Análise e Síntese de Algoritmos

Apresentação em tema: "Análise e Síntese de Algoritmos"— Transcrição da apresentação:

1 Análise e Síntese de Algoritmos
Programação Dinâmica CLRS, Cap. 15

2 Análise e Síntese de Algoritmos
Resumo Programação dinâmica Motivação Um exemplo Multiplicação de cadeias de matrizes Características da programação dinâmica Exemplos adicionais Problema da mochila Maior sub-sequência comum Efectuar trocos 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

3 Técnicas para Síntese de Algoritmos
Dividir para conquistar MergeSort Programação dinâmica Floyd-Warshall Algoritmos greedy Prim, Dijkstra 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Programação Dinâmica Passos para a realização de um algoritmo baseado em programação dinâmica: Caracterizar estrutura de uma solução óptima Definir recursivamente o valor de uma solução óptima Calcular valor da solução óptima utilizando abordagem bottom-up Construir solução a partir da informação obtida 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

5 Exemplo Simples: Combinações
Formulação recursiva: 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) Solução recursiva: function C(n,k) if k = 0 or k = n then return 1 else return C(n-1, k-1)+C(n-1,k) Cada chamada a C(n,k) retorna 1 ou invoca o cálculo de dois sub-problemas Solução é calculada somando 1´s ! Tempo de execução é: 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) Número de C(n,k) distintos é nk Complexidade da solução recursiva deriva do cálculo repetido de sub-problemas C(5,3) = C(4,2) + C(4,3) C(4,2) = C(3,1) + C(3,2) C(4,3) = C(3,2) + C(3,3) Solução: solução construtiva (bottom-up) Preencher tabela (n x k) (triângulo de Pascal) 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Construção da Tabela 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) Comentários: Problema artificial Formulação definida à partida Ilustra eliminação de cálculo repetido de sub-problemas 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Um Exemplo Adicional Multiplicação de cadeias de matrizes A1, A2, …, An Ai (pi-1 x pi) Tempo para multiplicar as n matrizes é dominado pelo tempo para realizar as multiplicações escalares necessárias Para multiplicar duas matrizes (r x s) e (s x t), o número de multiplicações escalares é: r x s x t Número de produtos depende do modo como os produtos de matrizes são organizados Colocação de parêntesis define organização da multiplicação de matrizes 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

11 Um Exemplo (Continuação)
Caso concreto: A (13x5); B (5x89); C (89x3); D (3x34) (((AxB)xC)xD): 13x5x x89x3 + 13x2x34 = produtos ((AxB)x(CxD)): 13x5x x3x x89x34 = produtos ((Ax(BxC))xD): 5x89x3 + 13x5x3 + 13x3x34 = 2856 produtos ! (Ax((BxC)xD)): 5x89x3 + 5x3x x5x34 = 4055 produtos (Ax(Bx(CxD))) 89x3x34 + 5x89x x5x34 = produtos 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

12 Formulação do Problema
Colocar parêntesis numa cadeia de produtos de matrizes tal que o número de multiplicações escalares é minimizado Número de colocações possíveis de parêntesis cresce exponencialmente com número de matrizes: 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

13 Características da Solução Óptima
Seja A1..n solução com colocação óptima de parêntesis Admitir solução óptima com parêntesis em k, A1..kAk+1..n Facto: Colocação de parêntesis para A1..k é também óptima Porquê? Caso contrário seria possível encontrar uma melhor colocação de parêntesis para A1..k e portanto para A1..n Conclusão: Solução óptima para o problema da colocação de parêntesis é composta por soluções óptimas para os seus sub-problemas 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Solução Recursiva m[i,j]: menor número de multiplicações escalares necessário para calcular matriz Ai..j Solução óptima para A1..n é m[1,n] i = j: m[i,j] = 0 i < j: Admitir que solução óptima coloca parêntesis em k: m[i,j] = m[i,k] + m[k+1,j] + pi-1pkpj Mas qual o valor de k? certamente k tem valor entre i e j-1 considerar todos os valores de k possíveis s[i,j]: define colocação óptima de parêntesis entre i e j 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

15 Solução Recursiva (Cont.)
Definição de m[i,j]: Definição de s[i,j]: 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

16 Cálculo dos Valores de m[i,j]
Número de subproblemas distintos: 1 para cada número de problemas: Problema: solução recursiva requer tempo exponencial resolução repetida dos mesmos subproblemas Solução: solução construtiva (bottom-up) tempo de execução: Exemplo 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

17 Características da Programação Dinâmica
Solução óptima do problema composta por soluções óptimas para sub-problemas Solução recursiva resolve repetidamente os mesmos sub-problemas Sobreposição de problemas Utilizar solução construtiva para evitar resolver repetidamente o mesmo problema Reconstrução da solução óptima Memorização 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

