Mostrando entradas con la etiqueta Algoritmos. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta Algoritmos. Mostrar todas las entradas

Algoritmos probabilistas

Las últimas prácticas de Análisis de algoritmos ( :'( ), esta vez es otro tipo de algoritmos, aquellos que emplean en azar para resolver el problema que se les asignó. A estos se les llama probabilistas y según la Wikipedia en español, hay de tres tipos; mismos tipos que nos tocó ejemplificar mediante algunos algoritmos conocidos empleando POO (lo cual es un poco difícil para ejemplos tan sencillos), son los siguientes:
Integración de Monte Carlo
Apelando al hecho de que una integral es la sumatoria de la infinidad de resultados de evaluar una función en un intervalo dado, se toman puntos de evaluación aleatorios dentro de ese intervalo dado, se evalúan y se van acumulando para luego realizarles un ajuste matemático, les diría que lo buscaran en Wikipedia, pero este documento me resultó especialmente revelador.

Para el caso de la implementación de POO lo que se consideró fue la creación de dos clases Random y Funcion, la primera para generar números aleatorios y la segunda para evaluar la función.

Aproximación a π
Para este caso se toma un cuarto de círculo de radio = 1, y se lanzan n dardos hacia él de esos n dardos supongamos que m aciertan en él entonces mediante matemágia, podemos encontrar que  π ≈ 4 * m / n

Para (mal) aplicar la POO, existe una clase que hace uso de Random, la clase definida en el ejericio anterior y de otra, llamada Aproximación en la cual se realiza la simulación de los dardos

Comprobación de primalidad (Algoritmo Monte Carlo)
Existe un test de primalidad, inventado por Fermat que nos dice que si tomamos la siguiente frómula a^(n-1) % n para cualquier número a ∈ [1,n-1] y si el resultado de eso es distinto de 1 entonces sabemos que n no es primo. Tomando una gran cantidad de números con valores aleatorios para a ∈ [1,n-1] podríamos asegurar con cierta probabilidad si un número n es primo. Si el test falla, es decir el resultado para cualquiera a es distinto de 1 podemos asegurar que n no es primo.

Resolución del problema de las N reinas (Algoritmo Las Vegas)
El ya conocidísimo problema delas N reinas también se puede resolver mediante probabilidad, es decir, tomamos la columna 1 y colocamos la primera reina, después para la segunda columna tratamos de colocar la siguiente reina en una posición elegida aleatoriamente, si se logró, continuamos con la siguiente columna, y así hasta colocar las N reinas o no poder colocar una, en ese caso falla.
Bastante simple.
Las primeras dos corresponden a la práctica 5, implementada en C++, y la segundas están implementadas en C#, con interfaz gráfica para Windows Phone 8 en XAML. El código, en analizando-algo.

¡Saludos!
@fferegrino :)

Codificación voraz de Huffman

La codificación Huffman es un algoritmo usado para la compresión de datos. Dicho algoritmo hace uso de una tabla de códigos para escribir un determinado símbolo, donde la tabla ha sido rellenada basándose en la probabilidad estimada de aparición de cada símbolo. A cada símbolo le corresponde un código (secuencia de 1 y 0) de longitud variable, puesto que los símbolos cuya aparición es menos frecuente reciben códigos más largos, mientras que los que aparecen más reciben códigos más cortos.

Para la ESCOM, el trabajo fue hacer la implementación voraz de dicho algoritmo, la cual tiene como variante que la comstrucción de la tabla de códigos es distinta para cada archivo, tomando solo en cuenta los símbolos contenidos en él y la cantidad de veces que aparecen.

He de decir que es de las prácticas más pesadas que he tenido en todo lo que llevo en la escuela, dentro del programa se hace uso de recursividad, operaciones a nivel de bits y estructuras de datos a más no poder:
  • Se usa una lista para para ir almacenando las frecuencias de cada caracter
  • Se usa un arreglo de árboles para generar el árbol único de códificación
  • Se usa una cola para obtener el código asignado a cada símbolo

El código, que se encuentra en el proyecto analizando-algo en GitHub, está muy comentado tratando de hacerlo lo más entendible posible. 

