Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
Diterbitkan olehVerawati Darmali Telah diubah "9 tahun yang lalu
1
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma Divide and Conquer Intelligence, Computing, Multimedia (ICM)
2
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Divide and Conquer dulunya adalah strategi militer yang dikenal dengan nama divide ut imperes. Sekarang strategi tersebut menjadi strategi fundamental di dalam ilmu komputer dengan nama Divide and Conquer. 2 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
3
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Divide: membagi masalah menjadi beberapa upa-masalah yang memiliki kemiripan dengan masalah semula namun berukuran lebih kecil (idealnya berukuran hampir sama), Conquer: memecahkan (menyelesaikan) masing- masing upa-masalah (secara rekursif), dan Combine: mengabungkan solusi masing-masing upa-masalah sehingga membentuk solusi masalah semula. 3 Definisi CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
4
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Obyek permasalahan yang dibagi : masukan (input) atau instances yang berukuran n seperti: - tabel (larik), - matriks, - eksponen, - dll, bergantung pada masalahnya. Tiap-tiap upa-masalah mempunyai karakteristik yang sama (the same type) dengan karakteristik masalah asal, sehingga metode Divide and Conquer lebih natural diungkapkan dalam skema rekursif. 4 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
5
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 5 Skema Umum Algoritma Divide and Conquer CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
6
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 6 Jika pembagian selalu menghasilkan dua upa- masalah yang berukuran sama: CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
7
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 1. Mencari Nilai Minimum dan Maksimum (MinMaks) Persoalan: Misalkan diberikan tabel A yang berukuran n elemen dan sudah berisi nilai integer. Carilah nilai minimum dan nilai maksimum sekaligus di dalam tabel tersebut. 7 Contoh-contoh masalah CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
8
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 8 Penyelesaian dengan Algoritma Brute Force CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma T(n) = (n – 1) + (n – 1) = 2n – 2 = O(n)
9
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 9 Penyelesaian dengan Divide and Conquer CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
10
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Ukuran tabel hasil pembagian dapat dibuat cukup kecil sehingga mencari minimum dan maksimum dapat diselesaikan (SOLVE) secara lebih mudah. Dalam hal ini, ukuran kecil yang dipilih adalah 1 elemen atau 2 elemen. 10 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
11
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 MinMaks(A, n, min, maks) Algoritma: 1. Untuk kasus n = 1 atau n = 2, SOLVE: Jika n = 1, maka min = maks = A[n] Jika n = 2, maka bandingkan kedua elemen untuk menentukan min dan maks. 2. Untuk kasus n > 2, (a) DIVIDE: Bagi dua tabel A menjadi dua bagian yang sama, A1 dan A2 (b) CONQUER: MinMaks(A1, n/2, min1, maks1) MInMaks(A2, n/2, min2, maks2) (c) COMBINE: if min1 <min2 then min <- min1 else min <- min2 if maks1 <maks2 then maks <- maks2 else maks <- maks1 11 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
12
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 12 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
13
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 13 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
14
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 14 Kompleksitas waktu asimptotik:
15
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 MinMaks1 secara brute force : T(n) = 2n – 2 MinMaks2 secara divide and conquer: T(n) = 3n/2 – 2 Perhatikan: 3n/2 – 2 < 2n – 2, n 2. Kesimpulan: algoritma MinMaks lebih mangkus dengan metode Divide and Conquer. 15 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
16
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 2. Mencari Pasangan Titik yang Jaraknya Terdekat (Closest Pair) Persoalan: Diberikan himpunan titik, P, yang terdiri dari n buah titik, (x i, y i ), pada bidang 2-D. Tentukan jarak terdekat antara dua buah titik di dalam himpunan P. 16 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
17
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 17 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma Jarak dua buah titik p 1 = (x 1, y 1 ) dan p 2 = (x 2, y 2 ):
18
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Hitung jarak setiap pasang titik. Ada sebanyak C(n, 2) = n(n – 1)/2 pasangan titik Pilih pasangan titik yang mempunyai jarak terkecil. Kompleksitas algoritma adalah O(n 2 ). 18 Penyelesaian dengan Algoritma Brute Force CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
19
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Asumsi: n = 2 k dan titik-titik diurut berdasarkan absis (x). Algoritma Closest Pair: 1. SOLVE: jika n = 2, maka jarak kedua titik dihitung langsung dengan rumus Euclidean. 19 Penyelesaian dengan Divide and Conquer CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
20
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 20 2. DIVIDE: Bagi himpunan titik ke dalam dua bagian, P left dan P right, setiap bagian mempunyai jumlah titik yang sama.
