyosó. Ekkor az A szobában vagyunk. 2. A labirintusban vannak sárga folyosók, és ha ezeket abban a sorrendben vesszük, ahogy végigjártuk, akkor egy, az A-ból addig a szobáig vezető utat alkotnak, ahol éppen tartózkodunk. Ebből következik, hogy sohasem haladtunk át piros folyosón. Tegyük fel, hogy a szóban forgó alternatíva az (n-1)-edik lépés után áll fent, és igazoljuk, hogy az n-edik lépés után is érvényes lesz (persze csak akkor, ha az (n-1)-edik nem jelentett megállást). Tegyük fel, hogy az (n-1)-edik lépés után az 1. eset áll fent. Ekkor a következő lépés vagy az, hogy egy zöld folyosón egy A-val szomszédos K szobába megyünk, vagy az, hogy megállunk. 40

41 Tegyük fel, hogy az (n-1)-edik lépés után a 2. eset érvényes a sárga folyosóval, melyek A, A 1 ; A 1, A 2 ; A 2, A 3 ; A(k-n), K utat alkotják. Attól függően, hogy melyik feltétel alapján tesszük meg a következő lépést, az n-edik lépés után az alábbi esetek lehetségesek: a. Minotaurusz: a K szobában megállás következik, az előző sárga folyosók megmaradnak. (az n-edik lépés után a 2. eset érvényes) b. Hurok: felgombolyítja a fonalat, azaz ez által a K, A(k-1) sárga folyosón visszamegy az előző szobába, áthaladás után a folyosó piros lesz. A sárga folyosók száma egyel csökken. Az n-edik lépés után, ha k nagyobb 1-nél, akkor a 2. eset érvényes, ha k=1 akkor az 1. eset. c. Zöld út: legombolyítjuk a fonalat, azaz áthaladunk egy zöld folyosón, ami ezután sárga lesz. A 2. eset áll elő k+1 sárga folyosóval. d. Ariadné: ez alapján nem léphetünk, hiszen ha Ariadnéhoz érünk vissza egy másik úton akkor a hurokfeltétel lép életbe. Valamint az is előfordulhat, hogy Ariadné szobájából még nyílik zöld út. e. Egyéb: Ha egyik sem teljesül, akkor felgombolyítja a fonalat, ami ugyanahhoz vezet, mint a hurokfeltétel, azaz az 1. esethez vagy a 2.-hoz ha a sárga folyosók száma nagyobb 1-nél. 41

42 10. A szóprobléma Asszociatív kalkulus Egy véges sok különböző jelből álló rendszert abécének nevezünk. Az ábécé betűiből álló tetszőleges véges sorozatot ábécébeli szónak nevezzük. Szavaknak bizonyos megengedett helyettesítésé szabályokkal történő átalakítását fogjuk vizsgálni. A megengedett szabályokat P Q vagy P Q alakban adjuk meg. A P Q irányított helyettesítési szabály akkor alkalmazható R szóra, ha P legalább egyszer előfordul R-ben. A P Q nem irányított helyettesítési szabállyal bármelyiket pótolhatjuk a másikkal. Egy adott ábécébeli szavak összességét helyettesítési szabályok egy véges rendszerével együtt asszociatív kalkulusnak nevezünk. A szavak ekvivalenciájának problémája Ha az R szót egy megengedett helyettesítési szabály egyetlen alkalmazásával át lehet alakítani az S szóvá, akkor S is ugyanígy átalakítható R-é. Ebben az esetben az R és S szavakat szomszédosaknak nevezzük. Az R 1, R 2,, R n szósorozatról azt mondjuk, hogy az R 1 -ből R n -be vezető deduktív lánc, ha R 1 és R 2, R 2 és R 3,, R n-1 és R n szomszédos szópárok. Ha van olyan deduktív lánc, ami R-ből S-be vezet, akkor van olyan is, ami S-ből R-be. Ekkor azt mondhatjuk a két szóról, hogy ekvivalensek. Ezt így jelöljük: R~S. Tegyük fel, hogy P~Q és az R szóban P előfordul. Ha R-ben P előfordulását Q-val helyettesítjük, akkor a kapott szó akvivalens R- rel. Bizonyítás: A feltétel szerint az R szó SPT alakban írható fel, ahol S az R-nek a P szót megelőző, T pedig az ezt követő része. Az átalakított szó SQT lesz. Mivel P~Q, van P 1, P 2,, P n, Q deduktív lánc. Ekkor azonban SPT, SP 1 T, SP 2 T,, SQT deduktív lánc is létezik, ami SPT-ből SQT-be vezet. 42

43 Tetszőleges két szóról el kell dönteni, hogy ekvivalensek-e vagy sem. Mivel minden asszociatív kalkulusban végtelen sok különböző szó van, ezért ez a probléma azonos típusú feladatok végtelen sorozata, megoldása olyan algoritmus megadását jelenti, ami tetszőleges két szóról eldönti, hogy ekvivalens-e vagy sem. A szóprobléma és a labirintusbeli út keresése összefügg: a szóproblémát tekinthetjük egy végtelen labirintusban való bolyongásnak. Egy R szóból a Q szóba vezető deduktív lánc megfelel a labirintusban a két szobát összekötő útnak. Két szó ekvivalenciája megfelel annak, hogy a szobák egymásból kölcsönösen elérhetők. Korlátos szóprobléma: egy adott T és R szóról el kell dönteni átalakítható-e egyik a másikba a helyettesítési szabályok k-szori alkalmazásával (k rögzített szám). Erre egyszerű algoritmust találni: T szótól indulva megvizsgáljuk a szomszédait, annak a szomszédait, k-szor. A kérdésre attól függően lesz igenlő vagy nemleges válasz, hogy az eljárás során szerepel-e az R szó. Algoritmusok konstrukciója: Az egyszerű keresési módszer nem alkalmas arra, hogy a kívánt eredményt elérjük. Próbáljuk meg eldönteni, hogy az abbacada és az accdbada szavak ekvivalensek-e. Ha a helyettesítési szabályok nem változtatják a betűk számát, akkor biztosan nem ekvivalens a két szó, mert a különböző szavakban az egyes betűk száma eltérő. Hasonló deduktív invariánsnak, azaz olyan tulajdonságoknak a megtalálása, amelyek a deduktív lánc összes elemére változatlanok maradnak, bizonyos esetekben lehetővé teszi a keresett eldöntési algoritmus megadását. A négyzet elemi egybevágósági transzformációi 1. Az O középponton áthaladó függőleges tengelyre való tükrözés. (a-val jelöljük) 2. Az O középponton áthaladó vízszintes tengelyre való tükrözés (b-vel jelöljük) os elforgatás a középpont körül az óramutató járásával egyező irányba. (c-vel jelöljük) 43