¡Saludos!
@fferegrino :)

Programación dinámica y la sucesión de Fibonacci

(Wikipediazo)En informática, la programación dinámica es un método para reducir el tiempo de ejecución de un algoritmo mediante la utilización de subproblemas superpuestos y subestructuras óptimas.

Decir que un problema tiene subproblemas superpuestos es decir que se usa un mismo subproblema para resolver diferentes problemas mayores. Por ejemplo, en la sucesión de Fibonacci (F3 = F1 + F2 y F4 = F2 + F3) calcular cada término supone calcular F2. Como para calcular F5 hacen falta tanto F3 como F4, una mala implementación para calcular F5 acabará calculando F2 dos o más veces.

Esto se puede evitar guardando las soluciones que ya hemos calculado. Entonces, si necesitamos resolver el mismo problema más tarde, podemos obtener la solución de la lista de soluciones calculadas y reutilizarla. Este acercamiento al problema se llama memoización (no confundir con memorización; en inglés es llamado memoization, véase en). Si estamos seguros de que no volveremos a necesitar una solución en concreto, la podemos descartar para ahorrar espacio.

Comenzando con el pseudocódigo:
FUNC Fibonacci (↓n: NATURAL): NATURAL
VARIABLES
tabla: ARRAY [0..n] DE NATURALES
i: NATURAL
INICIO
SI n = 0 ENTONCES
DEVOLVER 0
SINOSI n = 1 ENTONCES
DEVOLVER 1
SINO
tabla[0] := 0
tabla[1] := 1
PARA i = 2 HASTA n HACER
tabla[i] := tabla[i-1] + tabla[i-2]
FINPARA
DEVOLVER tabla[n]
FINSI
FIN

Una implementación en C de este algoritmo es la siguiente (he cambiado los tipos de dato para que se puedan calcular valores más grandes):
long long fibonacciArreglo(int n) {
long long * lista;
if(n == 0) return 0;
if(n == 1) return 1;
lista = (long long *) malloc(sizeof(long long) * n);
lista[0] = 0;
lista[1] = 1;
int i;
for (i = 2; i <= n; i++) {
lista[i] = lista[i-1] + lista[i-2];
}
return lista[n];
}
Como podemos ver, se reservan n espacios de memoria para almacenar todos los valores de la sucesión, aunque solamente se emplean dos de estos valores a la hora de cálcular el siguente número. Lo cual deriva en un "desperdicio" de memoria. 

Es por eso que basándome en el enunciado que está más arriba en negritas, pensé que implementar una cola sería una opción para ahorrar espacio, podemos agregar dinámicamente los nuevos valores y quitar los que ya no usaremos, de tal manera solo tendríamos en memoria los valores necesarios para calcular el siguiente número en la sucesión. El código queda como sigue:
long long fibonacciCola(int n) {
Cola cola;
if (n == 0) return 0;
if (n == 1) return 1;
creaLista(&cola);
formar(&cola, 0);
formar(&cola, 1);
int i;
for (i = 2; i <= n; i++) {
// Quitamos el elemento menos reciente
long long fi1 = atender(&cola);
// Obtenemos el valor del siguiente más reciente
long long fi2 = valorPrincipio(&cola);
// Almacenamos el resultado en la cola
formar(&cola, fi1 + fi2);
}
return valorFinal(&cola);
}
De esta forma aseguramos que para cualquier tamaño de n solo se ocupen a lo más 3 espacios de memoria.

El código está disponible en la sección de extras del proyecto analizando-algo

¡Saludos!
@fferegrino :)

Prácticas de análisis de algoritmos [ESCOM]

A lo largo del semestre, en la materia de Análisis de Algoritmos que llevo con el profesor Edgardo Franco tenemos que realizar varias prácticas. Las prácticas consisten en programar algoritmos conocidos para analizar su comportamiento, tanto en tiempo como en memoria consumida, mientras resuelven problemas de "gran" tamaño.

