Fondamenti di Informatica - ce.unipr.it · Var1 ← Espr1 Decisione Si No Espr1 = Espr2 Espr1 ≠ Espr2 Espr1 > Espr2 Espr1 ≥ Espr2 Espr1 < Espr2 Espr1 ≤ Espr2 Start Fine

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Fondamenti di Informatica

Algoritmi e Programmazione

Monica Mordonini

Dipartimento di Ingegneria dell’InformazioneUniversità degli Studi di Parma

FI - Algoritmi e Programmazione 2

Alcune domande fondamentali

n L’elaboratore come strumento in grado di eseguire un’insieme di azioni elementari che vengono richieste tramite istruzioni scritte in un particolare linguaggio2 Quali istruzioni esegue un elaboratore?2 Quali problemi può risolvere un elaboratore?2 Che ruolo ha il linguaggio di programmazione?


Il problema di fondo

n Descrizione di un problema þindividuazione di un algoritmoØ come si costruisce la soluzione ad un problema?Ø Quale è il giusto punto di partenza?Ø Quali metodologie o tecniche utilizzare?


Algoritmo

n Dall'arabo al-Khuwarizmi a sua volta dal grecoaritmhós

n Un algoritmo è un metodo generale che risolve in un tempo finito e con una sequenza finita di mosse qualsiasi istanza di un dato problema di elaborazione.

n Problemi:q risolvibili q non-risolvibili q non-affrontabili


Codifica di un algoritmo

n Fase di scrittura di un algoritmo attraverso un insieme ordinato di istruzioni scritte in un qualche linguaggio di programmazione, che specificano le azioni da completare


Programman Testo scritto in accordo alla sintassi e alla semantica di

un linguaggio di programmazionen Un programma può non essere un algoritmo (basta che la

sequenza di mosse non sia finita cioè che il programma non termini)...

n ... E tuttavia può essere molto utile (es. gestione semafori)

n Un programma rappresenta l’insieme delle istruzioni chedescrivono un processo espresse in un qualchelinguaggio

n Un processo trasforma un insieme di dati iniziali neirisultati finali mediante una successione di azionielementari

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Esecuzione

n L’esecuzione delle azioni nell’ordine specificato dall’algoritmo consente di ottenere a partire dai dati in ingresso i risultati che risolvono il problema

n Problema : þ algoritmo þ programma

metodorisolutivo

linguaggio di programmazione


Elementi di un algoritmo

n Passi elementari: azioni atomiche non scomponibili in azioni piú semplici

n Processo o anche esecuzione: sequenza ordinata di passi


Algoritmo

n Un algoritmo deve avere le seguenti proprietà :q Finitezza: composto da un numero finito di passi elementari.q Non ambiguità (determinismo): i risultati non variano in

funzione della macchina/persona che esegue l'algoritmo.q Realizzabilità: deve essere eseguibile con le risorse a

disposizione.q Efficienza (auspicabile): eseguire il numero minimo di

operazioni


Algoritmo

n Per definire un algoritmo è necessario:q Condurre un'attenta analisi del problema ed

eventualmente suddividere il problema in piccoli sottoproblemi.

q Individuare i possibili ingressi e precisare le uscite (definizione dei dati).

q Definire completamente e dettagliatamente la sequenza dei passi che portano alla soluzione.


Algoritmo

n Possiamo “trovare” algoritmi anche per la risoluzione di problemi non strettamente informatici

n Esempi:q Spiegare un percorso stradaleq Istruzioni per il montaggio di un mobileq Istruzioni per l’esecuzione di una torta

n Un algoritmo può non essere l’unica soluzione al problema


Il crivello di Eratostenen Si vogliono trovare tutti i numeri primi

compresi fra 2 e n (In modo efficiente).1) Si costruisca una sequenza ordinata dei numeri fra

2 e n.2) Si estragga il primo numero dalla sequenza. E’

necessariamente un numero primo.3) Si eliminino dalla sequenza tutti i multipli del

numero estratto al passo 2).4) se la sequenza non e’ vuota si torna la passo 2)

altrimenti si termina.

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Il crivello di Eratostene: esempio

n Sequenza iniziale (da 2 a 20):2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,19,202 e’ primo lo elimino con tutti i suoi multipli:3,5,7,9,11,13,15,17,193 e’ primo lo elimino con tutti i suoi multipli: 5,7,11,13,17,195 e’ primo lo elimino con tutti i suoi multipli: …19 e’ primo, la sequenza e’ vuota, termino.