44 Az ábécé betűi tehát {a, b, c A megengedett helyettesítési szabályok: b acc ca accc aa Λ bb Λ cccc Λ ahol Λ egy üres szót jelöl. Tehát a bal oldalt egy üres szóval pótolhatjuk, illetve bárhová beszúrhatjuk az adott szón belül. Az ábécéből képzett bármilyen szót ha a megadott helyettesítési szabályokkal átalakítjuk addig ameddig valamelyik szabály még alkalmazható, akkor végül a következő nyolc szó valamelyikéhez jutunk (redukált szavak): Λ, c, cc, ccc, a, ac, acc, accc. Ha a szóban előfordul a b betű, akkor a b acc szabályt alkalmazzuk. Ezt addig tesszük amíg van a szóban b betű. Ezután a ca acc szabállyal az összes olyan a, ami közvetlenül c betű mögött áll, a c elé hozható (ha van ilyen). Így az a betűk a szó elejére, a c betűk a szó végére kerülnek. Végül az aa Λ és a cccc Λ szabály alkalmazásával eltüntetjük a felesleges betűket. Nyilvánvaló, hogy minden szó ekvivalens a redukáltjával, ezért két szó akkor és csak akkor ekvivalens, ha ugyanaz a redukáltjuk vagy a redukáltjaik ekvivalensek. A négyzetre alkalmazott transzformációk: 44

45 11. Algoritmusok mátrixokkal Ritka mátrixok A mátrix egy matematikai objektum. Sorokból és oszlopokból áll, amelyek számokat tartalmaznak. Programozói nyelven a mátrix egy kétdimenziós tömb. (A[1..m, 1..n]). Amikor egy elemre rá akarunk mutatni, azt könnyen megtehetjük, a következő módon: A[m, n], vagyis arra a számra mutatunk, ami az m-edik sor n-edik eleme. Az olyan mátrixot, aminek sok 0 eleme van, ritka mátrixnak nevezzük. Arre nincs precíz definíció, hogy mikor ritka a mátrix, mikor nem. A probléma abból adódik, hogy a rengeteg 0 elem is lefoglalja a memóriát. Gondoljuk el, hogy amikor egy 1000x1000-es mátrix (aminek elemszáma 1millió) csak 1000 nem nulla elemet tartalmaz, akkor felesleges az egész tömbnek helyet foglalni. Erre az eljárásra hogy hogyan lehet csökkenteni a felesleges memória foglalást keressük a választ. A lehetséges kiindulási pont az, hogy csinálunk egy táblázatot a nem 0 elemekből. Például: Az A[0, y] elem a fejléc, tartalmazza, hogy mennyi az eredeti mátrix sorainak, oszlopainak és elemeinek száma. Az A[1, y] és A[2, y] elemek tartalmazzák az eredeti mátrixból átvett nem 0 elemek tulajdonságait. 45

46 A következő algoritmus a mátrixok átalakítását végzi: public int[,] MatrixConverter(int[,] a){ int k=0; for(int i=0; i<a.getlength(0); i++) for(int j; j<a.getlength(1); j++) if(a[i, j]!=0) k++; //megszámoljuk hány nem 0 elem van int[,] b=new int[k, 3]; //b tömb lesz az átalakított mátrix b[0, 0]=a.GetLength(0); //az eredeti mátrix sorainak száma b[0, 1]=a.GetLength(1); //az eredeti mátrix oszlopainak száma b[0, 2]=k; //az eredeti mátrixban a nem 0 elemek száma k=1; for(int i=0; i<a.getlength(0); i++) //a sorokon megy végig for(int j=0; j<a.getlength(1); j++) //az oszlopokon megy végig if(a[i,j]!=0){ //ha az adott elem nem 0, akkor tároljuk b[k, 0]=i; //a sora számát b[k, 1]=j; //az oszlopa számát b[k, 3]=a[i, j]; //az értékét k++; return b; Algoritmus az átalakított mátrixok transzponáltjának számítására: public int[,] transpose(int[,] a){ int[,] b=new int[a[0, 2]+1, 3]; for(int i=0; i<a.getlength(0); i++) for(int j=0; j<2; j++){ a[i, j]=b[i, j]; a[i, 2]=b[i, 2]; return b; //az új mátrix létrehozása //a sorok és oszlopok felcserélése //az érték átírása az új mátrixba 46

47 Mátrixok láncszorzása A mátrix szorzás egy nagyon nagy memória igénylő feladat. Gondoljunk csak egy 10x10, egy 15x10 és egy 15x8 méretű mátrixok szorzására. Ez nagyon sok művelet. Ezeknek a számát akarjuk a legkevesebbé tenni. Ellenőrizni kell miként lesz a műveletek száma a legkevesebb, ha (A*B)*C szorzást számoljuk ki, vagy az A*(B*C) szorzást. Amelyik kevesebb művelettel megoldható azt kell alkalmazni. Strassen-féle mátrixszorzás Ebben a fejezetben Strassen figyelemre méltó rekurzív algoritmusát mutatjuk be, amellyel n x n-es mátrixokat O(n lg7 )= O(n 2.81 ) lépésben szorozhatunk össze. Ez tehát elég nagy n-re gyorsabb, mint az O(n 3 ) igényű mátrixszorzási algoritmus. Strassen algoritmusa a jól ismert oszd meg és uralkodj elv alkalmazásaként is felfogható. Tegyük fel, a C=AB szorzatot akarjuk kiszámítani, ahol A, B és C n x n-es mátrixok. Amennyiben n 2-nek a hatványa, mind A-t, B-t és C-t négy n/2 x n/2 méretű mátrixra bontjuk, majd C=AB-t átírjuk az alakba. A elemeire sorfolytonos, míg B elemeire oszlopfolytonos jelölést alkalmaztunk, a mátrixszorzás definíciójának megfelelően. Az előbbi egyenlőség ekvivalens az alábbi négy egyenlőséggel: r = a e + b f s = a g + b h t = c e + d f u = c g + d h E négy egyenlőség mindegyike két n/2xn/2-es mátrix összeszorzását és a szorzatok összeadását jelenti. Ennek alapján két nxn es mátrix összeszorzásának T(n) műveleti idejére a 47

