Programmazione ad Oggetti ( 09CBIPC, 09CBIMQ ) Corsi di Laurea in Ingegneria del cinema e dei mezzi...

Programmazione ad Oggetti( 09CBIPC, 09CBIMQ )

Corsi di Laurea in

Ingegneria del cinema e dei mezzi di comunicazione

Matematica per l’Ingegneria

Silvano Rivoira - Dipartimento di Automatica e Informatica - Politecnico di

Torino1

Silvano Rivoira - Dipartimento di Automatica e Informatica - Politecnico di Torino

2

Obiettivi del corso

• Obiettivi• Il corso ha lo scopo di introdurre i concetti base della programmazione ad

oggetti dal punto di vista dell’ingegneria del software. • La metodologia di programmazione è presentata nel contesto delle diverse

fasi che compongono il ciclo di vita del software ed è illustrata da numerosi esempi realizzati in linguaggio Java e descritti mediante diagrammi UML

• Competenze acquisite• Conoscenza teorica e sperimentale della metodologia di sviluppo del

software object oriented, del linguaggio Java, dell’ambiente integrato di sviluppo Eclipse

• Prerequisiti• concetti base dell’informatica• linguaggio C


3

Programma• Algoritmi e strutture dati

• Linguaggio Java• Complessità computazionale• Sviluppo di algoritmi per raffinamenti successivi• Algoritmi ricorsivi• Algoritmi di ordinamento • Algoritmi di ricerca• Strutture dati ricorsive

• Liste, Stack, Code, Alberi

• Object Oriented Programming • Classi • Oggetti • Ereditarietà • Polimorfismo • Exception Handling

• Java Class Library • Collections Framework• Files and Streams • Graphical User Interfaces• Reflection


4

Docente

Prof. Silvano Rivoira

Dipartimento di Automatica e Informatica011 090 7056

[email protected]://staff.polito.it/silvano.rivoira


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Organizzazione del corso

• Lezione• Mercoledì - 13.00/14.30 - aula 2T

• Laboratorio• Mercoledi` - 14.30/16.00 – aula5T

• Ricevimento• su appuntamento


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Materiale e testi

• Libri• The Java Tutorials

• http://docs.oracle.com/javase/tutorial/index.html• P. Deitel, H. Deitel : Java How to Program , International Edition 9/E,

Pearson, 2011• http://catalogue.pearsoned.co.uk/catalog/academic/product?ISBN=9780273759768

• Software• Java Platform (JDK) , Standard Edition (SE)

• http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html

• JDK API Documentation• http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/documentation/java-se-7-doc-

download-435117.html• Eclipse

• http://www.eclipse.org/downloads/packages/eclipse-ide-java-developers/junor

• Slides• http://staff.polito.it/silvano.rivoira/didattica.html


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Esame

• L'esame consiste in una prova scritta:• Algoritmi e strutture dati

• Domande sulla teoria

• Object Oriented Programming• Sviluppo di un progetto software in linguaggio Java

mediante Eclipse


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Java language

• Originally developed by James Gosling at Sun Microsystems and released in 1995

• It derives much of its syntax from C and C++ • Java applications are typically compiled to bytecode that can run on any

Java Virtual Machine (JVM) regardless of computer architecture• As of May 2007 Sun relicensed most of its Java technologies under the

GNU General Public License• Sun Microsystems was acquired by Oracle Corporation's in 2010• Java is as of 2012 one of the most popular programming languages in

use, particularly for client-server web applications, with a reported 10 million users

• Google and Android, Inc. have chosen to use Java to design applications for the Android operating system, an open-source operating system built on the Linux 2.6 kernel, designed primarily for touchscreen mobile devices (smartphones, tablet PCs, mobile Internet devices, …)


9

Java Environment

• Java bytecodes• platform-independent intermediate language

• Java Virtual Machine (Java VM)• virtual machine able to execute Java bytecodes

Java bytecodesJava source


10

Java Portability

• any implementation of Java VM can execute Java bytecodes


11

Java Security

Check of correctness of parameter types and

compliance with access rules


12

Java Platform

• Java Application Programming Interface (Java API)• set of Java bytecodes libraries (packages) supporting a large range of

functionalities• http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/index.html


13

Java TechnologyCDC = Connected Device Configuration

CLDC = Connected Limited Device Configuration

PDA = Personal Digital Assistant (palmare)

POS = Point Of Sale


14

Java Platform - Standard Edition


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Java Development Kit (JDK) Tools• javac

• The compiler for the Java programming language.• java

• The launcher for Java applications.• javadoc

• API documentation generator. • appletviewer

• Run and debug applets without a web browser.• jar

• Manage Java Archive (JAR) files.• jdb

• The Java Debugger.• javah

• C header and stub generator. Used to write native methods.• javap

• Class file disassembler

• extcheck• Utility to detect Jar conflicts.