Il crivello di Erastone

n Algoritmoq Finitoq Non ambiguoq Realizzabileq Efficiente (si spera)


Algoritmo di Euclide

n Calcola il massimo comun divisore fra due interi positivi m ed n (supponiamo che n =m, altrimenti li possiamo scambiare).

n L’ algoritmo si compone di 3 passi ripetuticiclicamente fino ad una condizione di arresto:



n Passo E1 {ricerca del resto} : Sia m = n. Sidivide m per n. Sia r il resto. Allora 0 =r < n.

n Passo E2 {r = 0?} : Se r = 0 l’ algoritmo e’ terminato e n e’ la risposta finale.

n Passo E3 {scambio} : Se r ? 0 si operano gliscambi m ? n e n ? r. Si torni al passo E1.


Algoritmo di Euclide: esempio

01530

153045

rnm

Si voglia l’ MCD fra 30 e 45 (I due numerivanno scambiati)

Poiche’ il resto r = o, l’ultimovalore per n e’ l’ MCD


Algoritmo di Euclide: finitezzan Poiche’ al passo E1 {ricerca del resto} si ha

senpre 0 = r < n, ad ogni scambio il valore di n decresce.

n Dopo un numero finito di passi siraggiungera` la condizione r = 0, e la terminazione dell’ algoritmo.

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Algoritmo di Euclide: correttezzan Ad ogni passo abbiamo che m = q n + r (con

q intero).n Se r ?0 ogni divisore di m,n divide anche

r=m-qn. D’altra parte anche ogni divisore di n,r divide m=qn+r.

n In pratica la coppia m,n primo e dopo lo scambio m ? n e n ? r hanno lo stessoMCD.

n Se r=0 l’ algoritmo termina e n e’ l’MCD.



n L’algoritmo descritto non è l’unico per risolvere il problema del MCD

n Ma è il più efficiente se a priori non conosco nulla dei due numeri


Calcolo MCD modo 2

n Problema: dati due numeri determinare il loro massimo comune denominatore:q scomporre in fattori primi i due numeri q considerare solo fattori comuni q prendere quelli con esponente piú piccolo q moltiplicarli tra loro


Calcolo MCD modo 3

n Problema: dati due numeri determinare il loro massimo comun denominatoreq costruire insieme divisori primo numero q costruire insieme divisori secondo numero q costruire intersezione fra i due insiemi q individuare nell'intersezione l'elemento piú grande


Algoritmo

n Per realizzare un algoritmo con un calcolatore occorre rappresentare la sequenza di passi che portano alla sua soluzione con istruzioni appartenenti ad un linguaggio di programmazione.


Diagramma di Flusso(Flow-Chart)n I diagrammi di flusso sono un formalismo

grafico per descrivere gli algoritmi.n I diagrammi di flusso scompongono in passi

successivi gli algoritmi.n Un diagramma di flusso è una descrizione più

efficace e meno ambigua di una descrizione a parole.

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Diagrammi di flusso

n Le operazioni su cui si basa un diagramma di flussoq Ingresso/Uscita datiq Trasferimento di informazione (Assegnamenti)q Calcolo di espressioni aritmetiche e logicheq Assunzione di decisioniq Esecuzione di iterazioni (Cicli)q Possono contenere costanti e variabili


Diagramma di flusso

n Un diagramma di flusso è costituito da due tipi di entità:q Nodiq Archi


Strutture di Controllo

I

O

I

O O

I

While - Do Repeat - Until If - Then - Else

Si/No

No/Si No/Si

No/Si

Si/No

Si/No


Programmazione Strutturata

n Si compone di sequenze, decisioni (if then, if then else) e cicli (while-do, repeat until).

n Ogni diagramma ha esattamente un ingressoed una uscita.

n Ogni azione puo essereq una azione sempliceq una azione composta da altri diagrammi

strutturati


Tipi di Nodi

Inizio

Scrittura dati

Var1

Lettura dati

Var1

Elaborazione / Assegnamento

Var1 ← Espr1

Decisione

NoSi

Espr1 = Espr2Espr1 ≠ Espr2Espr1 > Espr2Espr1 ≥ Espr2Espr1 < Espr2Espr1 ≤ Espr2

Start

Fine

Stop


Esempio: Somma di N Numeri

Start

N

Somma ← Somma + Var1I ← I + 1

Somma

Stop

I ← 0Somma ← 0

No SiI < N

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Esempio: Somma di Tre Numeri

Start

Var1

Var2

Var3

Somma ← Var1 +Var2 + Var3

Somma

Stop


Programmazione Top-Down

n La programmazione top-down è una tecnica di programmazione per la realizzazione di programmi con la scomposizione iterativa di un problema in sotto-problemi.


