Algorithmen und Programmieren II Konzepte imperativer und objektorientierter Programmierung

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1 Algorithmen und Programmieren II Konzepte imperativer und objektorientierter Programmierung SS 2012 Prof. Dr. Margarita Esponda 1

2 Inhalt Inhalt 1. Konzepte imperativer Programmierung (Python) 2. Formale Verfahren zur Spezifikation und Verifikation imperativer Programme 3. Konzepte objektorientierter Programmierung (Java) 4. Programmiermethodik 5. Analyse von Laufzeit und Speicherbedarf 6. Berechenbarkeit 2

3 Inhalt Inhalt (1. Teil) 1. Konzepte imperativer Programmierung Syntax und operationelle Semantik imperativer Programmiersprachen Python als Beispiel 2. Formale Verfahren zur Spezifikation und Verifikation imperativer Programme Bedingungen im Zustandsraum (assertions) Hoare-Kalkül und partielle Korrektheit von Programmen Termination von Programmen 3

4 Inhalt Inhalt (2. Teil) 3. 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) 4

5 Inhalt Inhalt ( Teil) 4. Programmiermethodik Umwandlung von Rekursion in Iteration Teile und herrsche Rücksetzverfahren (Backtracking) Dynamische Programmierung 5. Analyse von Laufzeit und Speicherbedarf O-Notation Analyse von Such- und Sortieralgorithmen Algorithmen und Datenstrukturen 6. Berechenbarkeitsbegriff Universelle Registermaschinen 5

6 Lernziele Unsere Lernziele sind: Programmieren im Kleinen Algorithmen entwerfen und implementieren Grundkonzepte von imperativen Programmiersprachen im allgemeinen beherrschen Datentypen, Anweisungen, Kontrollstrukturen Unterprogramme, Funktionen, 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 6

7 Literatur Algorithmen und Datenstrukturen Literatur "Algorithmen und Datenstrukturen - Eine Einführung mit Java". 3. Auflage Dpunkt.Verlag, Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler. 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 (online) The Java Language Specification. Java SE 7 Edition. Oracle America Inc., James Gosling et al. C. Ullenboom: Java ist auch eine Insel, Galileo Computing, 10. Auflage (Online-Version) Thinking in Java. B. Eckel. Prentice Hall 2006 (Online-Version). 7

8 Vorlesung & Übungen Vorlesungen & Übungen Grundlegende Regeln zum Erfolg sind: 1. Regelmäßige und aktive Teilnahme in der Vorlesung Fragen stellen! 2. Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen Selbständige Lösung der Übungsblätter! 8

9 Vorlesung & Übungen Tutoren Max Willert Oliver Wiese? Julian Fleischer Alexander Steen? Julius Auer Nicolas Lehmann 9

10 Vorlesung & Übungen Überfüllte Tutorien Tag Uhrzeit Montag Freitag

11 Kriterien des Leistungsnachweises Regelung aus (ALP III bei Prof. Helmut Alt) Regelung für die Notenvergabe: Die Prüfungsnote ergibt sich aus dem Wert max( (z+k)/2, k, (z+n)/2, n ) Zum Bestehen der Prüfung muss dieser Wert mindestens 50 betragen. Dabei sind: - z - die Anzahl der erreichten Punkte in einer Mitte des Semesters stattfindenden Zwischenklausur (Stoff der ersten Semesterhälfte) - k - die Anzahl der erreichten Punkte in einer Ende des Semesters stattfindenden Endklausur (Stoff des ganzen Semesters) - n - die Anzahl der erreichten Punkte in einer Ende der nächsten Semesterferien stattfindenden Nachklausur (Stoff des ganzen Semesters) - Jede Klausur hat dabei eine maximale Punktzahl von

12 Kriterien des Leistungsnachweises Verbesserungsmöglichkeiten 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. 12

13 Kriterien des Leistungsnachweises Kriterien für die Bestätigung der regelmäßigen und aktiven Teilnahmen: 1. Eine regelmäßige Teilnahme an den Laborterminen ist unerlässlich. 2. Die Abgabe der Übungsblätter erfolgt dienstags um 8:25 Uhr. Nach diesem Termin abgegebene Übungsblätter werden nicht berücksichtigt. 3. Jeder Student muss an mindestens n-2 Übungsterminen anwesend sein. 4. Jeder Student muss n-2 Übungsblätter bestehen. Ein Übungsblatt gilt als bestanden, wenn man mind. 40% der zu erreichenden Punkte erreicht hat. 5. Jeder Student muss 60% der maximal erreichbaren Punktzahl aus allen Übungsblättern erreichen. 6. Jeder Student muss mindestens zwei Mal seine Lösungen vorrechnen. Wer jeweils vorrechnen muss, wird per Zufall am Anfang des jeweiligen Tutoriums entschieden. 13

14 Einführung Kann ein Student von der aktiven Teilnahmen befreit werden? Filtertest Anmelden bestanden? nein passiert nichts! ja Befreiungstest bestanden? nein passiert nichts! ja Aktive Teilnahme 14

15 Einführung Kann ein Student mit guten ALP2-Vorkenntnissen von der aktiven Teilnahme befreit werden? 1. Filtertest am Samstag den um 10:00 Uhr Jeder Student kann daran teilnehmen Eine Anmeldung ist die einzige Voraussetzung (Siehe Veranstaltungsseite) 2. Befreiungstest am Samstag den um 10:00 Uhr nur die Studenten, die den 1.Filtertest bestanden haben, dürfen mitschreiben. Beide Tests müssen bestanden werden, um eine Bestätigung der aktiven Teilnahmen zu bekommen. Ein freiwilliges Sondertutorium wird für diese fortgeschrittenen Studenten eingerichtet Ziel ist es, trotz Vorkenntnisse Neues zu lernen und am Ball zu bleiben als Sicherheit für ein gutes Klausurergebnis. offen auch für andere interessierte Studenten 15

