Routing proces w którym wyznaczana jest trasa pakietu danych i jest on nią przesyłany do miejsca przeznaczenia.

Transkrypt

1 jstaszek (Z34.3) Klasyczne algorytmy rutingu 1. Definicja Routing proces w którym wyznaczana jest trasa pakietu danych i jest on nią przesyłany do miejsca przeznaczenia. Algorytm routingu jest podstawą routingu dynamicznego (w odróżnieniu do routingu statycznego gdzie administrator ustawia tablice rutowania). Zadanie protokołów jest budowa i utrzymanie tablicy routingu. Algorytmy można w większości przypadków zredukować do dwóch podejść: Distance vector korzysta z algorytmu Bellmana Forde do wyszukiwania ścieżki. Graf składa się z routerów połączonych krawędziami. Każdy router widzi tylko bezpośrednio połączonych sąsiadów dlatego nie można zastosować bezpośrednio algorytmu Bellmana Forda Link state algorytmy Dijkstras, lub SPF (shortest path first). Zachowują dokładną topologię sieci. 2. Algorytmy distance vector Okresowo wysyłają wektor odległości. Jeśli jest znalezione lepsze połączenie to następuje jego aktualizacja. Information Protocol (RIP) protokół routowania wewnętrznego (działający w jednym systemie autonomicznym) metryka to liczba skoków max 15 skoków uaktualniany co 30 s Interior Gateway Routing Protocol (IGRP) funkcja przepustowości pasma, obciążenia pasma, opóżnień i niezawodności pasma uaktualniany co 90s Border Gateway Protocol (BGP) protokół routowania zewnętrznego działą między obszarami IPS (automous system)

2 podstawa działania internetu używa protokołu TCP 3. Algorytmy Link State każdy router przechowuje informacje o topologii całej sieci. Korzystają z: Link State Adverstiment wiadomości rozsyłane w sieci (nie tylko do sąsiadów) tylko jeśli zajdzie jakaś zmiana w topologii Bazy danych o topologii Algorytm SPF (Dijkstra) Cykliczne pakiety Hello wymagają większej mocy obliczeniowej, ale zwykle mniejszej przepustowości łącza. Są też szybciej zbieżne. Główna różnica między algorytmami wektora odległości, a algorytmami stanu łącza jest fakt, że każdy wierzchołek dzieli się tylko informacją o swoich POŁĄCZENIACH a nie rozsyła całą tabele routowania. Dlatego może to robić duzo rzadziej. Przykłady OSPF (Open Shortest Path First) Enchanced Interior Gateway Routing Protocol (EIGRP) połączenie algorytmu stanu łącza i wektora odległości Źródło: notatki Agnieszki Pochy, wykład dr Telegi, ftp://ftp.kis.p.lodz.pl/pub/people/m.bakala/materia%b3y/trwsk_6.pdf

3 Staszek (Z43.2) Semantyczna poprawność algorytmów: definicja, pojęcie asercji 1. Definicja Algorytm A jest semantycznie poprawny względem warunku początkowego alfa i warunku końcowego beta gdy dla każdych danych spełniających alfa algorytmu dochodzi do końca i wyniki spełniają warunek beta. Asercją nazywamy trójke {p},code,{q}, gdzie code jest programem, natomiast p i q są formułami rachunku predykatów, nazywane warunkiem wstępnym, oraz warunkiem końcowym. W językach programowania zazwyczaj realizowana przez funkcję assert która rzuca wyjątek jeśli argument jest inny od wartości logicznej true. Dowód poprawności algorytmu względem warunku dowodzi się przez częsciową poprawność (dla każdego alpha jeżeli dochodzi do końca to beta) określność A zadziała dla każdych danych własność stopu A dla każdych danych dochodzi do końca Źródło: AiSD/wyklad09.pdf Staszek (Z59.3) Protokoły: klasyfikacja i adresowanie.