Tecniche di programmazione

n Programmazione top-down:q scomposizione iterativa del problema in

sottoproblemiq i sottoproblemi devono essere indipendenti ed

avere interfacce ben definiteq visibilità dei dettagli di ogni sottoproblema solo

all’interno del sottoproblema stesso


Programmazione Top-Down

n La programmazione top-down si presta molto bene per la definizione di algoritmi con i diagrammi di flusso:q All’inizio il diagramma di flusso è rappresentato da un nodo

che rappresenta la soluzione al problema.q Questo nodo viene scomposto in una rete di nodi in modo

iterativo.q La scomposizione termina quando i singoli nodi possono

essere rappresentati da semplici sequenze di istruzioni del linguaggio di programmazione scelto.



Start

Somma i tre numeri

Stop



Start

Leggi e somma i tre numeri

Stop

Stampa la somma

Inizializzazione

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Esempio: Somma di N Numeri

Start

NSomma ← Somma + Var1

I ← I + 1

Somma

Stop

I ← 0Somma ← 0

No SiI < NProblema della ricorsione


Il calcolo del fattoriale

n La funzione fattoriale, molto usata nel calcolo combinatorio, è così definita

dove n è un numero intero non negativo

0 se 0 se

)!1(1

!>=

−=

nn

nnn


Il calcolo del fattoriale

n Vediamo di capire cosa significa… 0! = 1 1! = 1(1-1)! = 1·0! = 1·1 = 1 2! = 2(2-1)! = 2·1! = 2·1 = 2 3! = 3(3-1)! = 3·2! = 3·2·1 = 6 4! = 4(4-1)! = 4·3! = 4·3·2·1 = 24 5! = 5(5-1)! = 5·4! = 5·4·3·2·1 = 120

n Quindi, per ogni n intero positivo, il fattoriale di n è il prodotto dei primi n numeri interi positivi


La ricorsione nella programmazione

n Si invoca un metodo mentre si esegue lo stesso metodo

n è un paradigma di programmazione che si chiama

ricorsione e un metodo che ne faccia uso si chiama

metodo ricorsivon La ricorsione è uno strumento molto potente per

realizzare alcuni algoritmi, ma è anche fonte di molti errori di difficile diagnosi


In un programma…n Vediamo la sequenza usata per calcolare 3!

si invoca factorial(3) factorial(3) invoca factorial(2)

factorial(2) invoca factorial(1) factorial(1) invoca factorial(0)

factorial(0) restituisce 1 factorial(1) restituisce 1

factorial(2) restituisce 2 factorial(3) restituisce 6

n Si crea quindi una lista LIFO (uno stack ) di metodi “in attesa”, che si allunga e che poi si accorcia fino ad estinguersi

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La ricorsione

n Per capire come utilizzare correttamente la ricorsione, vediamo innanzitutto come funziona

n Quando un metodo ricorsivo invoca se stesso, la macchina virtuale esegue le stesse azioni che vengono eseguite quando viene invocato un metodo qualsiasiq sospende l’esecuzione del metodo invocanteq esegue il metodo invocato fino alla sua

terminazioneq riprende l’esecuzione del metodo invocante dal

punto in cui era stata sospesa


La ricorsione

n In ogni caso, anche se il meccanismo di funzionamento della ricorsione può sembrare complesso, la chiave per un suo utilizzo proficuo èq dimenticarsi come funziona la ricorsione, ma

sapere come vanno scritti i metodi ricorsivi perché il tutto funzioni!

n Esistono infatti due regole ben definite che vanno utilizzate per scrivere metodi ricorsivi che funzionino


