Algorithmus und Programm: Vom Algorithmus zum Programm

Transkript

1 Algorithmus und Programm: Vom Algorithmus zum Programm 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1.2 Programmiersprachen 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1.4 Software-Grundlagen 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-1

2 Algorithmusbegriff Ein Algorithmus ist eine Berechnungsvorschrift. Die Aufgabe, die der Algorithmus lösen soll, wird durch eine Spezifikation festgelegt. Die Berechnungsvorschrift wird durch einen endlichen Text kodiert. Sie beschreibt die auszuführenden Berechnungen hinreichend präzise. Die Berechnungen sind aus elementaren Operationen aufgebaut und besitzen Aus- und evtl. Eingabewerte. Hierbei handelt es ich um eine sog. intuitive Definition. In der Informatik wird auch eine formale Definition benötigt, zum Beispiel zum Nachweis, dass für ein bestimmtes Problem kein Algorithmus existiert.»intuitiv heißt nicht erlernt.«(bruce M. Hood) 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-2

3 Eigenschaften von Algorithmen Algorithmen sollen in der Regel terminieren, d. h. bei jeder Eingabe irgendwann zu einem Ende führen. Es gibt Ausnahmen: z. B. Betriebssysteme oder sogenannte reaktive Systeme. Die Terminierung wird in der Definition des Algorithmusbegriffs nicht verwendet. Ein Grund hierfür ist zum Beispiel das Halteproblem (s. unten): Definitionen müssen überprüfbar sein. Einen Algorithmus nennt man deterministisch, wenn er bei gleichen Eingabedaten stets die gleiche Berechnung ausführt. Ein Algorithmus heißt determiniert, wenn er bei gleichen Eingabedaten stets die gleichen Ausgabedaten liefert. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-3

4 Programm und Programmiersprache Ein Programm ist die Formulierung eines Algorithmus mit seiner Datenbereiche in einer Programmiersprache. Eine Programmiersprache erlaubt es, Algorithmen präzise zu beschreiben. Insbesondere legt eine Programmiersprache die elementaren Operationen, die Möglichkeiten zu ihrer Kombination und die zulässigen Datenbereiche eindeutig fest. Unter programmieren versteht man den Vorgang des Erstellens eines Programms. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-4

5 Grundlegende Aspekte der Algorithmenentwicklung Wie wird ein Algorithmen formuliert? Paradigma. Beispiele für Paradigmen: imperativ, objektorientiert, funktional, logisch. Es gibt weitere Paradigmen, diese vier sind aber die am häufigsten erwähnten. Weitere Bezeichnungen für Paradigmen: hybrid, prozedural, deklarativ. Mit welchem Aufwand löst der Algorithmus das Problem? Komplexität. Beispiele zur Komplexität: benötigte Rechenzeit oder verwendeter Speicherplatz. Erfüllt mein Algorithmus seine Spezifikation? Korrektheit. Der Nachweis der Korrektheit wird Verifikation genannt. Wie werden Datentypen definiert? Abstrakte Datentypen. ADT/Abstrakte Datentypen werden durch algebraische Methoden definiert. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-5

6 Grundlegende Aspekte der Algorithmenentwicklung Gibt es für das Problem einen Algorithmus? Berechenbarkeit/Entscheidbarkeit. Zur Beantwortung dieser Frage wird eine formale Definition des Algorithmenbegriffs benötigt. Beispiel: Turing-Maschine. Alonzo Church stellte 1936 die folgende These auf, die bisher nicht widerlegt wurde. Church sche These: Der intuitive Algorithmenbegriff wird durch das Modell der Turing-Maschine adäquat definiert. Die Church sche These kann natürlich nicht bewiesen werden, da sie den intuitiven Algorithmenbegriff verwendet. Über intuitive Dinge können keine formalen Beweise geführt werden. Es wurde gezeigt, dass viele formale Algorithmusdefinitionen äquivalent sind. Daher könnte in der Church schen These die Turing-Maschine durch etliche andere formale Definitionen des Algorithmus ersetzt werden. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-6