Muchas (si no es que todas D:) estarán hechas para C, para Linux, esto debido a la librería empleada para medir los tiempos que consume la ejecución del algoritmo. Para facilitar la compilación cada práctica cuenta con un archivo Makefile, el cual contiene todas las instrucciones para compilar y ejecutar las prácticas. Dado que tenemos que analizar los tiempos de ejecución y a veces estos pueden ser muchos, para la ejecución de cada programa redireccionamos la salida estandar para que escribiera directamente a un archivo que podemos manejar sencillamente en una hoja de cálculo. Esto se puede ver en el archivo .sh que acompaña a cada práctica.

Todas las prácticas tienen comentarios, unas más, otras menos, pero los tienen. Aún así si queda alguna duda pues no dudes en preguntar. Otra cosa importante es que estas son solo las propuestas de solución que presentamos, no las copies directamente, basate en ellas o usa porciones del código, eso se vale. El link de descarga está al final del artículo ;).

Hasta el momento hemos realizado 3 prácticas:

Práctica 1: "Pruebas a posteriori (Algoritmos de ordenamiento)"

Con base en el archivo de entrada proporcionado que tiene 200,000 números diferentes. Ordenarlo bajo los siguientes métodos de ordenamiento y comparar experimentalmente las complejidades de estos.
  • Burbuja (Bubble Sort)
  • Burbuja Simple
  • Burbuja Mejorada
  • Inserción (Insertion Sort)
  • Selección (Selection Sort )
  • Shell (Shell Sort)
  • Ordenamiento con árbol binario de busqueda (Binary Search Tree)

Práctica 2: "Análisis temporal y notación de orden (Algoritmos de busqúeda)"

Con base en el ordenamiento obtenido a partir del archivo de entrada de la práctica 01 que tiene 200,000 números diferentes. Realizar la búsqueda de elementos bajo 3 métodos de búsqueda y variantes con procesos ligeros, realizar el análisis teórico y experimental de las complejidades; así como encontrar las cotas de los algoritmos.
  • Búsqueda lineal o secuencial (No recursiva)
  • Búsqueda binaria o dicotómica (No recursiva)
  • Búsqueda en un árbol binario de búsqueda (No recursiva)
  • Modificar los tres algoritmos para trabajar con procesos ligeros (Hilos).

Práctica 3: "Divide y vencerás (Rotación de una imagen)"

Implementar el algoritmo de rotación de imágenes que emplea la técnica divide y vencerás. La imágen a girar es cuadrada, y es un .bmp de 24 bits.

Descargas:
Como desde hace tiempo, puedes seguir el proyecto en GitHub analizando-algo (recomendado)
O descargar cada una de las tres prácticas de manera individual:
Práctica 3
Práctica 2
Práctica 3


¡Saludos!
@fferegrino :)

Invertir una cadena [C#]

Durante la plática de reclutamiento para Microsoft que hubo hace unos días en la ESCOM hicieron una prueba a los asistentes, la prueba consistía en escribir el código de dos funciones:
Una capaz de invertir una cadena, es decir, pasar de "this is a string" a "gnirts a si siht"
Otra muy similar pero solo debía invertir las palabras, pasando de "this is a string" a "siht si gnirts"
Basándonos en un prototipo de función más o menos así:
char* reverse(const char* str)

El lenguaje a usar era cualquiera con el que te sintieras cómodo, C#, C, Java... en fin. La idea era que usaras la menor cantidad de herramientas provistas por el framework o por el lenguaje que escogiste (¡no se valía el .Reverse()!), es decir que todo lo hicieras "artesanalmente". Eso si, no recuerdo muy bien cuanto tiempo dieron para escribir.