La ricorsione: caso base

n Prima regolaq il metodo ricorsivo deve fornire la soluzione

del problema in almeno un caso particolare, senza ricorrere ad una chiamata ricorsiva

q tale caso si chiama caso base della ricorsioneq nel nostro esempio, il caso base era

q a volte ci sono più casi base, non è necessario che sia unico

if (n == 0)return 1;


La ricorsione: passo ricorsivo

n Seconda regolaq il metodo ricorsivo deve effettuare la chiamata

ricorsiva dopo aver semplificato il problemaq nel nostro esempio, per il calcolo del fattoriale di n si

invoca la funzione ricorsivamente per conoscere il fattoriale di n-1, cioè per risolvere un problema più semplice

q il concetto di “problema più semplice” varia di volta in volta: in generale, bisogna avvicinarsi ad un caso base

if (n > 0)return n * factorial(n - 1);


La ricorsione: un algoritmo?

n Le regole appena viste sono fondamentali per poter dimostrare che la soluzione ricorsiva di un problema sia un algoritmoq in particolare, che arrivi a conclusione in un

numero finito di passi

n Si potrebbe pensare che le chiamate ricorsive si possano succedere una dopo l’altra, all’infinito


La ricorsione: un algoritmo?

n Invece, seq ad ogni invocazione il problema diventa

sempre più semplice e si avvicina al caso baseq la soluzione del caso base non richiede

ricorsione

allora certamente la soluzione viene calcolata in un numero finito di passi, per quanto complesso possa essere il problema

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Ricorsione infinita

n Non tutti i metodi ricorsivi realizzano algoritmiq se manca il caso base , il metodo ricorsivo continua ad

invocare se stesso all’infinitoq se il problema non viene semplificato ad ogni

invocazione ricorsiva , il metodo ricorsivo continua ad invocare se stesso all’infinito

n Dato che la lista dei metodi “in attesa” si allunga indefinitamente, l’ambiente runtime esaurisce la memoria disponibile per tenere traccia di questa lista, ed il programma termina con un errore

Progetto: Torri di Hanoi


Torri di Hanoi: regole

n Il rompicapo è costituito da tre pile di dischi (“torri”) allineateq all’inizio tutti i dischi si trovano sulla pila di sinistraq alla fine tutti i dischi si devono trovare sulla pila di destra

n I dischi sono tutti di dimensioni diverse e quando si trovano su una pila devono rispettare la seguente regolaq nessun disco può avere sopra di sé dischi più grandi



Situazione iniziale Situazione finale



n Per risolvere il rompicapo bisogna spostare un disco alla voltaq un disco può essere rimosso dalla cima della torre

ed inserito in cima ad un’altra torren non può essere “parcheggiato” all’esterno…

q in ogni momento deve essere rispettata la regola vista in precedenzan nessun disco può avere sopra di sé dischi

più grandi


Algoritmo di soluzione

n Per il rompicapo delle Torri di Hanoi è noto un algoritmo di soluzione ricorsivo

n Il problema generale consiste nello spostare n dischi da una torre ad un’altra, usando la terza torre come deposito temporaneo

n Per spostare n dischi da una torre all’altra si suppone di saper spostare n-1 dischi da una torre all’altra, come sempre si fa nella ricorsione

n Per descrivere l’algoritmo identifichiamo le torri con i numeri interi 1, 2 e 3

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Algoritmo ricorsivo

n Il caso base si ha quando n vale 1, in questo caso possiamo spostare liberamente il disco da una torre ad un’altra

n Per spostare n dischi dalla torre 1 alla torre 31 gli n-1 dischi in cima alla torre 1 vengono spostati sulla

torre 2, usando la torre 3 come deposito temporaneo (si usa una chiamata ricorsiva, al termine della quale la torre 3 rimane vuota)

2 il disco rimasto nella torre 1 viene portato nella torre 33 gli n-1 dischi in cima alla torre 2 vengono spostati sulla

torre 3, usando la torre 1 come deposito temporaneo (si usa una chiamata ricorsiva, al termine della quale la torre 1 rimane vuota)


Algoritmo ricorsivon Si basa sul Principio di induzionen Il principio di induzione dice che una

proprietà è vera per qualsiasi valore di n se q è vera per n = 1, e q nell’ipotesi che sia vera per un dato valore di n = n’ siamo capaci di dimostrare che è vera per n = n’ +1


