Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

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1 Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester 2012/13 Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München

2 Organisatorisches ausführliches Inhaltsverzeichnis auf Webseite verfügbar Kummerkasten ist anonym! Fragen (bei denen Sie Antworten erwarten) also bitte im Nachrichtenforum, oder per oder in Sprechstunden, Tutorfragestunden Tutorfragestunden diese Woche wieder normal 2

3 Wiederholung Definition Stack Stack (oder deutsch: Stapel, Keller) Ein Stack ist ein abstrakter Datentyp. Er beschreibt eine spezielle Listenstruktur nach dem Last In First Out (LIFO) Prinzip mit den Eigenschaften l oschen, einf ugen ist nur am Ende der Liste erlaubt, nur das letzte Element darf manipuliert werden. "pop" Piz za Piz za Piz za #3 #2 #1 neu e Piz za 8 3

4 Wiederholung Definition Stack (exakter) Stack S ist ein abstrakter Datentyp mit Operationen pop(s) liefert einen Wert push(s, x) wobei x ein Wert Definition Stack mit der Bedingung Stack (oder deutsch: iststapel, x WertKeller) und V abstrakte Variable, dann ist die Sequenz push(s,datentyp. x); store(v, pop(s)) aquivalent zu store(v, x) Ein Stack ist ein abstrakter Er beschreibt eine spezielle sowie derlast Operation Listenstruktur nach dem In First Out (LIFO) Prinzip mit den Eigenschaften top(s) liefert einen Wert l oschen, einf ugender istbedingung nur am Ende der Liste erlaubt, mit nur das letzte Element darf und manipuliert werden. ist x Wert V abstrakte Variable, dann ist die Sequenz push(s, x); store(v, top(s)); aquivalent zu push(s, x); store(v, x) "pop" 9 Piz za Piz za Piz za #3 #2 #1 neu e Piz za 8 3

5 Wiederholung Definition Queue Queue (oder deutsch: Warteschlange) Definition Eine Queue ist ein abstrakter Datentyp. Sie beschreibt eine spezielle Listenstruktur nach dem First In First Out (FIFO) Stack Prinzip (exakter) mit den Eigenschaften einf ugen ist nur am Ende der Liste erlaubt, Stack S ist ein abstrakter Datentyp mitam Operationen entfernen ist nur Anfang der Liste erlaubt. pop(s) liefert einen Wert push(s, x) wobei x ein Wert Definition Stack mit der Bedingung Stack (oder deutsch: iststapel, x WertKeller) und V abstrakte Variable, dann ist die Sequenz push(s,datentyp. x); store(v, pop(s)) aquivalent zu store(v, x) Ein Stack ist ein abstrakter Er beschreibt eine spezielle sowie derlast Operation Listenstruktur nach dem In FirstPerson Outverlässt (LIFO) Prinzip mit Schlange den Eigenschaften top(s) liefert einen Wert l oschen, einf ugender istbedingung nur am Ende der Liste erlaubt, mit Person stellt sich an 22 nur das letzte Element darf und manipuliert werden. ist x Wert V abstrakte Variable, dann ist die Sequenz push(s, x); store(v, top(s)); aquivalent zu push(s, x); store(v, x) "pop" 9 Piz za Piz za Piz za #3 #2 #1 neu e Piz za 8 3