16

Java: HelloWorld program

HelloWorld.java public class HelloWorld {

/* The HelloWorld class implements an application that displays "Hello World!" to the standard output */

public static void main ( String[] args ) { System.out.println( "Hello World!" );}

}


17

Eclipse Integrated Development Environment (IDE)


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(real numbers) (real numbers)

(integers)

(other types) (other types)

Keyword

byte

short

int

long

float

double

char

boolean

Description

Byte-length integer

Short integer

Integer

Long integer

Single-precision floating point

Double-precision floating point

A single character

A boolean value (true or false)

Size/Format

8-bit two's complement




32-bit IEEE 754

64-bit IEEE 754

16-bit Unicode character

true or false

Java: Primitive Data Types

Literal Data type

178 int

8864L long

37.266 double

37.266D double

87.363F float

26.77e3 double

' c' char

true boolean

false boolean


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Java: Arithmetic Operators

Operator Use Description

++ op++ Increments op by 1; evaluates to the value of op before it was incremented

++ ++op Increments op by 1; evaluates to the value of op after it was incremented

-- op-- Decrements op by 1; evaluates to the value of op before it was decremented

-- --op Decrements op by 1; evaluates to the value of op after it was decremented


+op1 + op2

Adds op1 and op2

- op1 - op2 Subtracts op2 from op1

* op1 * op2 Multiplies op1 by op2

/ op1 / op2 Divides op1 by op2

%op1 % op2

Computes the remainder of dividing op1 by op2


20

Java: Relational and Conditional Operators

Operator Use Returns true if

&& op1 && op2

op1 and op2 are both true , conditionally evaluates op2

|| op1 || op2 either op1 or op2 is true , conditionally evaluates op2

! ! op op is false

& op1 & op2 op1 and op2 are both true , always evaluates op1 and op2

| op1 | op2 either op1 or op2 is true , always evaluates op1 and op2

^ op1 ^ op2 if op1 and op2 are different--that is if one or the other of the operands is true but not both

Operator Use Returns true if

> op1 > op2

op1 is greater than op2 >=

op1 >= op2

op1 is greater than or equal to op2 <

op1 < op2

op1 is less than op2 <=

op1 <= op2

op1 is less than or equal to op2 == op1 and op2 are equal !=

op1 != op2

op1 and op2 are not equal

op1 == op2


21

Java: Shift and Logical Operators

Operator Use Operation

>> op1 >> op2 shift bits of op1 right by distance op2

<< op1 << op2 shift bits of op1 left by distance op2

>>> op1 >>> op2

shift bits of op1 right by distance op2 (unsigned)

Operator Use Operation

& op1 & op2

bitwise and

| op1 | op2

bitwise or

^ op1 ^ op2

bitwise xor

~ ~op2 bitwise complement


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Java: Assignment Operators

Operator Use Equivalent to

+= op1 += op2 op1 = op1 + op2

-= op1 -= op2 op1 = op1 - op2

*= op1 *= op2 op1 = op1 * op2

/= op1 /= op2 op1 = op1 / op2

%= op1 %= op2 op1 = op1 % op2

&= op1 &= op2 op1 = op1 & op2

|= op1 |= op2 op1 = op1 | op2

^= op1 ^= op2 op1 = op1 ^ op2

<<= op1 <<= op2 op1 = op1 << op2

>>= op1 >>= op2 op1 = op1 >> op2

>>>= op1 >>>= op2 op1 = op1 >>> op2

op1= op2;


23

Java: Other Operators


?: op1 ? op2 : op3 If op1 is true, returns op2. Otherwise, returns op3.

[ ] type [] Declares an array of unknown length, which contains type elements.

[ ] type [ op1 ] Creates and array with op1 elements. Must be used with the new operator.