La “Torre di Hanoi”


Algoritmo Hanoi(n, da, a, int)input: il numero di dichi n, il perno di partenza, di arrivo e intermediooutput: le mosse necessarieif n = 1 then

muovi (1, da, a)else

hanoi (n-1, da, int, a)muovi (n, da, a)hanoi (n-1, int, a, da)


11030210201302031030120102203011030

10 20 30mosse


Algoritmo ricorsivon Si può dimostrare che il numero di mosse

necessarie per risolvere il rompicapo con l’algoritmo proposto è pari a:

2n – 1n Il tempo necessario alla soluzione è

proporzionale al numero di mosse (ogni mossa richiede un tempo costante) cioe’:

T(n) = 2n – 1

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La torre di Brahama

n Torre di Hanoi con 64 dischin Una leggenda narra che alcuni monaci

buddisti in un tempio dell’Estremo Oriente siano da sempre impegnati nella soluzione del rompicapo, spostando fisicamente i loro 64 dischi da una torre all’altra, consapevoli che quando avranno terminato il mondo finirà

Quando finirà il mondo?

Dipende..


Torri di Hanoi: la leggenda

n Sono necessarie mosse, che sono circa 16 miliardi di miliardi di mosse… cioè circa

n Supponendo che i monaci facciamo una mossa ogni minuto, essi fanno circa 500000 mosse all’anno, quindi il mondo finirà tra circa 30 mila miliardi di anni…

n Un processore ad 1GHz che fa una mossa ad ogni intervallo di clock (un miliardo di mosse al secondo…) impiega 16 miliardi di secondi, che sono circa 500 anni...

1264 −18106.1 × Linguaggi di programmazione


Linguaggi di Programmazione

n Un linguaggio di programmazione è una notazione formale per descrivere algoritmi

n Un programma è la descrizione di un algoritmo in un particolare linguaggio di programmazione

2 Quali “parole chiave”2 Quali meccanismi di combinazione?


Linguaggi di Programmazione: Sintassi & Semantican Sintassi: l’insieme di regole formali per la scrittura

di programmi in un linguaggio, che dettano le modalità per costruire frasi corrette nel linguaggio stesso

n Semantica: l’insieme dei significati da attribuire alle frasi (sintatticamente corrette) costruite nel linguaggio.

n n.b. Una frase può essere sintatticamente corretta e tuttavia non avere significato

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Sintassi e Semantica

n Dopo la definizione di un linguaggio (con sintassi e semantica) serve un sistema che possa eseguire i programmi scritti in tale linguaggio

n Si parla di implementazione di un linguaggioq generalmente è un traduttore verso il linguaggio

dell’elaboratore


Sintassi

n Per definire la sintassi di un linguaggio, è necessario definire le grammatiche

n La grammatica è un insieme di regole che servono per costruire una frase


Grammatica

n La grammatica è definita da:q un alfabeto di simboli terminal (l'alfabeto del linguaggio)q un alfabeto di simboli non terminaliq un simbolo iniziale S (o assioma)q un insieme finito di regole sintattiche

n Data una grammatica, il linguaggio generato è definito come l'insieme delle frasi derivabili a partire dall'assioma S q Le frasi di un linguaggio di programma-zione sono dette

programmi



n Diversi tipi di linguaggi:q Imperativiq Funzionaliq Dichiarativi

n Tutti basati sulla traduzione nell'unico linguaggio eseguibile dal calcolatore: il Linguaggio Macchina



n I linguaggi macchina forniscono solo le operazioni che l'elaboratore può eseguire:q Operazioni molto elementari.q Diverse per ogni processore.q Scritte in linguaggio binario

n Sono più orientati alla macchina che ai problemi da trattare.


Linguaggi di Programmazionen Una prima evoluzione sono i linguaggi

assemblativi che sostituiscono i codici binari con codici simbolici.q ancora orientati alla macchina e non ai problemiq più immediati da utilizzareq definiscono variabili, simboli

START: MOV AX, BXCMP AX, 12hJZ EQUALINT 21hRET

EQUAL: MOV BL, 82h

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n I linguaggi macchina e i linguaggi assemblativi sono detti linguaggi a basso livello.



n I cosiddetti linguaggi ad alto livello permettono: q La descrizione del problema in modo intuitivo,

dimenticandosi che verranno eseguiti da un calcolatore.q Una astrazione rispetto al calcolatore su cui verrà eseguito

il programma.

n Ma devono essere tradotti in linguaggio macchina.



n Esistono diversi tipi di linguaggi ad alto livello:q Linguaggi imperativiq Linguaggi logiciq Linguaggi funzionaliq Linguaggi orientati agli oggetti

n Ognuno provvede le forme espressive appropriate per alcuni problemi specifici.


