Zpět PRM045

NPRM045 Programování II 2010 paralelka X - co bylo na přednáškách

Hromadná konzultace pátek 21.května 15:40 posluchárna S4
  1. přednáška 25.února
  2. přednáška 4.března
  3. přednáška 11.března
    4. přednáška 18.března odpadá místo ní bude lineární algebra
  4. přednáška 25.března
  5. přednáška 25.března 14:00 místo lineární algebry
  6. přednáška 1.dubna
  7. přednáška 8.dubna
  8. přednáška 15.dubna
  9. přednáška 22.dubna
  10. přednáška 29.dubna
  11. přednáška 6.května
  12. přednáška 13.května
  13. přednáška 20.května
  1. přednáška 25.února
    • Komentář k praktickým testům a udílení zápočtů
    • Náplň letního semestru, zkouška
    • Vnitřní a vnější třídění - rozdíly
    • Vnitřní třídění - specifikace úlohy, adresní a asociativní algoritmy
    • Radixové třídění - příklad adresního třídícího algoritmu
    • Asociativní algoritmy - založené na porovnávání klíčů
      měření časové složitosti - míry C (počet porovnání) a M (počet přiřazení), paměťová složitost,
      třída algoritmů, které "třídí "na místě" (in situ)
    • Opakování jednoduchých algoritmů složitosti O(n2):
      • přímé zatřiďování
      • třídění výběrem
      • třídění výměnami - bubblesort, shakesort
    • Datová struktura heap (hromada) a základní operace na ní
      delete-min, přidání prku
    • Reprezentace heapu v poli - úsek pole reprezentuje ne jeden strom, ale les
    • Procedura sift, která přidává k existujícímu heapu prvek "před ním v poli"
    • Algoritmus heapsortu - složitost i v nejhorším případě n*log(n)
    • zdrojové texty procedur realizujících jednotlivé třídící algoritmy jsou ke stažení na WWWW
    • Podařilo se nám dosáhnout "optima". Neexistuje totiž žádný asociativní algoritmus vnitřního třídění, který by měl asymptotickou časovou složitost lepší než n*log(n). Zkuste si příslušné tvrzení přesně formulovat a najít myšlenku důkazu.
    2. Zpět začátek
  2. přednáška 4.března
    Na přednášce bude
    • Důkaz tvrzení, že neexistuje žádný algoritmus vnitřního třídění, kterému by v nejhorším případě stačilo méně než n*log(n) porovnání
    • Náčrt důkazu, že obdobné tvrzení platí i pro průměrný případ
    • Platí toto tvrzení i pro nejlepší případ ?
    • k algoritmům vnitřního třídění - převedevším ke quicksortu - se ještě vrátíme
    • Ukazatele a dynamická alokace paměti,
      bázový typ ukazatele, dynamická alokace paměti pomocí procedury new, procedura dispose pro uvolňování dynamické paměti, konstanta nil. Jednoduchý příklad. V definici typu ukazatel může být použit identifikátor jeho bázového typu i když ještě nebyl bázový typ definován.
    • Možnost vzniku "smetí v paměti" ztratíme-li možnost přístupu k dynamicky alokované proměnné
    • Jednosměrné spojové seznamy:
      postavení seznamu, vkládání prvku za zadany prvek, vkládání prvku před zadaný prvek, vypouštění následujícího prvku
    • Animace práce se spojovými seznamy
      1. spojový seznam
      2. přidání prvku na začátek spojového seznamu
      3. odebrání prvku ze začátku spojového seznamu
      4. průchod spojovým seznamem
      5. přidání prvku na konec spojového seznamu
        pozor, nepracuje, je-li seznam prázdný
      6. odebrání prvku z konce spojového seznamu
    • Další operace s jednosměrnými spojovými seznamy:
      průchod seznamem, hledání prvku v seznamu, hledání s použitím zarážky
    • Jiné typy seznamů, např.:
      • Seznamy s hlavou a/nebo s ocasem (fiktivní prvky na začátku resp. na konci seznamu)
      • Cyklické seznamy
      • Dvousměrné seznamy
      Zkuste si naprogramovat jednoduché akce s nimi
    • Na rozmyšlenou:
      Vytvořte podprogram pro otáčení seznamu s hlavou
      rozmyslete si kolik proměnných potřebujete
    3. Zpět začátek
  3. přednáška 11.března
    • opakování dynamicky alokované proměnné, ukazatele, procedury new a dispose
    • obracení lineárního spojového seznamu
    • Procedura search pro uspořádaný seznam s hlavou a ocasem - vyhledávává resp. vkládá prvek s daným klíčem
    • Samoorganizující se seznamy
      ( např. nalezený prvek se stěhuje na první místo, nový prvek je vkládán na začátek) - zkuste si naprogramovat.
