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Old 02-02-2010, 17:51   #1
domenico88
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L'Avatar di domenico88
 
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[Generico]Ricorrenze

Ciao a tutti!

Allora sto imparando la complessità computazionale di alcuni algoritmi noti.
Alcuni come quick sort oppure merge sort, usano la tecnica del divide et impera.
Per calcolare la complessità di questi si usano le equzioni di ricorrenza...

es merge sort nel caso peggiore è descritto da questa ricorrenza

t(n) = c1 per n = 1
2T(n/2) + nc2 per n > 1

quindi t(n) = O(nlogn)

Il prof ha spiegato nel corso soltanto il metodo iterativo...ora come dovrei procedere per dimostrare che t(n) = O(nlogn) ?
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Old 02-02-2010, 18:53   #2
:.Blizzard.:
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Uno dei metodi migliori per risolvere questo genere di equazioni di ricorrenza è l'uso di alberi di ricorsione:

http://www.dsi.unifi.it/~costa/lucid...Ricorsione.pdf


Come ultima spiaggia c'è il Teorema dell'esperto, non sempre applicabile, che rappresenta una scorciatoia che è meglio evitare di prendere almeno quando si è all'inizio dello studio di equazioni di ricorrenza.


Mi auguro soltanto che il fatto che tu non abbia accennato a questi metodi sia solo perchè il corso non è finito e il professore deve ancora spiegarteli

Cmq, dai un occhio alle slide. Se non ti torna chiedi pure.
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Old 02-02-2010, 22:19   #3
domenico88
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grazie per la risp

Il metodo dell'albero, correggimi se sbaglio, è la rappresentazione grafica del metodo iterativo?
Cmq ho studiato un pò anche il metodo di sostituzione che procede per induzione matematica...
Il teorema dell'esperto lo conosco superficialmente, ho letto delle cose sul libro però non ho voluto addentrarmi troppo in questa strada per via dei numerosi calcoli matematici che bisogna svolgere.

Non li ho mensionati perchè all'esame ho sentito dire che fanno svolgere le ricorrenze appunto con il metodo iterativo....che mi sembra anche il più facile...Ora è un pò tardi....domani vedrò meglio le slide che mi hai proposto....
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Old 03-02-2010, 12:16   #4
domenico88
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L'Avatar di domenico88
 
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uhm qui non ho capito

n^2 Sommatoria da i=0 a lg n 1/2^i < n^2 Somatoria i=0...infinito 1/2 ^i = 2 n^2
come si ricava 2 n^2 ??

poi per calcolare l'altezza dell'albero non ho capito i vari passaggi che fà:

n --> 1/2n --> (1/2)^2 --> (1/2)^3 --> 1

perchè (1/2)^i n = 1 ???
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Old 03-02-2010, 15:48   #5
domenico88
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Old 03-02-2010, 16:20   #6
:.Blizzard.:
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L'Avatar di :.Blizzard.:
 
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Le equazioni di ricorrenza sono sempre espresse dalla seguente formula generica:



Ovvero il mio problema si evolve in a sottoproblemi di dimensione n/b e per ciascun livello pago un dato costo f(n).

L'equazione di ricorrenza del Mergesort è :



Quindi due sottoproblemi di dimensione n/2 e a ogni livello paghi un costo theta di n , ovvero un costo pari alla dimensione del problema stesso.

Risolviamo con l'albero di ricorsione che, come hai detto te, altro non è che la visualizzazione sotto forma di albero del metodo iterativo (che sinceramente è molto scomodo e non si usa quasi mai).



Quindi come vedi è molto facile costruire l'albero a partire dall'equazione. Metti semplicemente in ogni nodo la dimensione del problema a seconda del livello. Adesso:

Quanto è alto l'albero?

La prima cosa da fare per rispondere a questa domanda è capire con che "logica" si sviluppa la dimensione del tuo problema ed esprimerla in funzione dell'altezza.

Livello 0 -> dimensione n
livello 1-> dimensione n/2
livello 2 -> dimensione n/4
livello 3 -> dimensione n/8

e così via

Che legame c'è tra il livello e la dimensione? Se ci fai caso, al livello i-esimo il tuo problema ha sempre dimensione



Trovare l'altezza dell'albero significa capire a che profondità stanno le foglie. Le foglie sono all'interno dell'albero di ricorsione dei nodi il cui problema ha dimensione 1.

Quindi se tu usi la regola generale che hai ricavato prima (in cui esprimevi la dimensione del problema in funzione del livello dell'albero), basta porre la formula che hai ricavato uguale ad 1 (perchè di fatto vuoi sapere quand'è che hai raggiunto la foglia).



E risolvi l'equazione con i incognita. Se trovi quanto vale i per ottenere 1 trovi il livello delle foglie.



Da cui, usando la definizione di logaritmo ( i infatti è il numero a cui devi elevare 2 per ottenere n) ottieni:



Le foglie sono quindi al livello log(n)

Ora puoi procedere con i calcoli per capire il costo dell'albero.


