U11: Recursividad Otra manera de hacer bucles Dicen algunos pedagogos que conceptualmente mas sencilla.

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1 U11: Recursividad Otra manera de hacer bucles Dicen algunos pedagogos que conceptualmente mas sencilla

2 Datos problema simple enteroreal carácter booleano Ingeniero = Oreja+catalejo modelo ordenador solución asignación/ referencia Llamada procedimiento while for Do while if c: bloque1 [ else: bloque2] n bucles 0 o 1 alternativas 1 o n 0 o n iterativo n conocido recursivo n desconocido case gestión excepciones Subprogramación procedimiento barajar complejidad Proceso hacer función 2 Disponible en todos los lenguajes Frecuente en otros lenguajes y no disponible en Python Disponible en Python, no frecuente en otros lenguajes compuesto arreglo Lista/tupla Estructura tuplaNombre /record/clase fichero cadena 1 secuencias

3 Recordatorio 1: while permite repetir (iterar) un bloque de instrucciones. OJO programas que no acaban 2: Cuando una pieza de código llama a otra, se apunta el contador del programa en la pila y se transfiere el control al subprograma llamado. Se almacenan en la pila los argumentos y variables locales. Al acabar el subprograma, se liberan las variables, se recoge el puntero de la pila y se reanuda la ejecución por donde iba antes de la llamada. 3: Para resolver problemas complejos, hasta ahora, hemos buscado subtareas diferentes, más sencillas, que cooperen. Recursividad : enunciar la solución de un problema apoyándonos en uno semejante, pero más sencillo: x n = x · x n-1 ; x 0 = 1

4 Diseño de un programa recursivo Enunciar el caso a resolver en términos de uno, o varios, casos “más sencillos” Identificar el (los) caso que se resuelve(n) directamente : Caso base Garantizar que la descomposición se aproxime a un caso base def potenciaR(x,n): """ numero,int-->numero OBJ: calcula x^n PRE: n>=0 """ if n==0: p=1 else: p = x*potenciaR(x,n-1) return p print('2^8=', potenciaR(2,8)) base recursivo Otra pieza de código realizará la primera llamada

5 Seguimiento de un programa recursivo """ imprime tupla recursivo """ def muestraTupla(pos,tupla): """int, tupla-->nada OBJ: muestra elementos de la tupla desde pos hasta el final PRE: 0<=pos<=len(tupla)""" if pos<len(tupla): print(tupla[pos],end='') muestraTupla(pos+1,tupla) puente = 'J','V','S','D' muestraTupla(0,puente) imprime J muestraTupla(1,puente) imprime V muestraTupla(2,puente) imprime S muestraTupla(3,puente) imprime D muestraTupla(4,puente) 4 no es menor que len(puente) Cierra 5ª copia de muestraTupla Cierra 4ª copia de muestraTupla Cierra 3ª copia de muestraTupla Cierra 2ª copia de muestraTupla Cierra 1ª copia de muestraTupla Acaba el programa principal

6 Seguimiento de un programa recursivo """ imprime tupla recursivo ""“ def muestraTupla(pos,tupla): """int, tupla-->nada OBJ: muestra elementos de la tupla desde pos hasta el final PRE: 0<=pos<=len(tupla)""" if pos<len(tupla): print(tupla[pos],end='') muestraTupla(pos+1,tupla) """ ???????? """ def sorpresa(pos,tupla): """int, tupla-->nada OBJ: ????? PRE: 0<=pos<=len(tupla)""" if pos<len(tupla): sorpresa(pos+1,tupla) print(tupla[pos],end='')

7 Fibonacci en una piña Enunciados recursivos La sucesión de Fibonacci explica muchos fenómenos de la naturaleza (por ejemplo lee [Enzensberger 1997] y [wiki fibo]). Inicialmente se definió del siguiente modo: f(n)=f(n-1)+f(n-2) con f(1):=1, f(2)=1 si bien actualmente se amplía con el término cero f(n)=f(n-1)+f(n-2) con f(0)=0, f(1):=1 Implementa un subprograma en Python que calcule el término n de la sucesión de Fibonacci. def fiboR(n): """ int--> int OBJ:término n de fibonacci PRE: 0<=n<=30 """ if n==0:f=0 elif n==1: f=1 else: f = fiboR(n-1)+fiboR(n-2) return f def fiboI(n): """ int--> int OBJ:término n de fibonacci PRE: 0<=n<=30 """ if n==0: f = 0 else: fn_2 = 0 f = 1 fn_1 = 1 for i in range(2,n+1): #range no incluye el extremo superior f = fn_1+fn_2 #preparo la siguiente pasada fn_2 = fn_1 fn_1 = f return f f(n)=f(n-1)+f(n-2) con f(0)=0, f(1):=1