Linguaggi Imperativi

n Un linguaggio imperativo è legato all’architettura della macchina di Von Neumann, ma ad un livello di astrazione vicino a quello dei diagrammi di flusso.

n Un programma è una sequenza di istruzioni in cui:q Le istruzioni vengono eseguite in sequenza.q La sequenza può essere alterata con istruzioni di salto.

n Eseguono 3 tipi di operazioni:q trasferimento datiq operazioni aritmeticheq alterazione del flusso del programma


Linguaggi Imperativi

n Le operazioni che effettuano le istruzioni si basano sul concetto di variabile.

n Una variabile è una astrazione del concetto di locazione di memoria in cui può essere assegnato, letto e modificato un valore.

n Il C, Fortran, Pascal, Cobol e Basic sono i linguaggi imperativi più diffusi.


Linguaggi Logici

n Basati sulla logicaq obiettivo: formalizzare il ragionamentoq caratterizzati da meccanismi deduttivi

n Programmare significa:q descrivere il problema con formule del linguaggioq interrogare il sistema, che effettua deduzioni sulla

base delle definizioni

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Linguaggi Logici

n In un linguaggio logico un programma è composto da una base di conoscenza contenente:q Una descrizione del dominio del problema composta da un

insieme di fatti.q Un insieme di regole per manipolare l’insieme dei fatti.


Linguaggi Logici

n L’esecuzione di un programma corrisponde all’applicazione delle regole sui fatti della base di conoscenza:q L’esecuzione è guidata da un motore inferenziale.q L’esecuzione è attivata da una interrogazione dell’utente.q Lo scopo dell’esecuzione è verificare che l’interrogazione

dell’utente è vera o falsa.

n Il linguaggio più conosciuto è il Prolog.


Linguaggi Funzionalin Linguaggi basati sul concetto di funzione e di

applicazione di una funzione ad argomenti; per questa ragione essi sono anche detti linguaggiapplicativi

n In un linguaggio funzionale un programma è visto come una funzione matematica.

n L’esecuzione di un programma corrisponde alla valutazione della funzione rispetto ai suoi argomenti.


Linguaggi Funzionalin La differenze maggiori con un linguaggio imperativo

sono:q Non esiste il concetto di variabile: il calcolo è basato sul

calcolo di valori e non sull'assegnamento di valori a variabili q il risultato è il risultato di una funzione, non l'effetto causato

dalla esecuzione di una sequenza di operazioniq Sono adatti a elaborazioni simboliche non numeriche.

n Il Lisp (acronimo per LISt Processing) è il linguaggio più conosciuto, ma non è più molto usato.


Linguaggi Orientati agli Oggetti

n In un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP) un programma consiste:q Definizione di un insieme di classi.q Creazione di un insieme di oggetti ed esecuzione

dei suo metodi.q Il C++ e Java sono i due linguaggi OOP più

diffusi

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Cos’è un oggetto?n Interagiamo con oggetti di uso quotidiano,

conoscendone le funzioni, ma non il funzionamentointernoq Gli oggetti sono scatole nere dotate di interfaccia che

limita l’accesso ai meccanismi interniq Gli oggetti hanno uno stato

n L’insieme delle proprietà che lo caratterizzano in un datoistante

q e un comportamenton L’insieme delle azioni che un oggetto può compiere

n Un oggetto sw è un’astrazione o un modello dellarealtà che limita il numero dei dettagli rappresentatiall’essenziale per il contesto considerato

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Astrazionen L’astrazione nasconde o ignora dettagli inessenzialin Un oggetto è un’astrazione

q Non ci preoccupiamo dei suoi dettagli interni per usarloq Non conosciamo come funziona il metodo “scrivi a

monitor” quando l’invochiamon Effettuiamo astrazioni continuamente

q Possiamo trattare solo poche informazionicontemporaneamente

q Ma se raggruppiamo le informazioni (come gli oggetti) allora possiamo trattare informazioni più complicate

n Quindi, possiamo anche scrivere software complesso organizzandolo attentamente in classi e oggetti


