I.Pendahuluan Algoritma & struktur Data IF-2031 Hamonangan situmorang

Roadmap Belajar Pemrograman(1) Diambil dari referensi [1] Programming & Problem Solving Knowledge & skill Algorithms (advanced, combinatoric) Programming language Knowledge & skill Discrete Mathematics Logical Capability Analytical Capability IF2031/Hamonangan Situmorang

Roadmap Belajar Pemrograman(2) Dasar Informatika Dasar Pemrograman Matematika Informatika Bahasa Pemrograman Advanced Topics (algorithms, data structures) Intermediate Topics (algorithms, data structures) Algoritma dan Struktur sederhana Problem Solving (ultimate goal) Pe-ngem bang-an Ke pri ba di an Diambil dari referensi [1] IF2031/Hamonangan Situmorang

Elemen Program [Prosedural] Program = Struktur Data + Algoritma (instruksi) Struktur data : dasar (int, real, boolean), bentukan (record, array, set) Instruksi : assignment, read/write, if/case, loop (for, while, repeat) Pengelompokan instruksi menjadi fungsi/prosedur Operasi file eksternal. Diambil dari referensi [1] IF2031/Hamonangan Situmorang

Definisi Dasar Struktur data: cara merepresentasikan data agar efisien dalam penyimpanan dan pengolahannya. [2] Struktur data seharusnya diterapkan pada algoritma yang didisain secara efisien Jadi mata kuliah Algoritma & Struktur Data adalah suatu disiplin ilmu yang mempelajari bagaimana merepresentasikan data secara efisien dan disain pengolahannya secara efisien IF2031/Hamonangan Situmorang

Latar Belakang mata kuliah Algoritma & Struktur Data (1) Data semakin kompleks Bayangkan: indeks dari 8 milyar halaman ! (Google) Implementasi dan perawatan software sangat sulit. Kerangka konsep yang jernih memungkinkan pembuatan koding yang lebih efisien dan benar. Requirements (persyaratan) untuksofware yang baik adalah : Clean Design Easy maintenance Reliable (no core dumps) IF2031/Hamonangan Situmorang

Latar Belakang mata kuliah Algoritma & Struktur Data (2) Easy to use Fast algorithms Diambil dari referensi [2] Struktur data yang efisien Algoritma yang efisien IF2031/Hamonangan Situmorang

Latar Belakang mata kuliah Algoritma & Struktur Data (3) Contoh kasus sederhana : Dimisalkan ada 3.000 file teks dengan rata-rata 20 baris tiap file teks-nya. Dimana tiap baris mengandung 10 kata. Jadi akan ada 600.000 kata. Tentukan jumlah kata “bandung” Jika dimisalkan dibutuhkan waktu 1 detik untuk mencek sebuah kata sama dengan “bandung”. Solusi 1: menggunakan sequential matching, membutuhkan waktu 1 detik x 600.000 kata = 166 jam IF2031/Hamonangan Situmorang

Latar Belakang mata kuliah Algoritma & Struktur Data (4) Solusi 2 : Binary searching : Urutkan kata Cari di setengah kumpulan data setiap waktunya Contoh : Cari 25 pada kumpulan data berikut 5 8 12 15 15 17 23 25 27 25 ? 15 15 17 23 25 27 25 ? 23 23 25 27 25 ? 25 Berapa langkah? log 2 600000 = 19 detik vs 166 jam! IF2031/Hamonangan Situmorang

Problem Solving : langkah Problem definition Algorithm design / Algorithm specification Algorithm analysis Implementation Testing Maintenance Diambil dari referensi [3] IF2031/Hamonangan Situmorang

1. Problem Definition Apa tugas-tugas yang harus dilaksanakan?, misalnya : Hitung nilai rata-rata mahasiswa yang ditentukan. Terjemahkan naskah pidato dari bahasa inggris menjadi bahasa indonesia Apa persyaratan performansinya (ketepatan waktu/ruang/ kecepatan ) ? IF2031/Hamonangan Situmorang

2. Algorithm Design / Specifications (1) Algoritma: Sekumpulan instruksi terbatas yang jika dijalankan akan melaksanakan tugas tertentu.[3] Deskripsi (cara penulisan): natural language pseudo-code diagram (seperti flowchart) Kriteria algoritma: Input: nol atau lebih Output: satu atau lebih Definisi/terjemahan/interprestasi: jelas, tepat untuk tiap instruksi Batasan: sebuah algoritma harus berhenti setelah sejumlah langkah, walaupun jumlah langkah boleh banyak tapi harus terbatas IF2031/Hamonangan Situmorang

2. Algorithm Design / Specifications (2) Efektifitas: tiap instruksi harus berupa perintah dasar bukan merupakan bentukan dari beberapa perintah IF2031/Hamonangan Situmorang

2. Algoritma : Deskripsi menggunakan Pseudo-Code (1) Pseudo-Code = deskripsi algoritma dengan cara Lebih terstruktur dibanding menggunakan natural language tetapi tapi tidak Seformal menggunakan programming language Contoh: Algoritma untuk menentukan nilai maksimum array ditulis dalam pseudocode Algorithm arrayMax(A, n): Input: An array A storing n integers. Output: The maximum element in A. currentMax  A[0] for i 1 to n -1 do if currentMax < A[i] then currentMax  A[i] return currentMax IF2031/Hamonangan Situmorang

