Dynamisches Programmieren WS15-16

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<language>Javascript</language>
Leonard Mory, Frank Ehrlich, Alexander Preuss

=Thematischer Einstieg und Motivation=
==Was ist dynamisches Programmieren?==
*Kein Algorithmus, eher eine Lösungsstrategie
*Begriff kommt aus der Zeit, wo Programmieren Tabellenmethoden bezeichnete
*Optimierungsverfahren, kein Programmieren
*"Teile und Herrsche" dient als Grundlage
**Um ein umfangreiches Problem zu lösen, wird es in kleine Teilprobleme zerlegt
**Diese werden unabhängig von einander gelöst und in eine Tabelle geschrieben
*Anders als bei "Teile und Herrsche" wird bei dem Dynamischen Programmieren ein Bottom-up-Ansatz verwendet
*
==Bottom-up==
==Optimalitätskriterium==


==Dynamisches Programmieren vs Memoizing==
*beide vermeiden wiederholte Berechnung durch Speichern
**⇒Tradeoff: Speicher statt Zeit

{| class="wikitable"
|-
! Memoization !! Dynamisches Programmieren
|-
| Top-Down, Depth-First Ansatz || Bottom-Up, Breadth-First Ansatz          
|-
| Beschreibung bleibt unverändert || Beschriebung wird verändert          
|-
| Vermeidet unnötige Berechnungen || Kann unnötige Berechnungen nicht vermeiden 
|-
| Kann Speicher leicht verschwenden || Kann Speicher einsparen, indem unnötige Resultate vermieden werden 
|-
| Muss prüfen ob Berechnung bereits vorliegt || keine Prüfung nötig durch neue Beschreibung 
|-
| Komplexität hängt von Schnelligkeit des "Nachschlagens" ab || Komplexität hängt von Speichermethode ab 
|}



== Vergleich anhand Fibonacciberechnung ==
<code id="569bbb38878a7">function FIB_REK(num) {
    if(num == 1) {return 1;}
    if(num == 2) {return 1;}
    return (FIB_REK(num - 1) + FIB_REK(num - 2));
}</code>
<run id="569bbb388791f">FIB_REK(42);</run>
<code id="569bb93656843">function FIB_MEMO(num) {
    var cache = { 1: 1, 2: 1 };
    function innerFib(x) {
       if(cache[x]) { return cache[x]; }
       cache[x] = (innerFib(x-1) + innerFib(x-2));
       return cache[x];
    }
    return innerFib(num);
}</code>
<run id="569bb9861da1c">FIB_MEMO(42);</run>
<code id="569bbe4494d5d">function FIB_DYN(num) {
    var n2 = 0;
    var n1 = 1;
    var helper;
    for(var i=0; i<(num - 2); i++) {
        helper = n2;
        n2 = n1;
        n1 = n1 + helper;
    }
    return (n2 + n1); 
}</code>
<run id="569bbe4494e02">FIB_DYN(42);</run>

=Rucksackproblem=
==Iterative Berechnung==

===Instanz eines 0/1-Rucksackproblems mit K = 5===

<table border="1" bordercolor="#000000" style="background-color:#FFFFFF" width="20%" cellpadding="2" cellspacing="1">
<tr>
<td style="text-align: center;width: 5mm;" bgcolor="#D8D8D8">$i$</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">1</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">2</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">3</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">4</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align: center;width: 5mm;" bgcolor="#D8D8D8">$g_i$</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">2</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">3</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">4</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">5</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align: center;width: 5mm;" bgcolor="#D8D8D8">$w_i$</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">3</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">7</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">2</td>
<td style="text-align: center;width: 5mm;">9</td>
</tr>
</table>



====Lösung====

* eine Zeile 0 für den Anfangs leeren Rucksack
* Spaltenköpfe für alle möglichen Gewichtsumen von 0 bis K

* bei Gegenstand 1 darf nur dieser in betracht gezogen werden
* bei Gegenstand 2 darf der 2. und der 1. Gegenstand in betracht gezogen werden
* bei Gegenstand 3 alle 3
* bei Gegenstand 4 alle

