
- •Основні положення теорії алгоритмів та її застосування
- •Введення до теорії алгоритмів
- •Загальні риси алгоритмів
- •Машина Поста
- •Машина т’юринга
- •Основи лямбда-числення та функціонального програмування
- •Теза Черча-т’юринга про алгоритмічну розв’язність задачі
- •Проблема розв’язності (зависання)
- •Алгоритмічно нерозв’язні задачі
- •Проблема відсутності загального методу вирішення задачі
- •Проблема інформаційної невизначеності задачі
- •Проблема логічної нерозв’язності задачі
- •Побудова машини т’юринга для обчислення деяких простих функцій
- •Введення до оцінки складності алгоритмів
- •Визначення порядку складності алгоритму
- •Оптимізація алгоритмів
- •Структури даних в алгоритмічній мові програмування
- •Визначення алгоритмічної мови програмування
- •Базові елементи сучасної мови програмування: типи даних; екземпляри даних; вирази; оператори; функції; класи.
- •Поняття типу даних
- •Прості типи: числові; символьні; логічні.
- •Тип даних рядок
- •Структуровані типи даних: масиви, записи, множини
- •Типи даних за значенням і за посиланням
- •Сумісність типів та перетворення між типами даних
- •Екземпляри даних: змінні, константи
- •Видимість даних
- •Управління ходом виконання та структурування програм в алгоритмічній мові програмування
- •Вирази, операнди та операції
- •Основні операції: арифметичні; логічні; бульові; з використанням рядків
- •Поняття оператора
- •Прості оператори: присвоювання; виклику функції
- •Оператори управління ходом виконання: розгалуження; вибору; цикли; переходу
- •Структурування програм: функції та класи
- •Параметри функцій: вхідні, результуючі.
- •Рекурсивні функції
- •Файли: текстові, бінарні
- •Алгоритми чисельних методів, апроксимації функцій, інтегрування та вирішення рівнянь з одним невідомим
- •Чисельні методи
- •Особливості вирішення задач чисельними методами, точність та коректність рішень
- •Апроксимації функцій: лінійна інтерполяція; інтерполяційний многочлен Ньютона.
- •Чисельне інтегрування: метод трапецій; метод Сімпсона; метод Сімпсона з оцінкою погрішності.
- •Вирішення рівнянь з одним невідомим: метод простих ітерацій; метод Ньютона; метод парабол.
- •Алгоритми вирішення системи лінійних рівнянь, пошуку екстремуму функції
- •Вирішення системи лінійних рівнянь методом Гауса
- •Пошук екстремуму функцій одної змінної: метод золотого перетину; метод парабол.
- •Пошук екстремуму функцій багатьох змінних: метод координатного спуску; метод найскорішого спуску.
- •Алгоритми обробки масивів
- •Визначення масивів
- •Операції над масивами
- •Упорядкування масивів: сортування вибором; сортування вставкою; бульбашкове сортування; сортування методом Шелла; метод швидкого сортування.
- •Вибір методів сортування
- •Пошук в упорядкованих масивах методом половинного поділу, інтерполяційним методом
- •Застосування індексів для пошуку у невпорядкованих даних
- •Алгоритми обробки даних на основі списків та дерев
- •Визначення списку
- •Види списків: незалежні списки, однозв’язані списки; двозв’язані списки; кільцеві списки; упорядковані списки
- •Основні операції над списками: включення елементу до списку; видалення елементу; перехід між елементами; ітератор для списку
- •Упорядкування та пошук в списках
- •Похідні структури даних: черга, стек, дек
- •Визначення дерева
- •Впорядковані дерева
- •Бінарні дерева
- •Основні операції з бінарними деревами: включення елементу; видалення елементу; обхід дерева
- •Балансування дерева
- •Алгоритми обробки текстових даних на основі регулярних виразів
- •Введення до теорії кінцевих автоматів
- •Графічне представлення кінцевих автоматів
- •Використання кінцевого автомату: синтаксичний аналіз.
- •Реалізація синтаксичного аналізу файлу з розділяючими комами
- •Детерміновані та недетерміновані кінцеві автомати
- •Регулярні вирази
- •Форма Бекуса-Наура для запису регулярних виразів
- •Синтаксичний аналіз регулярних виразів
- •Компіляція регулярних виразів
- •Інструменти для спрощення роботи з регулярними виразами
- •Зіставлення рядків з регулярними виразами.
