
martes, 29 de septiembre de 2015
sábado, 26 de septiembre de 2015
Practica 5
1.- Programa recursivo que suma n-numeros.
2.- Programa recursivo que suma n-numeros pares.
3.- Programa recursivo que invierte una palabra.

jueves, 24 de septiembre de 2015
Relación de recurrencia
En matemática, una relación de recurrencia es una ecuación que define una secuencia recursiva; cada término de la secuencia es definido como una función de términos anteriores.
An alisis de algoritmos recursivos
Cuando analizamos algoritmos recursivos es util describir la funci on de coste como una recurrencia.
Una recurrencia es una ecuaci on que describe una funci on en t erminos del propio valor de la funci on para argumentos m as cercanos a alg un caso b asico, para el que la funci on est a de nida expl citamente. Resolver una recurrencia signi ca encontrar la expresi on expl cita que de ne la funci on recurrente. Generalmente, nos bastar a con clasi car la funci on recurrente en una notaci on asint otica
Resoluci on de recurrencias mediante la t ecnica de expansi on
Ejemplo: Dada la recurrencia
De T(n/2)= T(n/2^2)+b obtenemos T(n)=T(n/2^2)+b+b
An alisis de algoritmos recursivos
Cuando analizamos algoritmos recursivos es util describir la funci on de coste como una recurrencia.
Una recurrencia es una ecuaci on que describe una funci on en t erminos del propio valor de la funci on para argumentos m as cercanos a alg un caso b asico, para el que la funci on est a de nida expl citamente. Resolver una recurrencia signi ca encontrar la expresi on expl cita que de ne la funci on recurrente. Generalmente, nos bastar a con clasi car la funci on recurrente en una notaci on asint otica
La recurrencia en la computación
La conexión con el análisis de algoritmos estriba en que la forma que se ha adoptado para medir las complejidades, utiliza funciones cuyo dominio son los números naturales, o en otras palabras, sucesiones. Si el algoritmo es recurrente, es de esperarse que las complejidades, como funciones que estiman la demanda de recursos a lo largo de la ejecución, sean sucesiones que satisfacen ciertas ecuaciones de recurrencia. En un algoritmo recursivo, la función t(n) que establece su complejidad viene dada por una ecuación de recurrencia. Una ecuación de recurrencia nos permiten indicar el tiempo de ejecución para los distintos casos del algoritmo recursivo (casos base y recursivo).Resoluci on de recurrencias mediante la t ecnica de expansi on
Ejemplo: Dada la recurrencia
De T(n/2)= T(n/2^2)+b obtenemos T(n)=T(n/2^2)+b+b
)
Repita la sustituci on correspondiente alguna vez m as, hasta que sea capaz de "adivinar" un expresi on patr on que generalice todas las sustituciones sucesivas.
T(n) =T(n/2^2) +b+b=T(n/2^3) +b+b+b=...=T(n/2^i) +ib
Supongamos que las raices son: r1,...,rk.
Entonces la soluci on de la recurrencia es de la forma:
Para encontrar los valores de las constantes c1,...,ck hay que establecerun sistema de ecuaciones con k casos particulares. Para las recurrencias no homogeneas, adem as aparece la ra i z b (de la parte derecha de la ecuaci on) con multiplicidad d+ 1 siendo del grado del polinomio p(n). Cuando hay una ra iz multiple rj, de multiplicidad m, entonces en la soluci on deben aparecer los sumandos siguientes:
miércoles, 23 de septiembre de 2015
Algoritmo recursivo a iterativo
Para explicar nuestro tema a tratar
utilizaremos la solución recursiva para el problema factorial:
1.- Analizar el algoritmo recursivo:
def facrec(n):
if (n==0):
return 1
else:
return n*facrec(n-1)
Ahora lo analizamos haciendo una
pequeña prueba de escritorio.
Si n=3:
def facrec(3):
if (3==0): #La condición es
falsa
#Ya que el if no se cumple no se cumple pasamos a
la siguiente condición
else:
return 3*facrec(2)
#Ahora la función fcrec() tiene un nuevo valor que es 2
def facrec(2):
if (2==0): #La condición es
falsa
#Ya que el if de nuevo no se cumple no se cumple
pasamos al else
else:
return 2*facrec(1)
# La función se volverá a
llamar hasta legar al caso base, que será hasta que se cumpla la condición
dentro del if
def facrec(1):
if (1==0): #La condición es
falsa
else:
return 1*facrec(0)
def facrec(0):
if (0==0): #La condición es verdadera
return 1
#Ya que la condición es
verdadera la función regresa un 1. Ahora mostrare lo que sucedería en cada
llamada a la función
def facrec(0):
return 1
def facrec(1):
return
1*1
=1
def facrec(2):
return 2*1
=2
def facrec(3):
return 3*2
=6
#Y asi podemos concluir que
3!= 6
2.- Decidir los
argumentos de la función que se llevaran acabo en variables.
En este ejemplo de factorial, los
resultados de el factorial se pueden guardar en una variable “total_factorial”
(acumulador) para la duración de cualquier iteración. En el ejemplo se muestra el
algoritmo factorial recursivo y la variable que se utilizara para el argumento
recursivo :
total_factorial=1
3.- Determinar la estructura del ciclo.
Podemos decir que las llamadas a la
función en un algoritmo recursivo son equivalentes a un ciclo, ahora solo
debemos decidir que estructura es mejor para resolver el algoritmo.
Por ejemplo el ciclo “Mientras que”,
funciona bien con iteraciones de una longitud determinada. Para otro tipo de
ciclos que tienen una duración estricta es conveniente utilizar las estructuras
“Para” (for) ó “Repite”(do_while).
En este caso seria conveniente utilizar
la estructuta “Mientras que” .
while()
4.- Determinar el fin del ciclo.
Por lo general el fin de una recursión
es cuando se cumple el caso base. En
este ejemplo de factorial, se sabe que
el factorial de un numero “n” se va a repetir n-1 veces (excepto el cero), por
lo tanto:
def factorial_iterativo(n):
total_factorial=1
i=1
while (i>=1):
total_factorial=total_factorial*i
i=i+1
return total_factorial
#El lenguaje que utilizo es python
#El lenguaje que utilizo es python
martes, 8 de septiembre de 2015
martes, 1 de septiembre de 2015
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