Informatik II - Tutorium 8

Transkript

1 Informatik II - Tutorium 8 Vincent Becker vincent.becker@inf.ethz.ch Vincent Becker

2 Altklausuren verfügbar Für regisitrierte AMIV-Mitglieder Mehrere Altklausuren Disclaimer lesen! Die Altklausuren lassen keine Schlüsse auf zukünftige Klausuren zu! Vincent Becker

3 Stack Traces in Tests Über die Stack Traces fehlgeschlagener Tests können Fehler gefunden warden In Zeile 43 von empty kam es zu einer NullPointerException, der Aufruf kam von Zeile 65 in runtimes Vincent Becker

4 Übungsblatt 7 Vincent Becker

5 U7.A1 Generics Gegeben: Eine Menge von Gruppen von Studenten, die jeweils eine Punktzahl haben, und ein Bestehenskriterium Gesucht: Eine Liste der Studenten die bestanden haben Hilfsfunktion private boolean filter(student student) { return student.getpoints() >= (IFilter.criteria / 100 * IFilter.maxNumberofPoints); } Student -name -legi -points +getpoints() +setpoints( int points) Vincent Becker

6 U7.A1 Ohne Generics public ArrayList filterraw(arraylist groups) { ArrayList result = new ArrayList(); for (int i = 0; i < groups.size(); i++) { ArrayList group = (ArrayList) groups.get(i); Cast notwendig! for (int j = 0; j < group.size(); j++) { Student student = (Student) group.get(j); if (filter(student)) { result.add(student); } } } return result; } Warning: ArrayList is a raw type. References to generic type ArrayList<E> should be parameterized Vincent Becker

7 U7.A1 Mit Generics public ArrayList<Student> filtergeneric(arraylist<arraylist<student>> groups) { } ArrayList<Student> result = new ArrayList<Student>(); for (int i = 0; i < groups.size(); i++) { } ArrayList<Student> group = groups.get(i) for (int j = 0; j < group.size(); j++) { } Student student = group.get(j); if (filter(student)) { } return result; result.add(student); Kein Cast notwendig! Vincent Becker

8 Generics Vorteile Java kann Typen prüfen Nur kompatible Objekte können zur Liste hinzugefügt werden Kein Cast auf den richtigen Typ mehr notwendig Übersichtlicher für den Entwickler Extends mit Generics class MyPair<T> { public T first, second; } vs. class MyPair<T extends Comparable<T>> {... } Für T können nur noch Typen benutzt werden, die Comparable<T> implementieren (u.a. Float, Integer, String) pair.first bietet nun bestimmt int compareto(t other) Vincent Becker

9 U7.A2 Tic-Tac-Toe Überlegungen zu Spielbäumen Überlegen Sie sich, wie das Attribut eines Knotens auf Grund der Attribute der Nachfolger berechnet wird, wenn Sie bzw. Ihr Gegner an der Reihe sind. Vincent Becker

10 Ich: x, Gegner:, ich bin am Zug MAX Strategie von MAX MIN MAX MIN Vincent Becker

11 U7.A3 Binäre Suchbäume Die Knoten enthalten Schlüsselattribute, die total geordnet sind Suchen erfolgt durch Schlüsselvergleich Für jeden Knoten mit Schlüsselattribut s gilt: Alle Schlüssel im linken Unterbaum sind kleiner als s Alle Schlüssel im rechten Unterbaum sind grösser als s Die Unterbäume sind wiederum Suchbäume Vincent Becker

12 U7.A3 Binäre Bäume Implementierung public class BinarySearchTree<T> { } public int key; public T thing; public BinarySearchTree<T> left; public BinarySearchTree<T> right; public BinarySearchTree(int key, T thing) { } this.key = key; this.thing = thing; this.left = null; this.right = null; Vincent Becker

13 U7.A3 Binäre Suchbäume Beispiellösung find public T find(binarysearchtree<t> tree, int key) { } if (tree == null) return null; if (key == tree.key) { } return tree.thing; if (key < tree.key) { } return find(tree.left, key); return find(tree.right, key); Vincent Becker

14 Gesamtwert: über CHF 600! U7.A4 Reversi Reversi-Turnier, Vincent Becker

15 Reversi Unsere Spielregeln: Alle Steine haben zwei Seiten, eine rote und eine grüne Ziel: möglichst viele Steine der eigenen Farbe haben Spielbeginn: Prinzip: Alle Steine zwischen einem neu gelegten Stein und den Steinen derselben Farbe werden zu jener Farbe umgedreht Vincent Becker

16 Reversi Beispiel: Grüner Spieler legt Stein auf F6 Vincent Becker

17 Reversi Einrichten mit reversi.jar und Javadocs Testplattform: reversi.ethz.ch Literatur auf der Webseite (passwortgeschützt) Username: i2bib Passwort: reversi Vincent Becker

18 Übungsblatt 8 Vincent Becker

19 U8.A1 Binäre Suche Schnelles Suchen in sortierten Arrays [1, 7, 13, 15, 45, 89, 123] Wie findet man die 45 schnell? Lineare Suche: Worst case n Schritte für n Elemente Lösung: Binäre Suche Vincent Becker