    • Řídké polynomy - reprezentace pomocí cyklického seznamu s hlavou,
      její výhody oproti prvoplánovým alternativám (např. pole koeficientů, jednoduchý nezacyklený seznam nenulovách členů,
      ukázka alokace a uvolňování paměti "svépomocí",
      procedura pro nedestruktivní sčítání dvou řídkých polynomů.
    • Řídké matice - je třeba kriticky hodnotit přínosy té které implementace
    • Technická úloha na rozmyšlenou:
      Napsat proceduru, která na základě dat ze vstupu vytvoří probíranou reprezentaci řídké matice
    • Práce Pascalu s pamětí - zásobník a heap, typická realizace heapu s ukazatelem na jeho vrchol a se seznamem "volných děr"
    • Prostředky pro alokaci a uvolňování paměti
      • Garbage collector - v Pascalu není
      • new a dispose
      • svépomocí - proč může být někdy vhodné
      • mark a release - nepoužívat !!!
      • prostředky nízké úrovně
        MemAvail, MaxAvail, Getmem, Freemem - používat jen pro speciální účely,
        kdy je to vhodné - na přednášce teprve bude
    4. Zpět začátek
  4. přednáška 25.března 12:20
    • Stromy - terminologie
    • Různá data se stromovou strukturou, různé datové reprezentace stromu
    • Kanonická reprezentace lesa pomocí binárního stromu
    • Pojem binárního vyhledávacího stromu
    • Algoritmus vyhledávání v binárním vyhledávacím stromě
    • Binární vyhledávací stromy - vkládání prvku do binárního vyhledávacího stromu
    • myšlenka vypuštění prvku s daným klíčem
      její naprogramování
    • Animace operací s binárními vyhledávacími stromy
    • Vypouštění intervalu z binárního vyhledávacího stromu (rekursivně z podstromů a pak z kořene)
      rozmyslet a zkusit naprogramovat nerekursivní řešení
    • Dokonale vybalancované stromy
    • Vytvoření dokonale vybalancovaného binárního vyhledávacího stromu o N prvcích z rostoucí posloupnosti čísel na vstupu. Zkuste naprogramovat i nerekurzivně.
    • Dokonale vybalancované binární vyhledávací stromu nejsou vhodné pro dynamické tabulky (t.j. tabulky, ze kterých se mohou prvky vyhazovat a do nichž se mohou vkládat, proto se spíše používají jiné definice balancovaných stromů.
    5. Zpět začátek
  5. přednáška 25.března 14:00
    • Quicksort - myšlenka; rekursivní implementace s pivotem jako zarážkou; časová složitost v nejlepším a nejhorším případě.
    • Algoritmus Quicksort, jeho nerekursivní verze
    • Optimalizace quicksortu, různá jeho vylepšení,
    • Paměťová složitost quicksortu - netřídí na místě
    • Porovnání quicksortu s heapsortem
    • vnitřní třídění sléváním
    • Metoda rozděl a panuj
    • klasifikace algoritmů vnitřního třídění jakožto implemenace myšlenky rozděl a panuj
    6. Zpět začátek
  6. přednáška 1.dubna
    • binární vyhledávací stromy opakování
    • AVL stromy - definice a datová reprezentace ( v každém uzlu "navíc" položka bal: -1..1, která udává rozdíl výšek levého a pravého podstromu
    • Fibonnaciovy stromy - nejhorší případ AVL stromů
    • Rotace pro odstranění poruch v AVL stromu
    • Algoritmy pro vkládání prvku do AVL stromu a vypouštění prvku z něj mají složitost log(n)
      při vkládání stačí provést (je-li to potřeba) jednu rotaci
      při vypouštění je v nepříznivém případě provést rotaci v každém prvku na cestě od kořene stromu a vypouštěnému prvku
    • animace operací s AVL stromy
      1. vkládání do AVL stromu
      2. rotace při vkládání do AVL stromu
      3. vypouštění z AVL stromu
      4. rotace při vypouštění z AVL stromu
    • Hašování jakožto alternativa k (vyváženým) stromům
      bezkolizní hašování, kolize a různé metody jejich řešení, metoda řetízků, efektivita hašování
    • Hledání k-tého prvku,
      algoritmus využívající datovou strukturu heap(hromadu), algoritmy založené na idei quicksortu
    • Lineární algoritmus pro hledání mediánu
    • Hledání optimálního uzávorkování součinu N matic
    7. Zpět začátek
  7. přednáška 8.dubna
    8. Zpět začátek
  8. přednáška 15.dubna
    9. Zpět začátek
  9. přednáška 22.dubna
    • programová realizace algoritmu přímého slučování
    • Rozmyslete - algoritmus, který slévá "jednice do dvojic", ..... , 2(n-1)-tice do 2n-tic,
      není motivací pro algoritmus přirozeného slévání, ale neúnosně pomalým algoritmem,
      jehož implementace je navíc složitější než u algoritmu přirozeného slučování.