6 Wiederholung Definition Queue Queue (oder deutsch: Warteschlange) Eine Queue ist ein abstrakter Datentyp. Sie beschreibt eine spezielle Listenstruktur nach dem First In First Out (FIFO) Definition Stack Prinzip (exakter) Definition Queue (exakter) mit den Eigenschaften ist ein Datentyp mit Operationen einf ugen ist Queue nur amqende derabstrakter Liste erlaubt, dequeue(q) liefert einen Wert Stack S ist ein abstrakter Datentyp mit Operationen entfernen ist nur am Anfang der Liste erlaubt. enqueue(q, x) wobei x ein Wert pop(s) liefert einen Wert push(s, x) wobei x ein Wert isempty(q) liefert true oder false Definition Stack mit der Bedingung initialize liefert eine Queue Instanz und mit dann Bedingungen Stack (oder deutsch: iststapel, x WertKeller) und V abstrakte Variable, ist die Sequenz istspezielle push(s,datentyp. x); store(v, pop(s)) aquivalent zu store(v, x) Variable und Q eine leere Queue, x Wert, V abstrakte Ein Stack ist ein abstrakter Er beschreibt eine dann mit ist die Sequenz enqueue(q, x); store(v, dequeue(q)) sowie derlast Operation Listenstruktur nach dem In FirstPerson Outverlässt (LIFO) Prinzip Schlange Person stellt sich an aquivalent zu store(v, x) den Eigenschaften top(s) liefert einen Wert sind x,y Werte, V abstrakte Variable und Q eine leere Queue, l oschen, einf ugender istbedingung nur am Ende der Liste erlaubt, mit dann ist die Sequenz enqueue(q, x); enqueue(q, y); 22 store(v, nur das letzte Element darf und manipuliert werden. ist x Wert V abstrakte Variable, dann ist die Sequenz zu store(v, x); enqueue(q, y) dequeue(q)) aquivalent push(s, x); store(v, top(s)); aquivalent zu initialize() 6= Q f ur jede Queue Q push(s, x); store(v, x) "pop" isempty(initialize()) == true isempty(enqueue(q, x)) == false 9 Piz za Piz za Piz za 24 #3 #2 #1 neu e Piz za 8 3

7 Programm heute 1 Einführung 2 Mathematische Grundlagen 3 Elementare Datenstrukturen 4 Grundlagen der Korrektheit von Algorithmen Motivation und Spezifikation Verifikation Beispiel: Insertion Sort 4

8 Beispiele für Fehler I 1996: Explosion der Ariane 5 Rakete mit 4 Satelliten an Bord Schaden: ca. 500 Millionen Dollar Ursache: Wert der horizontalen Geschwindigkeit von 64 Bit Floating Point Zahl (double) konvertiert auf 16 Bit Ganzzahl (signed short) Zahl grösser als 2 15 = overflow Zusammenbruch des Lenksystems Backup-Rechner verwendet gleiches Programm, selber Fehler Selbstzerstörung nach 36.7 Sekunden Flugzeit Annahme dass Rakete nie so schnell fliegen wird... 5

9 Beispiele für Fehler II 1995: Ausfall Stellwerk Hamburg-Altona Schaden: 2 Tage kein Schienenverkehr in Hamburg-Altona, 2 Monate Notfahrplan Ursache: Stack-Overflow neues zentrales, computerisiertes Stellwerk für 62.6 Millionen D-Mark von Siemens 3.5kB Stack für Stellbefehle (als sequentielle Liste) zu klein schon für normalen Verkehr overflow Fehlerbehandlungsroutine fehlerhaft Endlosschleife 6

10 Beispiele für Fehler III : Therac-25 Maschine zur Strahlentherapie Schaden: 3 Todesfälle durch Strahlenüberdosis Ursache: race condition in Software-Sperre für Strahl (race condition: Ergebnis einer Operation hängt vom zeitlichen Verhalten der Einzeloperationen ab, siehe Multitasking) Overflow in 8 Bit Test-Zähler zusammen mit Benutzereingabe deaktivieren Software-Sperre für Strahl unkontrollierte Bestrahlung mit bis zu 100-facher Dosis Gray Dosis statt 2 Gray, ab 10 Gray tödlich mind. 3 Personen sterben an Strahlenüberdosis 7

11 Relative Korrektheit Die Korrektheit eines Algorithmus bezieht sich immer auf die Spezifikation dessen, was er tun soll. Korrektheit ist relativ Algorithmus kann nicht an sich als korrekt bewiesen werden, sondern nur in Bezug auf Spezifikation Spezifikation: eindeutige Festlegung der berechneten Funktion bzw. des Terminierungsverhaltens einer Softwarekomponente 8