2. Algoritma : Deskripsi menggunakan Pseudo-Code (2) Ekspresi: gunakan simbol matematika gunakan  untuk assignment ( pemberian nilai) gunakan = untuk kesamaan (pengujian nilai) Deklarasi metode: -Algorithm name(param1, param2) Konstruksi pemrograman (flow control dan indeksing array): decision structures: if ... then ... [else ..] while-loops : while ... do repeat-loops: repeat ... until ... for-loop: for ... do array indexing: A[i] Metode calls: object method(args) returns: return value Gunakanlah comments Instruksi harus se-dasar mungkin dan mungkin diselesaikan IF2031/Hamonangan Situmorang

3. Algorithm Analysis Space complexity Time complexity Berapa banyak space yang dibutuhkan Time complexity Berapa lawa waktu running algoritma Terkadang kita harus menggunakan estimasi IF2031/Hamonangan Situmorang

Space Complexity(1) Space complexity = jumlah memory yang dibutuhkan oleh sebuah algoritma untuk berjalan sampai selesai. Core dumps (“memory leaks”) terjadi karena jumlah memory yang dibutuhkan lebih besar daripada yang disediakan oleh sistem. Beberapa algoritma terkadang lebih efisien jika keseluruhan datanya dimuatkan pada memory. Hal ini harus memperhatikan batasan sistem, misalnya 2GB teks dalam berbaga kategori (mis: politik, travel, olahraga, bencna alam, dll) – apakah mungkin data sebanyak ini dimuatkan ke memory? IF2031/Hamonangan Situmorang

Space Complexity(2) Fixed part: ukuran yang dibutuhkan untuk menyimpan data/variabel, yang independen dari ukuran problem, seperti: Nama kumpulan data : ukurannya sama saja untuk teks berkuran 2GB ataupun 1MB Variable part: ukuran yang dibutuhkan ole variabel yang bergantung pada problem, seperti: - actual text : load 2GB text VS. load 1MB text IF2031/Hamonangan Situmorang

Space Complexity(3) S(P) = c + S(instance characteristics) Contoh: c = constant Contoh: void float sum (float* a, int n) { float s = 0; for(int i = 0; i<n; i++) { s+ = a[i]; } return s; Space? one word for n, one for a [passed by reference!], one for i  constant space! IF2031/Hamonangan Situmorang

Time Complexity(1) Umumnya lebih penting dari space complexity Ketersediaan memory untuk program komputer saat ini cederung semakin besar Waktu masih menjadi masalah besar sampai saat ini Prosesor 3-4GHz di pasaran Apakah masih… Peniliti memperkirakan untuk komputasi variasi transformasi 1 rantai DNA tunggal untuk 1 protein pada komputer 1 TerraHZ membtuhkan waktu 1 tahun agar selesai. Waktu running algoritma menjadi isu penting IF2031/Hamonangan Situmorang

Time Complexity(2) Jika program mengandung if-then statement yang dapat dieksekusi atau tidak  variable running time umumnya running time algoritma diukur dari worst case IF2031/Hamonangan Situmorang

Time Complexity(3) Pengukuran running time : Pendekatan eksperimen : Pendekatan teoritis Pendekatan eksperimen : Tuliskan program yang mengimplementasikan algoritma. Jalankan program dengan sekumpulan data yang bervariasi. Tentukan actual running time menggunakan fungsi system untuk mengukur waktu (contoh: system (date) ); Apa problemnya? IF2031/Hamonangan Situmorang

Time Complexity(4) Pendekatan teoritis [3] : Based on primitive operations (low-level computations independent from the programming language) E.g.: Make an addition = 1 operation Calling a method or returning from a method = 1 operation Index in an array = 1 operation Comparison = 1 operation etc. Method: Inspect the pseudo-code and count the number of primitive operations executed by the algorithm Berapa operasi-kah algoritma mencari nilai maksimum array yang ada pada halaman 14 slide presentasi ini? IF2031/Hamonangan Situmorang

4,5,6: Implementation, Testing, Maintainance Pemutusan bahasa pemrograman yang akan digunakan C, C++, Lisp, Java, Perl, Prolog, assembly, dll. Penulisan koding harus terdokumentasi dengan baik dan jelas. Test, test, test Mengintegrasikan feedback dari user, perbaiki bug, penjaminan kompatibelitas pada berbagai platform  Maintenance IF2031/Hamonangan Situmorang

Referensi [1] Inggriani Liem, “Roadmap Belajar Pemrograman dari Kabupaten ke Nasional,” dalam presentasi TOKI Biro ITB, 2004. [2] Rada Mihalcea, “Data Structures and Algorithm Analysis,” CSCE3110 lecture notes chap.1, 2006. [2] Rada Mihalcea, “Data Structures and Algorithm Analysis,” CSCE3110 lecture notes chap.2, 2006. IF2031/Hamonangan Situmorang