7 Grundlegende Aspekte der Algorithmenentwicklung Gibt es Vorgehensweisen für die Erstellung von Algorithmen? Entwurf von Algorithmen. Beispiele: Rekursion, Backtracking, Divide-and-Conquer, Greedy-Algorithmus,... Gibt es Algorithmen, die man häufig verwenden kann? Standardalgorithmen. Beispiele: Algorithmen zum Suchen und Sortieren, Algorithmen für konkrete Datentypen (zum Beispiel: Graphen, Listen, Keller, Schlangen,... ) Gibt es andere Definitionen des Algorithmenbegriffs? Varianten des Algorithmenbegriffs. Beispiele: nichtdeterministische, parallele, randomisierte Algorithmen. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-7

8 Paradigmen zur Formulierung von Algorithmen In einem imperativen Algorithmus gibt es Variable, die verschiedene Werte annehmen können. Die Menge aller Variablen und ihrer Werte sowie der Programmzähler beschreiben den Zustand zu einem bestimmten Zeitpunkt. Ein Algorithmus bewirkt eine Zustandstransformation. Ein funktionaler Algorithmus formuliert die Berechnung durch Funktionen. Die Funktionen können rekursiv sein; auch gibt es Funktionen höherer Ordnung. In einem objektorientierten Algorithmus werden Datenstrukturen und Methoden zu einer Klasse zusammengefasst. Von jeder Klasse können Objekte gemäß der Datenstruktur erstellt und über die Methoden manipuliert werden. Ein logischer (deduktiver) Algorithmus führt Berechnungen durch, indem er aus Fakten und Regeln durch Ableitungen in einem logischem Kalkül Ziele beweist. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-8

9 Paradigmen zur Formulierung von Algorithmen Aus einer übergeordneten Sichtweise werden die folgenden Kategorien unterschieden: Prozedurale Programmiersprachen: Es wird exakt angegeben, wie die Lösung eines Problems ermittelt werden kann. Imperative Programmiersprachen fallen in diese Kategorie. Deklarative Programmiersprachen: Im Gegensatz zum prozeduralen Paradigma fragt man in der deklarativen Programmierung danach, was berechnet werden soll. Es wird also nicht der Lösungsweg programmiert, sondern angegeben, welches Ergebnis gewünscht ist. Deklarative Paradigmen beruhen auf mathematischen, rechnerunabhängigen Theorien. Beispiele hierfür sind prädikative und bis zu einem gewissen Grade auch funktionale Programmiersprachen. Unter einem hybriden Paradigma versteht man die Mischung von Paradigmen. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-9

10 Beispiel: Algorithmus von Euklid Der folgende, in einer imperativen Programmiersprache formulierte, Algorithmus von Euklid berechnet den größten gemeinsamen Teiler der Zahlen x, y N mit x > 0 und y 0: a := x; b := y; while b # 0 do r := a mod b; a := b; b := r od Anschließend gilt a = ggt(x, y). 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-10

11 Beispiel: Algorithmus von Euklid Variable z 0 z 1 z 2 z 5 z 8 z 11 z 14 r a b ggt(36, 52) = 4 Durchlaufene Zustände: z 0, z 1, z 2,..., z 14 Zustandstransformation: z 0 z Vom Algorithmus zum Programm 1-11

12 Datenstrukturen und Typsysteme Programmiersprachen bieten die Möglichkeit, aus elementaren Datenbereichen mithilfe von Konstruktoren komplexe Datenbereiche aufzubauen. Datenbereiche werden häufig Datenstrukturen genannt. Elementare Datenstrukturen: Wertebereiche, Operationen boolean, char, cardinal, integer, real, enumeration Konstruktoren: array (Feld), record (Satz), set (Menge), pointer (Zeiger) Zeiger ermöglichen rekursive Datenstrukturen wie Listen, Bäume und Graphen. Typäquivalenz, Typanpassung, Typkompabilität,... Die Aspekte, die die Datenbereiche betreffen, werden als Typsystem bezeichnet. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-12

13 Natürliche und künstliche Sprachen Sprache ist ein sich stets weiterentwickelndes, komplexes System von Lauten und Zeichen zum Zwecke der Kommunikation. Es werden natürliche und künstliche Sprachen unterschieden. Natürliche Sprachen sind historisch gewachsen. Hierzu zählen z. B. Deutsch, Englisch und Französisch. Sie sind Ausdruck menschlichen Denkens, Fühlens und Wollens und weisen im Unterschied zu künstlichen Sprachen Mehrdeutigkeiten auf. Künstliche Sprachen sind Zeichensysteme, die der Verständigung in einem eng begrenzten Fachgebiets dienen, zum Beispiel Programmiersprachen. Sprachen wie Esperanto sind ebenfalls künstliche Sprachen, die sich durch leichtere Schreibung und Grammatik gegenüber natürlichen Sprachen auszeichnen. aus Basiswissen Deutsch, Dudenverlag 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-13

