Resúmenes

Notazioni asintotiche

Usiamo le notazioni asintotiche per caratterizzare il running time di un algoritmo: ci interessiamo solo del comportamento asintotico e, per quanto riguarda il running time, generalmente ci interessa il caso migliore e il caso peggiore.

Esistono tre diverse notazioni asintotiche:

Θ, O, Ω

Notazioni O

Useremo la notazione O ("o grande", "big-o"): solitamente interessa dare un limite superiore (più comodo nelle analisi) ed è molto informativa nel caso peggiore.

Esempio

Troviamo la complessità per queste funzioni.

// ESERCIZIO 1
bool foo(int c, int p) {
    for(int i = 0; i < p; i++) // O(p)
        cout<<c<<endl; // O(1)
}

La complessità dell'ESERCIZIO 1 è pari a O(p) (O(p) O(1)*).

// ESERCIZIO 2
bool foo(int c, int n) {
    for(int i = 0; i < 100; i++) // O(100) => O(1)
        cout<<c*n<<endl; // O(1)
}

La complessità dell'ESERCIZIO 2 è pari a O(1) (O(1) O(1)*).

Esercizi

Esercizio (num. 1)

Studiare la complessità nel caso migliore e nel caso peggiore della funzione elabora.

bool elabora(int M[][N], int V[N]) {
    bool b = false;
    int i = 1;
    while(i <= N && !b) {
        if(somma(M) || V[i-1] == 0)
            b = true;
        i = i+2;
    }
    return b;
}

bool somma(int M[][N]) {
    int s=0;
    for (int i=0; i<N; i++)
        if (M[i][i]!=0)
            for (int j=0; j<N; j++)
                s += M[i][j];
    if (s > 0)
        return true;
    else
        return false;
}

Innanzitutto verifichiamo la complessità della funzione somma, quindi vediamo il caso peggiore e il caso migliore di somma.

bool somma(int M[][N]) {
    int s=0; // O(1)
    for(int i=0; i<N; i++) // O(N)
        if(M[i][i]!=0) // O(1)
            for(int j=0; j<N; j++) // O(N)
                s += M[i][j]; // O(1)
    if(s > 0) // O(1)
        return true;
    else
        return false;
}

Per quanto riguarda la funzione somma, il caso peggiore equivale a O(N) O(N) cioè O(N²) mentre il caso migliore equivale a O(N) O(1) cioè O(N) perché ipotizziamo che svolge il for esterno ma mai quello interno.

Adesso che sappiamo la complessità della funzione somma, possiamo studiare la complessità di elabora:

bool elabora(int M[][N], int V[N]) {
    bool b = false; // O(1)
    int i = 1; // O(1)
    while(i <= N && !b) { // O(N/2)
        if(somma(M) || V[i-1] == 0) // O(N^2) oppure O(N)
            b = true; // O(1)
        i = i+2; // O(1)
    }
    return b; // O(1)
}

Per quanto riguarda la funzione elabora, il caso peggiore equivale a O(N/2) O(N²) cioè O(N³) mentre il caso migliore equivale a O(1) O(N) cioè O(N) perché ipotizziamo che svolge il for esterno ma mai quello interno.

Esercizio (num. 2)

Studiare la complessità nel caso migliore e nel caso peggiore della funzione f.

int f(int V1[N], int V2[N]) {
    bool b = false;
    int i = 1;
    while(!b && i < N) {
        b = g(V1[i], V2) && g(V2[i], V1);
        i = i * 2;
    }
    return i;
}

bool g(int val, int &V[N]) {
    bool b = false;
    for(int i=0; i < N && !b; i++)
        if(val == V[i])
            b = true;
    return b;
}

Innanzitutto verifichiamo la complessità della funzione g, quindi vediamo il caso peggiore e il caso migliore di g.

bool g(int val, int &V[N]) {
    bool b = false; // O(1)
    for(int i=0; i < N && !b; i++) // O(N)
        if(val == V[i]) // O(1)
            b = true; // O(1)
    return b; // O(1)
}

Per quanto riguarda la funzione g, il caso peggiore equivale a O(N) mentre il caso migliore equivale a O(1) perché ipotizziamo che entra nel for solo una volta e il valore di b diventa true dopo il primo ciclo.

Adesso che sappiamo la complessità della funzione somma, possiamo studiare la complessità di f:

int f(int V1[N], int V2[N]) {
    bool b = false; // O(1)
    int i = 1; // O(1)
    while(!b && i < N) { // O(log N)
        b = g(V1[i], V2) && g(V2[i], V1); // O(N) + O(N) oppure O(1) + O(1)
        i = i * 2; // O(1)
    }
    return i; // O(1)
}

Per quanto riguarda la funzione f, il caso peggiore equivale a O(log₂ N) (O(N + N)) cioè O(N log₂ N) mentre il caso migliore equivale a O(1) (O(1 + 1)) cioè O(1)*.