48 T(n)=8*T(n/2)+O(n 2 ) BMF-NIK-AAO rekurzív egyenletet vezethetjük le. Sajnos, a fenti egyenlet megoldása T(n)=O(n 3 ), így ez a módszer nem gyorsabb mint a szokásos. Strassen módszerében ezzel szemben csak 7 rekurzív n/2xn/2-es mátrixszorzás és O(n 2 ) skalár összeadás és kivonás szerepel, azaz T(n)=7*T(n/2)+O(n 2 )=O(n lg7 )=O(n 2.81 ). Strassen módszere 4 lépésből áll: 1. Bontsuk fel az A és B mátrixokat n/2xn/2-es részmátrixokra. 2. O(n 2 ) skalár összeadás és kivonás segítségével számítsunk ki 14 n/2xn/2-es mátrixot: az A 1, B 1, A 2, B 2,, A 7, B 7 mátrixokat. 3. Számítsuk ki a P i =A i B i mátrixszorzatokat, i=1, 2,, Számítsuk ki a C szorzatmátrix keresett r, s, t, u részmátrixait a P i mátrixok különböző kombinációinak az összegeként és/vagy különbségeként, csak O(n 2 ) skalár összeadás és kivonás felhasználásával. A Strassen-algoritmus használhatóságát a futási idejének képletében foglalt nagy konstans megkérdőjelezi, hacsak nem nagy méretű (n legalább 45), vagy sűrű (kevés nem 0 elemet tartalmazó) mátrixról van szó. Kis mátrixok esetén a szokásos algoritmus használata célszerűbb, míg nagyméretű, ritka mátrixokra a speciális technikák alkalmazhatóak előnyösebben. Így Strassen módszere főleg elméleti jellegű. Strassen algoritmusának alkalmazásához nem feltétel, hogy a mátrix elemei valós számok legyenek. Csak az kell, hogy a számkör gyűrűt alkosson. Azonban a módszer néha akkor is alkalmazható, ha a mátrix elemei nem alkotnak gyűrűt. 48

49 12. A bűvös négyzet a bűvös négyzet fogalma: Egy n-oldalú bűvös négyzet n*n darab, egymástól különböző egész szám egy négyzetes mátrixban való elhelyezése, ahol a sorok összege, az oszlopok összege és mindkét átló összege ugyanaz a szám. Egy normális bűvös négyzetben a tagok 1 és n 2 között vannak. Utóbbi esetben a bűvös összegre az alábbi képlet áll fenn: S=(n 3 +n)/2. 4-oldalú normális bűvös négyzet: A bűvös összeg: oldalú nem-normális bűvös négyzet: A bűvös összeg 33, Jézus Krisztus éveinek száma. Minden sora megfeleltethető a Dürer-féle négyzet valamely sorának, de mindegyik sorban az egyik szám 1-gyel kisebb. A normalitás sérül: 10 és 14 kétszer is előfordul, 12 és 16 pedig hiányzik. 49

50 3-oldalú bűvös négyzet: A bűvös összeg: 15 A Lo Shu négyzet Egy Kr.e körüli legenda szerint az emberek egy nagy árvíz idején a Lo folyó istenének áldozatot kívántak bemutatni. Ekkor egy teknőc mászott ki a vízből, páncélján egy különös mintával: ez volt az előbbi bűvös négyzet. 15 a bűvös összeg egyébként a kínai napév 24 ciklusának ciklusideje, így a napév 360 napig tart. Ekvivalens bűvös négyzetek: 90 fokos forgatás egy sorösszeget oszlopösszegbe, egy oszlopösszeget sorösszegbe, egy átlót a másik átlóba visz. A függőleges szimmetriatengelyre való tükrözés esetén az oszlopösszegek és a sorösszegek megmaradnak, az átlók egymásba képződnek. Hasonló az eset a vízszintes szimmetriatengelyre való tükrözés esetén is. Azaz a négyzet egybevágósági transzformációi bűvös négyzetet bűvös négyzetre képeznek le, ezeket a bűvös négyzeteket ekvivalenseknek tekintjük. A bűvös összeg levezetése: Adjuk össze a négyzet összes elemét, amely 1-differenciájú számtani sorozat, 1-től n 2 -ig. n 2 (1+n 2 )/2 Ha az összeadást soronként végezzük, akkor az összeg a sorok száma szorozva S-sel, mert S a sorösszeg. ns=n 2 (1+n 2 )/2 N-nel osztva kapjuk az eredményt: S=(n 3 +n)/2 50

51 Páratlan bűvös négyzet konstruálása Coxeter módszer: A felső sor közepén (van közepe, mert n a méret páratlan) indulunk, ide 1-t teszünk. A mozgásirány 1 lépés fel, 1 lépés jobbra, ide az előző kitöltésnél 1-gyel nagyobbat teszünk. Ha már kitöltött cellát találunk, akkor a fenti lépés helyett 1-et lefelé lépünk. Ha a lépéssel elhagyjuk a négyzetet, akkor,,hengeresen összetekertnek képzeljük. A Coxeter módszer n=5-re

52 A piramis módszer: C# kódja int n=5, i, j; int m=2*n-1; int[,]bn=new int[m,m]; string s= ; bn[n-1, 0]=1; for(i=0; i<n; i++) for(j=0; j<n; j++) bn[n-1-i+j, 0+i+j]=1+i+5*j; for(i=0; i<bn.getlength(0); i++){ for(j=0; j<bn.getlength(1); j++){ s=convert.tostring(bn[i, j]); s=s.padleft(4); Console.Write(s); Console.WriteLine(); int eleje=(n-1)/2, vege=(n-1)+eleje; for(i=0; i<m; i++) for(j=0; j<m; j++) if((i!=j)&&(bn[i, j]!=0)){ if (i<eleje) bn[i+n, j]=bn[i, j]; if (i<eleje) bn[i, j+n]=bn[i, j]; if (i>vege) bn[i-n, j]=bn[i, j]; if (i>vege) bn[i, j-n]=bn[i, j]; //a piramis előkészítése //n-nek páratlannak kell lennie //piramis méret //eredeti méretig //eredeti méretig //a piramis kiíratása //igazítás //a bűvös négyzet előállítása //ha zöld //ha lila //ha piros //ha kék 52

