13 Subsecuencia de suma máxima Dividiendo el problema Ejemplo:
Suma máxima incluyendo último primera mitad: 4 Idem primer elemento segunda mitad: 7 Total: 11 (mayor que máximo en ambas mitades)
14 Subsecuencia de suma máxima Algoritmo: Dividir secuencia en dos (izquierda, derecha) Resolver recursivamente las mitades Caso base: secuencia de largo 1 Calcular suma máxima centro (borde izquierdo + borde derecho) Retornar max{izquierda, derecha, centro}
15 Subsecuencia de suma máxima Complejidad del algoritmo: Dos llamadas recursivas de tamaño n/2 Suma máxima centro: O(n) Ecuación de recurrencia:
16 Subsecuencia de suma máxima Tiempo: O(n log(n)) Solución 4: Algoritmo eficiente Observaciones: No es necesario conocer donde esta la mejor subsecuencia La mejor subsecuencia no puede comenzar en un número negativo Cualquier subsecuencia negativa no puede ser prefijo de la subsecuencia óptima
17 Subsecuencia de suma máxima Solución 4: Algoritmo eficiente Inducción (reforzada) Se conoce la mejor subsecuencia entre 1 y j Se conoce la mejor subsecuencia que termina en j Algoritmo Se almacenan ambos valores (inicialmente 0) Se incrementa j en 1 Se actualiza mejor subsecuencia si es necesario Si subsecuencia que termina en j es < 0 se puede descartar, volver su valor a 0
18 Subsecuencia de suma máxima Seudocódigo
int maxSum = 0, thisSum = 0; for( j=0; j< a.length; j++) { thisSum += a[j]; if (thisSum > maxSum) maxSum = thisSum; else if (thisSum < 0) thisSum = 0; }
19 Subsecuencia de suma máxima Tiempo de la solución eficiente: O(n)
20 Multiplicación de matrices Problema numérico fundamental A, B matrices de N x N Se desea calcular C = A * B
21 Multiplicación de matrices Algoritmo simple:
// A, B: matrices de N x N int[][] C=new int[N][N];
for( int i=0; i< n; i++) // Inicializacion for (int j=0; j< n; j++) C[i][j]=0;
for( int i=0; i< n; i++) for (int j=0; j< n; j++) for (int k=0; k< n; k++) C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j];
22 Multiplicación de matrices Tiempo algoritmo simple: O(N3) Por largo tiempo se supuso cota W(N3) En los 60', Strassen mostró como romper la barrera W(N3) Idea del algoritmo de Strassen: Dividir cada matriz en cuatro cuadrantes
23 Multiplicación de matrices Descomposición de AB=C en cuatro cuadrantes
24 Multiplicación de matrices Se realizan 8 multiplicaciones de matrices de N/2 x N/2
25 Multiplicación de matrices Tiempo: O(N3) Mejora: disminuir número de subproblemas Estrategia de Strassen:
26 Multiplicación de matrices Respuesta final:
27 Multiplicación de matrices Complejidad ahora satisface la recurrencia
28 Multiplicación de matrices Detalles a considerar: N no es potencia de 2 (detalle menor) En la práctica, algoritmo de Strassen funciona mejor que el algoritmo simple cuando N es "grande" Numéricamente inestable Sin embargo, representa un resultado interesante desde el punto de vista teórico
29 Subsecuencia común más larga Problema: comparar dos secuencias de ADN ADN: secuencia de moléculas llamadas bases Se puede representar como un string (A, C, G, T) Cómo determinar si dos secuencias son similares Una es substring de la otra Costo de transformar una en otra (distancia edición) Encontrar una tercera que se parezca a ambas
30 Subsecuencia común más larga Definiciones Subsecuencia: la secuencia con cero o más elementos dejados fuera Formalmente:
Z es subsecuencia de X si existe secuencia de índices creciente de X tal que
31 Subsecuencia común más larga Definiciones Z es subsecuencia común de X e Y si es subsecuencia de X y de Y Ejemplos:
Problema: encontrar subsecuencia común más larga (LCS) de X e Y
32 Subsecuencia común más larga Solución por fuerza bruta: Enumerar todas las subsecuencias de X Chequear cada una si es también subsecuencia de Y Guardar la subsecuencia común más larga X tiene 2m subsecuencias Tiempo: O(2m)
33 Subsecuencia común más larga Idea: intentar dividir el problema Definición: i-ésimo prefijo de X