[ ] op1[ op2 ] Accesses the element at op2 index within the array op1. Indices begin at 0 and extend through the length of the array minus one.

. op1.op2 Is a reference to the op2 member of op1.

( ) op1(params) Declares or calls the method named op1 with the specified parameters. The list of parameters can be an empty list. The list is comma-separated.

(type) (type) op1 Casts (converts) op1 to type . An exception will be thrown if the type of op1 is incompatible with type.

new new op1 Creates a new object or array. op1 is either a call to a constructor, or an array specification.

instanceof

op1 instanceof op2

Returns true if op1 is an instance of op2


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Java: Control Flow Statements - looping

while (boolean expression) { statement(s) }

do { statement(s) } while (boolean expression);

for (initialization ; termination ; increment ) { statement(s) }


25

Java: Control Flow Statements – decision making

if (boolean expression) { statement(s) }

if (boolean expression) { statement(s)} else {

statement(s) }

switch (expression) { case constant expression : statement(s)

break; ... ... default:

statement(s) break;

}


26

Java: Control Flow Statements – branching

label: someJavaStatement ;

break; terminates the innermost switch , for , while , or do-while statement

break label; terminates an outer switch , for , while , or do-while statement with the given label

continue; terminates the current iteration of the innermost loop

continue label;

terminates the current iteration of the loop with the given label

return; terminates the current method

return value; terminates the current method and returns a value to the method's caller


27

Java: Creating Arrays

Declaring a Variable to Refer to an Arrayint[] anArray; // declare an array of integers float[] anArrayOfFloats; boolean[] anArrayOfBooleans; Object[] anArrayOfObjects; String[] anArrayOfStrings;

Creating an ArrayanArray = new int[10]; // create an array of 10 integers

Declaring, Creating and Initializing an Array

boolean[] answers = { true, false, true, true, false };


28

Java: Using Arrays

Copying Arrays System.arraycopy (Object source, int srcIndex,

Object dest, int destIndex,

int length)

Getting the Size of an Array

arrayname.length Accessing an Array ElementanArray[i]

source


29

Java: Iterating through Arrays (for statement)

Iterating through Arrays class ForDemo

{

public static void main(String[] args)

{

int[] numbers = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};

for (int i=0 ; i<numbers.length ; i++) System.out.print(" " + numbers[i]);

}

}


30

Java: Iterating through Arrays (enhanced for statement)

Iterating through Arrays class EnhancedForDemo

{

public static void main(String[] args)

{

int[] numbers = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};

for (int item : numbers) System.out.print(" " + item);

}

}


31

Software Quality

to perform appropriately, relative to the amount of resources used

to perform the requirements and specification

to be user friendly

to be in a failure-free condition at all times

to provide appropriate response and processing time

to be easily and transparently upgradable

to keep away from security threats

to be easily modifiable

to have consideration for future growth

to perform appropriately, relative to the amount of resources used

to perform the requirements and specification

to be user friendly

to be in a failure-free condition at all times

to provide appropriate response and processing time

to be easily and transparently upgradable

to keep away from security threats

to be easily modifiable

to have consideration for future growth

Functionality

Usability

Performance

Reliability

Efficiency

Scalability

Extensibility

Security

Maintainability

Software Quality


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Complessità computazionale• algoritmo :

sequenza finita di operazioni, capace di risolvere un determinato problema in un tempo finito

• programma : rappresentazione di un algoritmo mediante un linguaggio di

programmazione

• dimensione di un problema :

intero positivo n proporzionale allo spazio occupato dai dati di ingresso relativi al problema

• complessità temporale ( o spaziale ) di un algoritmo :

indicazione del tempo ( o dello spazio) richiesto dall'algoritmo in

funzione della dimensione n del problema


33

Complessità worst/average case

• complessità nel caso peggiore ( worst-case ) :

• Dn è l'insieme degli ingressi I di dimensione n

• t(I) è il tempo di esecuzione relativo all'ingresso I

• complessità media ( average-case ) :

• p(I) è la probabilità di I

W(n) = max { t(I) ç I Î Dn }

A(n) = å p(I) t(I)I Î Dn


34

Complessità Asintotica

insieme delle funzioni che crescono con rapidità non superiore a quella di f(n)

insieme delle funzioni che crescono con rapidità uguale a quella di f(n)

insieme delle funzioni che crescono con rapidità non inferiore a quella di f(n)

