4. Übung zu Algorithmen I 17. Mai 2017
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1 4. Übung zu Algorithmen I 17. Mai 2017 Björn Kaidel bjoern.kaidel@kit.edu (mit Folien von Julian Arz, Timo Bingmann, Lisa Kohl, Christian Schulz, Sebastian Schlag und Christoph Striecks)
2 Organisatorisches Darf ich XYZ zum Lösen der Übungsaufgaben verwenden? Faustregel: Alles aus dem 1. Semester (z.b. GBI) und der Algorithmen VL erlaubt Bitte darauf hinweisen, wenn ihr spezielleren Sto aus dem ersten Semester verwendet.
3 Organisatorisches Darf ich XYZ zum Lösen der Übungsaufgaben verwenden? Faustregel: Alles aus dem 1. Semester (z.b. GBI) und der Algorithmen VL erlaubt Bitte darauf hinweisen, wenn ihr spezielleren Sto aus dem ersten Semester verwendet. Ausnahme: Aufgabe verbietet/verlangt bestimmte Algorithmen, Techniken,... Algorithmen, Techniken, etc. aus sonstigen Quellen nicht erlaubt
4 Organisatorisches Darf ich XYZ zum Lösen der Übungsaufgaben verwenden? Faustregel: Alles aus dem 1. Semester (z.b. GBI) und der Algorithmen VL erlaubt Bitte darauf hinweisen, wenn ihr spezielleren Sto aus dem ersten Semester verwendet. Ausnahme: Aufgabe verbietet/verlangt bestimmte Algorithmen, Techniken,... Algorithmen, Techniken, etc. aus sonstigen Quellen nicht erlaubt Tipp: Es kann sinnvoll sein, verschiedene Lösungsmöglichkeiten zu üben (z.b. Rekurrenzen nicht nur mit Master-Theorem lösen)
5 Klausur: Spickzettel Wie in den Vorjahren: Wir erlauben euch einen Spickzettel mit in die Klausur zu nehmen Ein DIN A4 Blatt Handgeschrieben Beidseitiges beschriften erlaubt Keine Einschränkung bzgl. Schriftgröÿe, Inhalt etc.
6 Inhalt Hashing Hashtabellen Anwendungen davon
7 Hashtabelle mit einfach verketteten Listen Schlüsseluniversum U Hashfunktion h : U {0,..., m 1} Beispiel: h(k 1 ) = 2, h(k 2 ) = h(k 3 ) = m-1 k 3 k 1 k 2
8 Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j?
9 Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j? Ansatz 1: Sortieren 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104
10 Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j? Ansatz 1: Sortieren 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 9, 18, 18, 25, 33, 42, 104
11 Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j? Ansatz 1: Sortieren 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 9, 18, 18, 25, 33, 42, 104 Laufzeit: Ω(n log n) (Sortieren im Worst-Case)
12 Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j? Ansatz 1: Sortieren 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 9, 18, 18, 25, 33, 42, 104 Laufzeit: Ω(n log n) (Sortieren im Worst-Case) Geht es besser?
13 Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j? Ansatz 1: Sortieren 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 9, 18, 18, 25, 33, 42, 104 Laufzeit: Ω(n log n) (Sortieren im Worst-Case) Ansatz 2: Hashtabelle Hashtabelle mit m Slots und verketteten Listen Ziel: (erwartete) Laufzeit in O(n).