12 Nachweis der Korrektheit Nachweis der Korrektheit durch Verifikation: formaler, mathematischer Beweis, dass Algorithmus korrekt bezüglich formaler Spezifikation erfordert Formalisierung der Algorithmensprache und Spezifikation Validation: nicht-formaler Nachweis der Korrektheit etwa durch systematisches Testen in der Regel kein 100%ig sicherer Nachweis der Korrektheit! 9

13 Verifikation vs. Validation E.W. Dijkstra ( ): Testing shows the presence, not the absence of bugs Analogie zur Mathematik: Spezifikation: entspricht Satz Verifikation: Beweis des Satzes Validation: Ausprobieren an Beispielwerten 10

14 Programm heute 1 Einführung 2 Mathematische Grundlagen 3 Elementare Datenstrukturen 4 Grundlagen der Korrektheit von Algorithmen Motivation und Spezifikation Verifikation Beispiel: Insertion Sort 11

15 Vor- und Nachbedingungen Vor- und Nachbedingungen: Methode zur Spezifikation von gewünschten Eigenschaften von Algorithmen {VOR ANW {NACH {VOR: Aussage über Zustand vor Ausführung von ANW {NACH: Aussage über Zustand nach Ausführung von ANW 12

16 Vor- und Nachbedingungen Vor- und Nachbedingungen: Methode zur Spezifikation von gewünschten Eigenschaften von Algorithmen {VOR ANW {NACH {VOR: Aussage über Zustand vor Ausführung von ANW {NACH: Aussage über Zustand nach Ausführung von ANW Bedeutung: Gilt die Vorbedingung {VOR unmittelbar vor Ausführung von ANW und terminiert ANW so gilt die Nachbedingung {NACH unmittelbar nach Ausführung von ANW 12

17 Vor- und Nachbedingung {VOR ANW {NACH Sonderfälle: terminiert ANW nicht, so ist Aussage immer wahr egal wie {VOR, {NACH aussehen gilt {VOR nicht, so ist Aussage auch immer wahr egal ob ANW terminiert oder ob {NACH gilt 13

18 Vor- und Nachbedingung: Beispiele I Aussage ist wahr {X==0 X = X+1 {X==1 14

19 Vor- und Nachbedingung: Beispiele I Aussage ist wahr Aussage ist wahr {X==0 X = X+1 {X==1 {true X = Y {X==Y 14

20 Vor- und Nachbedingung: Beispiele I Aussage {X==0 X = X+1 {X==1 ist wahr Aussage {true X = Y {X==Y ist wahr Aussage {Y==a X = Y {X==a Y==a ist wahr für alle a Z 14

21 Vor- und Nachbedingung: Beispiele II Aussage {X==a Y==b a b X = Y; Y = X {X==b Y==a ist falsch für alle a, b Z! (nach erstem Schritt haben X, Y beide Wert b - typischer Fehler bei Wertetausch!) 15

22 Vor- und Nachbedingung: Beispiele II Aussage {X==a Y==b a b X = Y; Y = X {X==b Y==a ist falsch für alle a, b Z! (nach erstem Schritt haben X, Y beide Wert b - typischer Fehler bei Wertetausch!) Aussage {X==a Y==b Z = X; X = Y; Y = Z {X==b Y==a ist wahr für alle a, b Z (korrekter Wertetausch mit Hilfsvariable Z) 15

23 Vor- und Nachbedingung: Beispiele III Aussage {false ANW {NACH ist wahr für alle ANW und NACH, da Vorbedingung falsch 16

24 Vor- und Nachbedingung: Beispiele III Aussage {false ANW {NACH ist wahr für alle ANW und NACH, da Vorbedingung falsch Aussage {true ANW {false ist genau dann wahr, wenn ANW nicht terminiert 16

25 Vor- und Nachbedingung: Beispiele III Aussage {false ANW {NACH ist wahr für alle ANW und NACH, da Vorbedingung falsch Aussage {true ANW {false ist genau dann wahr, wenn ANW nicht terminiert Aussage {X==a while X 0 do X = X-1 end {X==0 ist wahr für alle a Z (auch für a < 0, da dann while-schleife nicht terminiert!) 16

