Algoritma Bahasa Pascal

Buku Algoritma dan Pemrograman dalam Bahasa Pascal, C, dan C++ merupakan edisi baru dari buku sebelumnya, yaitu Algoritma dan Pemrograman dalam Bahasa Pascal dan C. Buku ini disusun bagi siapapun (siswa, mahasiswa, umum) yang ingin mempelajari bidang pemrograman. Materi yang dibahas di dalam Buku ini meliputi: Konsep dasar algoritma dan pemrogramanTipe data, operator, dan EkspresiKonstruksi dasar pembangun algoritma: runtunan, pemilihan, pengulanganPemrograman modular: fungsi dan prosedurLarik (array) dan matriksAlgoritma pencarian (searching) dan algoritma pengurutan (sorting)Arsip beruntun (sequential file)Algoritma rekursifPengantar pemrograman dengan bahasa JavaSetiap materi diperkaya dengan banyak contoh pemecahan masalah. Diharapkan buku ini dapat mengajarkan pembacanya menjadi seorang pemrogram yang dapat memprogram dengan kaidah yang benar. Notasi algoritma yang digunakan adalah notasi abstrak berupa pseudo-code. Notasi pseudo-code dibuat sedemikian sehingga ia mudah diterjemahkan (translasi) ke dalam notasi bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang digunakan di dalam buku ini adalah Bahasa Pascal, Bahasa C, dan Bahasa C++. Bahasa Pascal dipilih bahasa pemrograman terstruktur untuk level pendidikan, sedangkan bahasa C dan C++ dipilih karena populer, simpel, dan banyak digunakan untuk level riset dan industri perangkat lunak. Kompilator (compiler) bahasa Pascal/C yang digunakan boleh sembarang, namun buku ini menggunakan kompilator yang free dan dapat di-download dari internet, yaitu Free Pascal dan GCC (GNU C Compiler). Pokok-pokok Bahasan; Apakah Algoritma dan Pemrograman Itu ?Konstruksi Dasar AlgoritmaNama, Tipe, Ekspresi, Dan NilaiAlgoritma Input/OutputPemrograman Dengan Pascal, C, dan C++Lebih Jauh Dengan RuntunanPemilihanPengulanganPengantar PemrogramanModularProsedurFungsiLarikContoh-Contoh Soal dan PenyelesaianMatriksAlgoritma PencarianAlgoritma PengurutanPemrosesan ArsipAlgoritma RekursifPengantar Bahasa Java Beserta Contoh Program

© 2024 — Politeknik Angkatan Darat

%PDF-1.4 %µµµµ 1 0 obj << /Type /Catalog /Pages 2 0 R >> endobj 2 0 obj << /Type /Pages /Count 1 /Kids [4 0 R ]>> endobj 3 0 obj << /Length 33 >> stream q 471 0 0 720 0 0 cm /img40 Do Q endstream endobj 4 0 obj << /Type /Page /Parent 2 0 R /MediaBox [0 0 471 720] /Resources << /XObject<< /img40 5 0 R >> >> /Contents 3 0 R >> endobj 5 0 obj << /Type /XObject /Subtype /Image /Filter /DCTDecode /Width 1896 /Height 2895 /BitsPerComponent 8 /Interpolate true /ColorSpace /DeviceRGB /Length 610643>> stream ÿØÿà JFIF ÿâ(ICC_PROFILE mntrRGB XYZ acsp öÖ Ó- desc ð trXYZ d gXYZ x bXYZ Œ rTRC   (gTRC   (bTRC   (wtpt È cprt Ü

005.2 - Programming for specific types of computers, for specific operating systems, for specific user interfaces

Buku - Circulation (BI Corner)

Algorithms Programming

Buku Algoritma dan Pemrograman dalam Bahasa Pascal dan C merupakan penggabungan dari dua buah buku sebelumnya, yaitu Algoritma dan Pemrograman dalam Bahasa Pascal dan C (Buku 1) dan Algoritma dan Pemrograman dalam Bahasa Pascal dan C (Buku 2)

Materi yang dibahas di dalam Buku ini meliputi:

Konsep dasar algoritma Tipe, Operator, dan Ekspresi Struktur dasar pembangun algoritma: runtunan, pemilihan, pengulangan Pemrograman modular: Fungsi dan prosedur Larik (array) Matriks Algoritma pencarian (searching) Algoritma pengurutan (sorting) Arsip beruntun (sequentila file) Algoritma rekursif Setiap materi diperkaya dengan banyak contoh pemecahan masalah. Diharapkan buku ini dapat mengajarkan pembacanya menjadi seorang pemrogram yang dapat memprogram dengan kaidah yang benar.

Notasi algoritmik yang digunakan adalah notasi abstrak berupa pseudo-code. Notasi pseudo-code dibuat sedemikian sehingga ia mudah diterjemahkan (translasi) ke dalam notasi bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang digunakan di dalam buku ini adalah Bahasa Pascal dan Bahasa C. Kedua bahasa ini dipilih karena populer, banyak digunakan, dan menjadi dasar pengembangan bahasa-bahasa yang lebih baru seperti Object Pascal, Java, C++, dan lain-lain. Kompilator (compiler) Bahasa Pascal/C yang digunakan boleh sembarang, namun buku ini menggunakan kompilator yang free dan dapat di-download dari internet, yaitu Free Pascal dan GCC (GNU C Compiler).