O( f(n) )

W( f(n) )

Q( f(n) )


35

Notazione O

O( f(n) ) è l'insieme di tutte le funzioni g(n) tali che esistano due costanti positive c e m per cui :

g(n) £ c f(n) , "n ( n ³ m )

g(n) Î O( f(n) ) se lim = c

La notazione O delimita superiormente la crescita asintotica della complessità e fornisce quindi una indicazione della bontà di un algoritmo

g(n)

f(n) n ® ¥

(O c) Ì O(log n) Ì O( (log n)k ) Ì O(n) Ì O( n(log n)k ) Ì

Ì O(nk) Ì O( nk(log n)h ) Ì O(nk+1) Ì O(dn)


36

Notazione W

W( f(n) ) è l'insieme di tutte le funzioni g(n) tali che

esistano due costanti positive c e m per cui :

g(n) ³ c f(n) , "n ( n ³ m )

g(n) Î W(f(n)) se lim =

f(n) Î O( g(n) ) se e solo se

g(n) Î W( f(n) )

Un algoritmo di complessità O( f(n) ) si dice ottimo se qualunque algoritmo che risolva lo stesso problema ha complessità W ( f(n) )

c > 0

¥g(n)

f(n) n ® ¥


37

Programming in the Small/Large

• Programming in the small• software projects are developed by single programmers• main problems to be solved:

• choice of appropriate data structures • development of efficient algorithms

• Programming in the large• software projects are developed by large groups of programmers• different groups make

• development (analysis, design, coding, integration, testing)• maintenance (extensions, upgrading)

over large time intervals• main problems to be solved:

• good choice of software components• communication of information among components• component integration


38

Sviluppo di algoritmi per raffinamenti successivi

definizione delle specifiche del problema

scomposizione del problema in una sequenza , o selezione ,o iterazione di sottoproblemi e definizione delle specifiche

di ciascun sottoproblema

soluzione ricorsiva del problema

codifica della

soluzione

scelta di un problema

start

stop

si

si

no

no

la soluzione del problema è esprimibile direttamente nel linguaggio

di programmazione prescelto ?

uno dei sottoproblemi generaticoincide con uno dei problemi

da cui è stato derivato ?

ancora problemi da risolvere ?

nosi


39

Massimo Comune Divisore (1)

MCD(a,b) = MCD(b,a)MCD(a,a) = aMCD(a,0) = a

/* a,b interi positivi */ CALCOLA MassimoComuneDivisore(a,b)/* MCD(a,b) */

P


40


/* a,b interi positivi */

{ int x,y;P1: INIZIALIZZA x,y ;/* MCD(x,y) = MCD(a,b) */while (x!=y) P2: RIDUCI |x-y| SENZA VARIARE MCD(x,y) ;

}/* x = MCD(a,b) */

P

MCD(a,a) = a

/* a,b interi positivi */{ x=a; y=b;}/* MCD(x,y) = MCD(a,b) */

P1


41


/* MCD(x,y) = MCD(a,b); x!=y */{ if (x>y)

x -= y; else

y -= x;}/* MCD(x,y) = MCD(a,b) */

P2

Se k è divisore comune di x e y Þ x = k qx ; y = k qy

Þ |x-y| = k |qx - qy| Þ k è divisore comune di |x-

y|


42



{ int x,y; /* P1: INIZIALIZZA x,y */ x=a; y=b; /* MCD(x,y) = MCD(a,b) */

while (x!=y) /* P2: RIDUCI |x-y| SENZA VARIARE MCD(x,y) */

if (x>y)x -= y;

else y -= x;

}/* x = MCD(a,b) */

P


43

Massimo Comune Divisore (5)public class Mcd1 {

public static void main( String[] args ) {

System.out.println("MCD(42,56)= "+ mcd(42,56));}

static int mcd(int a, int b) { while (a!=b)

if (a>b) a -= b;

else b -= a;

return a; }}


44



{ int x,y;P1: INIZIALIZZA x,y ;/* MCD(x,y) = MCD(a,b) */while (y!=0) P3: RIDUCI y SENZA VARIARE MCD(x,y) ;