26 Partielle Korrektheit Partielle Korrektheit Ein Programm mit Anweisungen ANW sowie Vorbedingung {VOR und Nachbedingung {NACH heißt partiell korrekt bezüglich VOR, NACH genau dann, wenn wahr ist. {VOR ANW {NACH 17

27 Partielle Korrektheit Partielle Korrektheit Ein Programm mit Anweisungen ANW sowie Vorbedingung {VOR und Nachbedingung {NACH heißt partiell korrekt bezüglich VOR, NACH genau dann, wenn wahr ist. {VOR ANW {NACH Das Programm heißt total korrekt bezüglich VOR, NACH genau dann, wenn es partiell korrekt ist bezüglich VOR, NACH ist und ANW immer dann terminiert, wenn VOR gilt. 17

28 Bausteine von Algorithmen Wiederholung: Bausteine von Algorithmen Elementarer Verarbeitungsschritt (z.b. Zuweisung an Variable) Sequenz (elementare Schritte nacheinander) Bedingter Verarbeitungsschritt (z.b. if/else) Wiederholung (z.b. while-schleife) 18

29 Korrektheit von Anweisungstypen I Elementarer Verarbeitungsschritt α {VOR α {NACH 19

30 Korrektheit von Anweisungstypen I Elementarer Verarbeitungsschritt α {VOR α {NACH Sequenz α; β {VOR α; β {NACH wird gezeigt mittels Zwischenbedingung MITTE, also und {VOR α {MITTE {MITTE β {NACH 19

31 Korrektheit von Anweisungstypen II Bedingter Verarbeitungsschritt wird gezeigt mittels und {VOR if (B) { α else { β {NACH {VOR B α {NACH {VOR B β {NACH zeige also dass NACH gilt, egal welcher Zweig ausgeführt wird! 20

32 Korrektheit von Anweisungstypen III Wiederholung {VOR while (B) { β {NACH wird gezeigt mittels Schleifeninvariante P: 1 prüfe, daß VOR P (Vorbedingung garantiert Schleifeninvariante bei Eintritt in Schleife) 2 prüfe, daß {P B β {P (wenn Schleife durchlaufen, bleibt Schleifeninvariante wahr) 3 prüfe, daß {P B NACH (Nachbedingung muß nach Verlassen der Schleife gelten) 21

33 Verifikation: Beispiel I Gauss sche Summenformel Sei n N. Dann gilt n = n i = i=1 n(n + 1) 2 22

34 Verifikation: Beispiel I Gauss sche Summenformel Sei n N. Dann gilt n = n i = i=1 n(n + 1) 2 Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 22

35 Verifikation: Beispiel II Sequenz mit Zwischenbedingung: { n > 0 sum = 0; Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 23

36 Verifikation: Beispiel II Sequenz mit Zwischenbedingung: { n > 0 sum = 0; { n > 0 sum == 0 Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 23

37 Verifikation: Beispiel II Sequenz mit Zwischenbedingung: { n > 0 sum = 0; { n > 0 sum == 0 i = 0; Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 23

38 Verifikation: Beispiel II Sequenz mit Zwischenbedingung: { n > 0 sum = 0; { n > 0 sum == 0 i = 0; { n > 0 sum == 0 i == 0 Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 23

39 Verifikation: Beispiel III Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Passende Invariante P? Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 24

40 Verifikation: Beispiel III Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Passende Invariante P? Algorithmus: { n > 0 sum = 0; i = 0; while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 P = ( sum == i*(i+1)/2 i <= n ) 24

41 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

42 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 2 {P B β {P es ist i<n, also nach i=i+1 immer noch i<=n Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

43 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 2 {P B β {P es ist i<n, also nach i=i+1 immer noch i<=n, und für sum gilt sum= i(i+1) 2 +(i+1)== (i+1)*(i+2) 2 Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