20 U8.A1 Binäre Suche 1. Vergleiche mit dem Element in der Mitte 2. Wenn kleiner, suche rekursiv in der linken Hälfte weiter 3. Ansonten in der rechten weitersuche 4. Aufhören, wenn man auf das Element getroffen ist Suche nach 45: [1, 7, 13, 15, 45, 89, 123] [1, 7, 13, 15, 45, 89, 123] [1, 7, 13, 15, 45, 89, 123] [1, 7, 13, 15, 45, 89, 123] Vincent Becker

21 U8.A1 Binäre Suche Interface: public interface IBinarySearch<Key extends Comparable<Key>, Value> { } public Value find(list<unit<key, Value>> haystack, Key needle); find nimmt eine Liste, die Elemente vom Typ Unit<Key, Value> enthält und ein Key entgegen Ein Objekt vom Typ Key ist mit anderen Key-Objekten vergleichbar compareto ist auf jeden Fall implementiert Vincent Becker

22 U8.A1 Binäre Suche Idee für find: Rekursive Hilfsmethode findrecursive(list<unit<key, Value>> haystack, Key needle, int begin, int end) Vincent Becker

23 U8.A2 Rucksackproblem und Backtracking x2 g2, w2 x3 g3, w3 x1 g1, w1 x4 g4, w4 x5 g5, w5 Vincent Becker

24 U8.A2 Rucksackproblem und Backtracking Das allgemeine Rucksackproblem k Gegenstände: x 1,..., x k Jeweils bekannter Wert w i und Gewicht g i Auswahl von Gegenständen, dass Gesamtgewicht nicht überschritten wird Optimierungsproblem: Maximieren vom Wert der ausgewählten Gegenstände W = max(σ k 1 i=0 b i w i ), σ k 1 i=0 b i g i G b i gibt an, ob der Gegenstand eingepackt ist oder nicht Entscheidungsproblem NP-vollständig Vincent Becker

25 U8.A2 Rucksackproblem und Backtracking Wie viele Möglichkeiten hat der Dieb? M = Menge der verfügbaren Gegenständen Anzahl der Teilmengen Der Dieb kann auch die leere Menge Ø (fauler Dieb) oder die gesamte Menge M (starker Dieb mit grossem Sack) schaffen! Eine Menge M mit M =k Elementen besitzt 2 k Teilmengen Das entspricht der Anahl an Binärzahlen mit k Stellen Vincent Becker

26 U8.A2 Brute Force Alle Konfigurationen durchprobieren Jeweils Gesamtgewicht und Gesamtwert prüfen Vincent Becker

27 U8.A2 Brute Force Gewicht Wert Vincent Becker

28 U8.A2 Brute Force Liefert diese einfache Diebes-Strategie immer das optimale Ergebnis? Vincent Becker

29 U8.A2 Backtracking Gewichtbeschränkung: Aktuelles Gewicht: Aktuelles Gewicht: 0 Aktuelles Gewicht: 1 A. G.: 1 A.G.: Aktuelles Gewicht: 1.1 Aktuelles Gewicht: 1 A. G.: 1.1 A. G.: 2 A. G.: 2.1 Vincent Becker

30 U8.A2 Backtracking Vorteil: Bei vorläufiger Beendigung der Suche in eine bestimmte Richtung werden ganze Teilbäume abgeschnitten Liefert diese Backtracking Diebes-Strategie immer das optimale Ergebnis? Vincent Becker

31 U8.A2 Backtracking Beispiel: Ausgang in einem Labyrinth suchen Sich für eine Richtung entscheiden In diese Richtung weitergehen Wenn letztendlich erfolglos zurückkehren und eine andere Richtung wählen Wenn letztendlich erfolgreich fertig Backtracking Falls bereits alle Richtungen ausprobiert noch weiter zurück. Vincent Becker

32 U8.A2 Tipps zur Implementierung Konfiguration als Bitfolge: class Selection Achtung: bei Vergrösserung der Konfiguration (neuen Gegenstand in den Sack legen, A1c) muss der neue Stellenwert initialisiert werden Selection cursel = new Selection(prevSelSize, prevselintvalue); cursel.set(newbit, newbool); Gesamtgewicht einer Selection: cursel.sum(weights); Gesamtwert einer Selection: cursel.sum(values); Vincent Becker

33 U8.A3 Reversi Teil 2 checkmove implementieren Greedy-Strategie implementieren HumanPlayer nextmove() wartet auf Eingabe von der Kommandozeile RandomPlayer nextmove() wählt einen zufälligen (aber gültigen!) nächsten Zug GreedyPlayer nextmove() wählt nächsten Zug anhand einer einfachen, nicht-rekursiven Bewertungsfunktion Download Übungsserie 7 Übungsserie 8 Vincent Becker

34 U8.A3 Reversi Teil 2 GreedyPlayer a. Implementieren eines Spielers, der unter allen möglichen Zügen den besten auswählt Bester Zug: b. Weitere Tipps: Zug, nach dessen Durchführung man maximal mehr Steine besitzt als der Gegner: «Denktiefe = 1» d.h.: kein Spielbaum nötig! i. Ermitteln des besten Zuges: Board kopieren (clone), Zug ausführen, zählen... ii. Hier dürft ihr GameBoard.checkmove wieder verwenden iii. gb.countstones(int color) zählt die Steine von einem Spieler iv. Utils.other() gibt die Farbe vom anderen Spieler Vincent Becker

35 viel Spass! Vincent Becker