Algorithmen und Programmieren II Konzepte imperativer und objektorientierter Programmierung

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1 Algorithmen und Programmieren II Konzepte imperativer und objektorientierter Programmierung SS 2010 Prof. Dr. Margarita Esponda Prof. Dr. Margarita Esponda 1

2 Inhalt (Teil I) Konzepte imperativer Programmierung (Python) Syntax und operationelle Semantik imperativer Programmiersprachen Formale Verfahren zur Spezifikation und Verifikation imperativer Programme: Bedingungen im Zustandsraum (assertions), Hoare-Kalkül, partielle Korrektheit, Termination Konzepte objektorientierter Programmierung (Java): Primitive und Zusammengesetzte Datentypen, Methoden (Prozeduren und Funktionen), Parameterübergabe, Überladung Module, Klassen, Objekte Klassenhierarchien, Vererbung, abstrakte Klassen, Schnittstellen, Polymorphie Ausnahmebehandlung (Exceptions) Prof. Dr. Margarita Esponda 2

3 Inhalt (Teil II) Programmiermethodik: Umwandlung von Rekursion in Iteration Teile und herrsche Rücksetzverfahren (Backtracking) Dynamische Programmierung Analyse von Laufzeit und Speicherbedarf: O-Notation Analyse von Such- und Sortieralgorithmen Algorithmen und Datenstrukturen Berechenbarkeitsbegriff: Universelle Registermaschinen Prof. Dr. Margarita Esponda 3

4 Unsere Lernziele sind: Programmieren im Kleinen Algorithmen entwerfen und implementieren Grundkonzepte von imperativen Programmiersprachen im allgemeinen beherrschen Datentypen, Anweisungen, Kontrollstrukturen Unterprogramme, Parameterübergabe und Zeigertypen Korrektheit von Programmen analysieren Tests entwerfen und ausführen Konzepte Objektorientierter Programmierung beherrschen Klassen, Objekte, Kapselung, Vererbung, Polymorphie und Datenabstraktion Theoretische Grundlagen kennen Registermaschinen als Berechenbarkeitsmodell Hoare-Kalkül zur Spezifikation / Verifikation Prof. Dr. Margarita Esponda 4

5 Literatur Algorithmen und Datenstrukturen Mark Allen Weiss: Data Structures & Problem Solving Using Java, Addison Wesley, 3. Auflage, Algorithmen in Java. Robert Sedgewick. Teil Auflage. Introduction to Algorithms. Third Edition. Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein Java-Programmierung Sun The Java Tutorial (online). B. Eckel: Thinking in Java, Prentice Hall 2006 (Online-Version). C. Ullenboom: Java ist auch eine Insel, Galileo Computing, 5. Auflage (Online-Version) Prof. Dr. Margarita Esponda 5

6 Kriterien für den Leistungsnachweis: Eine regelmäßige Teilnahme an den Laborterminen ist unerlässlich. Die Abgabe der Übungsblätter erfolgt donnerstags um 8 Uhr. Nach diesem Termin abgegebene Übungsblätter werden nicht berücksichtigt. Jeder Student muss an mindestens n-2 Übungsterminen anwesend sein. Jeder Student muss n-2 Übungsblätter bestehen. Ein Übungsblatt gilt als bestanden, wenn man mind. 40% der zu erreichenden Punkte erreicht hat. Jeder Student muss 60% der maximal erreichbaren Punktzahl aus allen Übungsblättern erreichen. Jeder Student muss mindestens zwei Mal seine Lösungen vorrechnen. Wer jeweils vorrechnen muss, wird per Zufall am Anfang des jeweiligen Tutoriums entschieden. Zwischenklausur und Klausur (notwendig für Note und Schein). Die Gesamtnote ergibt sich zu 50% aus der Note der Zwischenklausur und zu 50% aus der Note der abschließenden Klausur. Prof. Dr. Margarita Esponda 6