21
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 3. CONQUER: Secara rekursif, terapkan algoritma D-and-C pada masing-masing bagian. 4. Pasangan titik yang jaraknya terdekat ada tiga kemungkinan letaknya: (a) Pasangan titik terdekat terdapat di bagian P Left. (b) Pasangan titik terdekat terdapat di bagian P Right. 21 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
22
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 (c) Pasangan titik terdekat dipisahkan oleh garis batas L, yaitu satu titik di P Left dan satu titik di P Right. Jika kasusnya adalah (c), maka lakukan tahap COMBINE untuk mendapatkan jarak dua titik terdekat sebagai solusi persoalan semula. 22 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
23
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 23 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
24
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Jika terdapat pasangan titik p l and p r yang jaraknya lebih kecil dari delta, maka kasusnya adalah: (i) Absis x dari p l dan p r berbeda paling banyak sebesar delta. (ii) Ordinat y dari p l dan p r berbeda paling banyak sebesar delta. 24 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
25
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 25 Ini berarti p l and p r adalah sepasang titik yang berada di daerah sekitar garis vertikal L:
26
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 26 Oleh karena itu, implementasi tahap COMBINE sbb: (i)Temukan semua titik di P Left yang memiliki absis x minimal x n/2 – delta. (ii ) Temukan semua titik di P Right yang memiliki absis x maksimal x n/2+ delta. Sebut semua titik-titik yang ditemukan pada langkah (i) dan (ii) tersebut sebagai himpunanP strip yang berisi s buah titik. Urut titik-titik tersebut dalam urutan absis y yang menaik. Misalkan q1, q2,..., qs menyatakan hasil pengurutan.
27
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 27 Langkah COMBINE: CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
28
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 28 Kompleksitas algoritma: Solusi dari persamaan di atas adalah T(n) = O(n log n).
29
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 29 3. Algoritma Pengurutan dengan Metode Divide and Conquer CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
30
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 30
31
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 31
32
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Algoritma: 1. Untuk kasus n = 1, maka tabel A sudah terurut dengan sendirinya (langkah SOLVE). 2. Untuk kasus n > 1, maka (a) DIVIDE: bagi tabel A menjadi dua bagian, bagian kiri dan bagian kanan, masing-masing bagian berukuran n/2 elemen. (b) CONQUER: Secara rekursif, terapkan algoritma D-and- C pada masing-masing bagian. (c) MERGE: gabung hasil pengurutan kedua bagian sehingga diperoleh tabel A yang terurut. 32 (a) Merge Sort CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
33
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 33 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
34
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 34 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
35
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 35 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
36
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 36 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
37
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 37 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
38
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 38 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
39
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 39 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
40
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 40 (b) Insertion Sort CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
41
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 41 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma Prosedur Merge dapat diganti dengan prosedur penyisipan sebuah elemen pada tabel yang sudah terurut (lihat algoritma Insertion Sort versi iteratif).