4 Istnieje bardzo dużo różnych sposobów klasyfikacji protokołów 1. Model OSI/ISO. (7 klas) Np. HTTP jest protokołem prezentacji, a TCP jest protokołem warstwy transportowej, IP warstwy sieciowej. Warstwa aplikacji: hosty/sockety Warstwa prezentacji: konwersja na JPG/MPEG itp. Raczej brak protokołów Warstwa sesji: (np SSH) utrzymywanie sesji (niższe warstwy nie znają sesji) Warstwa transportowa: TCP, lub UDP. Zapewnia transport całego komunikatu Warstwa sieciowa: warstwa routerów, np IPv4, znają fizyczną budowę Warstwa łącza danych: pakuje dane w ramki Warstwa fizyczne: najniższe mechanizmy faktycznego przesyłania danych 2. Adresowanie Część wspólna adresowania wszystkich protokołów to tzw. adres MAC czyli fizyczny identyfikator karty sieciowej, unikalny w skali sieci. Pierwsze bity adresu MAC wyznaczają producenta karty sieciowej. Adresowanie jest częścią warstwy sieciowej. Głównymi protokołami warstwy sieciowej są IP (IPv4, IPv6), część stosu TCP/IP i IPX (część stosu IPX/SPX) i każdy posiada swój sposób adresowania.

5 Adresowanie w protokole IPv4 32 bity trzy typy: unicast/ broadcast/multicast dwie części: identyfikator sieci i identyfikator hosta. Granica może być wyznaczona przez maskę sieci kiedyś adresacja była oparta o klasy (A/B/C/D/E) Adresowanie w protokole IPv6 128 bitów lepsza hierarchia adresów prefiks wyznacza sieć Źródła: wikipedia (model OSI) wykład adresacja_ipv4.pdf i ipv6.pdf z sieci dr Telegi +klasyfikacja+i+adresowanie Staszek (Z9.3) Fazy techniczne cyklu życia oprogramowania

6 1. Definicja Cykl życia oprogramowania inżynieria oprogramowania stara się zidentyfikować i opisać podstawowe fazy tworzenia i funkcjonowania oprogramowania, a także wskazać model optymalnego przebiegu tych faz Podstawowe czynności związane z tworzeniem oprogramowania określenie wymagań i specyfikacji transformacja wymagań/celów użytkownika na formalną specyfikacje analiza zrozumienie dziedziny problemu projektowanie dekompozycja, architektura implementacja testowanie dokumentacja instalacja i wdrożenie pielęgnacja Powstało pare modeli faz technicznych cyklu oprogramowania. Omówimy 3 z nich: model kaskadowy, V i SCRUM (metodyka zwinna) 2. Model kaskadowy (waterfall) 6 faz [PAPITP]

7 Model V jest rozszerzeniem modelu kaskadowego, gdzie każdy etap tworzy gotowy kawałek do testowania. Dzięki temu można rozpocząć jak najwcześniej plany testów. Oczywiście dalej jest to model typu waterfall i nie ma tutaj pojęcia iteracji. 3. SCRUM Jest to przykład metodologii z kategorii zwinnych.

8 Pojęcia: sprint podstawowa jednostka developmentu product backlog numerowana lista wymagań w formie historyjek sprint backlog wybrany podzbiór product backlog do zaimplementowania w ciągu jednego sprintu Źródło: wikipedia

9 Staszek (Z23.2) Algorytmy wyszukiwania wzorca, omówić jeden z nich 1. Algorytmy naiwny O(nm) KMP Knutha Moriss Pratt O(n+m) = O(n) RK Rabin Karpa BM Boyer Moore 2. Knuth Moriss Pratt. Prezentacja: 1. definicja krawędzi (Border), 2. bezpieczne przesunięcie to j bord(j), 3. funkcja licząca Bord (PI), 4. funkcja dopasowywująca

10 Czyli tablica Bord jest niezbędna do poprawnego działania algorytmu. (uwaga to samo co w Cormenie, tylko dzięki sprytnemu warunkowi krańcowemu jest łatwiejszy zapis) function compute_bord(){ Bord(0) = 1, t = 1 for(j=1;j<=m;++j){ while(t>=0 and pat[t+1]!=pat[j]){ t = Bord(t); } t = t+1; Bord(j) = t; } } Ostateczny algorytm, bardzo podobny do brutalnego