{| class="wikitable"
|-
| Gegenstand/Gewicht         || 0 || 1 || 2 || 3 || 4 || 5 ||
|-
| 0         || 0 || 0 || 0 || 0 || 0 || 0 ||
|-
| 1         || 0 || 0 || 3 || 3 || 3 || 3 ||
|-
| 2         || 0 || 0 || 3 || 7 || 7 || 10 ||
|-
| 3         || 0 || 0 || 3 || 7 || 7 || 10 ||
|-
| 4         || 0 || 0 || 3 || 7 || 7 || 10 ||
|}

====Berechnung====
Jeder Gegenstand darf nur einmal in den Rucksack

Gegenstand 0:
* für den Anfangs leeren Rucksack

Gegenstand 1: 

* nur der 1. Gegenstand darf in den Rucksack -> daher 0 oder 3

Gegenstand 2:

* (Zeile:Spalte) 2:2 -> Wert 3, da g1 Wert 3 hat;

* 2:3 -> Wert 7, da g2 Wert 7 hat;

* 2:4 -> Wert 7, da 4 kg - 3 kg = 1 kg (Verlust)-> ich gucke bei 1:1 -> Wert 0 -> 7 + 0 = 7

* 2:5 -> Wert 10, 3 kg hat den Wert 7, 2 kg den Wert 3 in 1:2

Gegenstand 3:

* fängt bei 4 kg an -> vorige Werte können daher übernommen werden

* 3:4 -> Wert wäre 2, aber 2 < darüberliegende Wert 7 -> daher wird 7 genommen

* 3:5 -> g3 Wert 2, 5 kg - 4 kg = 1 kg Verlust -> bei 2:1 Wert 0 -> 2 + 0 = 2 -> 2 < 10 -> geht nicht -> Wert 10 eintragen

Gegenstand 4:

* fängt bei 5 kg an -> vorige Werte können daher übernommen werden

* 4:5 -> Wert wäre 9, aber 9 < darüber liegende Wert 10 -> Wert 10 wird eingetragen



<code id="569bbb38878a7">function FIB_REK(num) {
    function FIB_REK(num) {
    (define gegenstaende
  (list->vector
   '("dummy"
     (2 . 3)
     (3 . 7)
     (4 . 2)
     (5 . 9))))
     
;Liste wird auf Vektor abgebildet, hier von 0 bis 4, um die Nummerierung mit 1 zu starten, wird 0 nicht benutzt(dummy). 

(define gewicht
  (lambda(i)
    (car (vector-ref gegenstaende i))))
;um auf das Gewicht zuzugreifen, wird auf das erste Element aus dem Vektor an der Position i zugegriffen.

(define wert
  (lambda(i)
    (cdr (vector-ref gegenstaende i))))
;um auf den Wert zuzugreifen, wird auf das erste Element aus dem Vektor an der Position i zugegriffen.

(define vector-copy
  (lambda (v)
    (let* ((l (vector-length v))
           (v-duplikat (make-vector l)))
      (do ((i 0 (+ i 1)))((= i l) v-duplikat)
        (vector-set! v-duplikat i (vector-ref v i))))))


(define gesamtwert-iterativ
  (lambda(n k)
    (let ((zeileAlt (make-vector (+ k 1) 0))  
          (zeileNeu (make-vector (+ k 1) 0)))
      (do ((z 1 (+ z 1)))               ;Zeile
        ((> z n)(vector-ref zeileNeu k));Resultat
        (set! zeileAlt (vector-copy zeileNeu))
        (let ((gewicht-z (gewicht z)))
          (do ((s 1 (+ s 1)))           ;Spalte
            ((> s k))
            (if (< s gewicht-z)
                (vector-set! zeileNeu s (vector-ref zeileAlt s))
                (vector-set! zeileNeu s
                             (max
                              (vector-ref zeileAlt s)
                               (+ (vector-ref
                                   zeileAlt
                                   (- s gewicht-z))
                                   (wert z)))))))))))

