Notiuni fundamentale de programare

Programarea este disciplina informatica ce are ca scop realizarea de programe care sa constituie solutiile oferite cu ajutorul calculatorului unor probleme concrete. Programatorii sint acele persoane capabile sa implementeze intr-un limbaj de programare metoda sau algoritmul propus ca solutie respectivei probleme, ce se preteaza a fi solutionata cu ajutorul calculatorului. Dupa nivelul de implicare in efortul de rezolvare a problemelor specialistii in programare pot fi impartiti in diverse categorii: analisti, analisti-programatori, ingineri-programatori, simpli programatori, etc. Cu totii au insa in comun faptul ca fiecare trebuie sa cunoasca cit mai bine programare si sa fie capabil, nu doar sa citeasca, ci chiar sa scrie “codul sursa”, adica programul propriu-zis. Din acest punct de vedere cunostintele de programare sint considerate “ABC-ul” informaticii si sint indispensabile oricarui profesionist in domeniu.

1. Cele trei etape ale rezolvarii unei probleme cu ajutorul calculatorului

In rezolvarea sa cu ajutorul calculatorului orice problema trece prin trei etape obligatorii: Analiza problemei, Proiectarea algoritmului de solutionare si Implementarea algoritmului intr-un program pe calculator. In ultima etapa, sub acelasi nume, au fost incluse in plus doua subetape cunoscute sub numele de Testarea si Intretinerea programului. Aceste subetape nu lipsesc din “ciclul de viata” a oricarui produs-program ce “se respecta” dar , pentru simplificare, in continuare ne vom referi doar la primele trei mari etape.

Daca etapa implementarii algoritmului intr-un program executabil este o etapa exclusiv practica, realizata “in fata calculatorului”, celelalte doua etape au un pronuntat caracter teoretic. In consecinta, primele doua etape sint caracterizate de un anumit grad de abstractizare. Din punct de vedere practic insa, si in ultima instanta, criteriul decisiv ce confera succesul rezolvarii problemei este dat de calitatea implementarii propriuzise. Mai exact, succesul solutionarii este dat de performantele programului: utilitate, viteza de executie, fiabilitate, posibilitati de dezvoltare ulterioare, lizibilitate, etc. Cu toate acestea este imatura si neprofesionala “strategia” programatorilor incepatori care, neglijind primele doua etape, sar direct la a treia fugind de analiza si de componenta abstracta a efortului de solutionare. Ei se justifica cu totii prin expresii puerile de genul: “Eu nu vreau sa mai pierd vremea cu “teoria”, am sa fac programul cum stiu eu. Cita vreme nu va face altcineva altul mai bun decit al meu, nu am de ce sa-mi mai bat capul !”.

2. Cum se stabileste corectitudinea si eficienta solutionarii ?

Este adevarat ca ultima etapa in rezolvarea unei probleme – implementarea – este decisiva si doveditoare, dar primele doua etape au o importanta capitala. Ele sint singurele ce pot oferi raspunsuri corecte la urmatoarele intrebari dificile: Avem certitudinea ca solutia gasita este corecta ? Avem certitudinea ca problema este complet rezolvata ? Cit de eficienta este solutia gasita ? Cit de departe este solutia aleasa de o solutie optima ?

Sa mentionam in plus ca literatura informatica de specialitate contine un numar impresionant de probleme “capcana” pentru incepatori, si nu numai pentru ei. Ele provin majoritatea din realitatea imediata dar pentru fiecare dintre ele nu se cunosc solutii eficiente. De exemplu, este dovedit teoretic ca problema, “aparent banala” pentru un calculator, a proiectarii Orarului optim intr-o institutie de invatamint (scoala, liceu, facultate) este o problema intratabila la ora actuala (toate programele care s-au realizat pina acum nu ofera decit solutii aproximative fara a putea spune cit de aproape sau de departe este solutia optima de orar).