11 Uwaga: troche inne sformułowanie niż w Cormenie. W Cormenie jest PI zamiast Bord, i przesuwa sie wzorzec, a nie tekst. Także w Cormenie algorytm KMP występuje w tych slajdach jako algorytm MP. Jak się mylę to niech to ktoś poprawi. Źródło:

12 Staszek (Z42.1) Mechanizmy uwierzytelniania klientów w sieci. 1.Podstawy Oparta o to co: zna (hasło, PIN) posiada (karta, generator haseł) jest (odcisk palca, siatkówka, głos) Zasada Kerckhoffsa: bezpieczeństwo systemu nie powinno się opierać o tajność algorytmu 2. Hasło hasło jest przesyłane bezpiecznym kanałem do serwera (np używając klucza publicznego serwera, lub protokołu który to opakowywuje, jak HTTPS) szereg wad, w tym większość psychologiczna: użytkownicy wybierają słabe hasła, łatwe do zapamiętania, używają tych samych haseł w wielu miejsach, zapisują je na kartkach które gubią, itp. keyloggery zwykle weryfikacja przez porównaniu hashu hasła + sol 3. Hasła jednorazowe (np. w systemach bankowych) rozwiązują większość problemów, ale są niewygodne mogą być przez kartę kodów, lub protokołem (np. schemat Lamporta) 4. Wyzwanie odpowiedź (zerowa wiedza) wspólna tajemnica (klucz symetryczny, liczba)

13 5. Single sign on np. oparte Kerberos (klienci dostają od Kerberosa klucz sesyjny używany np do szyfrowania symetrycznego połączenia) single point of failure (jak to jest złamane, to haker dostaje dostęp do wszystkich miejsc, gdzie loguje sie użytkownik) 6. Protokoły (wcześniej zostały wymieniony metody, i one są implementowane w konkretnych protokołach) Kerberos: centrum dystrybucji kluczy, daje bilet zawierający klucz sesyjny SSL/TLS: opiera się na szyfrowaniu asymetrycznym i certyfikatach X.509 HTTPS: http over ssl

14 Staszek (Z10.3) Podstawowe cechy transakcji; szeregowalność harmonogramów. 1. Definicja Transakcja wykonywany program, który tworzy jednostkę przetwarzania w bazie danych. Transakcja składa się z jednej lub wielu operacji dostępu do bazy danych i może obejmować operacje wstawiania, usuwania, modyfikowania i pobierania danych. Nie koniecznie jedno zapytanie SQL! Transakcja musi być ACID atomowa (ang. atomic), spójna (ang. consistent) separowana (ang. isolated) i trwałą (ang. durable). atomowość transakcji oznacza, iż każda transakcja albo wykona się w całości, albo w ogóle, czyli np. jeżeli w ramach jednej transakcji odbywać ma się przelew bankowy (zmniejszenie wartości jednego konta i powiększenie innego o tę samą kwotę), to nie może zajść sytuacja, że z jednego konta ubędzie pieniędzy a kwota na docelowym będzie bez zmian: albo przelew zostanie wykonany w całości, albo w ogóle. spójność transakcji oznacza, że po wykonaniu transakcji system będzie spójny, czyli nie zostaną naruszone żadne zasady integralności. izolacja transakcji oznacza, iż jeżeli dwie transakcje wykonują się współbieżnie, to zazwyczaj (zależnie od poziomu izolacji) nie widzą zmian przez siebie wprowadzanych. Poziom izolacji w bazach danych jest zazwyczaj konfigurowalny i określa, jakich anomalii możemy się spodziewać przy wykonywaniu transakcji. trwałość danych oznacza, że system potrafi uruchomić się i udostępnić spójne, nienaruszone i aktualne dane zapisane w ramach zatwierdzonych transakcji, na przykład po nagłej awarii zasilania 2. Szeregowalność harmonogramów Harmonogram to ciąg operacji wykonywanych jednocześnie transkacji, w których zachowany jest porządek operacji każdej wewnątrz każdej transakcji. Harmonogram sekwencyjny to harmonogram w którym operacje każdej transakcji są wykonywane kolejno zgodnie z kolejnością transakcji