}</code>
<run id="569bbb388791f">FIB_REK(42);</run>

==Rekursive Berechnung ohne Memorizing==

Als erstes wird die Prozedur ohne memoizing implementiert. Die rekursive Definition kann leicht in die Prozedur überführt werden:

* Anzahl der rekursiven Aufrufe wird ermittelt


<code id="52822a9552f91" hidden>

function FIB_REK(num) {
    (define gegenstaende
  (list->vector
   '("dummy"
     (2 . 3)
     (3 . 7)
     (4 . 2)
     (5 . 9))))
     
;Liste wird auf Vektor abgebildet, hier von 0 bis 4, um die Nummerierung mit 1 zu starten, wird 0 nicht benutzt(dummy). 

(define gewicht
  (lambda(i)
    (car (vector-ref gegenstaende i))))
;um auf das Gewicht zuzugreifen, wird auf das erste Element aus dem Vektor an der Position i zugegriffen.

(define wert
  (lambda(i)
    (cdr (vector-ref gegenstaende i))))
;um auf den Wert zuzugreifen, wird auf das erste Element aus dem Vektor an der Position i zugegriffen.

(define vector-copy
  (lambda (v)
    (let* ((l (vector-length v))
           (v-duplikat (make-vector l)))
      (do ((i 0 (+ i 1)))((= i l) v-duplikat)
        (vector-set! v-duplikat i (vector-ref v i))))))

function FIB_REK(num) {
    (define gegenstaende
  (list->vector
   '("dummy"
     (2 . 3)
     (3 . 7)
     (4 . 2)
     (5 . 9))))
     
(define gewicht
  (lambda(i)
    (car (vector-ref gegenstaende i))))


(define wert
  (lambda(i)
    (cdr (vector-ref gegenstaende i))))


(define vector-copy
  (lambda (v)
    (let* ((l (vector-length v))
           (v-duplikat (make-vector l)))
      (do ((i 0 (+ i 1)))((= i l) v-duplikat)
        (vector-set! v-duplikat i (vector-ref v i))))))

(define gegenstaende
  (list->vector
   '("dummy"
     (2 . 6)
     (2 . 3)
     (6 . 5)
     (5 . 4)
     (4 . 6))))

(define gewicht
  (lambda (i)
    (car (vector-ref gegenstaende i))))

(define wert
  (lambda (i)
    (cdr (vector-ref gegenstaende i))))
</code>

<code id="52822a955300f">
(define gesamtwert-rekursiv
  (lambda (n k)
    (let ((rek-aufrufe 0))
      (letrec
          ((gesamtwert
            (lambda (i g)
              (set! rek-aufrufe (+ rek-aufrufe 1))
              (cond
                ((= i 0) 0)
                ((> (gewicht i) g) (gesamtwert (- i 1) g))
                (else
                 (max
                  (gesamtwert (- i 1) g)
                  (+ (gesamtwert (- i 1) (- g (gewicht i)))(wert i))))))))
        (list (gesamtwert n k) rek-aufrufe)))))
</code>

<run id="52822ade4b41b">(gesamtwert-rekursiv 5 10)</run>
* das Ergebnis ist wie bei der iterativen Berechnung ebenfalls 183
* die Anzahl der rekursiven Aufrufe bestimmt die Zahl der zu lösenden Teilprobleme
* Deren Bearbeitungsreihenfolge wird durch den rekursiven Prozess bestimmt
* Anzahl der Aufrufe: 2026 > bei Iterativ: 1200
* -> einige Tabellenwerte werden mehrfach berechnet
* Lösung des Problems: memoizing

==Rekursive Berechnung mit Memorizing==

* bevor eine Berechnung durchgeführt wird, wird überprüft, ob dieser Wert bereits existiert; wenn ja, dann wird dieser genommen; wenn nein, dann wird dieser berechnet und gespeichert

Um die rekursive Prozedur mit memoizing zu implementieren, benötigt es nur wenige Änderungen im bereits vorhandenen Quellcode.