8 Eficiencia? def fiboR(n): """ int--> int OBJ:término n de fibonacci PRE: 0<=n<=30 """ if n==0:f=0 elif n==1: f=1 else: f = fiboR(n- 1)+fiboR(n-2) return f f(n)=f(n-1)+f(n-2) con f(0)=0, f(1):=1 f1 f0 f2 f1 f0 f2 f3 f1 f0 f2 f3 f1 f4 f1 f0 f2 f0 f2 f3 f1 f4f5 f6f1 Algoritmia: evaluación teórica de costes de algoritmos, para comparar eficiencia

9 Evaluación experimental eficiencia f(n)=f(n-1)+f(n-2) con f(0)=0, f(1):=1 """ evaluando el tiempo que tarda Recursividad/Iteración """ from time import perf_counter print('n tR tI tR-tI porcentaje') for n in range (3,48,5): t0 = perf_counter() f = fiboR(n) tR = perf_counter()-t0 t0 = perf_counter() f = fiboI(n) tI = perf_counter()-t0 d = tR-tI print('%2d %9.4f %9.4f %9.4f %17.2f'%(n,tR,tI,d,d/tI*100)) n tR tI tR-tI porcentaje 3 0.0000 0.0000 0.0000 29.41 8 0.0001 0.0000 0.0000 282.35 13 0.0006 0.0000 0.0006 3125.64 18 0.0066 0.0000 0.0066 31832.56 23 0.0750 0.0000 0.0749 305345.10 28 0.8195 0.0000 0.8195 3274965.38 33 9.0982 0.0000 9.0982 32046908.47 38 104.5935 0.0000 104.5934 278670814.15

10 Algoritmia evaluación teórica de costes de algoritmos para comparar eficiencia de alternativos Tiempo Memoria Complejidad computacional

11 Equivalencia def objetivoR(parametros): if q(parametros): objetivo=valorCasoBase else: proceso_no_recursivo objetivo=h(parametros,objetivo R(g(parametros)) return objetivo def objetivoI(parametros): objetivo= valorCasoBase while not q(parametros): proceso no recursivo objetivo= h(parametros,objetivo) parámetros=g(parametros) return objetivo Todos los problemas que tienen solución con una técnica se pueden resolver con la otra

12 Errores frecuentes: el nombre La RAE junio 2012

13 Errores frecuentes:  Bucle de más: la propia recursividad es un bucle  Olvidar caso base  No garantizar la convergencia  Pensar que es mejor solución

14 Resumen Recursividad=Repetición por autoreferencia Potencia equivalente a la iteracíon Suele consumir mas memoria y tiempo que la iteración ¿Cuándo usar recursividad? Cuando simplifique mucho la programación y pruebas Solo si el consumo de recursos no se dispara

15 Rosalía Peña (Univ. de Alcalá)15 Se dispone de 3 soportes y n discos de diferente radio. Inicialmente los discos están apilados en orden creciente en el soporte A. Pasarlos al soporte B, quedando en el mismo orden en que están actualmente. El soporte C puede servir de auxiliar. Sólo se puede mover un disco cada vez. En cualquier soporte, en todo momento, cada disco debe tener un radio menor que el que tiene debajo. Trabajo personal: Es el momento de jugar. Empieza con un caso sencillo: 2 discos de A a B usando C  también sabes pasar 2 a C usando B Planteaté pasar 3 discos de A a B usando C  pasa 2 de A a C usando B, y el tercero a B y pasa 2 de C a B usando A ….. 7.1 RECURSIVIDAD: Torres de Hanoi AC B

16 Rosalía Peña (Univ. de Alcalá)16 pasar (2,A,B,C): pasar 1 de A (origen) a C (temp) con B mover 1 de A (origen) a B (destino) pasar 1 de C (temp) a B (destino) con B 7.1 RECURSIVIDAD: Torres de Hanoi AC B pasar 1 de A a B con C mover 1 de A a C pasar 1 de B a A con C pasar 1 de C a A con B mover 1 de C a B pasar1 de A a B con C pasar(num,origen,destino,temp) AC B pasar(3,a,b,c): pasar 2 de A (origen) a C (temp)con B mover 1 de A (origen) a B (destino) pasar 2 de C (temp) a B (destino) con A

17 Rosalía Peña (Univ. de Alcalá)17 7.1 RECURSIVIDAD: Torres de Hanoi mover disco 1 de A a C mover disco 2 de A a B mover disco 1 de C a B mover disco 3 de A a C mover disco 1 de B a A mover disco 2 de B a C mover disco 1 de A a C mover disco 4 de A a B mover disco 1 de C a B mover disco 2 de C a A mover disco 1 de B a A mover disco 3 de C a B mover disco 1 de A a C mover disco 2 de A a B mover disco 1 de C a B ¿con 4 para generalizar? pasar 4 de origen a destino usando temp pasa( 2,A,B,C) mover 1 de B a A pasar(2,B,C,A) Pasar 3 de origen a temp usando destino pasar(3,A{origen}, C{temp},B{destino}) mover la cuarta de origen a destino pasar 3 de temp a destino, usando origen pasar 3,C{temp},B{destino}, A{origen})C