15 Wady harmongramów szeregowych: Nieefektywne Harmongram szeregowalny harmonogram którego wpływ na bazę danych jest identyczny jak pewnego harmonogramu szeregowego Harmonogram szeregowalny konfliktowo jeżeli jest konfliktowy równoważny pewnemu harmongramowi szeregowemu S Operacje są konfliktowe: różne operacje ten sam element jedna zapisu (minimum) Sprawdzać, czy harmonogram jest szeregowalny konfliktowo można robić przez szukanie cyklów w grafie poprzedzania. Szeregowalność konfliktowa może być łatwo osiągalna, ale często jest uważana za zbyt restrykcyjną (np. 2 phase locking)

16 Staszek (Z15.3) Podstawowe metody indeksowania w systemach baz danych 1. Definicje indeks dodatkowa struktura fizyczna, ktorej celem jest przyspieszenie wykonywania operacji, które nie są wystarczajaco efektywne wspierane przez podstawowe organizacje plików. jest to uporządkowany plik z rekordami indeksu o stałej długości. rekord indeksu zawiera dwa pola: klucz reprezentujący jedną z wartości, oraz wskaźnik na blok danych zawierających krotkę atrybut indeksowy zbiór na którym jest założony indeks 2. Taksonomia indeksów indeks gęsty/rzadki indeks podstawowy/zgrupowany/wtórny (porządkujacy unikalny, nieunikalny, nieporządkujący) indeks jedno/wielopoziomowy

17 3. ISAM indexed sequential access method brak zaawansowanych mechanizmów modyfikacji dlatego wykorzystywane są B+ drzewa (najczęściej wykorzystywana struktura w bazie danych dzięki optymalizacji dostępu dyskowego) 4. B+ drzewo wierzchołki wewnętrzne służą do wspomagania wyszukiwania wierzchołki liści zawierają rekordy indeksu ze wskaźnikami od t 1 do 2t 1 w jednym wierzchołku dynamiczna struktura dobre ograniczenia na wysokość drzewa optymalizują ilość zapytań do dysku (zwykle t w okolicach rozmiaru strony w pamięci) liście połączone w listę dwukierunkową

18 Źródło: ch+baz+danych, ważniak indeksy

19 Staszek (Z16.2) Problemy NP zupełne: definicja i przykłady 1. Definicja Klasa P problemy (wyszukiwania lub decyzyjne w zależności od definicji), które da sie rozwiązać w czasie wielomianowym Klasa NP problemy (wyszukiwania, lub decyzyjne w zależności od definicji), których czas jest wielomianowy, lub większy Używając modelu obliczeniowego maszyny turinga możemy zdefiniować zbiory NP i P. Pytanie czy NP = P jest jednym z najważniejszych pytań współczesnej informatyki gdzie NTIME określa zbiór problemów (decyzyjnych) rozwiązywanych przez niedeterministyczną maszynę turinga. Większość naukowców sądzi, że NP nie jest równe P i argumentów jest bardzo dużo, brakuje niestety dowodu. Jednym z argumentów jest że kazde twierdzenie można przedstawić jako formułę logiczną i gdyby P=NP to matematycy byliby zbędni. Problem (wyszukiwania, lub decyzyjny) jest NP zupełny jeśli wszystkie inne problemy się do niego redukują. Przez redukcję rozumiemy rozwiązanie problemu A przez rozwiązanie transformacji A do B, a potem użycia transformacji odwrotnej z transformacjami w czasie wielomianowym Wszystkie problemy NP zupełne są równoważne. Wszystkie problemy da sie zredukować do SAT (bo każdy algorytm jest równoważny pewnemu ukladowi logicznemu). 2. Przykłady 3SAT (x lub y lub ~z) ^ (z lub x).. TSP Problem plecakowy Programowanie całkowite liniowe (Ax<=b and c*x >= g), programowanie liniowe binarne proste