La formula per trovare il costo dell'intero albero è:
COSTO TOTALE = COSTO NODI INTERNI + COSTO FOGLIE

  • COSTO NODI INTERNI

    Il costo dei nodi interni è dato dal costo di tutti i nodi escluse le foglie che, come vedi dall'equazione di ricorrenza da te scritta, hanno costo O(1).

    Ogni livello paghi O(dimensione dle problema) moltiplicato il numero dei nodi che hai in quel livello. Nel caso dell'equazione di ricorrenza del mergesort però i conti sono ancora più facili perchè se ci fai caso a ogni livello paghi theta di n.

    Infatti al livello 0 paghi n.

    Al livello 1 hai due nodi di dimensione (n/2), quindi paghi



    Al livello 2 paghi



    e così via ... fino a raggiungere le foglie (escluse).

    Quante volte sommi O(n)? Tante quante l'altezza dell'albero -1, perchè escludi il livello delle foglie. Ma quanto è alto l'albero? L'hai calcolato prima, è alto log(n). Da qui la sommatoria:



    il cui costo è

    NOTA: Quì è facile risolvere la sommatoria, ma nel 99% dei casi non è così. Quasi sempore infatti escono fuori queste serie notevoli:



    che per valori |q|<1 vale

    Queste ( ed altre due o tre ) devi saperle come il padre nostro

  • COSTO FOGLIE
    Il costo delle foglie è dato da O(1) moltiplicato il numero delle foglie.
    Ma quante sono le foglie di questo albero?

    Livello 0 --> 1 nodo
    Livello 1 --> 2 nodi
    livello 2 --> 4 nodi
    livello 3 --> 8 nodi

    La regola generale è : al livello i-esimo ho nodi.

    Però sai anche che le foglie sono al livello log(n). Quindi per scoprire quante foglie ha quest'albero basta usare la regola generale di prima per vedere che al livello log(n) hai

    foglie.

    (nei conti precedenti non ho mai scritto la base perchè è ininfluente ai fini del costo)

    Esiste una regola matematica che ti permette di invertire la base con l'argomento del logaritmo qualora l'esponente si tratti appunto di un logaritmo.


    Quindi ottieni:



    Hai cioè n foglie, per un costo totale di
    [img]http://operaez.net/mimetex/O%281%29*n%20=%20O%28n%29[/img]

  • COSTO TOTALE

    COSTO NODI INTERNI + COSTO FOGLIE



    Abbiamo infatti una somma, e nlogn è sempre più grande di n (ragioni sempre con valori di n grandi).

    Ecco che hai risolto.

Ultima modifica di :.Blizzard.: : 03-02-2010 alle 16:33.
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Old 03-02-2010, 17:11   #7
domenico88
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L'Avatar di domenico88
 
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grazie mille ora mi è molto più chiaro...

quando ricavo la sommatoria



come faccio a ricavare O(nlogn)?

poi un'altra cosa....

Quando ho questa ricorrenza

Divido la struttura dati in due parti e applico la ricorsione su una sola delle due

t(n) = t(n/2) + O(n) Non la posso sviluppare con un albero di ricorsione??

Grazie cmq Gentilissimo
domenico88 è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 03-02-2010, 18:12   #8
:.Blizzard.:
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E' una sommatoria indipendente dall'indice i. Se la leggi è come se ci fosse scritto "somma n per logn volte". Cioè logn*n.



t(n) = t(n/2) + O(n) la sviluppi con l'albero di ricorsione esattamente come hai fatto per il merge. Però con l'unica differenza che invede di due nodi ne hai uno solo. Con questo esempio però i calcoli sono diversi, perchè non paghi più come nel merge theta di n per ogni livello (che ti usciva fuori sommando tutti i costi dei singoli nodi presenti sullo stesso livello).
In questo esempio infatti, per quanto riguarda i costi hai:

livello 0 --> costo n
livello 1 --> costo n/2
livello 2 --> costo n/4
livello 3 --> costo n/8

Sempre il solito "trucchetto". Quanto paghi per ogni livello? Che regola generale hai?

Ad ogni livello paghi

Se rifai i conti come hai fatto prima per studiare la profondità e tutto il resto, vedrai che anche qui l'albero ha altezza . E quando calcoli il costo dei nodi interni avrai:



Che è proprio la serie geometrica che ti ho scritto prima, con ragione |X| < 1 (in questo caso è 1/2).



e vale O(1) perchè hai comunque un numero, una costante dentro. Moltiplicato per n che hai portato fuori prima ottieni O(n).

Matematicamente , durante i passaggi che ti ho riportato qui sopra, ho usato il maggiore uguale perchè utilizzi una maggiorazione per riportare la serie che hai a serie notevole.

Ultima modifica di :.Blizzard.: : 03-02-2010 alle 18:19.
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