7 Kriterien für den Leistungsnachweis: Zusätzlich ist es den Teilnehmern möglich durch besonders aktive mündliche Teilnahme an den Tutorien die Gesamtnote um maximal 0,7 zu verbessern. Diese Bewertung wird von den Tutoren individuell vorgenommen. Durch diese Verbesserung kann ein Bestehen der Klausur nicht erreicht werden. Die beste zu erreichende Note ist 1,0. Prof. Dr. Margarita Esponda 7

8 TUTORIEN Mo 08:00-10:00 Stefan Meißner SR055 Mo 10:00-12:00 Florian Brinkmeyer SR053 Mo 12:00-14:00 Florian Brinkmeyer SR051 Di 10:00-12:00 Christoph Beuck SR055 Di 12:00-14:00 Christoph Beuck SR051 Di 14:00-16:00 Naja von Schmude SR055 Mi 08:00-10:00 Rico Jonschkowski SR055 Mi 12:00-14:00 Naja von Schmude SR055 Mi 12:00-14:00 Carl Witt SR006 Mi 14:00-16:00 Rico Jonschkowski SR055 Beginn: Prof. Dr. Margarita Esponda 8

9 Hörsaal der Zukunft? Prof. Dr. Margarita Esponda 9

10 Webseite Vorlesungsfolien Übungsblätter Literaturliste Zusätzliches Material Sprechstunde: Fr. 10:00 12:00 Uhr Raum 162 Prof. Dr. Margarita Esponda 10

11 Vorlesungen + Übungen Grundlegende Regeln zum Erfolg sind: - regelmäßige und aktive Teilnahme in der Vorlesung - Fragen! - regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen - selbständige Lösung der Übungsblätter! Prof. Dr. Margarita Esponda 11

12 Fragen Inhaltliche Fragen sind immer willkommen während und nach jeder Vorlesung in der Sprechstunde (Freitags) Keine s mit organisatorischen Fragen! Prof. Dr. Margarita Esponda 12

13 Konzepte imperativer Programmierung Die eigentliche Geschichte der Programmiersprachen begann mit: dem Konzept der von Neumann-Maschine, die 1945 die Notwendigkeit eines gespeicherten Programms postulierte. und mit dem Konzept des "conditional control transfer" If-then-Anweisung looped-anweisungen Subroutines (Funktionen) Prof. Dr. Margarita Esponda 13

14 Imperatives Programmieren Ältestes und Populärstes Programmierparadigma Fortran, Cobol, Algol, C, Basic, Java, usw. Widerspiegelt die dahinter stehende Hardware- Architektur von Neumann Maschine gespeichertes Programm + Daten Prof. Dr. Margarita Esponda 14

15 Die ersten höheren Programmiersprachen waren rein imperativ John Backus FORmula TRANslator Can Programming Be Liberated from the von Neumann Style? A Functional Style and Its Algebra of Programs. Grace Hopper Cobol COmmon Business Oriented Language Prof. Dr. Margarita Esponda 15

16 Höhere Programmiersprachen Deklarative Sprachen Was? Imperative Sprachen Wie? Prozedurale Funktionale Sprachen Logische Sprachen Objektorientierte Programmiersprachen Aspektorientierte Programmiersprachen Prof. Dr. Margarita Esponda 16

17 deklarativ vs. imperativ - Sprachen basieren auf einem mathematischen Formalismus - Wissen über ein Problem rein deklarativ darstellbar - Intelligentes System, das Fragen an das Programm beantworten kann kompakter robuster einfacher - Sprachen sind von der - dahinterstehenden Hardware geprägt - Befehlssequenz (Zustände) - zeitlicher Ablauf im Programm sichtbar effizienter Prof. Dr. Margarita Esponda 17

18 Erste deklarative Programmiersprache John McCarthy Lisp LISt Processor Common Lisp Scheme Ein Lisp-Programm ist eine Liste, die einen abstrakten Syntaxbaum darstellt. ( + (+ a (* b c) d ) 1958 McCarthy schrieb ein Paper mit einem einfachen Lisp- Interpreter, der wiederum in Lisp geschrieben war. Es gibt keinen grundsätzlichen Unterschied zwischen Daten und Programmanweisungen. Dies ermöglicht unter anderem, Programme zur Laufzeit beliebig zu manipulieren. Prof. Dr. Margarita Esponda 18