Por suerte yo me había encontrado con un problema similar unos días antes, así que creo que no me fue tan mal en esta. Mi solución la propuse en dos lenguajes, C para la primera y (por cuestiones de tiempo) C# para la segunda. Ahora vengo acá a colocar mis soluciones un poco más pensadas y totalmente funcionales escritas en C#:

using System;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ReverseStringsMsft
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
string s = "this is a string";
string res = Reverse(s);
string resWord = ReverseWords(s);
Console.WriteLine(s);
Console.WriteLine(res);
Console.WriteLine(resWord);
Console.Read();
}

/// <summary>
/// Invierte una cadena
/// </summary>
/// <param name="str">La cadena que será invertida</param>
/// <returns>Una nueva instancia de String</returns>
public static string Reverse(string str)
{
if (str == null)
return null;
// Convertir a un arreglo
char[] cr = str.ToArray();
// Llamamos a la funcion para toda la cadena
Reverse(cr, 0, cr.Length - 1);
return new string(cr);
}

/// <summary>
/// Invierte las subcadenas (separadas por espacios) contenidas dentro de una cadena
/// </summary>
/// <param name="str">La cadena que será invertida</param>
/// <returns>Una nueva instancia de String</returns>
public static string ReverseWords(string str)
{
if (str == null)
return null;
// Convertir a un arreglo
char[] cr = str.ToArray();
int wordStart = 0;
int end;
// Recorremos la cadena para encontrar espacios
for (int i = 0; i < cr.Length; i++)
{
char c = cr[i];
// Por cada espacio o cada vez que lleguemos al final de la cadena
// llamaremos a la funcion especialmente para la ubicacion de
// la palabra encontrada
if (c == ' ' || i == cr.Length - 1)
{
end = i - 1;
Reverse(cr, wordStart, end);
wordStart = i + 1;
}
}
return new string(cr);
}

/// <summary>
/// Cambia de posición los caracteres desde <paramref name="start"/> a
/// <paramref name="end"/> hasta que todos estén invertidos
/// </summary>
/// <param name="str">El arreglo a ser invertido</param>
/// <param name="start">Inicio</param>
/// <param name="end">Final</param>
private static void Reverse(char[] str, int start, int end)
{
for (; start < end; start++, end--)
{
// Cambiamos uno a uno los caracteres desde la posicion
// inicial hasta la final, y aumentamos las variables para irlos
// intercambiando como deseamos
char aux = str[start];
str[start] = str[end];
str[end] = aux;
}
}

}
}


¡Saludos!
@fferegrino :)

Proyectos de Compiladores, ESCOM

Esta vez los saludo con un megapack: los proyectos de la asignatura de Compiladores en la ESCOM, entre ellos un conversor expresión regular-AFN-AFD (Java) y un analizador léxico-sintáctico (C). Y es que por problemas técnicos (y un poco de flojera) no los subí en el tiempo en el que fueron realizados.

La asignatura la cursé con el profesor Juárez Gambino Omar, junto con mi equipo: Cruz Cruz Jorge y Gonzales Rodríguez  Javier (@newbie_geek). A lo largo del semestre aprendí demasiado, y parte de ello fue que había mucho tiempo para practicar lo aprendido, aplicando el conocimiento en varias practicas a lo largo del curso.

La primera, fue un programar un analizador léxico, código y un sencillo reporte el cual coloco a continuación:

La segunda, el conversor de expresión regular a autómata finito no determinista, y de autómata finito no determinista a uno determinista. Este está hecho en Java:

La tercera práctica consistió en utilizar el lenguaje Flex para generar un analizador léxico (muy básico) para C, si ya conocen el lenguaje sabrán que la extensión (por convención) es .l:

Para la cuarta práctica comenzamos a emplear Bison, para ayudarnos en la construcción de un analizador sintáctico, la práctica fue individual, porque en realidad era sencilla. Basarnos en un ejemplo y hacer una calculadora:

La quinta y última práctica fue un analizador léxico y sintáctico para C haciendo uso de Flex y Bison juntos, en teoría es la más complicada, y que requirió más trabajo pero no por eso faltó:

La finalidad de poner estos códigos y reportes como descargables es que tú los puedas checar, leer, tratar de entender y posteriormente implementar a tu modo. No simplemente los descargues y entregues, o lo que es peor, no los bajes y cambies los nombres a las variables (nos gustan los nombres de nuestras variables, no los cambies). Como dicen "allá afuera no vas a encontrar las cosas hechas", así que lo ideal sería que estudies y trates de comprender el código.

