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Amortisierte Analyse Prof. Dr. S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann

Amortisierte Analyse Prof. Dr. S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann

Amortisierung

Betrachte eine Folge a1, a2, ... , an von n Operation auf Datenstruktur D Ti = Ausführungszeit von ai T = T1 + T2 + ... + Tn, Gesamtlaufzeit Oft kann die Laufzeit einer einzelnen Operation in einem großen Bereich schwanken, z. B. in 1,...,n, aber nicht bei allen Operationen der Folge kann der schlechteste Fall auftreten

Analyse von Algorithmen

Best Case Worst Case Average Case Amortisierte Worst Case Was sind die durchschnittlichen Kosten einer schlechtest möglichen Folge von Operationen?

Amortisierung

Idee: Zahle für billige Operation etwas mehr Verwende Erspartes um für teure Operationen zu zahlen Drei Methoden: 1. Aggregatmethode 2. Bankkonto – Methode 3. Potentialfunktion – Methode

1.Aggregat – Methode: Dualzähler

01100 12 01101 13 01011 11 01010 10 01001 9 01000 8 00111 7 00110 6 2 00101 5 1 00100 4 3 00011 3 1 00010 2 2 00001 1 1 00000 0 Kosten Zählerstand Operation Bestimmung der Bitwechselkosten eines Dualzählers

2. Bankkonto – Methode

Idee: Bezahle zwei KE für das Verwandeln einer 0 in eine 1  jede 1 hat eine KE auf dem Konto Beobachtung: In jedem Schritt wird genau eine 0 in eine 1 verwandelt

Bankkonto – Methode

0 1 0 1 0 10 0 1 0 0 1 9 0 1 0 0 0 8 0 0 1 1 1 7 0 0 1 1 0 6 0 0 1 0 1 5 0 0 1 0 0 4 0 0 0 1 1 3 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 Zählerstand Operation

3. Potentialfunktion

Potentialfunktion  Datenstruktur D  (D) tl = wirkliche Kosten der l-ten Operation l = Potential nach Ausführung der l-ten Operation (= (Dl) ) al = amortisierte Kosten der l-ten Operation Definition: al = tl + l - l-1

Beispiel: Dualzähler

Di = Stand der i-ten Operation i = (Di) = # von Einsen in Di Bi-1 Di-1: .....0/1.....01.....1 Bi = Bi-1 – bi + 1 Di : .....0/1.....10.....0 # von Einsen i–te Operation ti = wirkliche Bitwechselkosten von Operation i = bi+1

Dualzähler

ti = wirkliche Bitwechselkosten von Operation i ai = amortisierte Bitwechselkosten von Operation i

Dynamische Tabellen

Problem: Verwaltung einer Tabelle unter den Operationen Einfügen und Entfernen, so dass die Tabellengröße der Anzahl der Elemente angepasst werden kann immer ein konstanter Anteil der Tabelle mit Elementen belegt ist die Kosten für n Einfüge- oder Entferne–Operationen O(n) sind. Organisation der Tabelle: Hashtabelle, Heap, Stack, etc. Belegungsfaktor T: Anteil der Tabellenplätze von T, die belegt sind.

Implementation Einfügen

class dynamic table { int [] table; int size; // Größe der Tabelle int num; // Anz. der Elemente dynamicTable() { // Initialisierung der leeren Tabelle table = new int [1]; size = 1; num = 0; }

Implemenation Einfügen

insert ( int x) { if (num == size ) { new Table = new int [2*size]; for (i = 0; i < size; i++) füge table[i] in newTable ein; table = newTable; size = 2*size; } füge x in table ein; num = num + 1; }

Kosten von n Einfüge-Operationen in eine anfangs leere Tabelle

ti = Kosten der i-ten Einfüge-Operation Worst case: ti = 1, falls die Tabelle vor der Operation i nicht voll ist ti = (i – 1) + 1, falls die Tabelle vor der Operation i voll ist. Also verursachen n Einfüge-Operationen höchstens Gesamtkosten von Amortisierter Worst-Case: Aggregat -, Bankkonto -, Potential-Methode

Potential-Methode

T Tabelle mit k = T.num Elemente und s = T.size Größe Potentialfunktion  (T) = 2 k – s

Potential-Methode

Eigenschaften 0 = (T0) =  ( leere Tabelle ) = -1 Für alle i  1 : i =  (Ti) 0 Weil n - 0  0 gilt, ist Unmittelbar vor einer Tabellenexpansion ist k = s, also (T) = k = s. Unmittelbar nach einer Tabellenexpansion ist k = s/2, also (T) = 2k – s = 0.

Berechnung der amortisierten Kosten ai der i-ten Einfüge-Operation

ki = # Elemente in T nach der i-ten Operation si = Tabellengröße von T nach der i-ten Operation Fall 1: i-te Operation löst keine Expansion aus ki = ki-1 + 1, si = si-1 ai = 1 + (2ki - si) - (2ki-1 – si-1) = 1 + 2(ki - ki-1) = 3

Fall 2: i-te Operation löst Expansion aus ki = ki-1 + 1, si = 2si-1 ai = ki-1 + 1 + (2ki - si) - (2ki-1 – si-1) = 3

Einfügen und Entfernen von Elementen

Jetzt: Kontrahiere Tabelle, wenn Belegung zu gering! Zíele: (1) Belegungsfaktor bleibt durch eine Konstante nach unten beschränkt (2) amortisierte Kosten einer einzelnen Einfüge- oder Entferne- Operation sind konstant. 1. Versuch Expansion: wie vorher Kontraktion: Halbiere Tabellengröße, sobald Tabelle weniger als ½ voll ist!

„Schlechte“ Folge von Einfüge- und Entfernenoperationen

D, D: Kontraktion n/2 + 1 I, I : Expansion n/2 + 1 D, D: Kontraktion n/2 + 1 I: Expansion 3 n/2 n/2 mal Einfügen (Tabelle voll) Kosten Gesamtkosten der Operationsfolge: In/2, I,D,D,I,I,D,D,... der Länge n sind

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Name: 
06_Amortisierte-Analyse
Author: 
Sandra Busl
Company: 
N/A
Description: 
Amortisierte Analyse Prof. Dr. S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann
Tags: 
operation | tabelle | kosten | potentialfunktion | einfügen | entfernen | expansion | size
Created: 
10/3/2003 8:20:53 AM
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