19 Deklarative Programmiersprachen parents( edward, victoria, albert ). parents( harry, victoria, albert ). parents( alice, victoria, albert ). Beispiel in Prolog female( alice ). loves( harry, wine ). loves( alice, wine ). sisterof( X, Y ) :- parents( X, M, F ), female( X ), parents( Y, M, F ).? sisterof ( alice, Z ), loves ( Z, wine ) Prof. Dr. Margarita Esponda 19

20 Imperatives Programmieren Grundlegende Operation: die Zuweisung Operation mit Nebeneffekten Speicherinhalte werden verändert und damit der Zustand der gesamten Maschine. Kontrollfluss-Anweisungen unbedingte Sprünge: GOTO, break, return-anweisung usw. bedingte Sprünge: if-then-else-anweisung und Loop-Anweisungen (Schleifen). Prof. Dr. Margarita Esponda 20

21 Grundlegende Elemente von imperativen Programmen Definitionen von Datentypen Deklarationen von Variablen unter Verwendung vordefinierter Datentypen Zuweisungen Ausdrücke Anweisung für den Kontrollfluss innerhalb des Programms Gültigkeitsbereich von Variablen (locality of reference) Definition von Prozeduren und Funktionsdefinitionen Prof. Dr. Margarita Esponda 21

22 Wir werden grundlegende Konzepte der Imperativen Programmierung mit Beispielen in Python behandeln und als Vergleich manchmal C-Beispiele diskutieren. Konzepte der Objektorientierten Programmierung werden wir anhand der Programmiersprache Java diskutieren. Die ALP-II Vorlesung ist kein Programmierkurs! Prof. Dr. Margarita Esponda 22

23 Warum Python? Einfache Syntax und Semantik Einfache Programmierumgebung Hybride Programmiersprache (Multi-Paradigma) Ermöglicht zuerst nur das rein imperative Programmieren Höhere Datenstrukturen sind in der Sprache integriert Plattformunabhängig In der realen Welt verwendete Sprache Umfangreiche Standardbibliothek Prof. Dr. Margarita Esponda 23

24 Warum Python? Prof. Dr. Margarita Esponda 24

25 Warum Python? Prof. Dr. Margarita Esponda 25

26 Konventionelle Programmiersprachen Prof. Dr. Margarita Esponda 26

27 Skriptsprachen Prof. Dr. Margarita Esponda 27

28 Programmiererfahrung Prof. Dr. Margarita Esponda 28

29 Betriebssysteme Prof. Dr. Margarita Esponda 29

30 Warum Python? Prof. Dr. Margarita Esponda 30

31 Warum Python? Einfache Syntax und Semantik Python is an experiment in how much freedom programmers need. Erfinder: Guido van Rossum Too much freedom and nobody can read another's code; too little and expressiveness is endangered. - Guido van Rossum Prof. Dr. Margarita Esponda 31

32 Eigenschaften von C Gute Der Programmierer kann machen, was er will. Schlechte Der Programmierer kann machen, was er will. Der C-Compiler geht davon aus, dass der Programmierer genau weiß, was er will und meldet fast keine Warnungen beim Übersetzen des Programms. Die meisten Fehler bei C- Programmen treten erst zur Laufzeit auf. Prof. Dr. Margarita Esponda 32

