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Algoritmi e Strutture Dati
Capitolo 4
Ordinamento
Algoritmi e strutture dati
Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano
Richiamo: Delimitazione superiore alla complessità
computazionale (temporale) di un algoritmo
Ricorda:
Un algoritmo A ha tempo di esecuzione T(n)=O(f(n)) su istanze di
dimensione n se la quantità T(n) di tempo sufficiente per eseguire A su
ogni istanza di dimensione n (e quindi in particolare anche nel caso
peggiore) verifica la relazione
T(n)=O(f(n))
 Se scriverò che un algoritmo ha complessità T(n) =
O(f(n)), intenderò che per ogni istanza più di quello non
posso spendere.
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Richiamo: Delimitazione inferiore alla complessità
computazionale (temporale) di un algoritmo
Ricorda:
Un algoritmo A ha tempo di esecuzione T(n)=(f(n)) su istanze di
dimensione n se la quantità di tempo necessaria per eseguire A nel caso
peggiore (e quindi non è detto che debba essere necessaria per ogni
istanza di dimensione n: istanze facili potrebbero richiedere meno
risorse!) verifica la relazione
Tworst(n)= (f(n))
Convenzioni:
1. Se scriverò che un algoritmo ha complessità T(n) = O(f(n)),
intenderò che su ALCUNE istanze costerà Θ(f(n)), ma sulle
rimanenti costerà o(f(n) (esempio, l’IS).
2. Se scriverò che un algoritmo ha complessità T(n)=Θ(f(n)),
intenderò che su TUTTE le istanze costerà Θ(f(n)) (esempio, il SS)
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Richiamo: Complessità computazionale di un problema
Ricorda: (upper bound di un problema)
Un problema P ha una delimitazione superiore alla
complessità temporale O(f(n)) se esiste un algoritmo
che risolve P il cui tempo di esecuzione è O(f(n))
Ricorda: (lower bound di un problema)
Un problema P ha una delimitazione inferiore alla
complessità temporale (complessità intrinseca) (f(n)) se
ogni algoritmo (anche quelli non ancora progettati!) che
risolverà P avrà almeno un’istanza con tempo di esecuzione
(f(n))
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Camil Demetrescu, Irene Finocchi, Giuseppe F. Italiano
Convenzione
• Da ora in poi, quando parlerò di UB di un problema,
mi riferirò alla complessità del MIGLIORE
ALGORITMO che sono stato in grado di progettare
sino a quel momento (ovvero, quello con minore
complessità nel caso peggiore).
• Da ora in poi, quando parlerò di LB di un problema, mi
riferirò alla PIÙ GRANDE delimitazione inferiore che
sono stato in grado di dimostrare sino a quel momento.
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Quindi, per il problema dell’ordinamento…
• Upper bound temporale: O(n2)
– Insertion Sort, Selection Sort
• Lower bound temporale: (n)
– “banale”: dimensione dell’input
Abbiamo un gap lineare tra upper bound e lower bound!
Possiamo fare meglio?
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Ordinamento per confronti
Dati due elementi ai ed aj, per determinarne l’ordinamento relativo
effettuiamo una delle seguenti operazioni di confronto:
a i  aj ; ai  aj ; a i  aj ; ai  aj ; ai  aj
Non si possono esaminare i valori degli elementi o ottenere
informazioni sul loro ordine in altro modo.
Notare: Tutti gli algoritmi di ordinamento considerati fino ad
ora sono algoritmi di ordinamento per confronto.
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Lower bound (n log n) per l’ordinamento
Consideriamo un generico algoritmo A, che
ordina eseguendo solo confronti: dimostreremo
che A esegue (nel caso peggiore) (n log n)
confronti
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Gli algoritmi di ordinamento per confronto possono essere descritti
in modo astratto in termini di alberi di decisione.
Un generico algoritmo di ordinamento per confronto lavora nel
modo seguente:
- Confronta due elementi ai ed aj (ad esempio effettua il test ai  aj);
- A seconda del risultato – riordina e/o decide il confronto successivo
da eseguire.
Albero di decisione - Descrive i confronti che l’algoritmo esegue
quando opera su un input di una determinata dimensione. I
movimenti dei dati e tutti gli altri aspetti dell’algoritmo vengono
ignorati
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Alberi di decisione
• Descrive le diverse sequenze di confronti che A potrebbe fare su
istanze di lunghezza n
• Nodo interno (non foglia): i:j
– modella il confronto tra ai e aj
• Nodo foglia:
– modella una risposta (output) dell’algoritmo: permutazione degli elementi
Input: a1,a2,a3
Š
1,2,3
Š
2:3
Š
1,3,2
10
1:2
Š

1:3


3,1,2
2,1,3
1:3
Š
2,3,1
Riconoscete
l’algoritmo
associato?

2:3

3,2,1
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Osservazioni
• L’albero di decisione non è associato ad un
problema
• L’albero di decisione è associato ad un
algoritmo e a una dimensione dell’istanza
• L’albero di decisione descrive le diverse
sequenze di confronti che un certo
algoritmo può eseguire su istanze di una
certa dimensione
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Alcune definizioni
Sotto-albero
sinistro
Š
1,2,3
2:3
Š
1,3,2
radice
1:2
Š
1:3