20 Cykl Hamiltona (rudrata) cykl eulera prosty Źródło:

21 Staszek (Z30.2) Programowanie dynamiczne: definicja i przykład zagadnienia, do którego można je zastosować 1. Definicja Programowanie dynamiczne technika projektowania algorytmów stosowana przeważnie do rozwiazywania problemow optymalizacyjnych Programowanie dynamiczne opiera się na podziale problemu na sparametryzowane podproblemy i składaniu ich w rozwiązanie całości. Często jednym z parametrów podproblemu jest jego wielkość. Własność optymalnej podstruktury istnieje porządek na podproblemach i sposób rozwiązania problemy przez kompozycję rozwiązań podproblemów. 2. Przykłady najdłuzszy rosnąc podciąg ciągu najkrótsze ścieżki w grafie (Bellman Ford, Floyd Warshall) Algorytm CYK (sprawdzanie czy słowo należy do języka bezkontekstowego w postaci normalnej Chomskiego) 3. Problem plecakowy (nie dyskretny) Problem plecakowy formalnie problem może być zdefiniowany: zmaksymalizuj przy założeniach: Jeśli zdefiniujemy K(w) maksymalna wartość plecaka o objętości W to K(w) = max_{i: w_i < w} (K(w w_i) + v_i). Bardzo prosto napisać program który to liczy. for i:=0 to W do A[i]:= 0

22 for i:=0 to W do for j:=1 to n do if ( w[j] <= i ) then //sprawdzenie czy j ty element mieści się w plecaku o rozmiarze i A[i] = max(a[i], A[i w[j]] + c[j]) Czas działania programu to O(nW). Warto zauważyć, że problem ten jest NP Zupełny i ta złożoność wcale nie jest wielomianowa.

23 Źródło: wikipedia Staszek (Z46.3) Mechanizm stronicowania pamięci wirtualnej 1. Definicja [pamięc wirtualna = ramki + strony i dlatego potrzebne jest stronicowanie. normalnie moglibyśmy mieć tylko ramki czyli brak potrzeby stronicowania] Pamięc wirtualna organizacja zasobów pamięci, zrealizowana w oparciu o przestrzeń wymiany w pamięci drugiego rzędu (dysk). Pozwala na : poszerzenie rozmiarów pamięci bardziej racjonalne wykorzystanie zasobów (programy tworzone z nadmiarem) Ramka pamięc operacyjna jest podzielona na ramki, często rozmiaru 4KB. Strona to wirtualny odpowiednik ramki. Bit poprawności oznacza czy ma ona swój odpowiednik rzeczywisty w pamięci, jeśli nie trzeba zastosować stronicowanie Stronicowanie sprowadzanie do pamięci operacyjnej stron adresowanych przez procesor. Sprowadzanie jest zadaniem systmeu operacyjnego i jest realizowane w przypadku wystąpienia błędu strony. Podstawowe zadania: wybór ramki ofiary problem wznawiania rozkazów Wspomaganie sprzętowe: bit poprawności (używany do obsługi błędu strony), bit modyfikacji (przy stronicowaniu), odniesienia (przy algorytmach wyboru ramki ofiary) [błąd strony > wybór ofiary > wznawianie rozkazów] 2. Obsługa błędu strony Ramka!= strona. Adresy logiczne odnoszą się do stron, które nie koniecznie muszą prowadzić do ramki!!

24 3. Wybór ramki ofiary wymiana na żądanie (usuwanie i psorawdzanie) FIFO zastępowana najstarsza

25 LIFO zastępowana najmłodsza... wymiany ze sprowadzaniem na żądanie usuwanie samodzielnie WS usuwane są strony do których nie było odniesień przez określony czas (odmiana WSClock) wsŧepnego sprowadzania (sprowadza więcej niż 1) OBL (one block ahead) sprowadzana jest następna strona 4. Wznawianie rozkazu błąd. Po sprowadzeniu strony ponownie wykonujemy cykl rozkazowy który spowodował Źródło: ważniak,

26 Staszek (Z33.3) Układy kombinacjne: definicja i przykłady 1. Definicje Układ elektroniczny zespół połączonych ze sobą częsci elektronicznych (tranzystory, rezystory) realizujący jakąś funkcję Układ cyfrowy układ elektroniczny w których sygnały napięciowe przyjmują tylko określoną liczbę poziomów Układ kombinacyjny układ cyfrowy bez pamięci. KAżdej kombinacji impulsów wejściowych przyporządkowywujemy dokładnie jedną kombinację wyjściową. Najprostszy przykład to bramki logiczne: AND OR NOT NAND NOR XOR Układ projektujemy przykładowo z wykorzestaniem minimalizacji tabelami Karnaugh

27 2. Przykład półsumatora [narysować tabelke i zauwazyc ze s = x^y i c = xy]

28 Źródło: notatki Agnieszka Pocha, wykład oak Dziadzio Wladzio!