33 C ist eine formatfreie Sprache! m(f,a,s)char*s; {char c;return f&1?a!=*s++?m(f,a,s):s[11]:f&2?a!=*s++?1+m(f,a,s):1:f&4?a--? putchar(*s),m(f,a,s):a:f&8?*s?m(8,32,(c=m(1,*s++,"arjan Kenter. \no$../.\""), m(4,m(2,*s++,"pocnwauvbvxrsoqatkjurgxyydqbzhlwknjdmtgeischfmplizef"),&c),s)): 65:(m(8,34,"rgeQjPruaOnDaPeWrAaPnPrCnOrPaPnPjPrCaPrPnPrPaOrvaPndeOrAnOrPnOrP\ noapnpjpaorpnprpnprptpnpraapnbrnnsrnnbapeorcnproncapnoapnpjptpnaapnprpnprcapn\ BrAnxrAnVePrCnBjPrOnvrCnxrAnxrAnsrOnvjPrOnUrOnornnsrnnorOtCnCjPrCtPnCrnnirWtP\ ncjprcapnotprcneranojpronvtpnnrcnnrnnrepjprptnrunnrntpnbtpraapncrnnorpjprrtpn\ CaPrWtCnKtPnOtPrBnCjPronCaPrVtPnOtOnAtnrxaPnCjPrqnnaPrtaOrsaPnCtPjPratPnnaPrA\ apnaaptpnnaprvapnnjprktpnwaorwtonnapnwaprcapnntojprrtonwanrotpncapnbtcjpryton\ UaOrPnVjPrwtnnxjPrMnBjPrTnUjP"),0);} main(){return m(0,75,"miwltouqjgsbnikyvtxodafbucfzspmwnchegrdlapkyvrjxeqzh");} smile.c The International Obfuscated C Code Contest Prof. Dr. Margarita Esponda 33

34 C Python-Philosophie Einfachheit C++ #include <stdio.h> int main(void) { printf("hello,world!\n" ); return 0; } Java public class HelloWorld { #include <iostream> using namespace std; void main() { cout << "Hello, world!" << endl; } Python } public static void main( String[] args ) { System.out.println("Hello,world!"); } print('hello,world!') Prof. Dr. Margarita Esponda 34

35 Einrücken anstatt Klammern keine begin end wie in Pascal oder { } wie in C Die Anweisungen innerhalb eines Blocks beginnen immer an der gleichen Zeilenspalte Beispiel: x = int ( input() ) if x <= 0: x = 0 print ( 'zero' ) else: x = 1 print ( 'one' ) - Die Lesbarkeit der Programme ist von Anfang an garantiert Prof. Dr. Margarita Esponda 35

36 Pseudocode Python-Philosophie Lesbarkeit Python quicksort( A, p, r ) if p < r then q partition( A, p, r ) quicksort( A, p, q-1 ) quicksort( A, q+1, r ) partition( A, p, r ) x A[r] i p-1 for j p to r-1 do if A[j] x then i i+1 exchange A[i] A[j] exchange A[i+1] A[r] return i+1 def quicksort( A, p, r ): if p < r: q = partition( A, p, r ) quicksort( A, p, q-1 ) quicksort( A, q+1, r ) def partition( A, p, r ): x = A[r] i = p-1 for j in range( p, r ): if A[j] <= x: i = i+1 exchange( A, i, j ) exchange( A, i+1, r ) return i+1 Prof. Dr. Margarita Esponda 36

37 GOTOs und Spaghetti code 100 GOTO PRINT I ; 120 GOTO PRINT I * 12 ; 160 GOTO PRINT " = " ; 210 GOTO PRINT " 12 " ; 310 GOTO PRINT " * " ; 410 GOTO I = I IF I > 12 THEN STOP 470 GOTO PRINT "Result" 510 I = GOTO 110 Result 1 * 12 = 12 2 * 12 = 24 3 * 12 = Aus Object-Oriented Programming in Java Mitchell Waite and Robert Lafore Prof. Dr. Margarita Esponda 37

38 GOTOs in Fortran 10 IF (X.GT ) GO TO X = -X IF (X.LT ) GO TO IF (X*Y.LT ) GO TO 40 X = X-Y-Y 40 X = X+Y CONTINUE X = A Y = B-A GO TO 20 Prof. Dr. Margarita Esponda 38