53 13. Egyéb algoritmusok Az euklideszi algoritmus gcd=greatest common divisor=legnagyobb közös osztó A és B számoknak akarjuk meghatározni a legnagyobb közös osztóját. Tegyük fel, hogy T az A-t B-vel osztva kapott maradék. Tehát: A=qB+T, ahol q az osztás hányadosa. A és B bármely közös osztója osztja T-t (mivel T=A-qB). Hasonlóan B és T bármely közös osztója osztja A-t. A és B legnagyobb közös osztója egyenlő B és T legnagyobb közös osztójával. Tehát elegendő Ha B-vel és T-vel folytatjuk az eljárást. Mivel T <B, végül el fogunk jutni a T=0-hoz. C# kódja public int gcd(int a, b){ while(a!=b) if(a>b) a=a-b; else b=b-a; return a; //mindig a nagyobból vonjuk ki a kisebbet A Fibonacci sorozat Fibonacci számsor: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, A sorozat egy tagját úgy kapjuk, hogy az előző kettőt összeadjuk. (azonban ha n=0 akkor az elem értéke 0, ha n=1 akkor az elem értéke 1). C# kódja //ez a függvény visszaadja az x-edik Fibonacci számot. unsigned int f(int x){ return x<2? 1 : f(x-1)+f(x-2); 53

54 A Horner séma Habár már Isaac Newton is ismerte az algoritmust, William George Horner-ről nevezték el, aki 1819-ben írta le. De ezt az eljárást már a Kínai matematikusok is ismerték 1200 körül. A következő polinom értékét akajuk meghatározni: p(x)=a 0 +a 1 x+a 2 x 2 +a 3 x 3 + +a n x n ha ezt a formát használjuk n darab összeadásra és (n 2 +n)/2 darab szorzásra van szükség. A cél hogy csökkentsük a szorzások számát, ezáltal gyorsítsuk a számolást. A Horner algoritmus a következő rekurzív formát adja meg: p(x)=a 0 +x(a 1 +x(a 2 + x(a n-1 +a n x))) Ebben a formában a szorzások és az összeadások száma is n. Az erathostenesi szita Segítségével megkaphatjuk a prímszámokat (n-ig). Sorban írjuk le a számokat 2-től n-ig. Húzzuk ki azokat a számokat melyek oszthatók kettővel. Keressük meg a legkisebb megmaradt számot, ez a 3. Húzzuk ki az összes olyan számot mely osztható 3-mal. Keressük meg a legkisebb megmaradt számot. Ez az 5. Húzzuk le az 5-tel osztható számokat is. Ezt az eljárást addig folytatjuk amíg a gyök n-nel osztható számokat is ki nem húztuk. A számok amelyek maradnak, azok prímek. 54

55 14. Az OOP rész (Miklós Árpád előadásai) Számítási modellek és programozási paradigmák Modellezési alapelvek A modellezés célja A modellezés célja a világ minél teljesebb körű megértése Elemek, folyamatok, összefüggések, viszonyok A modellezés során a fenti cél érdekében az ember: ábrázolásokat készít a világról, majd leképezi a világ egyes szeleteit az általa használt eszközökben (ennek során egy vagy több szempontot kiemel más szempontokkal szemben). A modellezés folyamata Absztrakció Lényeg kiemelése, a jellegzetességek leegyszerűsített leképezése Megkülönböztetés Elemek meghatározása, elemek és tulajdonságaik szétválasztása Osztályozás Elemek típusokba, csoportokba sorolása Általánosítás és specializáció Elemtípusok bővítése és szűkítése, elemhierarchiák kialakítása Kapcsolatok meghatározása Különböző kapcsolattípusok meghatározása, elemek közötti kapcsolatok felállítása (ismeretség, leszármazás, tartalmazás, kompozíció...) 55

56 Programozási paradigmák A paradigma fogalma Paradigma: szemléletmód; modellezési, problémadefiníciós és probléma-megoldási módszer Programozási paradigma: a számítógép konkrét feladatok megoldására történő felhasználásának, irányításának módja Programozási paradigmák és programozási nyelvek A programozási nyelveket általában egy-egy paradigma ihleti Céljuk egy adott programozási paradigma legfontosabb jellemzőinek megvalósítása A programozási paradigmák egy-egy számítási modellre épülnek A programozási nyelvek absztrakciós szintje folyamatosan nő A kiindulópont a számítógép konkrét hardvermegvalósítása volt Minden új paradigma növeli az absztrakció szintjét Néha holtágak is keletkeznek, így egyes magasabb absztrakciós szintet képviselő nyelvek kihalnak, de a fenti állítás a fő fejlődési irányokra is igaz 56

57 Programozási megoldások Számítási modellek és programozási paradigmák Imperatív számítási modellek ( hogyan számítsuk ki ) Turing-modell Alan Turing nevéhez fűződik (1936) Nincs hozzá kapcsolódó programozási paradigma (csak elvi jelentősége van) Neumann-modell Neumann János nevéhez fűződik (1945) Procedurális/strukturált programozási paradigma Utasításorientált; az egyes műveletek megismételhetők; többszörös értékadás; változók; alapvetően soros végrehajtást feltételező modell Objektumorientált modell Objektumorientált (OO) programozási paradigma Adatorientált; adatok és a rajtuk végezhető műveletek összerendelése objektumokba; üzenetáramlás az egyes objektumok között; a modell nem feltételez soros végrehajtást Adatfolyam-elvű modell Adatfolyam-elvű programozási paradigma Adatorientált (bemenő adatokból kimenő adatok); adatok kiértékelése rendelkezésre álláskor Deklaratív számítási modellek ( mit akarunk kiszámítani ) Funkcionális/applikatív számítási modell Funkcionális programozási paradigma Függvények redukciója automatikus behelyettesítésekkel Példa (ML programozási nyelv) Logikai alapú számítási modell Logikai programozási paradigma Egymással összefüggésben levő állítások levezetése (rezolúció) mintaillesztéssel és következtetésekkel Példa (Prolog programozási nyelv) 57