}/* x = MCD(a,b) */

P

MCD(a,0) = a

/* a,b interi positivi */{ x=a; y=b;}/* MCD(x,y) = MCD(a,b) */

P1


45


/* MCD(x,y) = MCD(a,b); y!=0 */{ r = x % y; x = y; y = r;}/* MCD(x,y) = MCD(a,b) */

P3

Se k è divisore comune di x e yÞ x = k qx ; y = k qy

Þ x % y = x – (x / y) y = k(qx – (x / y) qy)

Þ k è divisore comune di x % y

MCD(x,y) = MCD(y,x%y)


46



{ int x,y,r; /* P1: INIZIALIZZA x,y */ x=a; y=b; /* MCD(x,y) = MCD(a,b) */

while (y!=0) /* P2: RIDUCI y SENZA VARIARE MCD(x,y) */{

r = x % y; x = y; y = r;

}}/* x = MCD(a,b) */

P


47

Massimo Comune Divisore (Euclide)public class Mcd2 {


System.out.println("MCD(42,56)= "+ mcd(42,56));}

static int mcd(int a, int b) { int r; while (b!=0) {

r = a % b; a = b; b = r; } return a; }}


48

Ricorsione

n! = n*(n-1)!1! = 1


49

Algoritmi ricorsivi (MCD)

/* a,b interi positivi */int mcd(int a, int b){ if (b==0)

return a; else

return mcd(b,a%b); }

MCD(a,b) = MCD(b,a%b)MCD(a,0) = a

mcd(36,42)

mcd(42,36)

mcd(36,6)

mcd(6,0)

6

6

6

6


50

Algoritmi ricorsivi (Fattoriale)

/* n intero positivo */int fact(int n){ if (n==1)

return 1; else

return n * fact(n-1); }

n! = n*(n-1)!1! = 1

fact(4)

fact(3)

fact(2)

fact(1)

24

6

2

1

complessità: O(n)


51

Algoritmi ricorsivi (Potenza)

b¹ = bbe = b * be-1

/* b,e interi positivi */int pot(int b, int e){ if (e==1)

return b; else

return b * pot(b,e-1);}

complessità: O(e)

pot(3,4)

pot(3,3)

pot(3,2)

pot(3,1)

81

27

9

3


52

Algoritmi ricorsivi (Potenza)

/* b,e interi positivi */int pot(int b, int e){ if (e==1)

return b; else

if ((e & 1)==1) return b*pot(b*b,e/2); //e disparielse return pot(b*b,e/2); //e pari

}

b¹ = be pari Þ be = (b * b)e/2

e dispari Þ be = b * be-1 = b * (b * b)e/2

pot(3,5)

pot(9,2)

pot(81,1)

243

81

81

complessità: O(log2 e)


53

Algoritmi ricorsivi (Torri di Hanoi)

n

1

sorgente intermedia destinazione

/* n dischi ordinati in s */Sposta n dischi da s a d utilizzando i, muovendo un disco per volta e mantenendo l’ordinamento/* n dischi ordinati in d */

P


54


sorgente intermedia destinazione

n

1

n-1

n

1

n-1


55


/* n dischi ordinati in s */{ P: Sposta n-1 dischi da s a i utilizzando d, muovendo un disco per volta e mantenendo

l’ordinamento;

/* n-1 dischi ordinati in i */

P1: Sposta il disco n da s a d;

P: Sposta n-1 dischi da i a d utilizzando s, muovendo un disco per volta e mantenendo

l’ordinamento;}/* n dischi ordinati in d */

P


56

Algoritmi ricorsivi (Torri di Hanoi)/* n dischi ordinati in s */void hanoi(int n, char s, char i, char d){ if (n==1)

System.out.println("muovi 1 da " + s + " a " + d); else {

hanoi(n-1,s,d,i);

/* n-1 dischi ordinati in i */

System.out.println("muovi " + n + " da " + s + " a " + d);

hanoi(n-1,i,s,d); }}/* n dischi ordinati in d */

P


57

Algoritmi ricorsivi (Torri di Hanoi)public class Hanoi {


hanoi(5,'S','I','D');}

static void hanoi(int n, char s, char i, char d) {

if (n==1) System.out.println("muovi 1 da " + s + " a " + d);

else {

hanoi(n-1,s,d,i); System.out.println("muovi " + n + " da " + s + " a " +

d); hanoi(n-1,i,s,d);}

}}


58


n

n-1

n-2

n-1

n-2 n-2n-2

complessità: O(2n)