Š


3,1,2
Sotto-albero
destro
2,1,3
1:3
Š
2,3,1

2:3

3,2,1
Profondità di un nodo: lunghezza del cammino che lo congiunge alla
radice.
Altezza di un albero: valore massimo della profondità dei nodi.
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Proprietà
• Per una particolare istanza, i confronti eseguiti da
A su quella istanza rappresentano un cammino
radice – foglia
• L’algoritmo segue un cammino diverso a seconda
delle caratteristiche dell’input
– Caso peggiore: cammino più lungo
– Caso migliore: cammino più breve
• Il numero di confronti nel caso peggiore è pari
all’altezza dell’albero di decisione
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Altezza in funzione delle foglie
Lemma: Un albero binario con k foglie in cui ogni nodo
interno ha esattamente due figli, ha altezza h(k)  log2 k.
Dim: Dimostrazione per induzione su k:
– Caso base k=1: banale h(k)=0≥ log21=0
– Caso k>1: supposto vero per k-1 foglie, dimostriamolo per k;
poiché la radice ha 2 figli, almeno uno dei due suoi sottoalberi
deve contenere almeno la metà (parte intera sup.) delle foglie, e
quindi
h(k) ≥1+h(k/2) ≥ (hp induttiva) 1+log2(k/2)
=1+log2k-log22=log2k.
QED
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Il lower bound (n logn)
• Consideriamo l’albero di decisione di un qualsiasi algoritmo
che risolve il problema dell’ordinamento di n elementi
• L’altezza h(n) dell’albero di decisione è almeno log2(n!):
infatti, se l’algoritmo è corretto, deve contemplare tutti i
possibili output, ovvero le n! permutazioni della sequenza di n
elementi in input, e quindi deve avere almeno n! foglie
h(n)  log2(n!) > log2 (n/e)n =
Formula di Stirling:
n!  (2pn)1/2 ·(n/e)n
> (n/e)n
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= n log2 (n/e) =
= n log2 n – n log2 e =
= (n log n)
QED
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Un algoritmo ottimo: il MergeSort
• Problema dell’ordinamento:
– Lower bound - (n log n) albero di decisione
– Upper bound – O(n2)
IS,SS
• Proviamo a costruire un algoritmo ottimo, usando
la tecnica del divide et impera:
1 Divide: dividi l’array a metà
2 Risolvi il sottoproblema ricorsivamente
3 Impera: fondi le due sottosequenze ordinate
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Esempio di esecuzione
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7 2 4 5 3 1 5 6
input
1 2 3 4 5 5 6 7
output
7 2 4 5
3 1 5 6
2 4 5 7
1 3 5 6
7 2
4 5
3 1
5 6
2 7
4 5
1 3
5 6
Input ed
output delle
chiamate
ricorsive
7
2
4
5
3
1
5
6
7
2
4
5
3
1
5
6
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Fusione di sequenze ordinate
• Due array ordinati A e B possono essere fusi
rapidamente:
– estrai ripetutamente il minimo di A e B e copialo
nell’array di output, finché A oppure B non
diventa vuoto
– copia gli elementi dell’array non ancora
completamente svuotato alla fine dell’array di
output
Notazione: dato un array A e due indici x  y, denotiamo con
A[x;y] la porzione di A costituita da A[x], A[x+1],…,A[y]
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Algoritmo di fusione di sequenze ordinate
Merge (A, i1, f1, f2)
1.
Sia X un array ausiliario di lunghezza f2-i1+1
2.
i=1
3.
i2=f1+1
4.
while (i1 f1 e i2  f2) do
5.
if (A[i1]  A[i2])
6.
then X[i]=A[i1]
7.
8.
9.
incrementa i e i1
else X[i]=A[i2]
Osservazione: sto
usando un array
ausiliario
incrementa i e i2
10.
if (i1<f1) then copia A[i1;f1] alla fine di X
11.
else copia A[i2;f2] alla fine di X
12.
copia X in A[i1;f2]
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fonde A[i1;f1] e A[f1+1;f2]
output in A[i1;f2]
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Lemma
La procedure Merge fonde due sequenze ordinate di
lunghezza n1 e n2 eseguendo al più n1+ n2 -1 confronti
Dim: Ogni confronto “consuma” un elemento di A.
Nel caso peggiore tutti gli elementi tranne l’ultimo sono
aggiunti alla sequenza X tramite un confronto.
Il numero totale di elementi è n1+ n2. Quindi il numero totale
di confronti è n1+ n2 -1.
QED
Numero di confronti: C(n=n1+ n2)=O(n1+ n2)=O(n), ma
anche C(n)=Ω(min{n1,n2})
Numero di operazioni (confronti + copie)? T(n)=(n1+ n2)
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MergeSort (A, i, f)
1.
if (i  f) then return
2.
m = (i+f)/2
3.
MergeSort(A,i,m)
4.
MergeSort(A,m+1,f)
5.
Merge(A,i,m,f)
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Tempo di esecuzione
• Il numero di confronti del MergeSort è descritto dalla
seguente relazione di ricorrenza:
C(n) = 2 C(n/2) + Θ(n)
C(1)=1
(si noti che f(n)=Θ(n), in quanto il numero di confronti
nelle fusioni è C(n)=O(n), ed anche
C(n)=Ω(min{n1,n2})=Ω(min{n/2, n/2})=Ω(n))
• Usando il caso 2 del Teorema Master (infatti a=b=2, e
quindi f(n)=Θ(n)=Θ(nlog22)), si ottiene
C(n) = Θ(nlog22 log n) = Θ(n log n)
• Infine, per il tempo di esecuzione totale, si ha ancora:
T(n) = 2 T(n/2) + Θ(n) T(1)=1  T(n) = Θ(n log n)
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Osservazioni finali
• Il MergeSort è un algoritmo (asintoticamente)
ottimo rispetto al numero di confronti eseguiti
nel caso peggiore
• Il MergeSort non ordina in loco
– occupazione di memoria pari a 2n
• Esercizio: costruire l’albero di decisione per il
SS su una sequenza di 3 elementi.
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