14 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
15 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
16 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
17 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
18 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
19 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
20 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod
21 Beispiel 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 mit Hashfunktion h : a a mod schon enthalten!
22 Pseudocode 1: function hasduplicates(a : Sequence of N 0 ) : {true, false} 2: H := new HashTableWithChaining of N 0 with A slots 3: for all a A do 4: if H.nd(a) NIL then return true 5: H.insert(a) 6: return false
23 Laufzeitanalyse 1. Erzeugen der Hashtabelle
24 Laufzeitanalyse 1. Erzeugen der Hashtabelle alle Slots initialisieren: O(m)
25 Laufzeitanalyse 1. Erzeugen der Hashtabelle alle Slots initialisieren: O(m) 2. Finden und Einfügen
26 Laufzeitanalyse 1. Erzeugen der Hashtabelle alle Slots initialisieren: O(m) 2. Finden und Einfügen insert pro Element: O(1)
27 Laufzeitanalyse 1. Erzeugen der Hashtabelle alle Slots initialisieren: O(m) 2. Finden und Einfügen insert pro Element: O(1) nd pro Element: O(Listenlänge)
28 Wahl der Hashfunktion Problem: im Worst-Case ist nd pro Element in Θ(n) 3->Lösung: wähle Hashfunktion zufällig und zwar schlüssel-/datenunabhängig
29 Wahl der Hashfunktion Problem: im Worst-Case ist nd pro Element in Θ(n) Beispiel: a 17, 10, 38, 24, 31, 17, 94 : a mod 7 = 3 Es existieren für jede Probleminstanz schlechte Hashfunktionen 3->Lösung: wähle Hashfunktion zufällig und zwar schlüssel-/datenunabhängig Theorem aus der Vorlesung: A O(m) erwartete Anzahl kollidierender Elemente in O(1) Intuition: Wkt. schlechte Hashfunktion zu wählen klein
30 Wahl der Hashfunktion Problem: im Worst-Case ist nd pro Element in Θ(n) 3->Lösung: wähle Hashfunktion zufällig und zwar schlüssel-/datenunabhängig Theorem aus der Vorlesung: A O(m) erwartete Anzahl kollidierender Elemente in O(1) Intuition: Wkt. schlechte Hashfunktion zu wählen klein Also: erst Daten festlegen, dann Hashfunktion wählen Durchaus realistisch!
31 Universelles Hashing Problem: zufällige Hashfunktion ziehen teuer & schwierig Wie implementieren? Welche Struktur verwenden? Anzahl potentieller Funktionen riesig etc.
32 Universelles Hashing Problem: zufällige Hashfunktion ziehen teuer & schwierig Lösung: Wie implementieren? Welche Struktur verwenden? Anzahl potentieller Funktionen riesig etc. beschränke Wahl auf bestimmte Familie von Funktionen
33 Universelles Hashing Problem: zufällige Hashfunktion ziehen teuer & schwierig Lösung: Wie implementieren? Welche Struktur verwenden? Anzahl potentieller Funktionen riesig etc. beschränke Wahl auf bestimmte Familie von Funktionen H {h : U {0,..., m 1}} heiÿt universell, falls für alle x, y U mit x y und zufälligem h H: Pr[h(x) = h(y)] = 1 m
34 Universelles Hashing - Beispiel p Primzahl, U N u, a = (a 1,..., a u ) {0,..., p 1} u : h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p und H := {h a a {0,..., p 1} u }.
35 Universelles Hashing - Beispiel p Primzahl, U N u, a = (a 1,..., a u ) {0,..., p 1} u : h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p und H := {h a a {0,..., p 1} u }. u = 2: Für x, y N 2 mit x 1 y 1 gilt: a 0 x 0 + a 1 x 1 = a 0 y 0 + a 1 y 1 mod p
36 Universelles Hashing - Beispiel p Primzahl, U N u, a = (a 1,..., a u ) {0,..., p 1} u : h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p und H := {h a a {0,..., p 1} u }. u = 2: Für x, y N 2 mit x 1 y 1 gilt: a 0 x 0 + a 1 x 1 = a 0 y 0 + a 1 y 1 mod p a 1 = (a 0 y 0 a 0 x 0 )(x 1 y 1 ) 1 mod p
37 Universelles Hashing - Beispiel p Primzahl, U N u, a = (a 1,..., a u ) {0,..., p 1} u : h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p und H := {h a a {0,..., p 1} u }. u = 2: Für x, y N 2 mit x 1 y 1 gilt: a 0 x 0 + a 1 x 1 = a 0 y 0 + a 1 y 1 mod p a 1 = (a 0 y 0 a 0 x 0 )(x 1 y 1 ) 1 H universell! (wichtig: nur wenn p prim!) mod p
38 mit universellem Hashing h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p Hashfunktion zufällig wählen jetzt klar strukturiert und technisch umsetzbar!