11 1 1 11 1 1

20

21

22

2n-1

…

20 + 21 + 22 +…+ 2n-1 = 2n - 1


59

Algoritmi ricorsivi (Fibonacci)• L'intento di Fibonacci (Pisa, 1170-1240) era quello di trovare una legge

matematica che potesse descrivere la crescita di una popolazione di conigli• Assumendo per ipotesi che:

• si disponga di una coppia di conigli appena nati• questa coppia diventi fertile al compimento del primo mese e dia alla luce una nuova coppia al

compimento del secondo mese• le coppie fertili, dal secondo mese di vita in poi, diano alla luce una coppia di figli al mese• le nuove coppie nate si comportino in modo analogo

• si verifica quanto segue:• nel primo mese c’è 1 coppia di conigli (non fertile)• nel secondo mese c’è 1 coppia (fertile)• nel terzo mese ci saranno 1+1=2 coppie (1 fertile , 1 non fertile)• nel quarto mese ci saranno 1+2=3 coppie (2 fertili , 1 non fertile)• nel quinto mese ci saranno 2+3=5 coppie (3 fertili , 2 non fertili)• …• in ogni mese il numero totale di coppie è uguale alla somma dei numeri di coppie presenti nei

due mesi precedenti:

1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 , 21 , 34 , 55 , 89 , 144 , 233 , …


60

Algoritmi ricorsivi (Fibonacci)

/* n intero positivo */int fib(int n){ if (n<=1)

return n; else

return fib(n-1) + fib(n-2); }

fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)fib(1) = 1fib(0) = 0

Mario Merz: Il volo dei numeriTorino, Luci d’artista


61

Algoritmi ricorsivi (Fibonacci)

3fib(4)

2

1

11 1

0

10

fib(3)

fib(2)

fib(1) fib(0)

fib(2)

fib(1) fib(0)fib(1)

complessità: O(2n)


62

Ricorsione Û Iterazione (Fibonacci)

/* n intero positivo */int fib(int n){ int f1=1; int f0=0; for (int i=1; i<n; i++) { /* f1 = fib(i) , f0 = fib(i-1) */

f1 += f0; /* f1 = fib(i+1) , f0 = fib(i-1) */

f0 = f1-f0; /* f1 = fib(i+1) , f0 = fib(i) */ } return f1; }

complessità: O(n)


63

Algoritmi di ordinamento

v

0 N-1

v

v

0 N-1

0 N-1i

insieme non ancora ordinato

insieme ordinato

int[] v; ...for(i=0; i<v.length; i++){ P1: SPOSTA UN ELEMENTO

DI v DALLA PORZIONE NON ORDINATA A QUELLA ORDINATA

}

P

v

v


64

Algoritmi di ordinamento (crescente)

P12: SELEZIONA IL PIU’PICCOLO ELEMENTO DELLA PORZIONE NON ORDINATA E SCAMBIALO CON QUELLO DI INDICE i

P1

P13: INSERISCI L’ELEMENTO DI INDICE i NELLA PORZIONE ORDINATA, SPOSTANDO IN AVANTI QUELLI PIU’ GRANDI

P1

v

0 N-1i

m

v

0 N-1i


65

Ordinamento per selezione

m = v[i] ;im = i ; for(j=i+1; j<N; j++)

if( v[j] < m ){

m = v[j];im = j;

}

v[im] = v[i];v[i] = m;

P12v

0 N-1i im

m13

2


66


void selectSort(int[] v) {

int i,j,m,im;int n = v.length;

for (i=0; i<n-1; i++){

m = v[i];im = i; for (j=i+1; j<n; j++)

if( v[j] < m ){

m = v[j];im = j;

}v[im] = v[i];v[i] = m;

}}

complessità: O(n2)


67


public class Selectsort {

public static void main(String[] args) {

int[] a = {3,2,4,6,3,9,8,7,5};selectSort(a);for(int i:a) System.out.print(i+" ");

}

static void selectSort(int[] v) { ...}

}


68

Ordinamento per inserimento

x = v[i] ;

for( j=i-1; j>=0 && x<v[j]; j-- ) v[j+1] = v[j];

v[j+1] = x;