58 A számítási modellek, számítógép-architektúrák és programozási nyelvek összefüggése Programozási megoldások fejlődése Különböző számítási modelleken alapuló architektúrák versenye 58

59 A Neumann-architektúra A Neumann-architektúra alapvető felépítése A Neumann-architektúra főbb jellemzői Utasítások és adatok tárolása egy közös memóriában Adatok tárolása nevesített változókban (elkülönített memóriarekeszek) Nincs külső megkülönböztetés az utasítás és az adat között, csak az aktuális programállapot dönt az értelmezésről Az utasítások sorozata a programból, külső beavatkozás nélkül is módosítható Folyamatos, ciklikus programvégrehajtás A végrehajtás a memória első rekeszétől indul, majd ha elérte a memória végét, ismét az első rekesztől folytatódik Feltételes és feltétel nélküli vezérlésátadás A következő utasítás végrehajtása függjön az előző eredményétől Megismételhető műveletek, értékadások Soros, szinkron működés 59

60 Az objektum-orientált programozási paradigma A szoftverkrízis Kihívások a szoftverfejlesztés módszereivel szemben 1. A szoftveres megoldások szerepe folyamatosan erősödik A szoftverek felhasználási aránya (még mindig) igen gyorsan nő 2. A szoftverekkel szembeni elvárások egyre magasabbak Az élet mind több területen alkalmazunk szoftveres megoldásokat Tudomány, oktatás, ipar, ügyvitel, bankszektor, államigazgatás, otthonok... Az olcsóbbodó hardver egyre szélesebb rétegek számára elérhető Az átlagos felhasználó számítástechnikai ismereteinek szintje rohamosan csökken A hardver teljesítménye rendkívül gyorsan növekszik A fentiekből következően az ár/teljesítmény arány még gyorsabban javul Ezzel párhuzamosan a szoftver funkciógazdagságával, sebességével, kényelmével, használhatóságával kapcsolatos követelmények folyamatosan emelkednek A szoftver fejlődési üteme egyre jobban lemarad a hardver fejlődési üteme mögött 60

61 3. A szoftver rendkívül jól formálható nyersanyag Szinte nincsenek fizikai korlátok A szoftver nem fizikai (anyagi) jellegű A szoftver előállítása alapvetően nem jár közvetlen fizikai nyersanyagigénnyel A szoftver, mint erőforrás mennyisége nem korlátos (végtelenül többszörözhető) A szoftvernek alapvetően nem kell alkalmazkodnia külső körülményekhez Viszonylag kevés a jogi korlát Ezen a téren igen gyors (és sokszor önkényes) a változás Bármilyen algoritmus és bármilyen adatstruktúra elképzelhető, felépíthető, módosítható 4. A programok minőségi bonyolultsága folyamatosan növekszik A szoftver eredendően összetett szellemi alkotás Nincsenek, illetve nehezen önthetők formába jelentősebb ismétlődő elemek Tervezési minták Tudásinverzió A működési állapotok száma rendkívül magas Összetettebb programok elvi helyességének bizonyítása egyelőre nem lehetséges A teljes körű tesztelés ezért szinte lehetetlen Rendszeresek és gyakoriak a változtatási igények A fejlesztők részéről (hibajavítás, platformváltás, fejlesztőrendszerváltás...) A felhasználók részéről (hibajavítás, új funkciók, funkcionális módosítások...) 5. Az ember áttekintőképessége korlátos Teljesen automatizált szoftver előállításra egyelőre nincs mód A bonyolultság újra és újra kezelhetetlenül magas szintet ér el A szoftverhibák következményei egyre súlyosabbak lehetnek Kihívások a szoftverfejlesztés módszereivel szemben Folyamatosan új megoldásokra van szükség az egyre növekvő absztrakciós szint és bonyolultság eredményes, hatékony és biztonságos kezeléséhez 61

62 Procedurális/strukturált program Definíció és jellemzők A problémát az algoritmus (a kód) oldaláról közelíti meg A szükséges funkciók meghatározása (funkcionális dekompozíció) A programvégrehajtás (vezérlés) pontos menetének leírása A funkciók számára szükséges adatstruktúrák meghatározása A probléma megoldását a funkciók egymás után, a megfelelő sorrendben történő végrehajtása adja meg Jellemzők: A függvények definíciója határozza meg a program szerkezetét Globális adatstruktúrák Egy un. főprogram fogja össze, amely függvényeket hív meg A főprogram komoly szerepet játszik és gyakran igen bonyolult A végrehajtás menetét szigorúan megszabja a megírt programkód Tipikus felépítés 62

63 Objektumorientált program Definíció és jellemzők A problémát az adatok oldaláról közelíti meg A szükséges absztrakt rendszerelemek meghatározása A fenti rendszerelemek adatainak és (az adatokkal végezhető) absztrakt műveleteinek meghatározása, majd ezek összerendelése Ezzel csoportokba ( típusokba ) soroljuk az egyes elemeket A probléma megoldását az egyes objektumok közötti kommunikáció, az egyes műveletek állapotváltozásoktól függő végrehajtása adja meg Az objektumok kapcsolódási felülettel rendelkeznek, melynek segítségével üzeneteket váltanak egymással Jellemzők: Az egyes objektumok magukban foglalják az algoritmusokat Minden objektum a probléma egy részét írja le és magában foglalja a részfeladat megoldásához tartozó algoritmikus elemeket A főprogram jelentősége igen csekély Gyakorlatilag csak indítási pontként szolgál, lényegi funkciót általában nem lát el Tipikus felépítés 63