    • různá vylepšení základní myšlenky přímého slučování
      • při slévání rovnou rozděluji do více souborů
      • více pásek, diskuse o tom, že nepomůže pracovat s příliš mnoha
        idea polyfázového třídění - vrátíme se k tomu
      • zvětšování délky běhů (a tedy i zmenšování jejich počtu) předtříděním ve vnitřní paměti,
        příklad použití dvou heapů
    • Vývoj programování
      • strojový kód, absolutní adresy
      • První programovací jazyky
        proměnné, řídící příkazy, cykly, podprogramy
      • Strukturované programování
        • strukturované řídící příkazy
        • datové struktury
        • role podprogramů
        • návrh programu metodou shora dolů
      • Modulární programování
        separátní kompilace, abstraktní datové struktury, pojem metody
      • Objektové programování - charakteristika přínosů
    • První princip objektového programování: zapouzdření - encapsulation
      metody jsou atributem datové struktury
      jednoduchý příklad
    • Terminologie:
      třída ... datový typ
      objekt ... proměnná daného typu (exemplář, instance třídy)
    • Motivační příklad pro zavedení objektového programování Rozmyslete si tyto příklady, příšte o nich budeme mluvit
      • Vytiskněte si zdrojový text příkladu, budeme o něm na příští přednášce podrobně mluvit
    10. Zpět začátek
  10. přednáška 29.dubna
    • Motivační příklad pro zavedení objektového programování Rozmyslete si tyto příklady
    • Terminologie:
      třída ... datový typ
      objekt ... proměnná daného typu (exemplář, instance třídy)
    • Zapouzdření - encapsulation : třída jako zobecnění typu record, doplnění o metody
    • Ochrana atributů třídy - private a public
    • Dědičnost.
      Terminologie: Třída, objekt, podtřída, nadtřída.
      Podtřída zdědí všechny atributy nadtřídy a může
      • přidat datové atributy
      • přidat další metody
      • předefinovat metody sděděné z nadtřídy
    • Ochrana přiřazovacího příkazu - lze přiřadit do proměnné pro třídu objekt podtřídy a nikoli naopak.
    • Unita obsahující objektovou implementaci dvojsměrných lineárních seznamů s hlavou
      abstraktní typy, přetypování ukazatelů na objekt,implicitní parametr self, operátor @, funkce typeof, destruktor třídy head, ...
      příklad je poměrně komplexní, ilustruje mnoho jevů, některé jsme ještě neprobrali, vrátíme se k němu, rozmyslete si případné dotazy
    • konstruktory
    • Rozšířená syntaxe procedur new a dispose s druhým parametrem voláním konstruktoru resp. destruktoru
    • Doporučení pro objektové programování v Pascalu:
      1. Neužívejte staticky alokované objekty.
      2. Při alokaci a dealokaci dynamických objektů užívejte jen rozšířenou syntaxi new resp. dispose s voláním konstruktoru resp. destruktoru.
      3. Každá třída, jejíž objekty chcete vytvářet (není jen abstraktní), by měla mít konstruktor a destruktor (třeba zděděný nebo prázdný).
