К основному контенту

Выбор абстрактного представления реальности

Современные цифровые компьютеры были изобретены для выполнения сложных и длинных вычислений. В большинстве приложений предоставляемая таким устройством возможность хранить и обеспечивать доступ к большим массивам информации играет основную роль и рассматривается как его главная характеристика, а возможность производить вычисления, то есть выполнять арифметические действия, во многих случаях стала почти несущественной.

В таких приложениях большой массив обрабатываемой информации является в определенном смысле абстрактным представлением некоторой части реального мира. Информация, доступная компьютеру, представляет собой специально подобранный набор данных, относящихся к решаемой задачи, причем предполагается, что этот набор достаточен для получения нужных результатов. Данные являются абстрактным представлением реальности в том смысле, что некоторые свойства реальных объектов игнорируются, так как они несущественны для этой задачи. Поэтому абстракция - это ещё и упрощение реальности.

В качестве примера можно взять файл с данными о служащих некоторой компании. Каждый служащий (абстрактно) представлен в этом файле набором данных, который нужен либо для руководства компании, либо для бухгалтерских расчетов. Такой набор может содержать некоторую идентификацию служащего, например имя и зарплату. Но в нем почти наверняка не будет несущественной информации о цвете волос, весе или росте.

Решая задачу с использованием компьютера или без него, необходимо:
  1. Выбрать абстрактное представление реальности, то есть определить набор данных, который будет представлять реальную ситуацию. Этот выбор можно сделать, руководствуясь решаемой задачей. 
  2. Затем нужно определиться с представлением информации. Здесь выбор определяется средствами вычислительной установки. 
В большинстве случаев эти два шага не могут быть полностью разделены.

Данные являются прежде всего абстракциями реальных явлений и их предпочтительно формулировать как абстрактные структуры безотносительно к их реализации в распространенных языках программирования.

Комментарии

Популярные сообщения из этого блога

Метод турниров

Метод турниров можно использовать для решения задач, в которых информация, полученная в результате первого прохода по данным, может облегчить последующие проходы. Поиск наибольшего значения Если воспользоваться им для поиска наибольшего значения, то потребуется построение бинарного дерева, все элементы которого являются листьями. На каждом уровне два элемента объединены в пару, причем наибольший из двух элементов копируется в родительский узел. Процесс повторяется до достижения корневого узла. Полное дерево турнира для фиксированного набора данных: Алгоритм поиска второго по величине элемента списка из N значений, требующий около N сравнений В результате каждого сравнения мы получаем "победителя" и "проигравшего". Проигравших мы забываем, и вверх по дереву двигаются только победители. Всякий элемент, за исключением наибольшего, "проигрывает" в точности в одном сравнении. Поэтому для построения дерева турнира требуется N-1 сравнение. Вт...

Выбор представления данных

Выбор представления данных часто довольно сложен и не полностью определяется имеющимися вычислительными средствами. Делать такой выбор всегда нужно с учетом операций, которые нужно выполнять с данными.  Нельзя принимать решения о структуре данных без учета того, какие алгоритмы применяются к данным, и что, обратно, структура и выбор алгоритмов часто сильно зависят от структуры обрабатываемых данных. Задачу построения программ нельзя отделять от задачи структурирования данных. Вопрос представления часто требует рассматривать несколько уровней детализации. Первое решение в цепочке зависит главным образом от решаемой задачи, а дальнейшие всё больше зависят от используемого инструмента и применяемых в нём технологий. Решения низкого уровня можно оставить проектировщикам вычислительного оборудования. Вряд ли можно требовать, чтобы программист решал, какое представление чисел использовать или даже какими должны быть характеристики устройства хранения данных. Реальный компьютер ...

Наихудший случай

Анализ наихудшего случая говорит о максимальном времени работы алгоритма. Анализ наихудшего случая даёт верхние оценки для времени работы частей программы в зависимости от выбранных алгоритмов. При анализе наихудшего случая необходимо найти входные данные, на которых алгоритм будет выполнять больше всего работы.