- •Алгоритми систем числення
- •Введення до систем числення
- •Двійкова система числення
- •Шістнадцяткова система числення
- •Системи числення з нетрадиційними основами
- •Перетворення між різними системами числення
- •Арифметика чисел з плаваючою комою
- •Точність операцій з плаваючою комою
- •Арифметика великих чисел
- •Алгоритми криптографії та хешування
- •Значення випадкових чисел у програмуванні
- •Алгоритми генерації рівномірно розподілених псевдовипадкових чисел
- •Перевірка якості випадкових чисел
- •Кодування з виправленням помилок
- •Стиснення даних
- •Стиснення даних зі словником
- •Алгоритм стиснення даних Лемпела-Зіва
- •Введення до криптографії
- •Елементи теорії порівнянь
- •Шифрування за допомогою випадкових чисел
- •Створення таємного ключа по Діффі-Хеллману
- •Система rsa
- •Алгоритми цифрового підпису
- •Введення до хешування
- •Функції хешування
- •Проста функція хешування рядків
- •Функції хешування з використанням рандомізації
- •Вирішення конфліктів за допомогою лінійного зондування
- •Псевдовипадкове зондування
- •Подвійне хешування
Арифметика великих чисел
Сучасні ЕОМ працюють з числами обмеженої точності і діапазону значень, які вони можуть приймати. Наприклад, здійснити точний розрахунок 40! уже неможливо, якщо розрахунок здійснюється з використанням стандартних типів даних.
Рисунок 9.2 – Результат розрахунку факторіалу
Вирішення проблеми полягає у використанні так званої “арифметики довільної точності”, що основана на “великих числах”, які обмежуються не розрядністю ЕОМ, а обсягами доступної пам’яті
Крім того, якщо для представлення дійсних чисел використовується плаваюча кома, то під “великими числами” розуміють, насамперед великі цілі числа (big integers).
Існує група задач, що вимагають використання чисел, розрядність яких перевищує стандартні типи даних ЕОМ:
Цілочисельні розрахунки з використанням функцій, результат яких швидко зростає (факторіал, числа Фібоначчі і т.д.)
Точні наукові розрахунки
Криптографічні алгоритми
В окремих ситуаціях, навіть під час використання досить типових прикладних алгоритмів, можливе переповнення типів данних у результаті виконання операцій множення, підведення до ступеня і т.д. У такому разі, якщо оптимізацією порядку розрахунків вирішити проблему не вдається, то слід використовувати великі числа
Оскільки для великих чисел розрядність заздалегідь не визначена (вона може змінюватись у широкому діапазоні в залежності від задачі та вхідних даних), то для їх зберігання використовуються динамічні структури даних, насамперед, масиви
Зберігання великих чисел у масиві передбачає зберігання кожної окремої цифри числа (часто з цією метою використовуються масиви символів або байтів).
У чому проблема використання байтів для представлення великих чисел у десятковій системі числення?
Проблема нераціональності використання простору: один байт – 256 можливих значень, число у десятковій формі – 10 можливих значень.
Зайві витрати простору: (256-10)/256*100% = 99,7% (!!!)
Якщо використовується 32-бітний тип даних, то витрати пам’яті становлять (65536 – 10) / 65536 * 100% = 99,98% (!!!)
Яким чином можна вирішити проблему?
Реалізація великих чисел
Масив:
int[] digit = new int[10000];
Приклад програми розрахунку факторіалу довільної розмірності:
static void Main(string[] args)
{
const int Limit = 1000;
const int Base = 10;
int[] digit = new int[Limit+1];
int carry, d;
int last;
char[] text = new char[Limit+1];
char[] tdigit = new char[] { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' };
digit[1] = 1;
last = 1;
for (int n = 1; n <= 365; n++)
{
carry = 0;
for (int i = 1; i <= last; i++)
{
d = digit[i] * n + carry;
digit[i] = d % Base;
carry = d / Base;
}
while (carry > 0)
{
if (last >= Limit)
throw new Exception("Overflow!");
last++;
digit[last] = carry % Base;
carry = carry / Base;
}
}
for (int i = 1; i <= last; i++)
{
text[Limit - i + 1] = tdigit[digit[i]];
}
string s = new String(text);
s = s.TrimStart('\0');
Console.WriteLine(s);
}
Рисунок 9.4 - Розрахунок для n = 365