Specifica, progetto e verifica della correttezza di algoritmi iterativi

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1 Specifica, progetto e verifica della correttezza di algoritmi iterativi Il metodo delle asserzioni

2 Ragionamenti su di un algoritmo Ragionare sulla specifica di un algoritmo data con pre e post-condizioni serve a: (a posteriori) verificare la correttezza dell algoritmo (a priori) costruire un algoritmo, a partire da un idea circa la soluzione, in modo che sia corretto

3 Il metodo delle asserzioni (Floyd) Divisione (n, m) Pre. n 0, m > 0 Post. ritorna q, r t.c. n = m q + r, 0 r < m r n q 0 { n = m q + r, 0 r } while r m do { n = m (q+1) + r m, 0 r m} r r m q q + 1 { n = m q + r, 0 r < m} return q, r Asserzioni: descrivono relazioni tra i valori delle variabili, che devono valere quando il controllo raggiunge un certo punto del codice

4 Le triple di Hoare Un comando ha la forma C ::= x E C ; C if B then C if B then C else C while B do C Se ϕ e ψ sono asserzioni allora ϕ Cψ se i valori delle variabili soddisfano ϕ prima di C e C termina, allora soddisfano ψ dopo C tripla

5 Le triple di Hoare Le triple di Hoare sono espressioni della logica formale, ma voi potete usare asserzioni informali, purché non ambigue!!!

6 Asserzioni per gli assegnamenti { x + > 0 } x x + { x > 0 } {ϕ (E)} (E può contenere x) x E {ϕ (x)} { ϕ( E) } x E { ϕ( x) } Assioma

7 Asserzioni per le sequenze {y z} y y z {y 0} x y {x 0} {ϕ} C 1 {χ} (oppure χ se χ χ ) C 2 {ψ} premesse { ϕ} C1{ χ} { ϕ} C 1 { χ} C2{ ψ } ; C { ψ } 2 ϕ ϕ { ϕ } C{ ψ } { ϕ} C{ ψ} ψ ψ conclusioni

8 Asserzioni per la selezione if x 0 then z x {z = x } else {x < 0} z x {z = x } {z = x } {ϕ} if B then {ϕ B} C 1 {ψ} else {ϕ B} C 2 {ψ} {ψ} { ϕ B } C1{ ψ } { ϕ B} { ϕ} if B then C else C 1 2 C 2{ ψ } { ψ }

9 Asserzioni per le iterazioni while y > 0 do {??????? } z z + x 2 y y 1 Cosa mettere in un punto attraversato tante volte?

10 Asserzioni per le iterazioni {n = m q + r, 0 r} while r m do {n = m (q+1) + r m, 0 r m} r r m q q + 1 {n = m q + r, 0 r < m} Qualcosa che, pur cambiando i valori delle variabili, resti sempre vero!

11 Asserzioni per le iterazioni {n = m q + r 0 r} invariante while r m do {n = m (q+1) + r m 0 r r m} r r m q q + 1 {n = m q + r 0 r r< m } {ϕ} while B do {ϕ B} C {ϕ} {ϕ B} { ϕ B} C{ ϕ} { ϕ} while B do C { ϕ B}

12 Gli invarianti di ciclo invariante: asserzione vera prima di ogni esecuzione del corpo dell iterazione l invariante deve essere vero anche prima di entrare nel ciclo, dopo ogni esecuzione del corpo, all uscita dal ciclo L invariante è unico?

13 Gli invarianti di ciclo Un ciclo ha molti (infiniti) invarianti, per lo più triviali: {0 = 0} è invariante di ogni ciclo Qual è allora quello che mi serve?

14 Gli invarianti di ciclo Un invariante è interessante se fa capire cosa avrà fatto il ciclo dopo la terminazione Quindi occorre che implichi la post-condizione del ciclo che desidero dimostrare A posteriori, trovare un invariante senza conoscere l idea su cui si basa l algoritmo è una strada in salita!