14 Sprachklassen der Informatik Die Sprachen der Informatik werden typischerweise in zwei Klassen aufgeteilt: General Purpose Language (GPL) Domain Specific Language (DSL) Meistens zählt man die Programmiersprachen zu den GPLs und Sprachen für spezielle Anwendungen zu den DSLs. Die Klasseneinteilung ist nicht in allen Quellen genau identisch. Eine mögliche Beispiel-Einteilung finden Sie in einem Material der Veranstaltung. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-14

15 Sprachen der Informatik Um Objekte mit Rechensystemen zu behandeln, müssen sie in eindeutigen also künstlichen Sprachen beschrieben werden. Einige Beispiele sollen dies verdeutlichen: Algorithmen: Programmiersprachen (Java) Dokumente: Markup-Sprachen (Html, XML), Seitenbeschreibungssprachen (Postscript) Modelle, Systeme: Modellierungssprachen (UML) Spezifikationen: Spezifikationssprachen (Z, VDM-SL) Datenbanken: Anfragesprachen (SQL) 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-15

16 Folgerung In der Informatik hat man es mit einer Vielzahl von künstlichen Sprachen zu tun. Sie alle beschreiben Sachverhalte in einem relativ kleinen Kontext, dafür aber (hoffentlich) präzise, widerspruchsfrei und vollständig. In dieser Vorlesung betrachten wir die Programmiersprache Java. In anderen Veranstaltungen (z. B. Programmieren für Fortgeschrittene, Logik in der Informatik ) lernen Sie weitere Sprach(klass)en kennen. Die theoretische Grundlagen der Programmiersprachen lernen Sie in der Veranstaltung Semantik von Programmiersprachen kennen. 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1-16

17 Algorithmus und Programm: Programmiersprachen 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1.2 Programmiersprachen 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1.4 Software-Grundlagen 1.2 Programmiersprachen 1-17

18 Edsger W. Dijkstra: Entwicklung der Programmiersprachen Jeder Programmierer weiß, dass es nur eine einzig wahre Programmiersprache gibt. Jede Woche eine neue. A. Weinert: Java für Ingenieure, 2001, Seite 7: Die Zahl der Programmiersprachen, die die Informatik in den letzten fünfzig Jahren hervorgebracht hat, ist Legion. Ernst zu nehmende Schätzungen sprechen von mehr als Wenn Weinerts Schätzung zutrifft, sind es 7,7 Programmiersprachen pro Woche! 1.2 Programmiersprachen 1-18

19 .. Entwicklung der Programmiersprachen 2000 C#. Programmiersprachen in der Informatikausbildung 1995 JAVA 1990 SCHEME (standard) Algol C++ OCCAM CSP ADA SMALLTALK80 MODULA 2 SCHEME C PROLOG PASCAL LOGO ALGOL68 SIMULA PL/I BASIC COBOL ALGOL LISP FORTRAN Algol68 Modula-2 Modula-2/Scheme Java/Scheme Java 1.2 Programmiersprachen 1-19

20 Definition von Programmiersprachen Die Lexik einer Programmiersprache bestimmt die textuellen Grundbausteine der Programme. Solche Bausteine sind z. B. Schlüsselwörter, Zeichen und Bezeichner. Sie werden beispielsweise durch Aufzählung oder reguläre Ausdrücke angegeben. Die Syntax einer Programmiersprache beschreibt, wie aus den Grundbausteinen vollständige Programme gebildet werden können. In den meisten Fällen wird die Syntax einer Programmiersprache durch eine kontextfreie Grammatik festgelegt. Die Bedeutung der syntaktisch korrekten Programme ist durch die Semantik der Sprache gegeben. Sie kann beispielsweise mithilfe von Zustandsfolgen (operationelle Semantik) oder durch Funktionen, die den syntaktischen Einheiten zugeordnet sind (denotationale Semantik), definiert werden. Es gibt auch weitere Möglichkeiten. Beispiele: axiomatische Semantik, algebraische Semantik. Die Pragmatik einer Programmiersprache untersucht ihre Anwendbarkeit und Nützlichkeit. Sie gehört nicht zur Definition der Sprache. 1.2 Programmiersprachen 1-20