P13

v

0 N-1i

v

0 N-1i

x1

3 2

4


69


void insertSort(int[] v) {

int i,j,x;int n = v.length;

for (i=1; i<n; i++){

x = v[i]; for (j=i-1; j>=0 && x<v[j]; j--)

v[j+1] = v[j];

v[j+1] = x;}

}

complessità: O(n2)


70


public class Insertsort {


int[] a = {3,2,4,6,3,9,8,7,5};insertSort(a);for(int i:a) System.out.print(i+" ");

}

static void insertSort(int[] v) { ...}

}


71

Quicksort

v

l hm

int[] v; ...{ P1: PARTIZIONA GLI ELEMENTI DI v IN MODO TALE CHE OGNI

ELEMENTO DELLA PARTIZIONE VERDE SIA MINORE DI (O UGUALE A) OGNI ELEMENTO DELLA PARTIZIONE ROSSA

P: ORDINA GLI ELEMENTI NELLA PARTIZIONE VERDE

P: ORDINA GLI ELEMENTI NELLA PARTIZIONE ROSSA }

P


72

Quicksort

void quickSort(int[] v, int l, int h) {

int m;

if ( l < h ){

m = partition(v, l, h); /* P1 */ quickSort(v, l, m);quickSort(v, m+1, h);

}}


73

Quicksort

int partition ( int[] v, int i, int j )

{SCEGLI COME PERNO UN QUALUNQUE ELEMENTO x DI v

while (true)

{ FINCHÈ v[i] < x INCREMENTA i /* v[i]>=x */

FINCHÈ v[j] > x DECREMENTA j /* v[j]<=x */

if ( i < j ) SCAMBIA TRA LORO v[i] E v[j]

else return j }

}

P1

v

i j

v[ i ] < x v[ j ] > x


74

Quicksort

int partition(int[] v, int i, int j) {

int x,t;

x = v[(i+j)/2];while (true){

while ( v[i] < x ) i++ ;while ( v[j] > x ) j-- ;if ( i < j ){

t = v[i]; v[i] = v[j]; v[j] = t;i++;j--;

}else

return j;}

}

P1

complessità(partition): O(n)

compl_media(quickSort): O(n log2 n)


75

Quicksort

public class Quicksort {


int[] a = {3,2,4,6,3,9,8,7,5};quickSort(a, 0, a.length-1);for(int i:a) System.out.print(i+" ");

}

static void quickSort(int[] v, int l, int h) { ...}

static int partition(int[] v, int i, int j) { ...}

}


76

Mergesort

v

l hl + h2

int[] v; ...{ P: ORDINA LA PRIMA METÀ DI v

P: ORDINA LA SECONDA METÀ DI v

P1: FONDI LE DUE METÀ IN UN UNICO INSIEME ORDINATO

}

P


77

Mergesort

void mergeSort(int[] v, int l, int h) {

int m;

if ( l < h ){

m = (l+h)/2; mergeSort(v, l, m);mergeSort(v, m+1, h);

merge(v, l, h); /* P1 */}

}


78

Mergesort

void merge ( int[] v, int l, int h )

{COPIA LA PRIMA METÀ DI v IN auxNELLO STESSO ORDINE

COPIA LA SECONDA METÀ DI v IN aux IN ORDINE INVERSO

i = l;j = h;

for (k = l; k <= h; k++)

v[k] = (aux[j] < aux[i])? aux[j--]: aux[i++];

}

P1


79

Mergesort

void merge(int[] v, int l, int h) {

int i,j,k,m;m = (l+h)/2;

for (i = l; i <= m; i++)aux[i] = v[i];

for (j = m+1; j <= h; j++)aux[j] = v[h-j+m+1];

i = l;j = h;

for (k = l; k <= h; k++)v[k] = (aux[j] < aux[i])? aux[j--]: aux[i++];

}

P1

complessità(merge): O(n)

complessità(mergeSort): O(n log2 n)


80

Mergesort

public class Mergesort {

static int[] aux;public static void main(String[] args) {

int[] a = {3,2,4,6,3,9,8,7,5};aux = new int[a.length];mergeSort(a, 0, a.length-1);for(int i:a) System.out.print(i+" ");