29 Staszek (Z36.1) Strukturalne typy danych w językach programowania 1. Definicja Strukturalny typ danych typ danych, który nie jest prosty (char, int, bool), ale nie jest obiektowy, czyli nie posiada metod. 2. Struktura, unia, krotka wiele typów w jednym Struktura (rekord) to złożony typ danych występujący w wielu językach programowania (np C++), grupujący logicznie powiązane ze sobą dane różnego typu w jednym obszarze pamięci. Pola struktury są etykietowane cczyli mają swoje unikatowe nazwy. Przykładem struktury może być informacja o książce: tytuł, autor, wydawnictwo. W językach z silną typizacją musi zostać zdefiniowany odpowiedni typ. Np w C++ struct miasto{ long ludność char * rzeka } instancja; Krotka struktura danych będaca odzwierciedleniem matematycznej krotki, czyli uporządkowanego ciągu wartości. Często można zmodyfikować żadnego elementu, natomiast odczyt wymaga podania indeksu liczbowego (python). Obecne w Pythonie, Ruby, C++11. Zapis w językach programowania często identyczny z matematycznym np. ( Jan, Kowalski, 33) Unia typ danych w niektórych językach programowania (C, asembler) zdecydowanie mniej popularny. Grupuje wiele różnych sposobów interpretacji tego samego fragmentu pamięci. Unia jest podobna do struktury ale wszystkie elementy zajmują ten sam obszar pamięci 3. Inne tablica, typ tekstowy

30 Typ tekstowy typ danych służący do przechowywania ciągów znakowych. W niektórych językach są typem wbudowanym (PHP, Pascal), w innych realizowane za pomocą innych struktur językowych (Java, C++). Często jest to typ niemodyfikowalny (Java, C#, Scala). Tablica kontener danych w którym kolejne wartości są dostępne za pomocą indeksów. W C++ tworzone przez int array[] = new int[18];

31 Staszek (Z41.2) Złożoność obliczeniowa algorytmów: definicja, notacja i przykłady 1. Definicja Złożoność obliczeniowa dział teorii obliczeń określająca ilość zasobów potrzebnych do wykonania algorytmu złożoność pamięciowa złożoność czasowa Miarą złożoności czasowej jest liczba operacji elementarnych wykonanych w zależności od rozmiaru wejścia. Dla dostatecznie dużych danych wejściowych interesuje nas jedynie rząd wielkości funkcji złozności (stałe wspołczynniki i mniej znaczące składniki są zdominowane przez rozmiar danych). 2. O notacja Ważną częscią notacji złożoności obliczeniowej jest tzw. O notacja (ang. O notation). Określa ona zbiory funkcji, które można porównywać. duże O : Mówimy, że f jest co najwyżej rzędu g, gdy istnieją takie stałe, oraz, że: Zapis: małe o : Mówimy, że f jest niższego rzędu niż g, gdy dla każdej stałej, że: istnieje stała Zapis: omega duże :

32 Mówimy, że f jest co najmniej rzędu g, gdy istnieją takie stałe, oraz, że: Zapis: omega małe : Mówimy, że f jest co najmniej rzędu g, gdy istnieją takie stałe, oraz, że: Zapis: theta duże Mówimy, że f jest dokładnie rzędu g, gdy istnieją takie stałe, oraz i, że: Zapis: Można powiedzieć, że, gdy jest jednocześnie rzędu i. 3. NP/P Używając modelu obliczeniowego maszyny turinga możemy zdefiniować zbiory NP i P. Pytanie czy NP = P jest jednym z najważniejszych pytań współczesnej informatyki gdzie NTIME określa zbiór problemów (decyzyjnych) rozwiązywanych przez niedeterministyczną maszynę turinga. 4. Przykłady