21 Lexik: Definition von Programmiersprachen: Kleines Beispiel Schlüsselwörter: while, do, od,... Zeichen: +, ;, :=, (, ), {, },... Bezeichner = Buchstabe { Buchstabe, Ziffer } Syntax: <Anweisungsfolge> ::= <Anweisung> ; <Anweisungsfolge> <Anweisung> <Anweisung> ::= <Zuweisung> <While-Anweisung>... <Zuweisung> ::= <Bezeichner> := <arithmetischer Ausdruck> <While-Anweisung> ::= while <logischer Ausdruck> do <Anweisungsfolge> od (Operationelle) Semantik: Eine (partielle) Funktion f, die Zustände auf Zustände abbildet. Ein Beispiel: f(z 0 ) = z Programmiersprachen 1-21

22 Klassifikation der Programmiersprachen Die Programmiersprachen lassen sich grob in drei Klassen einteilen: Maschinensprachen Bits und Bytes, für den menschlichen Leser kaum verständlich Maschinenorientierte Sprachen (Assembler) stellen die Befehle in einem Mnemo-Code dar ADDIC 23, R0 STO R0, #12004 Problemorientierte Sprachen imperative, funktionale, objektorientierte, deduktive Sprachen, Spezialsprachen Ein Computer versteht nur Maschinensprachen! 1.2 Programmiersprachen 1-22

23 Implementierung von Programmiersprachen Compiler übersetzen Quellprogramme aus problemorientierten Sprachen in äquivalente Zielprogramme in Maschinensprachen: cc -o prog prog.c prog input output Interpreter lesen das Programm mit den Eingabedaten ein und führen es aus: scm prog.scm input output Mischverfahren übersetzen das Programm zunächst mit einem Compiler in eine Zwischensprache. Das übersetzte Programm wird anschließend interpretiert: javac prog.java java prog Die Eingabe kann zum Beispiel über die Tastatur oder Dateien erfolgen. Die Ausgabe kann zum Beispiel auf dem Bildschirm oder in Dateien geschehen. 1.2 Programmiersprachen 1-23

24 Implementierung von Programmiersprachen Interpreter müssen das Programm bei jedem Lauf erneut analysieren. Dies bedeutet einen gewissen Effizienzverlust. Typisch, aber nicht zwingend: Compiler: C Interpreter: Scheme Mischverfahren: Java Compiler und Interpreter: Haskell Compiler 1 Compiler 2 Interpreter 1 Interpreter Programmiersprachen 1-24

25 Verarbeitung von Java-Programmen Java Quellprogramm Zuerst wird ein Quellprogramm vom Compiler in Bytecode übersetzt. java javac Java Bytecode java Im zweiten Schritt wird der Bytecode vom Interpreter ausgeführt. Der Bytecode kann als Maschinencode der sogenannten virtuellen Java-Maschine (JVM) angesehen werden. Bytecode ist portabel. VM für Windows VM für Linux Der Compiler ist maschinenunabhängig, der Interpreter muss für jede Plattform neu entwickelt werden. 1.2 Programmiersprachen 1-25

26 Verarbeitung von Java-Programmen Interpretierter Code ist langsamer in der Ausführung als kompilierter Code, selbst wenn dieser als Bytecode vorliegt. Prinzipiell können Java-Programme auch in Maschinensprache übersetzt werden. Dann geht allerdings die Portierbarkeit verloren. Eine Alternativlösung bieten Just-in-Time-Compiler (JIT). Ein JIT ist ein Programm, das den Bytecode einzelner Methoden während der Ausführung in Maschinencode der jeweiligen Plattform übersetzt. So kann die Methode beim nächsten Aufruf deutlich schneller ausgeführt werden. Vorteilhaft ist, dass der Bytecode nicht verändert wird und damit das übersetzte Programm portabel bleibt. 1.2 Programmiersprachen 1-26

27 Implementierung von Programmen Warum muss man wissen, wie Programme umgesetzt werden? Beispiel: Java-Programm: public static void main(string[] args) { int z = 256*256*256* ; System.out.println(z*z); } Ausgabe: 1 Der korrekte Wert ist Warum ist die Ausgabe 1? Kann ein Computer nicht rechnen? 1.2 Programmiersprachen 1-27