64 Az OO paradigma alapelvei 1. alapelv: Absztrakció Meghatározzuk a szoftverrendszer absztrakt elemeit Meghatározzuk az elemek állapotterét Adatelemek Meghatározzuk az elemek viselkedésmódját Funkciók végrehajtása Állapotváltoztatások Meghatározzuk az elemek közötti kapcsolattartás felületeit és protokollját Üzenetváltások típusa Pontosan definiált, megbízható kapcsolódási felületek...mindezt a megvalósítás konkrét részleteinek ismerete nélkül. 2. alapelv: Egységbezárás Az objektumok adatait és a rajtuk végezhető műveleteket szoros egységbe zárjuk Az adatok csak a definiált műveletek segítségével érhetők el Más műveletek nem végezhetők az objektumokon Az egységbezárás védi az adatokat a téves módosításoktól 3. alapelv: Adatrejtés Az absztrakciók megvalósításának részleteit elrejtjük a külvilág elől Az objektumokon belül elkülönítjük a belső (privát) és a külső (nyilvános) adatokat és műveleteket A privát adatok és műveletek a konkrét megvalósításhoz szükségesek A nyilvános adatok és műveletek a szoftverrendszer többi objektuma számára (is) elérhetők Tájékozódás az objektum állapotáról Az objektum állapotának módosítása Üzenetváltás 64

65 4. alapelv: Öröklés A már meglévő objektumtípusok alapján készíthetünk új típusokat, melyek rendelkeznek az őstípus tulajdonságaival Ez egy specializációs művelet ( származtatás ) A leszármazottak öröklik az őstípus tulajdonságait A leszármazottak bővíthetik, esetenként akár szűkíthetik az őstípus állapotterét, illetve műveleteit Teljes leszármazási hierarchiákat is létrehozhatunk Kiváló lehetőség a közös tulajdonságok, műveletek összevonására és újrahasznosítására Az alapelv következetes alkalmazásával elérhető, hogy a már megvalósított funkcionalitás később a megvalósítás részleteinek ismerete nélkül is felhasználható legyen Jól átgondolt előzetes tervezést igényel 5. alapelv: Többalakúság A különböző, egymásból származó objektumtípusok hasonló műveletei a konkrét objektumtól függően más-más konkrét megvalósítással rendelkezhetnek Ugyanaz a művelet némileg eltérő lehet az őstípus és a leszármazott típus esetében Az alapelv lehetőséget teremt rá, hogy azonos névvel hivatkozzunk az azonos célú, de a leszármazási hierarchia különböző szintjein más-más megvalósítást kívánó műveletekre Az egyes őstípusok leszármazottai mindenre alkalmasak, amire az adott őstípus alkalmas volt Minden olyan helyzetben és funkcióban, ahol az őstípus szerepelhet, annak bármely leszármazottja is szerepelhet 6. alapelv: Kódújrafelhasználás A már megvalósított objektumtípusokat kész (bináris) formában más programokban is felhasználhatjuk Jó tervezés és dokumentálás esetén az objektumok nyilvános adatai és műveletei elegendőek a későbbi felhasználáshoz Szintaktikai bővítésekkel (pl. tulajdonságok, események ) kényelmesebbé tehető a külső felhasználás Az egyes objektumtípusokat egymásba ágyazva összetettebb típusokat hozhatunk létre A kész, újrafelhasználható objektumtípusokat csoportokba fogva akár nagyobb szoftver-építőelemeket (komponenseket és komponensgyűjteményeket) is létrehozhatunk A korábban említett alapelvekre építve a kódújrafelhasználás lehetősége jelenti az igazi áttörést a szoftvertechnológiában 65

66 Az objektumorientált paradigma alapelemei Objektum Definíció Az objektum állapottal rendelkező entitás, amely a benne tárolt adatok felhasználásával feladatokat hajt végre és egyéb objektumokkal kommunikál Adatokat és algoritmusokat tartalmaz Saját feladatait önállóan végzi Saját életciklussal rendelkezik A külvilággal meghatározott üzeneteken keresztül tartja a kapcsolatot Az objektum saját adatait mezőknek, beépített algoritmusait metódusoknak nevezzük Az objektumok metódusaikkal vesznek részt az üzenetváltásokban Az üzenetek elemei: célobjektum, metódus, paraméterek, eredmény Állapotok, viselkedés és azonosság Az objektum állapotát mezői aktuális értéke határozza meg Az objektum állapota az elvégzett műveletek hatására megváltozhat Két objektum állapota akkor egyezik meg, ha minden megfelelő mezőértékük megegyezik Az objektum mindig megjegyzi aktuális állapotát Az objektum viselkedését az általa ismert (az objektumba épített) algoritmusok határozzák meg Minden objektum egyértelműen azonosítható Az objektumok önállóak (saját életciklusuk határozza meg őket) Ha két objektum állapota megegyezik, maguk az objektumok akkor sem azonosak 66

67 Osztály Definíció Az osztály egy adott objektumtípust határoz meg annak adataival (mezők) és beépített algoritmusaival (metódusok) Az osztályok egyfajta mintát, sablont adnak az objektumokhoz Az osztályok tehát azonos adatszerkezetű és viselkedésű objektumokat írnak le Minden objektum valamilyen létező osztályba tartozik Más kifejezéssel élve az egyes objektumok azon osztályok példányai, amelyekhez tartoznak Egy osztályból több példány is létrehozható Egy osztály összes példánya ugyanazokat a mezőket és metódusokat tartalmazza Az egyes példányok létrehozásuk pillanatában azonos állapotúak, ezt követően viszont önállóan működnek tovább Léteznek az osztályra (és nem az egyes objektumpéldányokra) jellemző mezők és metódusok is Példa: az Autó osztály és két példánya (UML) 67

68 Objektumorientált szoftverciklus Elemzés, tervezés, megvalósítás Objektumorientált elemzés (OOA) A megoldandó feladat leírása osztályok és objektumok segítségével Objektumorientált tervezés (OOD) A feladatleírás objektumközpontú részekre bontása (dekompozíciója) Logikai modell az osztályok és objektumok Fizikai modell a logikai modellt megvalósító modulok és folyamatok Statikus és dinamikus jellemzők Objektumorientált programozás (OOP) A modell megvalósítása egymással kommunikáló, dinamikusan létrehozott objektumok segítségével, melyek egy-egy osztály példányai OO stílusú programokat bármilyen nem OO nyelven is lehet írni, csak nagyon nehéz Részletesebb, pontosabb információk később (a szoftvertechnológiával foglalkozó tantárgyak keretében) 68