<code id="5282291a7f486" hidden>
(define gegenstaende
  (list->vector
   '("dummy"
     (2 . 6)
     (2 . 3)
     (6 . 5)
     (5 . 4)
     (4 . 6))))

(define gewicht
  (lambda(i)
    (car (vector-ref gegenstaende i))))

(define wert
  (lambda(i)
    (cdr (vector-ref gegenstaende i))))

</code>

<code id="5282291a7f50d">
(define gesamtwert-rekursiv-memo
  (let ((memoliste '())) 
    (lambda (n k)
      (let ((rek-aufrufe 0))
	(letrec
	    ((gesamtwert-memo  
	      (lambda (i g)
		(let ((memowert (assoc (cons i g) memoliste)))
		  (if memowert
		      (cdr memowert)
		      (let ((resultat (gesamtwert i g)))
			(set! memoliste
                              (cons (cons (cons i g) resultat) memoliste))
			resultat)))))
	     (gesamtwert
	      (lambda (i g)
		(set! rek-aufrufe (+ rek-aufrufe 1)) 
		(cond
                  ((= i 0) 0)
		  ((> (gewicht i) g) (gesamtwert-memo (- i 1) g)) 
		  (else
                   (max
                    (gesamtwert-memo (- i 1) g) 
                    (+ (gesamtwert-memo (- i 1) (- g (gewicht i)))(wert i))))))))
	  (list (gesamtwert n k) rek-aufrufe (length memoliste)))))))
</code>
<run id="5282291a7f596">(gesamtwert-rekursiv-memo 5 10)</run>

Aus dem Aufrufbeispiel

> (gesamtwert-rekursiv-memo 10 120)

'(183 502 501)

wird einiges deutlich:
* Das Ergebnis (183) stimmt mit den Resultaten überein, die von gesamtwert-iterativ und gesamtwert-rekursiv ermittelt wurden.
* Zahl der rekursiven Aufrufe 502 < 2026 (rekursive Berechnung ohne memoizing) und < 1200 bei iterativen Verfahren). Es werden nicht alle Tabelleninhalte gebraucht und mit der rekursiven Prozedur (mit und ohnememoizing) auch nicht berechnet.
* Die Länge (501) von memoliste stimmt (beinahe) mit der Anzahl der rekursiver Aufrufe überein. Der erste kommt hinzu und sorgt für die Zahl 502.

==Fazit==
* bei einer geringen Anzahl an Gegenständen, wie hier dargestellt, ist der unterschied zwischen den Lösungsansätzen nicht signifikant
* der Signifikante Unterschied ist bei i = 10 K = 120 deutlich sichtbarer 
* die rekursive Berechnung ohne memoizing ist untauglich, da unnötige Mehrfachberechnung
* die memoizing- Methode ist mindestens so schnell wie die iterative Methode geben, ermöglicht eine direkte Ableitung der rekursiven Regeln und vermeidet die fehleranfällige Transformation in einen iterativen Bottom-up-Algorithmus -> rekursive Berechnung mit memoizing ist die beste Wahl

=Rundreiseproblem=
=Anwendung=
[https://en.wikipedia.org/wiki/Needleman%E2%80%93Wunsch_algorithm Needleman-Wunsch-Algorithmus (Bioinformatik, Vergleich von Nukleotidsequenzen)]

[https://en.wikipedia.org/wiki/CYK_algorithm CYK-Algorithmus (Theoretische Informatik, Parsen von kfGs)]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance Berechnung der Levenshtein Distanz (Unterschiede zwischen zwei Sätzen)]

=Quellen=
*http://www.theory.informatik.uni-kassel.de/veranstaltungen/EntwurfWS2013-14/vorlesung/EAvAKap3.pdf
*http://www.mathe.tu-freiberg.de/~ernst/Lehre/AD/Folien/adKapitel11.pdf