28 Paradigmen und Programmiersprachen Einige Programmiersprachen: imperativ: Algol, Algol68, Pascal, Ada, C,... funktional: Lisp, Scheme, ML, Haskell,... prädikativ: Prolog objektorientiert: Smalltalk, Eiffel,... hybrid: Java, C++, C# (imperativ, oo), Scala (imperativ, oo, funktional),... In der Regel lassen sich die Sprachen nicht eindeutig einem bestimmten Paradigma zuordnen. Zum Beispiel gibt es in Scheme Variable und Zuweisungen, d. h. imperative Konzepte. Java ist als imperativ-basierte objektorientierte Programmiersprache (hybrides Paradigma) zu bezeichnen. C++ hingegen besitzt einen vollständigen imperativen Kern, während Smalltalk eine strikt objektorientierte Programmiersprache ist. 1.2 Programmiersprachen 1-28

29 Skriptsprachen Bei Skriptsprachen handelt es sich um übergeordnete Sprachen, um vorhandene Programme oder Prozeduren kontrolliert ablaufen zu lassen. Skriptsprachen haben ihren Ursprung in den Kommandosprachen (Job Control Language, JCL) von Betriebssystemen. Einfache Skriptsprachen sind die Shell-Skripts von Unix. Mächtigere Skriptsprachen sind beispielsweise Perl, PHP, Python oder JavaScript. Skriptsprachen werden in der Regel interpretiert, nicht kompiliert. 1.2 Programmiersprachen 1-29

30 Algorithmus und Programm: Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1.2 Programmiersprachen 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1.4 Software-Grundlagen 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-30

31 Spezifikation, Korrektheit und Verifikation Die Spezifikation beschreibt die Anforderungen an ein Softwaresystem in einer informellen, grafischen und/oder formalen Sprache. Eine Spezifikation sollte vollständig und widerspruchsfrei sein. Ein Softwaresystem, das eine Spezifikation erfüllt, heißt korrekt bezüglich dieser Spezifikation. Man unterscheidet dabei zwischen partieller und totaler Korrektheit. Ein Programm nennt man partiell korrekt, wenn die Spezifikation erfüllt, die Terminierung von Programmläufen aber nicht notwendigerweise gewährleistet ist. Es heißt total korrekt, wenn zusätzlich die Terminierung sichergestellt ist. Ein partiell korrektes Programm liefert also keine falschen Ergebnisse. Unter Verifikation versteht man den mathematischen Beweis der partiellen oder totalen Korrektheit eines Programms. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-31

32 Korrektheit des Algorithmus von Euklid Die Spezifikation besteht aus einer Vorbedingung und einer Nachbedingung: Vorbedingung: x > 0 und y 0 Nachbedingung: a = ggt(x, y) Der Algorithmus von Euklid ist für Eingaben x und y mit x > 0 und y 0 partiell und total korrekt. Die Variable a enthält nach Programmende den Wert des größten gemeinsamen Teilers von x und y. Beweis unter Verwendung einer Schleifeninvarianten: s. Übung. Mit der Definition ggt(0, 0) = 0 ist der Algorithmus von Euklid für alle Werte x und y mit x 0 und y 0 partiell und total korrekt. Beweis: s. Übung. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-32

33 Test und Validierung Der Test eines Programms ist der probeweise Ablauf des Programms. Damit der Test aussagekräftig ist, müssen die Eingabedaten sorgfältig ausgewählt werden. Ein Test kann nur die Anwesenheit von Fehlern, niemals aber deren Abwesenheit zeigen. Als Validierung bezeichnet man den Test eines Softwaresystems unter Bedingungen, wie sie im späteren Einsatz herrschen werden. Auch wenn das zu erstellende Programm verifiziert wurde, kann auf eine Validierung nicht verzichtet werden, da ein mathematischer Nachweis der Korrektheit beispielsweise nichts über das Laufzeitverhalten des Programms oder die Auslastung von Leitungen aussagt. Verifikation: Validierung: verus wahr, facere machen validus gesund, stark 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-33