      4. Prvním příkazem konstruktoru podtřídy by mělo být zavolání konstruktoru její nadtřídy (slušnost a dobrý návyk).
    • ukázkové příklady na polytmorfismus s hierarchií tříd zvíře, pes a kočka
      k příkladům se vrátíme
    • Polymorfismus, virtuální metody, VMT tabulka, role konstruktoru
    • funkce typeof a její použití
    11. Zpět začátek
  11. přednáška 6.květen
    Pravděpodobný obsah přednášky
    • O zkouškách
    • Požadavky ke zkoušce - prohlédněte si, abyste příšte mohli mít dotazy
    • ukázková zadání příkladů k první části zkouškové písemky
    • Záznam s variantami pevné a variantní položky, rozlišovací položka (může chybět), varianta může opět obsahovat pevné položky a další varianty
      Význam - "nový typ" je "disjuktním" sjednocením jiných typů, šetření pamětí - paměťový nárok je maximem paměťových nároků variant, nikoli jejich součtem. Kdysi velmi důležité pro praktické programování,
      dnes - téhož jde dosáhnout podstatně lépe v rámci objektového programování.
      Porovnání použití záznamu s variantami a a popisu téhož pomocí dědičnosti (návrh hierarchie tříd)
    • Opakování principů objektového programování: zapouzdření, dědičnost, konstruktor, rozšířená syntaxe new a dispose, rada používat objekty jen dynanicky alokované, viruální metody, VMT tabulka (co v ní je, kolik jich je, k čemu složí, kdo do ní píše, co a kdy), abstraktivní třída, funkce typeof, explicitní přetypování, self, inherited, .....
    • K čemu je destruktor a kdy je nutné napsat neprázdný destruktor, proč je velmi často vhodné, aby destruktor byl virtuální
    • ukázkové příklady na polytmorfismus s hierarchií tříd zvíře, pes a kočka
    • Antagonistické hry dvou hráčů s úplnou informací a nulovým součtem
    • Shanonnova věta o existenci neprohrávající strategie,
      algoritmus minimaxu jako její důkaz
    • Negamaxová modifikace algoritmu minimaxu
    • Vede k jednodušší formulacím tvrzení i algoritmů když popisujeme hru vždy z pohledu hráče na tahu.
    • Definice vyhraných a prohraných pozic, jejich hledání v případě jednoduchých konkrétních her
    12. Zpět začátek
  12. přednáška 13.května
    Pravděpodobný obsah přednášky
    • K čemu je destruktor a kdy je nutné napsat neprázdný destruktor, proč je velmi často vhodné, aby destruktor byl virtuální
    • Opakování - Shanonnova věta o existenci neprohrávající strategie,
      algoritmus minimaxu jako její důkaz, Negamaxová modifikace algoritmu minimaxu
    • Použití algoritmu minimaxu v případě her, kde je úplný strom hry neúnosně velký - počítání do zvoleného horizontu (doplněné vyhledáváním "tichých" pozic) a použití statické ohodnocovací funkce pro ohodnocení listů tohoto podstromu
      minimax v tomto kontextu již není používán jako přesný algoritmus pro hledání optimální strategie, ale jako součást heuristiky
    • Kvalita statické ohodnocovací funkce versus hlubší horizont
    • Algoritmus alfa-beta prořezávání jako efektivnější nalezení přesné minimaxové hodnoty
    • efektivita alfa- beta prořezávání a různé metody analýzy plausibilty (t.j. snah o to, aby bylo prořezávání efektivní)
    • Metoda okénka
    • Kaskádní varianta s použitím okénka
    • Inventura zkouškových požadavků
    • Pozvání na výběrovou přednášku
      Programování III pro neinformatiky - neprocedurální programování
      v zimním semestru
      letošní leták
    13. Zpět začátek
  13. přednáška 20.května
    Pravděpodobný obsah přednášky
    • Funkcionální a procedurální parametry, Funkcionální a procedurální typy, dlouhé adresy a přepinač F.
    • Podprogram pro hledání kořene rovnice F(x)=0 metodou půlení intervalu s funkcionálním parametrem F
    • Opakování vnějšího třídění, idea polyfázového třídění
    • B stromy a algoritmy na nich
    • Ukázky možných zkouškových příkladů
    14. Zpět začátek
    Hromadná konzultace pátek 21.května 15:40 posluchárna S4
Zpět PRM045