69 Metódusok általános típusai Objektumok létrehozása (példányosítás): konstruktor Ahhoz, hogy az objektumokat használhassuk, először létre kell hozni őket Ez a művelet a példányosítás Alapja az osztály megadott definíciója A példányosítást követően érhetők el az objektumok metódusai és ekkortól érhető el az objektumok mezőinek értéke A konstruktor egy olyan metódus, amelynek segítségével példányok (objektumok) hozhatók létre egy osztályból Feladatai: Új objektum létrehozása Az objektumhoz tartozó mezők kívánt kezdőértékének beállítása Egyéb szükséges kezdeti műveletek végrehajtása Minden osztályhoz tartoznia kell konstruktornak Ha külön nem definiálunk konstruktort, akkor is létrejön Objektumok megszüntetése (felszámolás): destruktor Az objektumokat az utolsó használat után fel kell számolni Minden objektum külön-külön szüntethető meg (önállóan léteznek) A destruktor egy olyan metódus, melynek segítségével létező objektumok szüntethetők meg Egyetlen feladata az objektum megszüntetése Az objektumok felszámolása lehet a programozó feladata vagy történhet automatikusan is Egy objektum akkor számolható fel automatikusan, ha a későbbiekben már biztosan nincs rá szükség Az automatikus felszámolás fejlettebb és jóval kevésbé hiba-érzékeny megoldás Automatikus felszámolás esetén nincs feltétlenül szükség destruktorra Módosító, kiválasztó és iterációs metódusok Módosító metódusok Megváltoztatják az objektum állapotát Kiválasztó metódusok Hozzáférést biztosít az objektum adataihoz, de nem változtatják meg őket (így az objektum állapotát sem) Iterációs metódusok Az objektum adatainak valamely részhalmazán lépkednek végig, és az adott részhalmazra vonatkozóan végeznek el műveleteket 69

70 Osztályok közötti kapcsolatok 1. Leszármazás (un. IS-A kapcsolat) Egy osztály leszármazottai öröklik az osztály jellemzőit Rendelkeznek ugyanazokkal a mezőkkel Tartalmazzak ugyanazokat a metódusokat Ebben a specializációs kapcsolatban a leszármazottat utódnak, az eredeti osztályt ősosztálynak nevezzük A leszármazottak bővíthetik az ősosztály adatait és algoritmusait Új mezőket adhatnak a meglévőkhöz Új metódusokat definiálhatnak Meglévő metódusok működését módosíthatják A leszármazottak minden műveletre képesek, amelyre az ősosztály képes volt Az utódosztály példányai használhatók az ősosztály példányai helyett Példa: leszármazás (UML) 70

71 2. Asszociáció Az asszociáció osztályok közötti tetszőleges típusú viszony Általában az asszociáció konkrét elnevezése fejezi ki a viszonyt Szerep (pl. az ember az autó tulajdonosa) Cselekvés (pl. az ember vezeti az autót) Multiplicitás: vannak egy-egy, egy-több és több-több típusú asszociációk Irányultság: az asszociáció lehet egy- vagy kétirányú Asszociációs kapcsolat áll fenn két osztály között, ha az egyiknek a saját helyes működéséhez ismernie kell a másikat Példa: egy osztály használ egy másik osztályt (un. USES-A kapcsolat) Példa: asszociáció (UML) 71

72 3. Aggregáció és kompozíció (un. HAS-A kapcsolat) Az aggregáció az asszociáció speciális esete: tartalmazási kapcsolat A kapcsolat aszimmetrikus és tranzitív A tartalmazó osztály példányai magukban foglalják a tartalmazott osztály egy vagy több példányát A tartalmazó és a tartalmazott osztály egymástól függetlenül létezhetnek A tartalmazott átveheti (de nem örökli) a tartalmazó egyes jellemzőit A kompozíció az aggregáció speciális esete: szigorú tartalmazási kapcsolat Egy tartalmazottnak mindig csak egy tartalmazója lehet Egy tartalmazó viszont tetszőleges számú tartalmazott példánnyal rendelkezhet A tartalmazó és a tartalmazott életciklusa közös Példa: aggregáció és kompozíció (UML) 72

73 Az OOP néhány csapdája Mire kell ügyelni az osztályok kialakításánál? Rossz döntés az osztályok közötti kapcsolat típusának megválasztásánál Pl. leszármazás helyett aggregáció vagy fordítva Leszármazási kapcsolat helytelen kialakítása Az ősosztály túl keveset vagy túl sokat tud Önkéntelenül (nem látható módon) beépített feltételezések Az ősosztály feltételez bizonyos állapotváltozásokat, a metódusok végrehajtási sorrendjét ez nem biztos, hogy a leszármazottaknál is igaz lesz Felduzzasztott osztályok A túl sok mező és metódus, a túl hosszú metódusok azt jelezhetik, hogy valamilyen módon fel kell bontani az osztályt Elnevezési anomáliák 73

74 Egységbezárás, adatrejtés Egységbezárás Definíció (ismétlés) Az objektumok adatait és a rajtuk végezhető műveleteket szoros egységbe zárjuk Az adatok csak a definiált műveletek segítségével érhetők el Más műveletek nem végezhetők az objektumokon Az egységbezárás védi az adatokat a téves módosításoktól Adatrejtés Definíció (ismétlés) Az absztrakciók megvalósításának részleteit elrejtjük a külvilág elől Az objektumokon belül elkülönítjük a belső (privát) és a külső (nyilvános) adatokat és műveleteket A privát adatok és műveletek csak a megvalósításhoz szükségesek A nyilvános adatok és műveletek a szoftverrendszer többi objektuma számára (is) elérhetők Tájékozódás az objektum állapotáról Az objektum állapotának módosítása Üzenetváltás 74

75 Névterek Az OO paradigma jellemzője az elnevezések óriási száma Minden osztálynak, objektumnak, mezőnek, metódusnak egyedi nevet kell adni, hogy a későbbiekben hivatkozni lehessen rá Nem könnyű jól megjegyezhető, a célt később is felidéző neveket adni A programok méretével egyenes arányban nő a névütközések valószínűsége A programok általában nem csak saját osztályokat használnak fel A névtér, mint az elnevezések érvényességének tartománya, hierarchikus logikai csoportokra bontja az elnevezéseket Minden elnevezésre csak a saját névterén belül lehet hivatkozni Ennek megfelelően a saját névtéren belül minden elnevezés egyedi A névterek általában tetszőleges mélységben egymásba ágyazhatók Azonos elnevezések más-más névtereken belül szabadon használhatók, így erősen lecsökken a névütközési probléma jelentősége Példa 75