34 Komplexität und O-Notation Unter Komplexität versteht man den Aufwand, den ein Algorithmus/Programm zur Lösung einer Aufgabe benötigt. Damit ist in den meisten Fällen der erforderliche Speicherplatz oder die Anzahl der durchgeführten Rechenschritte gemeint. Mathematisch wird die Komplexität eines Algorithmus/Programms in der Regel durch eine Funktion f : N R beschrieben. Die Größenordnung einer solchen Funktion f wird häufig durch die sogenannte O-Notation nach oben abgeschätzt: O(g) = {f : N R c > 0, n 0 > 0 n n 0. 0 f (n) cg(n)} für eine Funktion g : N R. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-34

35 Komplexität des Algorithmus von Euklid Theorem. [G. Lamé, 1845] Es seien x, y und n mit x 0, y 0 und 0 x, y < n gegeben. Dann gilt: Der Algorithmus von Euklid benötigt höchstens ( ) f (n) := log φ 5 n 2 Divisionsschritte, wobei φ = 1 2 ( ) ist. Beispiel: ggt(36,52), n=53, f (n) = 9, = 10 2 = 8. Unter Verwendung der O-Notation erhalten wir: f (n) O(log(n)). Man schreibt es auch in der Form: f (n) = O(log(n)). 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-35

36 Symbole zur Größenordnung von Funktionen Es sei eine Funktion g : N R gegeben. O(g) = {f : N R c > 0, n 0 > 0 n n 0. 0 f (n) cg(n)} Ω(g) = {f : N R c > 0, n 0 > 0 n n 0. 0 cg(n) f (n)} Θ(g) = {f : N R c 1 > 0, c 2 > 0, n 0 > 0 n n 0. 0 c 1 g(n) f (n) c 2 g(n)} o(g) = {f : N R c > 0 n 0 > 0 n n 0. 0 f (n) < cg(n)} ω(g) = {f : N R c > 0 n 0 > 0 n n 0. 0 cg(n) < f (n)} Diese Zeichen werden Landau-Symbole genannt. Sie beschreiben das asymptotische Verhalten von Funktionen. Eine Übersicht finden Sie auf der Web-Seite dieser Vorlesung. Ausführlich wird dieses Thema in den Veranstaltungen Algorithmen und Datenstrukturen und Diskrete Mathematik behandelt. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-36

37 Symbole zur Größenordnung von Funktionen 3000n 2 + 7n + 23 Θ(n 2 ) Man schreibt meistens: 3000n 2 + 7n + 23 = Θ(n 2 ) 3000n 2 + 7n + 23 O(n 2 ) 3000n 2 + 7n + 23 Ω(n 2 ) 23 Θ(1) a n x n a 1 x + a 0 Θ(x n ) Θ(log k (n)) = Θ(log l (n)) 6n log 2 (n) + 8n + 12 Θ(n log(n)) 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-37

38 Entscheidbarkeit Entscheidbarkeit von Problemen: der es löst? Gibt es zu jedem Problem einen Algorithmus, Immer wieder kommt es vor, dass ein Computerprogramm plötzlich keine Reaktion mehr zeigt ( abstürzt oder sich aufhängt ). Dahinter verbirgt sich häufig ein Algorithmus, der für eine spezielle Eingabe nicht terminiert. Für kommerzielle Software kann das sehr teuer werden. Die Suche nach dem Grund der Nichtterminierung kann sich sehr schwierig gestalten. Daher liegt der Wunsch nahe, einen Algorithmus zu entwickeln, der beliebige Algorithmen auf Terminierung testet. Diese Aufgabenstellung heißt Halteproblem. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-38

39 Halteproblem 1 Das Halteproblem ist unentscheidbar. Wir zeigen die Aussage indirekt: Annahme: Es gibt einen Algorithmus HALT(algorithmus a, eingabe e), der für einen Algorithmus a und eine Eingabe e genau dann das Ergebnis true liefert, wenn a bei Eingabe von e terminiert. Der Algorithmus TEST(algorithmus a) sei definiert durch TEST(algorithmus a): while HALT(a,a) {... }. Das heißt, TEST(a) terminiert genau dann nicht, falls a bei Eingabe von a terminiert. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-39