Si hay alguna parte que no te queda clara puedes comentarla debajo o enviarme un correo, ya de menos un tuít. Pero hagas lo que hagas, NO COPIES.

¡Saludos!
@fferegrino :)

BombFlipper - Windows 8

Sé que tengo rato programando para Windows 8 y la verdad es que es divertido. Durante unos de esos arranques se me ocurrió hacer una versión de un minijuego incluído dentro de otro juego, el no tan famoso Voltorb Flip. No todo fue miel sobre hojuelas, puesto que sería mi primera aplicación hecha desde cero. 

La más dura decisión fue sobre qué tecnología escoger, dura decisión entre C# y XAML o HTML y JavaScript. De C# conozco mucho más que de JS, pero de HTML sé mucho más que de XAML Sinceramante para la interfaz prefería usar la magia de HTML con el poder de CSS, debido a la experiencia que tengo usándolo (además de que la otra opción era completamente desconocida para mi). Sin embargo, para la parte de la lógica solo pensaba en usar C# debido a la cantidad de cálculos necesarios para implementar el juego.

Al final me decidí por C# y su acompañante, porque se me hizo la opción más sólida y por que representaba un reto aprender sobre el desarrollo de interfaces, y es que, aunque el producto final no es de lo más pulcro considero que fue un buen aprendizaje.

Aún queda mucho por hacer, más que anda en la interfaz de usuario porque ni a mi me resulta muy amigable, los invito a descargar el juego en la liga que está más abajo. Si lo prueban les pudo que me comenten aquí o al correo su opinión y sugerencias.



¡Saludos!
@fferegrino :)

El problema del agente viajero y los algoritmos genéticos


Algoritmos genéticos
De las clases aprendí que los algoritmos genéticos son métodos de búsqueda y optimización inspirados en la evolución y en la base genética que esta implica. Para el uso de un algoritmo se genera un conjunto de soluciones posibles (nombraremos a cada una de estas soluciones "individuos") a nuestro problema (llamada población), esta población es mutada y recombinada mediante acciones aleatorias, como sucede en la evolución, además son sometidos a una evaluación para decidir cuales son los más aptos y separarlos del resto, que será descartado. En fin.


Llegó momento de entregar el proyecto final de la unidad de aprendizaje Genetic Algorithms, y como proyecto final elegí el clásico problema del agente viajero (Traveling Salesman Problem, TSP), y digo clásico porque en verdad resulta ser de los más usados para ejemplificar una de las muchas aplicaciones de este tipo de algoritmos.

TSP
El problema, más o menos, enuncia que: Un agente viajero tiene que visitar n ciudades sin pasar por la misma ciudad más que una vez, así mismo desea recorrer las ciudades trasladandose lo menos posible entre ellas, esto quiere decir que desea encontrar la ruta más corta para pasar por todas y cada una de ellas solamente una vez.

El problema es sencillo y se puede resolver con un algoritmo genético simple, basta con que se emplee técnicas permutativas (evitando así que se de una solución en la que se repitan ciudades para una ruta).

Solución
Para llegar a la solución de este problema escribí una pequeña aplicación en C#, en donde se emplea un algoritmo genético para llegar al resultado. 

Para la cruza se emplea el método de Cruza Cíclica, la mutación se realiza intercambiando dos genes seleccionados aleatoriamente y en la selección se elige a la mitad de individuos con mejores soluciones.

Código
Ahora sí, lo más interesante, además de lo ya mencionado dentro de la aplicación se usa la API de gráficos. Me da la impresión de que por ahí puede haber un poco de desperdicio de memoria pero pues ¡meh!
Traté de comentar el código todo lo que pude a manera de que quede claro así que espero les sirva y cualquier comentario y/o aclaración por correo, Twitter o en la sección de comentarios.

Encuéntralo en GitHub: Traveling Salesman Problem - C#

¡Saludos!
@fferegrino :)