42
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 42 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
43
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 43 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
44
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 44 Kompleksitas waktu algoritma Insertion Sort:
45
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Termasuk pada pendekatan sulit membagi, mudah menggabung (hard split/easy join) Tabel A dibagi (istilahnya: dipartisi) menjadi A1 dan A2 sedemikian sehingga elemen-elemen A1 elemen-elemen A2. 45 (c) Quick Sort CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
46
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 46 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
47
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Teknik mem-partisi tabel: (i) pilih x { A[1], A[2],..., A[n] } sebagai pivot, (ii) pindai tabel dari kiri sampai ditemukan A[p] x (iii) pindai tabel dari kanan sampai ditemukan A[q] x (iv) pertukarkan A[p] A[q] (v) ulangi (ii), dari posisi p + 1, dan (iii), dari posisi q – 1, sampai kedua pemindaian bertemu di tengah tabel 47 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
48
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 48 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
49
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 49 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
50
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 50 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
51
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 51 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
52
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 52 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
53
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 53 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
54
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Cara pemilihan pivot: 1. Pivot = elemen pertama/elemen terakhir/elemen tengah tabel 2. Pivot dipilih secara acak dari salah satu elemen tabel. 3. Pivot = elemen median tabel 54 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
55
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 1. Kasus terbaik (best case) Kasus terbaik terjadi bila pivot adalah elemen median sedemikian sehingga kedua upatabel berukuran relatif sama setiap kali pempartisian. 55 Kompleksitas Algoritma Quicksort: CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
56
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 56 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
57
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 2. Kasus terburuk (worst case) Kasus ini terjadi bila pada setiap partisi pivot selalu elemen maksimum (atau elemen minimum) tabel. Kasus jika tabel sudah terurut menaik/menurun 57 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
58
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 58 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
59
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 3. Kasus rata-rata (average case) Kasus ini terjadi jika pivot dipilih secara acak dari elemen tabel, dan peluang setiap elemen dipilih menjadi pivot adalah sama. T avg (n) = O(n 2 log n). 59 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
60
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 60 (d) Selection Sort CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
61
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 61 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
62
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 62 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
63
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 63 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
64
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Misalkan a R dan n adalah bilangan bulat tidak negatif: a n = a × a × … × a (n kali), jika n > 0 = 1, jika n = 0 64 4. Perpangkatan a n CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
65
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 65 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
66
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Penyelesaian dengan Divide and Conquer Algoritma menghitung a n : 1. Untuk kasus n = 0, maka a n = 1. 2. Untuk kasus n > 0, bedakan menjadi dua kasus lagi: (i) jika n genap, maka a n = a n/2 a n/2 (ii) jika n ganjil, maka a n = a n/2 a n/2 a 66 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
67
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 67 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
68
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 68 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
69
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 69 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
70
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 70 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
71
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 71 5. Perkalian Matriks Misalkan A dan B dua buah matrik berukuran n n. Perkalian matriks: C = A × B
72
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 72 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
73
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 73 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
74
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 74 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
75
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 75 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
76
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 76 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
77
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 77
78
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 78 Algoritma Perkalian Matriks Strassen Hitung matriks antara: M1 = (A12 – A22)(B21 + B22) M2 = (A11 + A22)(B11 + B22) M3 = (A11 – A21)(B11 + B12) M4 = (A11 + A12)B22 M5 = A11 (B12 – B22) M6 = A22 (B21 – B11) M7 = (A21 + A22)B11 maka, C11 = M1 + M2 – M4 + M6 C12 = M4 + M5 C21 = M6 + M7 C22 = M2 – M3 + M5 – M7
79
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 79 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
80
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Persoalan: Misalkan bilangan bulat X dan Y yang panjangnya n angka X = x 1 x 2 x 3 … x n Y = y 1 y 2 y3… y n Hitunglah hasil kali X dengan Y. 80 6. Perkalian Dua Buah Bilangan Bulat yang Besar CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
81
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 81
82
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 82 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
83
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 83 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
84
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 84 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
85
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 85 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
86
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 Penyelesaian: T(n) = O(n 2 ). Ternyata, perkalian dengan algoritma Divide and Conquer seperti di atas belum memperbaiki kompleksitas waktu algoritma perkalian secara brute force. Adakah algoritma perkalian yang lebih baik? 86 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
87
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 87 Perbaikan (A.A Karatsuba, 1962):
88
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 88 CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
89
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 89
90
12-CRS-0106 REVISED 8 FEB 2013 THANK YOU
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.