33 Jeżeli oraz, to oraz, ale również. Złożoność obliczeniowa merge sort (dowód przez np. twierdzenie o rekurencji uniwersalnej, albo prościej można policzyć ilość węzłów w drzewie) Źródło: notatki Agnieszki Pochy, wikipedia ( ) Bonus:

34 Staszek (Z53.1) Kontrola typów w językach programowania. 1. Definicja Kontrola typów proces sprawdzania poprawności typów w każdym węźle drzewa składni. System kontroli typów przydziela każdej wyliczonej wartości typ. Główną motywacją implementacji kontroli typów jest eliminacja błędów oprogramowania. Może odbywać się statycznie (w czasie kompilacji), lub dynamicznie (w czasie działania, za pomocą przypisanych tagów do obiektu). 2. Kontrolowane konstrukty językowe przykład (Elementy kontroli typów) przypisanie operacja arytmetyczna wywołanie funkcji odwołanie do pól rekordu wywołania metod obiektu 3. Słabe, a silne typowanie ( ) Brak konkretnej definicji, jest to pojęcie intuicyjne. Język może mieć (w różnym zakresie): typowanie statyczne np Java/C#/C++ typowanie dynamiczne większość języków, każdy obiekt ma tag który oznacza typ. Używane do sprawdzania typów w czasie tworzenia dynamicznego nowych obiektów i wiele innych. Przykłady kolokwialnie słabo typowanych języków: Python, Javascript Przykłady kolokwialnie silno typowanych języków: C++, C# (wszystko zamknięte w jednym systemie typów dziedziczącym bo bazowym Object) 4. Zalety Wczesne wyłapywanie błędów Forma dokumentacji Możliwość optymalizacji przez kompilator

35 Źródło: Staszek (Z8.1) Kryteria oceny języków programowania 1. Wieloplatformowość czy kod bajtowy da się odpalić na wielu platformach (Java) 2. Silna/słaba typowalność mocno nieformalne pojęcie oznaczające jak elastycznie można zmieniać typy. Przykład języka słabo typowanego jest Python, a silnie typowanego Java, lub Scala (gdzie wiele typów jest wnioskowanych przez kompilator) 3. Obiektowość na ile język wspiera paradygmat programowania obiektowego (np. C nie jest obiektowy, a C++ jest obiektowy) 4. Sposób zarządzania pamięcią np. C++ nie ma garbage collectora, ale Java/Scala/Python/Ruby mają 5. Kompilowalny język np. Java jest kompilowana do bajtkodu, a bash jest interpretowany 6. Wspieranie współbieżności na ile język wspiera paradygmaty programowania współbieżnego np Java (monitory, słowo kluczowe synchronized), Scala (Erlang like system aktorów). 7. Funkcyjne zwykle w językach funkcyjnych funkcję są pełnoprawnymi obiektami. Język może być czysto funkcyjny (tj. nie wspierający programowania imperatywnego) jak np. Haskell, albo może umożliwiać obydwa style programowania (Scala) 8. Imperatywne program to sekwencja instrukcji, większość języków (np. C++) 9. Umożliwiające metaprogramowanie czyli część pracy jest wykonywana w czasie kompilacji. np C++ [work in progress] Źródło:

36 Staszek (Z18.3) Układy sekwencyjne: definicja i przykłady. 1. Definicja Układ elektroniczny zespół połączonych ze sobą częsci elektronicznych (tranzystory, rezystory) realizujący jakąś funkcję Układ cyfrowy układ elektroniczny w których sygnały napięciowe przyjmują tylko określoną liczbę poziomów Układ sekwencyjny układ cyfrowy posiadający pamięc (stan). Układy sekwencyjne podobne są do automatów skończenie stanowych. 2. Przerzutniki Elementarnymi układami pamiętającymi (przechowującymi) jeden bit są przerzutniki Przerzutnik D (latch) ma dwa wejścia R (reset) i S (set). Ma również dwa wyjścia Q i ~Q. Najprostszy i najbardziej logiczny z przerzutników. Jak C = 0 to zachowaj, jak C = 1 to przerzuć na stan D.