44 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 2 {P B β {P es ist i<n, also nach i=i+1 immer noch i<=n, und für sum gilt sum= i(i+1) 2 +(i+1)== (i+1)*(i+2) 2 3 {P B {NACH es ist P B P!(i<n) Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

45 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 2 {P B β {P es ist i<n, also nach i=i+1 immer noch i<=n, und für sum gilt sum= i(i+1) 2 +(i+1)== (i+1)*(i+2) 2 3 {P B {NACH es ist P B P!(i<n) sum== i(i+1) 2 i<=n!(i<n) Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

46 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 2 {P B β {P es ist i<n, also nach i=i+1 immer noch i<=n, und für sum gilt sum= i(i+1) 2 +(i+1)== (i+1)*(i+2) 2 3 {P B {NACH es ist P B P!(i<n) sum== i(i+1) 2 i<=n!(i<n) sum== i(i+1) 2 i==n Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

47 Verifikation: Beispiel IV Prüfe: 1 {VOR {P es ist i==0, also i<=n, und sum==0*1/2==0 2 {P B β {P es ist i<n, also nach i=i+1 immer noch i<=n, und für sum gilt sum= i(i+1) 2 +(i+1)== (i+1)*(i+2) 2 3 {P B {NACH es ist P B P!(i<n) sum== i(i+1) 2 i<=n!(i<n) sum== i(i+1) 2 i==n sum== n(n+1) 2 Wiederholung mit Invariante: { n > 0 sum == 0 i == 0 while (i < n) { i = i + 1; sum = sum + i; { sum == n*(n+1)/2 Invariante P: P = (sum == i*(i+1)/2 i <= n) 25

48 Verifikation Verifikation ist manuell sehr aufwendig in Praxis daher leider sehr selten eingesetzt Vorgang lässt sich weitgehend automatisieren Programm-Verifizierer Programm mit Vor- und Nachbedingungen Schleifeninvarianten müssen Invarianten haben nur möglich mit eingeschränkten Programmiersprachen z.b. Lightweight Java an der TUM: Programmsystem Isabelle (Informatik) 26

49 Programm heute 1 Einführung 2 Mathematische Grundlagen 3 Elementare Datenstrukturen 4 Grundlagen der Korrektheit von Algorithmen Motivation und Spezifikation Verifikation Beispiel: Insertion Sort 27

50 Insertion Sort Insertion Sort: Sortieren durch direktes Einfügen 28

51 Beschreibung von Insertion Sort Beschreibung in Vorlesung durch C-ähnlichen Pseudocode: Input: Feld A[0..n-1] von n natürlichen Zahlen Output: Feld A aufsteigend sortiert InsertionSort(A): for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 29

52 Pseudocode Konventionen I Einrücken und geschweifte Klammern {, kennzeichnen Blockstruktur Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 30

53 Pseudocode Konventionen I Einrücken und geschweifte Klammern {, kennzeichnen Blockstruktur Sequenz durch Semikolon ; Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 30

54 Pseudocode Konventionen I Einrücken und geschweifte Klammern {, kennzeichnen Blockstruktur Sequenz durch Semikolon ; // bedeutet Rest der Zeile ist Kommentar (wird nicht ausgeführt) Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 30

55 Pseudocode Konventionen I Einrücken und geschweifte Klammern {, kennzeichnen Blockstruktur Sequenz durch Semikolon ; // bedeutet Rest der Zeile ist Kommentar (wird nicht ausgeführt) Wert-Zuweisung, z.b. x=5 weist der Variable x den Wert 5 zu Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 30

56 Pseudocode Konventionen I Einrücken und geschweifte Klammern {, kennzeichnen Blockstruktur Sequenz durch Semikolon ; // bedeutet Rest der Zeile ist Kommentar (wird nicht ausgeführt) Wert-Zuweisung, z.b. x=5 weist der Variable x den Wert 5 zu Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; Feld A[0..n-1], Zugriff auf i-tes Element A[i] mit Index i (meist 0-basiert!) A[0..n-1] bezeichnet die Elemente A[0], A[1],..., A[n-1] 30