76 Láthatósági szintek Mezők és metódusok védelme A láthatósági szintek segítségével különítjük el az osztály belső, illetve kívülről is elérhető tagjait Az egyes mezők és metódusok láthatósága külön-külön szabályozható Alapvető láthatósági szintek: Nyilvános (public) Az adott tagot az osztály saját metódusai, az osztály leszármazottainak metódusai és az osztályt használó más osztályok metódusai használhatják Ezzel a szinttel valósul meg az osztály külvilág számára látható felülete Védett (protected) Az adott tagot az osztály saját metódusai és az osztály leszármazottainak metódusai használhatják Ez a szint a leszármazottak számára tesz elérhetővé bizonyos funkciókat Privát (private) Az adott tagot csak az osztály saját metódusai használhatják Ezzel a szinttel valósul meg az osztály szigorúan belső jellegű funkcionalitása Összegzés A láthatósági szintek segítségével hatékonyan valósítható meg az egységbezárás Az osztályok a kívülről is látható elemeiket bocsátják más osztályok rendelkezésére A nyilvános mezők adatokat, a nyilvános metódusok műveleteket tesznek elérhetővé Az egyes osztályok megvalósítási részletei módosíthatók anélkül, hogy az osztályt használó más osztályoknak erről tudniuk kellene A megvalósítást végző algoritmusok nincsenek kihatással az osztályt használó kódra Konkrét OO nyelvi megvalósításokban általában további láthatósági szintek is léteznek 76

77 Példány szintű tagok Objektumokhoz tartozó mezők és metódusok A példány szintű tagok a példányosított objektumok saját adatmezői, valamint saját adatain műveleteket végző metódusai. A példány szintű mezők tárolják a példányok állapotát Az egyes metódusok programkódját általában nem tartalmazza külön-külön az osztály minden példánya A metódusok minden példánynál azonosak és nem módosíthatók, ezért a metódusok programkódját az osztályon belül szokás tárolni Szükség lehet azonban arra, hogy a példány szintű metódusok hivatkozni tudjanak arra az objektumra, amelyen a műveletet végzik Példa: átadás paraméterként vagy eredményként; elnevezések egyértelműsítése Ezt általában egy rejtett paraméterrel valósítják meg Megnevezése nyelvi megvalósításonként változik ( this, Self, Me...) Mindig minden példánymetódusból elérhető, értéke a példány maga Osztály szintű tagok Osztályokhoz tartozó mezők és metódusok Az osztály szintű tagok az egyes osztályokhoz tartozó egyedi adatmezők, valamint az ezeken műveleteket végző metódusok. Osztály szintű adatmezők Minden osztály pontosan egyet tartalmaz belőlük, függetlenül az osztályból létrehozott objektumpéldányok számától Osztály szintű metódusok Akkor is elérhetők, ha az osztályból egyetlenegy példány sem létezik Csak osztály szintű adatmezőket használhatnak Speciális osztály szintű metódus az osztály szintű konstruktor Feladata az osztály szintű adatmezők kezdőértékének beállítása Általában az osztályra történő első hivatkozás előtt fut le automatikusan Konkrét példányt nem igénylő feladatok végrehajtására is alkalmasak Példa: főprogram megvalósítása 77

78 Osztály és példány szintű tagok Összehasonlító táblázat Tulajdonságok Intelligens mezők egy szintaktikai cukorka A tulajdonság olyan nyelvi elem, amely felhasználás szempontjából adatmezőként, megvalósítás szempontjából metódusként viselkedik Az adott osztály felhasználói mezőnek látják a tulajdonságot A külvilág mezőként hivatkozhat a tulajdonságra A tulajdonságot megvalósító osztály külön-külön metódust rendelhet a tulajdonság olvasási és írási műveletéhez Olvasáskor a megfelelő metódus egy valódi (általában privát) mező értékét is visszaadhatja, de akár számítással is előállíthatja a visszaadott érteket Íráskor a megfelelő metódus egy valódi (általában privát) mező értékét is módosíthatja, de végezhet egyéb műveleteket is vagy akár módosítás előtt ellenőrizheti az átadott értéket A tulajdonság tehát felfogható intelligens mezőként A tulajdonságok a mezőkhöz és a metódusokhoz hasonlóan különböző láthatósági szintekhez sorolhatók 78

79 Öröklés Definíció (ismétlés) A már meglévő objektumtípusok alapján készíthetünk új típusokat, melyek rendelkeznek az őstípus tulajdonságaival Ez egy specializációs művelet ( származtatás ) A leszármazottak öröklik az őstípus tulajdonságait A leszármazottak bővíthetik, esetenként akár szűkíthetik az őstípus állapotterét, illetve műveleteit Teljes leszármazási hierarchiákat is létrehozhatunk Kiváló lehetőség a közös tulajdonságok, műveletek összevonására és újrahasznosítására Az alapelv következetes alkalmazásával elérhető, hogy a már megvalósított funkcionalitás később a megvalósítás részleteinek ismerete nélkül is felhasználható legyen Jól átgondolt előzetes tervezést igényel 1. példa Geometriai alakzatok kezelése 79

80 2. példa Járművek osztályozása A leszármazottak tényleges felépítése 80

81 Terminológia Többszörös öröklés Öröklés egynél több ősosztállyal Többszörös öröklés esetén egy osztálynak több őse van Ez egy sokat vitatott lehetőség néhány OOP megvalósításban Előnyök: Egyszerre több ősosztály képességei örökölhetők Több származtatási szempont érvényesíthető egyszerre Több ős tulajdonságait ötvöző vegyes osztálytípusok Nagyobb rendszereknél gyakran felmerül az igény rá Hátrányok: Igen nehéz megvalósítani Komoly megvalósítási problémák: adatmezők öröklése, közös közvetett ősök (leszármazás több útvonalon) Nagyobb rendszereknél szinte lehetetlen jól, következetesen megvalósítani Bonyolult Bonyolítja a programozási nyelv eszközeit, a programok tervezését 81