39 mit universellem Hashing h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p Hashfunktion zufällig wählen jetzt klar strukturiert und technisch umsetzbar! Problem: Übersetzung der Daten zu Vektoren notwendig Aber: Problem tritt generell auf
40 mit universellem Hashing h a : U {0,..., p 1}, x u a i x i i=1 mod p Hashfunktion zufällig wählen jetzt klar strukturiert und technisch umsetzbar! Problem: Übersetzung der Daten zu Vektoren notwendig Aber: Problem tritt generell auf Allgemeine Lösung: Weiÿe den Daten eindeutige Keys zu, hashe dann die Keys Zuweisung Daten zu Keys ist injektiv Konkrete Lösung: stelle Elemente in Basis p dar
41 mit universellem Hashing Beispiel mit u = 3 und p = 7: 1. stelle Elemente in Basis p dar
42 mit universellem Hashing Beispiel mit u = 3 und p = 7: 1. stelle Elemente in Basis p dar Wie Binärdarstellung, nur zu anderer Basis z.b. 17 = (0, 2, 3)
43 mit universellem Hashing Beispiel mit u = 3 und p = 7: 1. stelle Elemente in Basis p dar Wie Binärdarstellung, nur zu anderer Basis z.b. 17 = (0, 2, 3) 2. ziehe a {0,..., p 1} 3 zufällig
44 mit universellem Hashing Beispiel mit u = 3 und p = 7: 1. stelle Elemente in Basis p dar Wie Binärdarstellung, nur zu anderer Basis z.b. 17 = (0, 2, 3) 2. ziehe a {0,..., p 1} 3 zufällig z.b. a = (1, 1, 1)
45 mit universellem Hashing Beispiel mit u = 3 und p = 7: 1. stelle Elemente in Basis p dar Wie Binärdarstellung, nur zu anderer Basis z.b. 17 = (0, 2, 3) 2. ziehe a {0,..., p 1} 3 zufällig z.b. a = (1, 1, 1) 3. verwende Hashtabelle mit Hashfunktion h a
46 mit universellem Hashing Beispiel mit u = 3 und p = 7: 1. stelle Elemente in Basis p dar Wie Binärdarstellung, nur zu anderer Basis z.b. 17 = (0, 2, 3) 2. ziehe a {0,..., p 1} 3 zufällig z.b. a = (1, 1, 1) 3. verwende Hashtabelle mit Hashfunktion h a z.b. 17, 10, 38, 24, 31, 17,
47 Laufzeitanalyse 1. Erzeugen der Hashtabelle alle Slots initialisieren: O(m) 2. Finden und Einfügen insert pro Element: O(1) nd pro Element: O(Listenlänge) für zufällige Hashfunktion: erwartet O(1)
48 Zusammenfassung Problem: Gegeben: Folge A := a 1, a 2,..., a u von Zahlen Frage: enthält A Duplikate a i = a j für i j? Ansatz 1: Sortieren 9, 18, 42, 25, 33, 18, 104 9, 18, 18, 25, 33, 42, 104 Laufzeit: Ω(n log n) (Sortieren im Worst-Case) Ansatz 2: Hashtabelle Hashtabelle mit m = Θ(n) Slots und verketteten Listen Laufzeit: erwartet O(n)
49 Bloom Filter Problem: Gegeben: Menge M von n Elementen der Gröÿe u Bit Frage: kommt Element in der Menge M vor? begrenzter Platz m u n Bit
50 Bloom Filter Problem: Gegeben: Menge M von n Elementen der Gröÿe u Bit Frage: kommt Element in der Menge M vor? begrenzter Platz m u n Bit Anwendungsbeispiele: Telefonnummernimport bei Messaging-Diensten Google Chrome Safe Browsing
51 Bloom Filter Problem: Gegeben: Menge M von n Elementen der Gröÿe u Bit Frage: kommt Element in der Menge M vor? begrenzter Platz m u n Bit Anwendungsbeispiele: Telefonnummernimport bei Messaging-Diensten Google Chrome Safe Browsing Gewünschte Operationen: insert(key k) contains(key k) : bool
52 Bloom Filter Problem: Gegeben: Menge M von n Elementen der Gröÿe u Bit Frage: kommt Element in der Menge M vor? begrenzter Platz m u n Bit Anwendungsbeispiele: Telefonnummernimport bei Messaging-Diensten Google Chrome Safe Browsing Gewünschte Operationen: insert(key k) contains(key k) : bool false: k nicht in der Menge
53 Bloom Filter Problem: Gegeben: Menge M von n Elementen der Gröÿe u Bit Frage: kommt Element in der Menge M vor? begrenzter Platz m u n Bit Anwendungsbeispiele: Telefonnummernimport bei Messaging-Diensten Google Chrome Safe Browsing Gewünschte Operationen: insert(key k) contains(key k) : bool false: k nicht in der Menge true: k mit groÿer Wahrscheinlichkeit in Menge