Citi dintre programatorii incepatori n-ar fi surprinsi sa afle ca problema “atit de simpla” (ca enunt), a carei solutionare tocmai au abandonat-o, este de fapt o problema dovedita teoretic ca fiind intratabila sau chiar insolvabila algoritmic ? Partea proasta a lucrurilor este ca, asa cum ciupercile otravite nu pot fi cu usurinta deosebite de cele comestibile, tot astfel problemele netratabile pot fi cu usurinta confundate cu niste probleme usoare la o privire rapida si lipsita de experienta.

Daca ar fi sa sintetizam in cite un cuvint efortul asupra caruia se concentreaza fiecare din cele trei etape – analiza, proiectarea si implementarea– cele trei cuvinte ar fi: corectitudine, eficienta si impecabilitate. Etapa de analiza este singura care permite dovedirea cu argumente riguroase a corectitudinii solutiei, iar etapa de proiectare este singura care poate oferi argumente precise in favoarea eficientei solutiei propuse.

In general problemele concrete din informatica au in forma lor initiala sau in enunt o caracteristica pragmatica, fiind foarte ancorate in realitatea imediata. Totusi ele contin in formularea lor initiala un grad mare de eterogenitate, diversitate si lipsa de rigoare. Fiecare dintre aceste “defecte” este un obstacol major pentru demonstrarea corectitudinii solutiei. Rolul esential al etapei de analiza este acela de a transfera problema “de pe nisipurile miscatoare” ale realitatii imediate de unde ea provine intr-un plan abstract, adica de a o modela. Acest “univers paralel abstract” este dotat cu mai multa rigoare si disciplina interna, avind legi precise, si poate oferi instrumentele logice si formale necesare pentru demonstrarea riguroasa a corectitudinii solutiei problemei. Planul abstract in care sint “transportate” toate problemele de informatica este planul sau universul obiectelor matematice iar corespondentul problemei in acest plan va fi modelul matematic abstract asociat problemei. Demonstrarea corectitudinii proprietatilor ce leaga obiectele universului matematic a fost si este sarcina matematicienilor. Celui ce analizeaza problema din punct de vedere informatic ii revine sarcina (nu tocmai usoara) de a dovedi printr-o demonstratie constructiva ca exista o corespondenta precisa (o bijectie !) intre partile componente ale problemei reale, “dezasamblata” in timpul analizei, si partile componente ale modelului abstract asociat. Odata descoperita, formulata precis si dovedita, aceasta “perfecta oglindire” a problemei reale in planul obiectelor matematice ofera certitudinea ca toate proprietatile si legaturile ce exista intre subansamblele modelului abstract se vor regasii precis (prin reflectare) intre partile interne ale problemei reale, si invers. Atunci, solutiei abstracte descoperite cu ajutorul modelului matematic abstract ii va corespunde o solutie reala concretizata printr-un algoritm ce poate fi implementat intr-un program executabil.

Aceasta este calea generala de rezolvare a problemelor si oricine poate verifica acest fapt. De exemplu, ca si exercitiu, incercati sa demonstrati corectitudinea (adica sa se aduca argumente precise, clare si convingatoare in favoarea corectitudinii) metodei de extragere a radicalului invatata inca din scoala primara (cu grupare cifrelor numarului in grupuri cite doua, etc . ) sau a algoritmului lui Euclid de determinare a celui mai mare divizor comun a doua numere prin impartiri intregi repetate. Desigur nu pot fi acceptate argumente copilaresti de forma: “Algoritmul este corect pentru ca asa l-am invatat!” sau “Este corect pentru ca asa face toata lumea !” din moment ce nu se ofera o argumentatie matematica riguroasa.

Ideea centrala a etapei a doua – proiectarea unui algoritm de solutionare eficient poate fi formulata astfel: din studiul proprietatilor si limitelor modelului matematic abstract asociat problemei se deduc limitele inferioare ale complexitatii minimale (“efortului minimal obligatoriu”) inerente oricarui algoritm ce va solutiona problema in cauza. Complexitatea interna a modelului abstract si complexitatea solutiei abstracte se va reflecta imediat asupra complexitatii reale a algoritmului, adica asupra eficientei de solutionare a problemei. Acest fapt permite prognosticarea inca din aceasta faza – faza de proiectare a algoritmului de solutionare – a eficientei practice, masurabila ca durata de executie, a programului.