Gli oggetti softwaren Lo stato di un oggetto sw è descritto e

rappresentato da una o più variabiliq Una variabile è un dato individuato da un

identificatore

n il comportamento è definito dai metodi

n Un oggetto sw è costituito dall’insieme delle variabili e dei metodi


FunzioneFunzione

Funzione

Codice

funzione

Codicefunzione

Codicefunzione

Gli oggetti softwareUn insieme di dati e funzioni:

Dato

Dato

Dato


Oggetti e classi

n Gli oggetti sono generati da una classeq Si dicono anche istanze della classe

n La classe è uno schema per produrre unacategoria di oggetti strutturalmente identiciq La classe costituisce il prototipo

q Una classe è una fabbrica di istanze: possiedelo schema e la tecnica di produzione


Soldato

Classi ed ereditarieta ’


Gli oggetti come astrazione

n Un oggetto che modella una biciclettaq Una velocità (20 Km/h), il giro dei pedali (15 g/m) e la

marcia (5°) sono variabili di istanzaq proprietà rappresentate in ciascuna bicicletta modellata

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Gli oggetti come astrazione – 2

n Inoltre nel modello rappresentiamo funzioni come frenareo cambiare marcia , che modificano le variabili d’istanza

n Si chiamano metodi d’istanza perché hanno accesso alle variabili d’istanza e le modificano


Le istanze

n Definita una classe, si possono creare un numero arbitrario di oggetti appartenenti alla classe


Incapsulamento dei datin Nascondere le informazioni fornendo un’interfaccian Netta divisione fra interfaccia e implementazionen Le variabili di un oggetto, che ne rappresentano lo

stato, sono nascoste all’interno dell’oggetto, accessibili solo ai metodi

n Idealmente i metodi proteggono le variabilin Diversi livelli di accesso a metodi e variabili

q Private : accessibili solo alla classeq Public: accessibili a chiunque e quindi anche alle

sottoclassi

n Consente modularità e flessibilità nel codice, impedendo errori nel manipolare gli oggetti e semplifica la gestione di sistemi complessi


I messaggin Gli oggetti interagiscono tra loro per ottenere

funzioni più complesseq La bicicletta appesa in garage è un oggetto e

basta, ci vuole un ciclista che interagisca con lei perché sia interessante

n Gli oggetti sw per interagire si mandano messaggiq Chiedendo di eseguire un certo metodo (procedura)


I messaggi – 2n Spesso i metodi necessitano di informazioni

per poter essere eseguiti: i parametrin Tre componenti:

q L’oggetto a cui il messaggio è rivoltoq Il metodo da eseguire per ottenere un certo

effettoq I parametri ,se necessari al metodo


I messaggi – 3n Un oggetto può essere visto come un insieme di servizi

che possiamo chiedere di eseguiren I servizi sono definiti dai metodin Il comportamento degli oggetti è definito dai suoi metodi

e il meccanismo di invio dei messaggi consente l’interazione tra gli oggetti

n Ogni oggetto ha in se tutto ciò che gli serve per rispondere alle chiamate

n Gli oggetti che si scambiano i messaggi possono anche essere ‘distanti’ tra loroq Su macchine diverseq Non appartenenti allo stesso modello

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Interfaccia

n L’interfaccia è l’insieme dei messaggi che un oggetto è in grado di interpretare

n Un oggetto deve soddisfare la richiesta di un messaggio

n Eseguendo il metodo si soddisfa la risposta ad un messaggio da parte di un agente

nome: carlomarcia: 5

vel: 20

ciclista_A bicicletta_rossa

cambia (marcia)


Inviare messaggi

n Il ciclista ciclista_A che vuole cambiare marcia invia il messaggio all’oggetto bicicletta_rossa

bicicletta_rossa.cambia(2);

oggetto metodo i parametriinformazioni fornite al

metodo


Approccio OO

n Sono le strutture di dati che svolgono le azioni, non le subroutines

n Il lavoro è svolto dal server, non dal clientn “Cos’ è?” “Com’ è fatto?”

à Data Orientedn “Cosa può fare per me?”