40 Zwei Fälle können eintreten: Halteproblem 2 1. Fall: Der Aufruf HALT(TEST, TEST) liefert true. In diesem Fall terminiert nach Definition von HALT der Aufruf TEST(TEST). Hieraus folgt aus der Definition von TEST, dass der Aufruf TEST(TEST) nicht terminiert, ein Widerspruch. 2. Fall: Der Aufruf HALT(TEST, TEST) liefert false. In diesem Fall terminiert nach Definition von HALT der Aufruf TEST(TEST) nicht. Hieraus folgt aus der Definition von TEST, dass der Aufruf TEST(TEST) terminiert, ein Widerspruch. Da in beiden Fällen ein Widerspruch auftritt, kann der Algorithmus HALT nicht existieren. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-40

41 Halteproblem 3 Die beiden vorherigen Seiten Halteproblem 1 und Halteproblem 2 wurden dem Schulbuch Peter Hubwieser, Patrick Löffler et al.: Informatik 5 Lehrwerk für Gymnasien. Ernst Klett Verlag, Stuttgart, Leipzig, entnommen. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-41

42 Berechenbarkeit 1 Eine Funktion f : A Y heißt berechenbar, wenn es einen Algorithmus A f gibt, der diese Funktion realisiert. Die Quadratfunktion f : N N ist berechenbar, denn es gibt einen Algorithmus, der für jede gegebene natürliche Zahl n das Quadrat n 2 berechnet. Es gibt überabzählbar viele Funktionen f : N N, aber nur abzählbar viele Algorithmen. Das heißt, fast keine Funktion ist berechenbar. Wir werden den Satz von Rice kennenlernen. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-42

43 Berechenbarkeit 2 Mithilfe des Berechenbarkeitsbegriffs lässt sich die Entscheidbarkeit formal definieren: Eine Menge M X heißt entscheidbar relativ zu X, wenn die charakteristische Funktion { 1, x M, χ M (x) = 0, x X \ M, berechenbar ist. Formulieren Sie das Halteproblem als charakteristische Funktion einer geeigneten Menge. Fazit: Es gibt unentscheidbare Probleme und nicht berechenbare Funktionen. Mehr zu diesem Thema lernen Sie in den Modulen Theoretische Informatik. 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1-43

44 Algorithmus und Programm: Software-Grundlagen 1.1 Vom Algorithmus zum Programm 1.2 Programmiersprachen 1.3 Korrektheit, Komplexität und Entscheidbarkeit 1.4 Software-Grundlagen 1.4 Software-Grundlagen 1-44

45 Hardware Für unsere Zwecke reicht das folgende einfache Modell vom Aufbau eines Rechners. Details lernen Sie in den Modulen Technische Informatik, Rechnernetze,... kennen: Zentraleinheit Prozessor Eingabewerk Hauptspeicher Ausgabewerk Massenspeicher Eingabegeräte Ausgabegeräte 1.4 Software-Grundlagen 1-45

46 Software Zur Systemsoftware zählen alle Programme, die für den korrekten Ablauf von Rechnern oder Rechnernetzen erforderlich sind. Die Anwendungssoftware wird zur Lösung von Problemen, die nicht ursächlich mit Rechnern zu tun haben, eingesetzt. Softwarewerkzeuge unterstützen die Erstellung von System- und Anwendungsprogrammen. 1.4 Software-Grundlagen 1-46

47 Systemsoftware Zur Systemsoftware zählen alle Programme, die für den korrekten Ablauf von Rechnern oder Rechnernetzen erforderlich sind: Betriebssysteme und ihre Komponenten Compiler, Interpreter Binder, Lader bzw. Bindelader Programme zur Verwaltung von Geräten Netzsoftware Software-Grundlagen 1-47

48 Anwendungssoftware Die Anwendungssoftware wird zur Lösung von Problemen, die nicht ursächlich mit Rechnern zu tun haben, eingesetzt: Datenbankprogramme Conputeralgebrasysteme Office-Software: Textverarbeitung, Tabellenkalkulation, Präsentation,... -Programme Internetsoftware: Browser,... Mediensoftware: Grafik-, Photo-, Audio-, Videoprogramme, Software-Grundlagen 1-48

49 Softwarewerkzeuge Softwarewerkzeuge unterstützen die Erstellung von System- und Anwendungsprogrammen: Modellbildung Programmierwerkzeuge Versionskontrolle Integrierte Entwicklungsumgebungen Software-Grundlagen 1-49