15 (Ri)-costruire un algoritmo La via maestra per trovare un invariante: partire dall idea su cui si basa l algoritmo e ricostruirlo Molto spesso l invariante non è che una formulazione precisa di quest idea

16 Ricerca binaria 1. Definisci il problema Pre-condizioni: il vettore è ordinato Input: il valore cercato è Post-condizioni: ritorna l indice del valore cercato (se presente)

17 Ricerca binaria 2. Individua l invariante, pensando alla generica iterazione: Inv. : La ricerca è limitata ad un sottovettore t.c. se il valore cercato è presente, allora si trova in quel sottovettore Valore cercato: 25

18 Ricerca binaria 3. Cerca un modo per avvicinare la soluzione mantenendo vero l invariante Passo: dividi il sottovettore in due parti (quasi) uguali; Se si trova nel punto intermedio: stop Valore cercato: 43 Punto intermedio

19 Ricerca binaria 3. Cerca un modo per avvicinare la soluzione mantenendo vero l invariante Passo: dividi il sottovettore in due parti (quasi) uguali; Se il valore cercato è < di quello nel punto intermedio, può essere solo nella parte sinistra Valore cercato: 25 Punto intermedio

20 Ricerca binaria 3. Cerca un modo per avvicinare la soluzione mantenendo vero l invariante Passo: dividi il sottovettore in due parti (quasi) uguali; Se il valore cercato è > di quello nel punto intermedio, può essere solo nella parte destra Valore cercato: 54 Punto intermedio

21 Ricerca binaria 4. Definisci in quale momento la computazione si deve fermare Quando si sia trovato il valore nel punto intermedio, Valore cercato: 25 Punto intermedio

22 Ricerca binaria 4. Definisci in quale momento la computazione si deve fermare. oppure quando il sottovettore cui limitiamo la ricerca sia ridotto al vettore vuoto Valore cercato: 23 Dovrebbe essere qui in mezzo: ma questo intervallo è vuoto

23 Ricerca binaria 5. Definisci le condizioni iniziali della ricerca Il sottovettore cui la ricerca è limitata coincide con l intero vettore Valore cercato: 25

24 Ricerca binaria 6. Stabilisci i dettagli della codifica Il sottovettore cui la ricerca è limitata è compreso tra le posizioni i e j incluse i j 2 Il punto medio ha indice: (i + j) div 2 Se i > j allora il sottovettore è vuoto

25 Ricerca binaria 7. Procedi alla pseudocodifica, usando le asserzioni, e principalmente l invariante, come commenti RicercaBinaria (V, n) Pre. V è un vettore ordinato, n il valore cercato Post. Ritorna m in [1..lunghezza(V)] se V[m] = n, 0 altrimenti i 1, j lunghezza(v) trovato false while i j and not trovato do {Inv. Se n in V allora n in V[i..j], se trovato = true allora V[m] = n } m (i+j) div 2 sottovettore considerato if n = V[m] then trovato true else if n < V[m] then {considero V[i.. m 1]} j m 1 else {n > V[m]} {considero V[m + 1..j]} i m + 1 if trovato then return m else return 0

26 Costruire un algoritmo in modo che sia corretto La via maestra: formulare precisamente l idea su cui si basera l algoritmo Molto spesso la formulazione precisa di quest idea è proprio l invariante

27 Come si inventa un ciclo? 1 inizializzazione 2 while condizione do corpo dell iterazione 3 L ordine giusto è l opposto! 1. Per scrivere l inizializzazione si deve sapere cosa deve fare il ciclo 2. Per scrivere la condizione (guardia) si deve conoscere cosa farà il corpo

28 La generica iterazione Per individuare correttamente l invariante non ci si deve porre agli estremi (inizio o fine del ciclo) ma in un ideale punto medio: la generica iterazione

29 Ordinamento per selezione Idea V [1..n] indice del primo elemento della parte da ordinare i parte ordinata tutti gli el. di questa parte sono maggiori di quelli nella parte ordinata

30 Ordinamento per selezione Invariante V [1..n] i V [1.. i 1] ordinato se x in V [i.. n] ed y in V [1.. i 1] allora x y

31 Ordinamento per selezione Passo V [1..n] V [k] sia il minimo valore in V [i.. n] i k Scambiando V[i] con V[k] l invariante si mantiene con i i + 1:

32 Ordinamento per selezione Passo V [1..n] V [k] sia il minimo valore in V [i.. n] i k Scambiando V[i] con V[k] l invariante si mantiene con i i + 1: V [1.. i] ordinato se x in V [i n] ed y in V [1.. i ] allora x y

33 Ordinamento per selezione Passo V [1..n] i+1 Inoltre la lunghezza della porzione ordinata è aumentata, mentre la lunghezza di quella da ordinare è diminuita

34 Ordinamento per selezione Guardia (test di controllo) V [1..n] i L iterazione deve proseguire fintanto che i < n. Quando i = n, V[i] è il massimo in V[1..n]

35 Ordinamento per selezione Inizializzazione V [1..n] i = 1 La parte già ordinata è vuota: V[1.. 0]

36 Ordinamento per selezione Pseudocodifica SelectSort (V) Pre. V[1..n] vettore di valori su un insieme linearmente ordinato (es. gli interi) Post. permuta sul posto gli elementi di V in ordine non decrescente i 1 while i < n do {inv. V[1..i 1] ordinato, gli el. in V[i..n] maggiorizzano quelli in V[1..i 1]} k indice del minimo in V[i..n] scambia V[i] con V[k] i i + 1

37 Ordinamento per inserzione Idea V [1..n] indice del primo elemento della parte da ordinare i parte ordinata Nessuna assunzione!