}

static void mergeSort(int[] v, int l, int h) { ...}static void merge(int[] v, int l, int h) { ...}

}


81

Algoritmi di ricerca

v insieme

x

int[] v;int x; ...{

if ( x È UN ELEMENTO DI v )

return LA POSIZIONE DI x IN v ;

else

return -1 ;}

P


82

Ricerca in insiemi non ordinati

int search(int[] v, int x) {

int i;int n = v.length;

for (i=0; i<n; i++)if (x == v[i] )

return i; return -1;

}

complessità: O(n)


83

Ricerca in insiemi ordinati (crescenti)

int search(int[] v, int x) {

int i;int n = v.length;

for (i=0; i<n && x >= v[i]; i++)if (x == v[i] )

return i; return -1;

}

complessità: O(n)


84

Ricerca dicotomica (binaria) in insiemi ordinati (crescenti)

int[] v;int x;int m; ...{

m = (l+h)/2; if ( x == v[m] )

return m ;else

if ( x < v[m] )P: RICERCA x NELLA PRIMA METÀ DI v;

elseP: RICERCA x NELLA SECONDA METÀ DI v;

}

P

v

l hl + h2


85

Ricerca binaria (ricorsiva)

int rbsearch(int[] v, int l, int h, int x) {

int m;

if ( l > h )return -1;

else{

m = (l+h)/2;if ( x == v[m] )

return m;if ( x < v[m] )

return rbsearch(v, l, m-1, x);else

return rbsearch(v, m+1, h, x);}

}

complessità: O(log2 n)


86

Ricerca binaria (iterativa)

int ibsearch(int[] v, int l, int h, int x) {

int m;

while ( l <= h ){

m = (l+h)/2;if ( x == v[m] )

return m;if ( x < v[m] )

h=m-1;else

l=m+1;}return -1

}

complessità: O(log2 n)


87

Ricerca indicizzata da chiave

• Se gli elementi con chiave di ricerca x vengono memorizzati nella posizione x , il tempo di accesso è costante

…

325

…

673

…

729

…

325

• Tuttavia, se l’intervallo dei valori di x è molto più grande del numero di elementi da memorizzare, lo spreco di memoria diventa inaccettabile• Es: se 0 < x < 1000 e il numero di elementi è 100 , lo spreco è del 90%

673

729

0

xmax

x = v[x]


88

Tabelle Hash

• Una funzione hash trasforma una chiave x in un indice h(x) minore della dimensione N della tabella• Es: h(x) = x % N N = 100

…

325

…

729

…

673

…

25

29

73

0

99

x = v[ h(x) ]

• Se h(x1) = h(x2) , si verifica una collisione• Es: 729%100 = 29 = 29%100 = 129%100 = 229%100 = …


89

Risoluzione delle collisioni (con scansione lineare)

• Quando si verifica una collisione ( la posizione h(x) è già occupata) , l’elemento con chiave x viene inserito nella prima posizione libera successiva• Es: N = 100

…

325

-1

127

528

729

-1

831

232

…

25

27

29

26

30

x = v[ (x%N + i)%N ]

28

31

32

insert(427)

posizione k libera: v[k] = -1


90

Tabella Hash a scansione lineareint[] v = new int[N];

for(int i=0; i< v.length; i++) v[i]= -1;

void insert(int[] v, int x) {int i = x % v.length;

while ( v[i] != -1 )i = (i+1) % v.length;

v[i] = x;}

int search(int[] v, int x) {int i = x % v.length;

while ( v[i] != -1 )if (v[i] == x)

return i;else i = (i+1) % v.length;

return -1;}


91

Costo della scansione lineare

• Nel caso peggiore la scansione lineare ha complessità O(n)( n = numero di elementi presenti nella tabella )

• Il costo (numero di sondaggi) medio di una ricerca è:

• (ricerca con successo)

• (ricerca senza successo)

• dove a = n / N è il fattore di carico

• La complessità media di una ricerca è pertanto:• O( n / (N-n) ) (con successo)• O( n2 / (N-n)2 ) (senza successo)

1 2

+1

2(1-a)

1 2

+1

2(1-a)2

Programmazione ad Oggetti ( 09CBIPC, 09CBIMQ ) Corsi di Laurea in Ingegneria del cinema e dei mezzi...

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