Análise de algoritmos: Análise Assintótica

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Devo confessar que durante a minha graduação, nunca prestei muita atenção na parte mais “teórica” da computação. O que eu queria era sentar e “codar”, sem realmente me preocupar com algoritmos, estruturas de dados, ou com os impactos que a minha solução ocasionaria em um determinado ambiente.

Com a idade vem a experiência, e com a experiência vem a necessidade de estressar diferentes pontos de vista antes de adotar solução X ou Y. Foi a partir dessa necessidade que fui obrigado a revisitar alguns conceitos básicos da Ciência da Computação, e fatalmente me senti motivado a compilar esse conhecimento em uma série de artigos, aqui para o Profissionais TI.

Se você, assim como eu, deu aquela dormida nas aulas de Teoria da Complexidade Computacional, junte-se a mim e vamos relembrar esses conceitos juntos.

Algoritmos e tempos de execução

 Segundo o Wikipedia, um Algoritmo é:

(…) uma sequência finita de instruções bem definidas e não ambíguas, cada uma das quais devendo ser executadas mecânica ou eletronicamente em um intervalo de tempo finito e com uma quantidade de esforço finita.

A sua aplicação pode ser composta por uma porção de algoritmos, cada um destinado a um fim muito específico. Por exemplo, você pode ter um algoritmo responsável por encontrar todos os pedidos vendidos no último mês, que contenham um determinado produto. Com o advento do Big Data, inúmeros algoritmos são postos em prática para mineração e análise de dados, então, mesmo que exista uma aplicação ou serviço resolvendo esses problemas para você, acredite… os algoritmos estarão lá.

algorithms

Imagem via Wired

Um determinado algoritmo pode ter tempos de execução relativamente diferentes de acordo com o ambiente no qual ele esteja rodando. Se for num computador Core i7 e 16GB de RAM, é possível assumirmos que ele rodará consideravelmente melhor do que se estivesse operando em um Raspberry Pi, por exemplo. Ainda há um segundo cenário onde, talvez você tenha escrito o algoritmo perfeito em Python ou Ruby, mas ele corre o risco de executar de forma mais lenta que um algoritmo em Assembly ou C.

Partindo da premissa que um bom algoritmo é um conjunto de operações que resolvem um problema em tempo e esforço atrativos, como podemos classificar se um algoritmo é “rápido” ou não?

É aí que entra a análise assintótica.

A Análise Assintótica

Segundo o Wikibooks, a análise assintótica é:

(…) a way of expressing the main component of the cost of an algorithm, using idealized (not comparable) units of computational work.

Em termos mais práticos, é uma forma de julgarmos se o nosso algoritmo é eficiente, independente dos “recursos que o cercam” (como velocidade de processamento, quantidade de memória, latência de rede, etc).

Removendo todas as variáveis que podem influenciar no tempo de execução, focamos nossas atenções em como o algoritmo está escrito, em qual é a sua entrada, e se “ele por si” é a maneira mais eficiente para a resolução de um determinado problema.

Vale reforçar que a entrada é um fator de extrema importância no que tange a análise assintótica. A análise é “input bound”, ou seja, a entrada influenciará diretamente no resultado do estudo. Por exemplo, quando ordenamos um vetor de tamanho N, utilizando o algoritmo Selection Sort, teremos um tempo de execução de N2 (já que o algoritmo pega um número, e compara com os demais números no vetor, repetindo essa operação até chegar ao fim do dado estruturado).

Ao fim da análise, podemos chegar a 2 conclusões diferentes: Melhor cenário e pior cenário.

Big O, Big Omega e Big Theta

Quem trabalha com desenvolvimento (ou até mesmo com computação num geral), já deve ter ouvido falar sobre o famigerado Big O Notation. Ele é uma notação assintótica muito famosa na análise de tempos de execução de algoritmos. O que pode ser uma surpresa é que ele não é a única notação que temos disponível:

  • O(n): Expressa o limite superior do tempo de execução de um algoritmo (pior cenário);
  • Ω(n): Expressa o limite inferior do tempo de execução de um algoritmo (melhor cenário);
  • Θ(n): Expressa limite superior e inferior do tempo de execução de um algoritmo (pior e melhor cenário).

Além da expressão linear, temos outras notações que descrevem diferentes tempos de execução:

  • O(1): Constante
  • O(log n): Logarítmica
  • O(n): Linear
  • O(n log n): “Linearithmic” (maior que linear, menor que quadrática)
  • O(n2): Quadrática
  • O(n3): Cúbica
  • nO(1): Polinomial
  • 2O(n): Exponencial

De maneira simplista, N pode ser considerado como o número de operações que o algoritmo leva para chegar ao seu final. N está intimamente ligado com a entrada do seu algoritmo, onde quanto maior for o seu número, maior será o seu tempo de execução.

E como fazemos para contar o número de operações realizadas por um algoritmo?

Um pouquinho de prática

Voltando a citar o Selection Sort, que trata-se de um “greedy algorithm” para ordenação de números em um vetor, temos a seguinte sequencia de operações:

Fazendo um pequeno teste de mesa, com o vetor (9, 2, 5, 7, 4, 8), temos o seguinte conjunto de procedimentos:

  1. [9, 2, 5, 7, 4, 8]: i=1; Encontre o menor número entre posições 1 e 6; Troque array[i] com array[2]
  2. [2, 9, 5, 7, 4, 8]: i=2; Encontre o menor número entre posições 2 e 6; Troque array[i] com array[5]
  3. [2, 4, 5, 7, 9, 8]: i=3; Encontre o menor número entre posições 3 e 6; Troque array[i] com array[3]
  4. [2, 4, 5, 7, 9, 8]: i=4; Encontre o menor número entre posições 4 e 6; Troque array[i] com array[4]
  5. [2, 4, 5, 7, 9, 8]: i=5; Encontre o menor número entre posições 5 e 6; Troque array[i] com array[5]
  6. [2, 4, 5, 7, 8, 9]: i=6; Fim do laço

Podemos separar a análise em 3 grupos:

  • Tempo de execução para encontrar o menor elemento
  • Tempo de execução para trocar de elemento
  • Tempo de execução do laço

Embora seja possível fazer uma análise detalhada, levando em consideração o número de passos dentro de uma operação de swap de valores, e a aritmética envolvendo as N-i-1 chamadas que ocorrem dentro da função “Encontre o menor número entre posições”, para fins didáticos vamos adotar uma abordagem superficial.

Selecionar o menor elemento no array e fazer o swap para a primeira posição requer passar por todos os N-1 elementos. Encontrar o próximo menor elemento requer analisar os N-1 elementos restantes. Com dois for aninhados, executando em ordem N, já podemos esperar uma execução em O(N2). É possível usar a progressão aritmética para comprovar essa hipótese:

Se revisarmos o algoritmo apresentado, é possível reparar que o Selection Sort tem no seu melhor e pior cenário o tempo de execução de N2, logo, podendo ser classificado como Θ(N2).

Nos próximos posts vamos nos aprofundar um pouco mais nos detalhes dessa análise, e passar por alguns algoritmos úteis e muito comuns na nossa rotina.

Até a próxima!

Referências

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Klaus Peter Laube

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Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Centro Universitário de Jaraguá do Sul (UNERJ). Desenvolvedor Web de longa data, apaixonado por Python e defensor dos padrões Web. Escreve quando pode no http://www.klauslaube.com.br.


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