57 Pseudocode Konventionen II for-schleife: for j=wert1 to Wert2 {... Variable j nimmt schrittweise die Werte von Wert1 bis Wert2 an, jedes Mal wird Anweisung des Schleifenkörpers (... ) ausgeführt Am Ende der Schleife hat j den Wert Wert2+1 Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 31

58 Pseudocode Konventionen II for-schleife: for j=wert1 to Wert2 {... Variable j nimmt schrittweise die Werte von Wert1 bis Wert2 an, jedes Mal wird Anweisung des Schleifenkörpers (... ) ausgeführt Am Ende der Schleife hat j den Wert Wert2+1 Beispiel: for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; while-schleife: while (Bedingung) {... Führt Schleifenkörper (... ) aus, solange Bedingung erfüllt ist 31

59 Pseudocode Konventionen III if-abfrage: if (Bedingung) {... else {... Verzweigung im Code anhand Bedingung. Falls Bedingung nicht erfüllt, kennzeichnet else den Zweig, der gewählt wird Beispiel: i=3; if (i==0) { x=0; else { x=2; print(x); 32

60 Pseudocode Konventionen III if-abfrage: if (Bedingung) {... else {... Verzweigung im Code anhand Bedingung. Falls Bedingung nicht erfüllt, kennzeichnet else den Zweig, der gewählt wird Beispiel: i=3; if (i==0) { x=0; else { x=2; print(x); print(x) Anweisung gibt Wert von Variable x aus 32

61 Insertion Sort: Ablauf Beispielablauf: Eingabe: A = 6, 3, 5, 7, 2, 4 j key A[1..j-1] i InsertionSort(A): for j=1 to länge(a)-1 { key = A[j]; // füge A[j] in sortierte // Liste A[0..j-1] ein i = j-1; while (i >= 0 && A[i] > key) { A[i+1] = A[i]; i = i-1; A[i+1] = key; 33

62 Insertion Sort: Ablauf

63 Insertion Sort: Verifikation Entscheidendes Kriterium: Schleifen-Invariante P der for Schleife P = Teilfeld A[0..j-1] besteht aus den ursprünglich in A[0..j-1] enthaltenen Werten und A[0..j-1] ist geordnet Prüfe: 1 Anfang j=1: Feld A[0..j-1] enthält nur ein Element A[0], ist sortiert 35

64 Insertion Sort: Verifikation Entscheidendes Kriterium: Schleifen-Invariante P der for Schleife P = Teilfeld A[0..j-1] besteht aus den ursprünglich in A[0..j-1] enthaltenen Werten und A[0..j-1] ist geordnet Prüfe: 1 Anfang j=1: Feld A[0..j-1] enthält nur ein Element A[0], ist sortiert 2 aktuelles Element mit Wert key, die Werte A[j-1], A[j-2],... werden jeweils eine Position nach rechts verschoben, bis korrekte Position A[i] gefunden für aktuelles Element, Element wird dort eingefügt Feld A[0..j-1] sortiert 35

65 Insertion Sort: Verifikation Entscheidendes Kriterium: Schleifen-Invariante P der for Schleife P = Teilfeld A[0..j-1] besteht aus den ursprünglich in A[0..j-1] enthaltenen Werten und A[0..j-1] ist geordnet Prüfe: 1 Anfang j=1: Feld A[0..j-1] enthält nur ein Element A[0], ist sortiert 2 aktuelles Element mit Wert key, die Werte A[j-1], A[j-2],... werden jeweils eine Position nach rechts verschoben, bis korrekte Position A[i] gefunden für aktuelles Element, Element wird dort eingefügt Feld A[0..j-1] sortiert 3 Algorithmus terminiert wenn j==n, also gilt mit voriger Invariante P: A[0..n-1] ist sortiert 35

66 Zusammenfassung 1 Einführung 2 Mathematische Grundlagen 3 Elementare Datenstrukturen 4 Grundlagen der Korrektheit von Algorithmen Motivation und Spezifikation Verifikation Beispiel: Insertion Sort 36