50 Betriebssysteme Der Begriff Betriebssystem ist eine zusammenfassende Bezeichnung für alle Programme, die die Ausführung der Benutzerprogramme, die Verteilung der Betriebsmittel auf die einzelnen Benutzerprogramme und die Aufrechterhaltung der Betriebsart (z. B. Stapelbetrieb, Dialogbetrieb) steuern und überwachen. Das Betriebssystem bietet seine Dienste dem Benutzer in einer textuellen oder grafischen Oberfläche an. 1.4 Software-Grundlagen 1-50

51 Betriebssysteme Das Betriebssystem kann als eine Erweiterung der Maschine gesehen werden. Der durchschnittliche Programmierer möchte in der Regel beispielsweise nicht die Verwaltung einer Floppy-Disk programmieren, sondern deren Funktionalität als Abstraktion auf hohem Niveau nutzen. In diesem Zusammenhang spricht man auch von einer virtuellen Maschine. Das Betriebssystem arbeitet auch als Ressourcenmanager. Moderne Rechensysteme bestehen aus Prozessoren, Speichern, Uhren, Platten, Terminals, Druckern, Netzwerkschnittstellen und vielen weiteren Komponenten. Das Betriebssystem teilt diese Ressourcen untern den verschiedenen Prozessen auf. Dieser Vorgang kann als Multiplexen in Zeit und Raum beschrieben werden. 1.4 Software-Grundlagen 1-51

52 Wichtige Betriebssysteme UNIX-Derivate BSD-Unix (Berkeley Software Distribution) AT&T, System V Linux (Linus Torvalds) Distributionen für Linux: RedHat, Suse, Debian, Ubuntu, Knoppix,... Betriebssysteme der Fa. Microsoft MS-DOS Windows 3.x/95/98/Me Windows NT, Windows 2000, Windows XP Windows Vista, Windows 7, 8, 9, Software-Grundlagen 1-52

53 Oberflächen von Betriebssystemen Ein heutiges Betriebssystem stellt dem Benutzer die Fähigkeiten des Rechners über eine textuelle Oberfläche (Shell) und/oder über eine grafische Oberfläche (GUI, Graphical User Interface) zur Verfügung. Beispielsweise gibt es für Unix üblicherweise die Shells sh, bash, csh, tcsh, ksh und einige weitere. Für Linux wurden die grafischen Oberflächen KDE und Gnome entwickelt. Die Wahl der jeweiligen Oberfläche bleibt dem Benutzer überlassen. 1.4 Software-Grundlagen 1-53

54 Dateiverwaltung Dateiverwaltungssystem Komponente eines Betriebssystems, die den gesamten Platz auf externen Speichern verwaltet. Zu den Aufgaben gehören die Lokalisierung von Dateien, die Zuweisung von Speicherplatz und die Buchführung über die Verwendung des Speichers. Editor Komponente eines Dateiverwaltungssystems zum Bearbeiten von Texten oder Daten. Verbreitete Editoren unter Unix sind vi, emacs, nedit und gedit. Notepad und Wordpad sind solche für Windows. 1.4 Software-Grundlagen 1-54

55 Programmierwerkzeuge Änderungsverwaltung: diff, patch Versionsverwaltungsprogramme: rcs, cvs, svn Eingabeanalyse: lex, yacc Eingabeverarbeitung: awk Programmgenerierung: make Software-Grundlagen 1-55

56 Programmierumgebungen Programmierumgebungen sind Software-Systeme zur Unterstützung der Programmentwicklung. Typische Bestandteile einer Programmierumgebung sind ein sprachspezifischer Editor (Texteditor), Compiler und/oder Interpreter, Binder, Lader bzw. Bindelader, Test- und Debughilfen, Quelltextformatierungstools, Archivierungswerkzeuge sowie Dokumentationsgeneratoren. 1.4 Software-Grundlagen 1-56

57 Integrierte Entwicklungsumgebungen Eine Programmierumgebung wird auch integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) (integrated development environment) genannt. Integrierte Entwicklungsumgebungen für Java sind beispielsweise NetBeans, Eclipse, IntelliJ IDEA, Borland JBuilder und Oracle JDeveloper. Integrierte Entwicklungsumgebungen können ggf. auch für die Arbeit mit mehreren Programmiersprachen geeignet sein. 1.4 Software-Grundlagen 1-57