à Object Oriented


Perché programmare per oggetti?n Programmare per oggetti non velocizza

l’esecuzione dei programmi...n Programmare per oggetti non ottimizza l’uso

della memoria...E allora perchè programmare per oggetti?

n Programmare per oggetti facilita la progettazione e il mantenimento di sistemisoftware molto complessi!


Caratteristiche del software non mantenibile

n Rigiditàq non può essere cambiato con faciltàq non può essere stimato l’impatto di una modifica

n Fragilitàq una modifica singola causa una cascata di modifiche

successiveq i bachi sorgono in aree concettualmente separate dalle

aree dove sono avvenute le modifiche

n Non riusabilitàq esistono molte interdipendenze, quindi non è possibile

estrarre parti che potrebbero essere comuni


Programmazione ad oggettin La programmazione ad oggetti, attraverso

l’incapsulazione, consente di:q ridurre la dipendenza del codice di alto livello dalla

rappresentazione dei dati q riutilizzare del codice di alto livelloq sviluppare moduli indipendenti l’uno dall’altroq avere codice utente che dipende dalle interfacce

ma non dall’implementazione

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Metodi di sviluppo del software


Metodi di sviluppo del software

Un metodo comprende:n Una notazione

mezzo comune per esprimere strategie e decisioni

n Un processospecifica come deve avvenire lo sviluppo


Strategie di sviluppo di un progettosoftwaren Requisiti: cosa l’utente vuole

n Analisi: la visione dell’informatico dei requisiti

n Disegno: l’aspetto del sistema software

n Produzione: codifica

n Testing: debugging e verifica dei requisiti

n Mantenimento: installazione del prodotto e controllo del funzionamento per il resto della sua vita


Modello a cascata

Analisi

Disegno

Produzione

Testing

Requisiti


Modello evoluzionario

Requisiti

Analisi

Disegno

Produzione

Testing


Confronto fra i modelli di sviluppo

A cascatan Processo lineare (si torna al

passo precedente solo in caso di problemi)

n Confinamento delle attivitàin ogni fase

n Facile da gestire (gestionedelle scadenze)

n Difficile da modificaren Prodotto utilizzabile solo

alla fine del processo

Evoluzionarion Processo ciclico (brevi

processi completi)n Attività distribuite su più fasin Difficile da gestiren Facile da modificare e

integraren Prototipo utilizzabile fin dal

primo ciclo

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Requisitin Definizione delle richieste da parte dell’utente del

programma (o di una sua parte) sul sisteman Si parla di programmazione per contratto perchè

l’utente richiede solamente la definizione del serviziorichiesto NON la metodologia seguita per fornirglieloq è possibile delegare parte del lavoro richiesto ad

altriq il sistema è indipendente da chi è il suo utente

INCAPSULAMENTO!


Analisi

n Comprensione e razionalizzazione dellerichieste dell’utente

n Costruzione di un modelloq astrazione (semplificazione delle relazioni)q rilevanza (identificazione degli oggetti chiave)

n Da non trascurare: analisi delle soluzioniesistenti. Può far risparmiare molto tempo!!!


Disegno

Definizione delleinterfacce

Definizione di oggettie classi

Definizione degli statie dell’implementazione

Definizione dellerelazioni


Disegno (2)

n Dopo ogni ciclo bisogna analizzare i rischi, la stabilità del disegno e la complessità delleclassi

n Se una classe è troppo complessa convienedividerla

n Ad ogni ciclo il numero di modifiche devediminuire

n Architetture troppo complesse devono esseremodularizzate


Codifica

n C’è poco da dire… n Non sopravvalutate questa fase:

Suddivisione del tempo per il primo ciclo

Analisi30%

Disegno35%

Codifica15%

Testing20%


Testing

n Debugging: è ovvio… il codice non deve dare errori.

n Use cases: specificano il comportamento del sistema in una regione.

n Scenarios: sono esempi concreti di use cases. Per definizione se tutti gli scenari sono soddisfatticorrettamente il test è positivo.

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Fondamenti di Informatica - ce.unipr.it · Var1 ← Espr1 Decisione Si No Espr1 = Espr2 Espr1 ≠ Espr2 Espr1 > Espr2 Espr1 ≥ Espr2 Espr1 < Espr2 Espr1 ≤ Espr2 Start Fine