38 Ordinamento per inserzione Invariante V [1..n] i V [1.. i 1] ordinato

39 Ordinamento per inserzione Passo Cercherò il posto in cui V[i] dovrebbe stare V [1..n] i Come fare per mantenere l invariante?

40 Ordinamento per inserzione Passo V [1..n] k i V[1] V[i], V[2] V[i], V[k 1] V[i] V[k] > V[i] quindi k in 2..i è il massimo indice t.c. V[k 1] V[i] & k < i V[k] > V[i]

41 Ordinamento per inserzione Passo temp V[i] Salviamo il valore di V[i] V [1..n] k i

42 Ordinamento per inserzione Passo V [1..n] k i Facciamo slittare V[k..i 1] su V[k + 1..i]

43 Ordinamento per inserzione Passo V [1..n] k i V[k] temp Poniamo in V[k] il valore salvato di V[i]

44 Ordinamento per inserzione Guardia V [1..n] i Prosegui fintanto che i n

45 Ordinamento per inserzione Inizializzazione V [1..n] i = 2 Il vettore V[1..1] è trivialmente ordinato i è l indice del primo elemento della parte da ordinare: dunque i = 2

46 Ordinamento per inserzione Pseudocodifica sertsort (V) re. V[1..n] vettore di valori su un insieme linearmente ordinato (es. gli interi) ost. permuta sul posto gli elementi di V in ordine non decrescente 2 hile i n do {inv.: V[1..i 1] ordinato, sia U= V[1..i 1]} temp V[i], k I while k 2 and V[k-1] > temp do {inv.: V[1..k-1] V[k+1..i] = U, V[k+1..i] sono > di temp V[k] V[k 1], k k 1 V[k] temp {V[1..i] ordinato} i i + 1

47 Accumulatori ed invarianti Quello iterativo è un metodo di calcolo incrementale: ci si avvicina al risultato un passo dopo l altro Un accumulatore è una variabile il cui valore rappresenta l approssimazione corrente L invariante deve allora spiegare in che senso l accumulatore approssima il risultato

48 Moltiplicazione per somme successive Moltiplicazione (x, n) Pre. n intero positivo Post. ritorna x n z 0, y n while y > 0 do z z + x y y 1 return z A scuola: moltiplicandi e moltiplicatori 2 X 3 =

49 Moltiplicazione per somme successive x + L+ x + x + x + L+ x z x y x + L+ x + x + x + L+ x z + x x (y 1 )

50 Moltiplicazione per somme successive cumulatore Moltiplicazione (x, n) Pre. n intero positivo Post. ritorna x n z 0, y n while y > 0 do {inv. x n = z + x y} z z + x z + x y = (z + x) + x (y 1) y y 1 return z contatore

51 Moltiplicazione alla russa div = Risultato = somma val. della seconda colonna quando quelli sulla prima sono dispari raddoppio

52 Moltiplicazione alla russa + = dispari se 1 2 pari se 2 a k a k a ) ( 2 2 b b k b k b a k a + = = = b b b k b k b a k a + + = + = + = ) ( 1) ( = + dispari ) ( div 2) ( ) ( pari ) ( div 2) ( a b b a b z a b b a z b a z

53 Moltiplicazione alla russa MoltRussa (m, n) Pre. n, m interi positivi Post. ritorna n m a n, b m, z 0 while a > 0 do {inv. n m = z + a b} if a dispari then z z + b a a div 2 b b + b return z contatore accumulatore

54 Riassumendo Il metodo delle asserzioni Invarianti di ciclo Come verificare la correttezza di un algoritmo iterativo Come costruire un algoritmo iterativo in modo che sia corretto Accumulatori (e contatori) in rapporto agli invarianti

55 Domande Domanda: l algoritmo di ordinamento per selezione e migliore dell algoritmo di ordinamento per inserzione? Perche? Domanda: l algoritmo MoltRussa e migliore dell algoritmo Moltiplica? Perche? Risposte: TRA QUALCHE LEZIONE