16 Fragen Fragen Inhaltliche Fragen sind immer willkommen während und nach jeder Vorlesung in der Sprechstunde (Freitags 10-12) Keine s mit organisatorischen Fragen! 16

17 Geschichtliche Einführung Wie viele Programmiersprachen? Es gibt mehr als 2000 Programmiersprachen, die im kommerziellen Bereich bekannt sind oder bekannt gewesen sind. mehr als 200 davon haben sich im Laufe der Geschichte stärker verbreitet (einige) Firmen entwickeln eigene private Sprachen es gibt viele akademische Programmiersprachen und es kommen immer mehr Programmiersprachen hinzu 17

18 Geschichtliche Einführung FORTRAN Cobol PROGRAM PRINT *, "WELCOME TO FU!" END PROGRAM IDENTIFICAL DIVISION PROGRAM-ID HELLO ENVIROMENT DIVISION CONFIGURATION SECTION SOURCE-COMPUTER IBM-PC OBJECT-COMPUTER IBM-PC INPUT-OUTPUT SECTION FILE-CONTROL SELECT AUSGABE ASSIGN TO SI DATA DIVISION FILE-SECTION FD AUSGABE LABEL RECORD OMITTED DATA RECORD ZEILE PICTURE X(80) WORKING STORAGE SECTION PROCEDURE DIVISION BEGIN OPEN OUTPUT AUSGABE MOVE "WELCOME TO FU!" TO ZEILE CLOSE AUSGABE STOP RUN. 18

19 Geschichtliche Einführung 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) 19

20 Geschichtliche Einführung Imperatives Programmieren Ältestes und populärstes Programmierparadigma Fortran, Cobol, Algol, C, Basic, Pascal, Modula, Java, usw. Widerspiegelt die dahinter stehende Hardware- Architektur von Neumann Maschine gespeichertes Programm + Daten 20

21 30er Jahre Erste Programmiersprache Alonzo Church Stephen C. Kleene λ Kalkül Lisp 1958 Funktionale Programmiersprachen Lambda-Kalkül universelle abstrakte Programmiersprache FP Miranda Haskell nur die Hardware fehlte M. Esponda-Argüero 21

22 30er Jahre Alan Turing ( ) On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem Turing-Maschine Ein Modell, um die Klasse der intuitiv berechenbaren Funktionen zu bilden. M. Esponda-Argüero 22

23 Geschichtliche Einführung Höhere Programmiersprachen Deklarative Sprachen Was? Imperative Sprachen Wie? Prozedurale Funktionale Sprachen Logische Sprachen Objektorientierte Programmiersprachen Aspektorientierte Programmiersprachen in ALP I in ALP II 23

24 Geschichtliche Einführung deklarativ vs. imperativ - Sprachen basieren auf einem mathematischen Formalismus - Wissen über ein Problem rein deklarativ darstellbar - Sprachen sind von der dahinterstehenden Hardware geprägt - Befehlssequenz (Zustände) - Intelligentes System, das Fragen an das Programm beantworten kann - zeitlicher Ablauf im Programm sichtbar kompakter robuster einfacher effizienter 24

25 Konzepte imperativer Programmierung 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). 25

26 Konzepte imperativer Programmierung Grundlegende Elemente von imperativen Programmen Definitionen von Datentypen Deklarationen von Variablen unter Verwendung vordefinierter Datentypen Zuweisungen Ausdrücke Anweisungen für den Kontrollfluss innerhalb des Programms Gültigkeitsbereich von Variablen (locality of reference) Definition von Prozeduren und Funktionen 26

27 Konzepte imperativer Programmierung 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. 27

28 Warum Python? 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 28

29 Warum Python? 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 29

30 Warum Python? M. Esponda-Argüero 30

31 Warum C nicht? Warum C nicht? Hochprogrammiersprachen C-Sprache C wurde ursprünglich für die Programmierung von Betriebssystemen entworfen. Assemblersprachen 31

32 Warum C nicht? 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. 32

33 Warum C nicht? 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 33

34 Konzepte imperativer Programmierung Java public class HelloWorldProgram { public static void main ( String[] args ) { System.out.println( "Welcome to FU!" ); } } 34

35 Konzepte imperativer Programmierung C #include <stdio.h> int main(void){ printf( "'Welcome to FU!'\n" ); return 0; } 35

36 Konzepte imperativer Programmierung Python print ('Welcome to FU!') Python 3.x 36

37 In der realen Welt verwendete Sprachen 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) 2011

38 Popularität der Programmiersprachen - Android-Anwendungen - mehr als Quelle: TIOBE Programming Community Index for April 2011

39 Keine Laptops NO LAPTOPS M. Esponda-Argüero 39

40 Mitschriften Hörsaal der Zukunft? 40

41 Homepage Homepage Vorlesungsfolien Literaturliste Übungen Zusätzliches Material Wichtige Mittteilungen Sprechstunde: Fr. 10:00-12:00 Uhr Raum

42 Mitschriften Warum ist Mitschreiben wichtig? Das Mitschreiben hat folgende Vorteile: Es erhöht die Aufmerksamkeit und fördert die Konzentration Es regt dazu an, sich aktiv zu beteiligen Es individualisiert den Lernstoff und bildet eine gute Grundlage für die Klausurvorbereitung Fragen zuerst aufzuschreiben hat viele Vorteile. 42

43 Attack of the Note Sheep 43

44 Ich freue mich auf eine gute Zusammenarbeit und auf ein erfolgreiches Lernen! 44