39 GOTOs und Python - die GOTO-Anweisung ist die meist umstrittene Kontroll-Anweisung in der Welt der höheren Programmiersprachen. - theoretisch kann jeder GOTO nach vorne mit einer if-else- Anweisung und jeder GOTO nach hinten mit einer while-schleife ersetzt werden. - Assembler-Befehle haben keine if-else- oder while-anweisungen sondern nur bedingte GOTOs. - Die Äquivalenz ist klar, sonst gäbe es keine Übersetzer. - C hat GOTOs, und Java hat beschränkte GOTOs. - Python hat keine GOTO-Anweisung. Prof. Dr. Margarita Esponda 39

40 Eine Turing-vollständige minimale Sprache braucht nur: LOAD STORE INC GOTO Die Programme müssen sich aber selbst modifizieren können! Prof. Dr. Margarita Esponda 40

41 Python unterstützt mehrere Paradigmen ist sehr flexibel in der Handhabung verschiedener Programmier-Paradigmen Imperative Programmierkonzepte Objektorientierte Programmierung Funktionale Programmierung Einfaches Einsetzen verschiedener Programmiertechniken Strukturierte Programmierung Entwurf gemäß Vertrag (DBC) Prof. Dr. Margarita Esponda 41

42 Funktionale Programmierung Eingebaute Funktionen wie map, filter, zip und reduce >>> filter ( f, range(0, 20) ) >>> [1, 5, 7, 11, 13, 17, 19 ] Mit dem lambda-schlüsselwort können kleine anonyme Funktionen erzeugt und verwendet werden List comprehension >>> map ( lambda x: x*x, range(1,6) ) >>> [1, 4, 9, 16, 25 ] S = {x² : x in {0... 9}} V = {1, 2, 4, 8,..., 2¹²} M = {x x in S and x even} S = [x**2 for x in range(10)] V = [2**i for i in range(13)] M = [x for x in S if x % 2 == 0] Prof. Dr. Margarita Esponda 42

43 Skriptsprachen vs. konventionelle Sprachen Durch die rapide Internet-Entwicklung haben Skriptsprachen eine rasante Entwicklung erlebt. Perl Tcl Rexx JavaScript Python Ruby PHP - Website-Entwicklung - Benutzerschnittstellenentwicklung - Prototyp-Entwicklung - interpretiert - dynamische Typkontrolle - Kopplungssprachen/"glue"-Sprachen C C++ Java C# - kompiliert - statische Typkontrolle - Komponentensprachen Prof. Dr. Margarita Esponda 43

44 Skriptsprachen Vorteile Schnell erlernbar schnelles Prototyping Kleiner Fehlersuche-Zyklus Kleinere Programme und schnellere Entwicklung Nachteile Speicherverbrauch ist größer langsamer Keine statische Typkontrolle Nur für bestimmte Anwendungen geeignet Unterstützen viele moderne Paradigmen Breite Verwendbarkeit in der Software-Industrie Jedoch: große Unterschiede zwischen den einzelnen Skriptsprachen! Prof. Dr. Margarita Esponda 44

45 Dynamisches Typsystem Python hat dynamische Datentypen, ist aber streng typisiert. Der Datentyp einer Variable wird erst zur Laufzeit festgelegt. Im Gegensatz zur statischen Typisierung, indem der Datentyp einer Variable explizit deklariert werden muss, wird der Typ einer Variablen aus dem Typ des Werts zur Laufzeit abgeleitet. Quelle einiger schwierig zu findenden Fehler. Streng typisiert. Prof. Dr. Margarita Esponda 45

46 In der realen Welt verwendete Sprachen Popularität der Programmiersprachen Normalisierte Ergebnisse aus der Popularität in: - Open-Source-Projekte - Powell`s Books - Job-Angebot - Popularität in der Software-Industrie - Google Code Search - usw. Quelle: (DedaSys. Open Source Consulting) Prof. Dr. Margarita Esponda 46

47 Popularität der Programmiersprachen Quelle: TIOBE Programming Community Index for April 2010 Prof. Dr. Margarita Esponda 47

48 Python-Interpreter Linux und Mac OS Windows und Mac OS Der Python-Interpreter ist Teil der Standard- Installation. python IDLE Integrierte DeveLopment Environment python 3.1 Prof. Dr. Margarita Esponda 48