37 Analizujemy układ sekwencyjny zwykle za pomocą grafu przejść stanu (podobnie jak automat skończony). 3. Przykład Za pomocą przerzutników D możemy zrobić prosty rejestr 4 bitowy z operacjami Load i Clear.

38 Źródło: wykład OAK Staszek (Z11.3) Wytwarzanie oprogramowania w środowisku zintegrowanym; funkcjonalności 1. Definicja Środowisko zintegrowane (ang. IDE: Integrated Development Environment) zespół aplikacji służący do wytwarzania, testowania i konserwowania aplikacji. Przykłady to: Visual Studio, Eclipse, IntelliJ 2. Funkcjonalności kompilator interpreter system wspomagania wersji kontroli (git/svn) projektowanie aplikacji refaktoryzacja skomplikowany system pluginów przeglądanie obiektów podpowiadanie autouzupełnianie system wspomagania testowania jednostkowego 3. Wytwarzanie oprogramowania Dobrze używane IDE zwykle przyspiesza proces wytwarzania oprogramowania. Dzięki skrótom można dużo szybciej poruszać się w obrębie kodu. Zintegrowane testy jednostkowe umożliwiają zastosowanie technik TDD (test driven development). Wiele specjalizowanych IDE posiada bardzo przydatne własności dla danej platformy, przykładowo Eclipse udostępnia projektowanie wyglądu aplikacji na Androida, lub Visual Studio umożliwia edycję bazy daych MS SQL z poziomu IDE.

39 Staszek (Z60.3) Najważniejsze diagramy UML używane w projektowaniu systemów. 1. Strukturalne diagramy Diagram jest strukturalny jeśli nie zawiera w sobie informacji o czasowym porządku. Diagram klas opisuje strukture systemu, relacje między obiektami, siłę powiązań. Stanowi dobrą podstawę do implementacji systemu Diagram komponentów Diagram pakietów 2. Diagramy behawioralne Diagram przypadków użycia przedstawia przypadki użycia systemu w odniesieniu do użytkownika. Umożliwia dziedziczenie i rozszerzanie przypadków. Modeluje też zależności między nimi. Często używa się wielopoziomowych diagramów.

40 Diagram sekwencji diagram interakcji obiektów. Pokazuje czas życia obiektów, asynchroniczność metod, odpowiedzialność za obiekty na osi czasu.

41 Diagram aktywności ogólny przypływ sterowania, który opisuje akcje, wybory, współbieżność.

42 Spis treści: 1. Staszek (Z34.3) Klasyczne algorytmy rutingu 2. Staszek (Z43.2) Semantyczna poprawność algorytmów: definicja, pojęcie asercji 3. Staszek (Z59.3) Protokoły: klasyfikacja i adresowanie. 4. Staszek (Z9.3) Fazy techniczne cyklu życia oprogramowania 5. Staszek (Z23.2) Algorytmy wyszukiwania wzorca, omówić jeden z nich

43 6. Staszek (Z42.1) Mechanizmy uwierzytelniania klientów w sieci. 7. Staszek (Z10.3) Podstawowe cechy transakcji; szeregowalność harmonogramów. 8. Staszek (Z15.3) Podstawowe metody indeksowania w systemach baz danych 9. Staszek (Z16.2) Problemy NP zupełne: definicja i przykłady 10. Staszek (Z30.2) Programowanie dynamiczne: definicja i przykład zagadnienia, do którego można je zastosować 11. Staszek (Z46.3) Mechanizm stronicowania pamięci wirtualnej 12. Staszek (Z33.3) Układy kombinacjne: definicja i przykłady 13. Staszek (Z36.1) Strukturalne typy danych w językach programowania 14. Staszek (Z41.2) Złożoność obliczeniowa algorytmów: definicja, notacja i przykłady 15. Staszek (Z53.1) Kontrola typów w językach programowania. 16. Staszek (Z8.1) Kryteria oceny języków programowania 17. Staszek (Z18.3) Układy sekwencyjne: definicja i przykłady. 18. Staszek (Z11.3) Wytwarzanie oprogramowania w środowisku zintegrowanym; funkcjonalności