Subproblemas de LCS: prefijos de X e Y
34 Subsecuencia común más larga Teorema: Subestructura óptima de una LCS X (m) e Y (n) secuencias, Z (k) una LCS de X e Y
35 Subsecuencia común más larga Teorema implica revisar uno o dos subproblemas La solución del subproblema es parte de la solución final (óptima) Nota: Encontrar LCS de casos (2) y (3) del Teorema implica calcular LCS de Xm-1 e Yn-1 Muchos subproblemas comparten otros subproblemas Total subproblemas distintos: m*n
36 Subsecuencia común más larga Solución: Programación dinámica Definición: Matriz C de m x n
Algoritmo: llenar tabla en forma bottom-up
37 Subsecuencia común más larga Implementación:
m=X.length-1; n=Y.length-1; // indices 1 a m,n for(i=1; i< =m; i++) c[i,0]=0; for(j=0; j< =n; j++) c[0,j]=0;
for(i=1; i< =m; i++) for(j=1; j< =n; j++) if (X[i]==Y[j]){ c[i,j]=c[i-1,j-1]+1; b[i,j]="";} else if (c[i-1,j]>=c[i,j-1]){ c[i,j]=c[i-1,j]; b[i,j]=""} else{ c[i,j]=c[i-1,j]; b[i,j]="-"}
return {c,b};
38 Subsecuencia común más larga Ejemplo: Para imprimir LCS
void LCS(b,X,i,j){ if (i==0 || j==0) return; if (b[i,j]==""){ LCS(b,X,i-1,j-1); print(X[i]);} else if (b[i,j]=="") LCS(b,X,i-1,j); else / "-" LCS(b,X,i,j-1); }
39 Selección del k-ésimo Selección (k-ésimo) Problema: dado un arreglo desordenado encontrar el k-ésimo del conjunto Determinar mínimo o máximo: O(n) (cota mínima) Supongamos una especie de torneo entre elementos, x es el primero (máximo) El segundo puede ser cualquiera de los que perdieron directamente con x
40 Selección del k-ésimo Luego, para calcular segundo, tercero, ., toman tiempo: Segundo: n+log2n Tercero: n+2log2n . k: n+(k-1)log2n Esto está bien para k constante, pero para un k genérico (como la mediana) k=n/2: O(n log n)
41 Selección del k-ésimo Quickselect Se basa en el tipo de operaciones de quicksort Se escoge pivote al azar Se particiona el arreglo de acuerdo al pivote escogido Si el pivote cae más allá de la posición k, sólo se ordena la parte izquierda Si el pivote estaba en la posición k, lo encontramos de inmediato
42 Selección del k-ésimo Seudocódigo
Quickselect(S,k) { Sea p en S S1 = {x en S, x < p} S2 = {x en S, x > p} Si k < = |S1| return Quickselect(S1,k) Si k = |S1|+1 return p return Quickselect(S2, k-|S1|-1) }
43 Selección del k-ésimo Peor caso: O(n2) (mala elección del pivote) Caso promedio: O(n) En la práctica este algoritmo es muy rápido, pero su peor caso es pésimo Uno quisiera asegurar una garantía de orden lineal para encontrar el k-ésimo Idea: buscar un pivote tal que deje fuera por lo menos una fracción fija del total de elementos
44 Selección del k-ésimo Método de selección lineal Dividir S en |S/5| conjuntos (cada Si contiene 5 elementos) Obtener las medianas m1, m2, . Obtener p=Select({mi}, (|S|/5)/2) (mediana de las medianas)
45 Selección del k-ésimo Características de p Mayor que la mitad de las medianas Menor que la otra mitad de las medianas De los grupos con medianas menores (que fueron obtenidas de entre 5 elementos) 3 elementos son menores que p De los grupos con medianas mayores 3 elementos son mayores que p Esto implica que 3/10 elementos son menores que p y que 3/10 son mayores que p
46 Selección del k-ésimo El pivote p sólo puede ser mayor que el 3/10 menor y menor que el 3/10 mayor de S En el peor caso habrá que buscar recursivamente en un grupo con 7/10 de los elementos
Cálculo de mi y particiones + cálculo de mediana de medianas + recursión sobre (7/10)n restantes
47 Selección del k-ésimo Suponiendo solución O(n)
48 Selección del k-ésimo La elección de 5 elementos para los grupos Si se debe a que: Este número debe ser impar para obtener mediana exacta Debe ser mayor o igual a 5 para asegurar linealidad del algoritmo Se escoge 5 porque: Mediana de medianas queda muy a la mitad Para números muy grandes de elementos calcular las medianas toma tiempo mayor
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