18 Outro Exemplo: Problema da Mochila
Definição do problema: Dados n objectos (1,…,n) e uma mochila Cada objecto tem um valor vi e um peso wi Peso transportado pela mochila não pode exceder W Objectivo: maximizar o valor transportado pela mochila e respeitar a restrição de peso Formalização: xi = 1 se objecto i incluído na mochila; 0 caso contrário 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Uma Tentativa Algoritmo que a cada passo selecciona objecto com maior valor vi/wi Problema: v1 = 8, w1 = 6 v2 = 5, w2 = 5 v3 = 5, w3 = 5 W = 10 Primeiro objecto seleccionado (objecto 1) impede encontrar solução óptima (com objectos 2 e 3) 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

20 Utilização de Programação Dinâmica
v[i,j]: máximo valor que é possível transportar se o peso limite é j, ( ), e se apenas podem ser seleccionados os objectos numerados de 1 a i Solução óptima encontra-se em v[n,W] Definição: não incluir objecto i incluir objecto i 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Comentários Solução óptima é composta por soluções óptimas para os sub-problemas: Se v[i,j] é solução óptima: Se objecto i não é incluído, v[i-1,j] é sub-solução óptima Se objecto i é incluído, v[i-1,j-wi] é sub-solução óptima Caso contrário, seria possível obter solução com valor superior ao da solução óptima; uma contradição ! 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Comentários (Cont.) Solução recursiva tem tempo de execução exponencial em n e W Mas: número de sub-problemas distintos é n x W Conclusão: resolução repetida dos mesmos sub-problemas ! Utilizar solução construtiva (bottom-up) preencher tabela (n x W) Tempo de execução: pseudo-polinomial Exemplo 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

23 Exemplo: Maior Sub-Sequência Comum
Dada uma sequência X = <x1,…,xn>, uma sequência Z = <z1,…,zk> é uma sub-sequência de X se existe uma sequência estritamente crescente <i1,…,ik> tal que para todo o j = 1,…,k, Dadas as sequências X = <x1,…,xn> e Y = <y1,…,ym>, Z é uma sub-sequência comum se Z é sub-sequência de X e de Y Obs: Xi = <x1,…,xi> Problema: Encontrar sub-sequência comum de maior comprimento (LCS) entre duas sequências X e Y 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) Um caso concreto: X = <abefcghd> Y = <eagbcfdh> Z = <abcd> é sub-sequência comum de X e Y Uma solução exaustiva é impraticável: Considerar inclusão (ou não) de cada caracter de X e de Y Total de sub-sequências em X: Total de sub-sequências em Y: Total de casos a analisar: Impraticável para valores elevados de n e m 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) Alguns resultados formais: Sejam X = <x1,…,xn> e Y = <y1,…,ym> duas sequências, e seja Z = <z1,…,zk> uma LCS de X e Y Se xn = ym, então zk = xn = ym e Zk-1 é LCS de Xn-1 e Ym-1 Se xn  ym, então zk  xn implica que Z é LCS de Xn-1 e Y Se xn  ym, então zk  ym implica que Z é LCS de X e Ym-1 Abordagem: Se xn = ym, encontrar LCS W de Xn-1 e Ym-1 Adicionar xn = ym a W permite obter Z Se xn  ym, encontrar LCS’s para Xn-1 e Y e para X e Ym-1 Escolher a maior LCS 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) c[i,j]: Comprimento da LCS para as sequências Xi e Yj Modelo: Tempo de execução: Exemplo 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

27 Exemplo: Realizar Trocos
Dado um conjunto de moedas, denominadas 1,…,n, com valores d1,…,dn, calcular o menor número de moedas cuja soma de valores é N Número ilimitado de moedas de cada denominação Solução greedy pode não funcionar: v1 = 1; v2 = 5; v3 = 20; v4 = 25 Troco de 40?! Solução baseada em programação dinâmica 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) c[i,j]: Menor número de moedas necessárias para pagar j unidades, 0  j  N, utilizando apenas moedas com denominação entre 1 e i, 1  i  n Objectivo é calcular c[n,N] Modelo: não incluir moeda i incluir moeda i 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Exemplo (Cont.) Tempo de execução: Exemplo 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

30 Memorização (Memoization)
Permite obter tempo de execução das soluções bottom-up, mas utilizando abordagem recursiva É necessário memorizar resultados de sub-problemas já resolvidos Exemplo: caminhos mais curtos num DAG, com DFS Exemplo: cálculo das combinações Não calcular todo o triângulo de Pascal Calcular apenas as entradas necessárias Calcular cada entrada apenas 1 vez 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

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Memorização (Cont.) Tabela c[n,k]: entradas com k = 0 ou k = n inicializadas com valor 1 restantes entradas inicializadas com valor -1 Pseudo-código: function Cm(n,k) if c[n-1,k] < 0 then c[n-1,k] = Cm(n-1,k) if c[n-1,k-1] < 0 then c[n-1,k-1] = Cm(n-1,k-1) return c[n-1, k-1]+c[n-1,k] 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos

32 Análise e Síntese de Algoritmos
Revisão Programação dinâmica Características principais Exemplos de aplicação A seguir: Algoritmos Greedy (CLRS, Cap. 16) 2003/2004 Análise e Síntese de Algoritmos