54 Bloom Filter Menge M mit n Elementen
55 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1}
56 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1} Bild der Hashfunktionen gleichverteilt
57 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1} Bild der Hashfunktionen gleichverteilt Hashfunktionen unabhängig voneinander
58 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1} Bild der Hashfunktionen gleichverteilt Hashfunktionen unabhängig voneinander Array A[0,..., m 1] von Bits
59 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1} Bild der Hashfunktionen gleichverteilt Hashfunktionen unabhängig voneinander Array A[0,..., m 1] von Bits insert(x): 1. setze A[h i (x)] = 1 für alle i {1,..., k}
60 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1} Bild der Hashfunktionen gleichverteilt Hashfunktionen unabhängig voneinander Array A[0,..., m 1] von Bits insert(x): 1. setze A[h i (x)] = 1 für alle i {1,..., k} contains(x): 1. wenn A[h i (x)] = 1 für alle i {1,..., k} true
61 Bloom Filter Menge M mit n Elementen k Hashfunktionen h 1,..., h k : {0, 1} u {0,..., m 1} Bild der Hashfunktionen gleichverteilt Hashfunktionen unabhängig voneinander Array A[0,..., m 1] von Bits insert(x): 1. setze A[h i (x)] = 1 für alle i {1,..., k} contains(x): 1. wenn A[h i (x)] = 1 für alle i {1,..., k} true 2. sonst false
62 Bloom Filter Beispiel k = 4 Hashfunktionen Array der Gröÿe m = 32 Bit
63 Bloom Filter Beispiel insert(x 1 ) x
64 Bloom Filter Beispiel contains(x 1 ) x 1 M?
65 Bloom Filter Beispiel contains(x 1 ) = true x 1 M?
66 Bloom Filter Beispiel contains(x 2 ) x 2 M?
67 Bloom Filter Beispiel contains(x 2 )= false x 2 M?
68 Bloom Filter Beispiel insert(x 2 ) x
69 Bloom Filter Beispiel contains(x 3 ) x 3 M?
70 Bloom Filter Beispiel contains(x 3 ) = true, obwohl x 3 M x 3 M?
71 Bloom Filter Wie wahrscheinlich sind false positives? Wahrscheinlichkeit für 1 an Stelle i: Pr[A[i] = 1 nach n Einfügungen]
72 Bloom Filter Wie wahrscheinlich sind false positives? Wahrscheinlichkeit für 1 an Stelle i: Pr[A[i] = 1 nach n Einfügungen] = 1 Pr[A[i] = 0 nach n Einfügungen]
73 Bloom Filter Wie wahrscheinlich sind false positives? Wahrscheinlichkeit für 1 an Stelle i: Pr[A[i] = 1 nach n Einfügungen] = 1 Pr[A[i] = 0 nach n Einfügungen] = 1 (1 1/m) kn
74 Bloom Filter Wie wahrscheinlich sind false positives? Wahrscheinlichkeit für 1 an Stelle i: Pr[A[i] = 1 nach n Einfügungen] = 1 Pr[A[i] = 0 nach n Einfügungen] = 1 (1 1/m) kn 1 e kn/m
75 Bloom Filter Wie wahrscheinlich sind false positives? Wahrscheinlichkeit für 1 an Stelle i: Pr[A[i] = 1 nach n Einfügungen] = 1 Pr[A[i] = 0 nach n Einfügungen] = 1 (1 1/m) kn 1 e kn/m Wahrscheinlichkeit für false positive: f + ( 1 e kn/m) k
76 Bloom Filter Beispiel: n = Objekte m = Bit k = 7 unabhängige Hashfunktionen
77 Bloom Filter Beispiel: n = Objekte m = Bit k = 7 unabhängige Hashfunktionen Wahrscheinlichkeit für false positive < 1%
78 Bloom Filter Beispiel: n = Objekte m = Bit k = 7 unabhängige Hashfunktionen Wahrscheinlichkeit für false positive < 1% Speicherplatz m/n = 10 Bit pro Objekt! unabhängig von der Gröÿe der Objekte!
79 Bloom Filter Beispiel: n = Objekte m = Bit k = 7 unabhängige Hashfunktionen Wahrscheinlichkeit für false positive < 1% Speicherplatz m/n = 10 Bit pro Objekt! unabhängig von der Gröÿe der Objekte! Vorteile: sehr wenig Speicherplatz! ziemlich schnell Nachteil: Fehler möglich
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