Tersedia 9 dari total 17 Koleksi

Dokumen tersebut membahas tentang Pseudopascal yang merupakan pseudocode yang mengadopsi notasi bahasa pemrograman Pascal. Dokumen tersebut menjelaskan pengertian algoritma, pseudocode, program komputer, dan bahasa pemrograman. Selanjutnya menjelaskan elemen-elemen algoritma dalam pseudopascal seperti variabel, perintah, struktur pengulangan, dan fungsionalitas/prosedur.

PASCAL Primary Schools follow Cambridge Primary Curriculum for the three core subjects of English, Mathematics and Science.

Algoritma greedy adalah algoritma apa pun yang mengikuti metode heuristik dalam pemecahan masalah untuk membuat pilihan optimal secara lokal di setiap tahap.[1] Dalam banyak permasalahan, strategi greedy tidak menghasilkan solusi optimal, tetapi suatu heuristik greedy dapat menghasilkan solusi optimal lokal yang mendekati solusi optimal global dalam jangka waktu yang wajar.

Misalnya, strategi greedy untuk masalah penjual keliling (yang memiliki kompleksitas komputasi tinggi) adalah heuristik berikut: "Pada setiap langkah perjalanan, kunjungi kota terdekat yang belum dikunjungi." Heuristik ini tidak bertujuan untuk menemukan solusi terbaik, tetapi ia berakhir dalam sejumlah langkah yang wajar. Yang mana menemukan solusi optimal untuk masalah yang kompleks biasanya memerlukan banyak langkah yang tidak masuk akal. Dalam optimasi matematis, algoritma greedy secara optimal dapat menyelesaikan masalah kombinatorial yang memiliki sifat matroid dan memberikan hampiran faktor konstan untuk masalah optimasi dengan struktur submodular.

Algoritme greedy menghasilkan solusi yang baik pada beberapa masalah matematis, tetapi tidak pada masalah lainnya. Sebagian besar masalah yang algoritma greedy kerjakan memiliki dua properti:

Dimulai dari A, algoritma greedy yang mencoba menemukan nilai maksimum dengan mengikuti kemiringan terbesar akan menemukan maksimum lokal di "m", tanpa menyadari maksimum global di "M".

Untuk mencapai nilai terbesar, pada setiap langkah, algoritma greedy akan memilih apa yang tampak sebagai pilihan langsung yang optimal, sehingga ia akan memilih 12 dan bukannya 3 pada langkah kedua, dan tidak akan mencapai solusi terbaik, yaitu 99.

Algoritme greedy gagal menghasilkan solusi optimal untuk banyak masalah lain dan bahkan mungkin menghasilkan solusi unik yang paling buruk . Salah satu contohnya adalah masalah travelling salesman yang disebutkan di atas: untuk setiap jumlah kota, terdapat penetapan jarak antar kota dimana heuristik tetangga terdekat menghasilkan tur terburuk yang mungkin terjadi.[3] Untuk kemungkinan contoh lainnya, lihat efek cakrawala.

Algoritme greedy dapat dikategorikan sebagai algoritma yang 'berpandangan sempit', dan juga 'tidak dapat dipulihkan'. Algoritma ini hanya ideal untuk permasalahan yang memiliki 'substruktur optimal'. Meskipun demikian, untuk banyak masalah sederhana, algoritma yang paling cocok adalah algoritma greedy. Namun, penting untuk dicatat bahwa algoritma greedy dapat digunakan sebagai algoritma seleksi untuk memprioritaskan pilihan dalam pencarian, atau algoritma branch-and-bound. Ada beberapa variasi pada algoritma serakah:

Algoritma greedy memiliki sejarah panjang dalam studi optimasi kombinatorial dan ilmu komputer teoretis. Heuristik serakah diketahui memberikan hasil yang kurang optimal pada banyak masalah,[4] sehingga pertanyaan yang wajar adalah:

Sejumlah besar literatur menjawab pertanyaan-pertanyaan ini untuk kelas masalah umum, seperti matroid, serta untuk masalah khusus, seperti set cover.

Matroid adalah struktur matematika yang menggeneralisasi konsep independensi linier dari ruang vektor ke himpunan sembarang. Jika suatu masalah optimasi mempunyai struktur matroid, maka algoritma greedy yang sesuai akan dapat menyelesaikannya secara optimal.[5]

Sebuah fungsi f {\displaystyle f} didefinisikan pada himpunan bagian dari suatu himpunan Ω {\displaystyle \Omega } disebut submodular, jika untuk setiap S , T ⊆ Ω {\displaystyle S,T\subseteq \Omega } kita mempunyai f ( S ) + f ( T ) ≥ f ( S ∪ T ) + f ( S ∩ T ) {\displaystyle f(S)+f(T)\geq f(S\cup T)+f(S\cap T)} .

Misalkan seseorang ingin mencari sebuah himpunan S {\displaystyle S} yang memaksimalkan f {\displaystyle f} . Algoritma greedy, yang membangun satu himpunan S {\displaystyle S} dengan menambahkan elemen secara bertahap yang meningkatkan f {\displaystyle f} paling banyak pada setiap langkah, menghasilkan keluaran sebuah himpunan yang paling sedikit ( 1 − 1 / e ) max X ⊆ Ω f ( X ) {\displaystyle (1-1/e)\max _{X\subseteq \Omega }f(X)} .[6] Artinya, keserakahan bermain dalam faktor konstan ( 1 − 1 / e ) ≈ 0.63 {\displaystyle (1-1/e)\approx 0.63} sama baiknya dengan solusi optimal.

Jaminan serupa dapat dibuktikan ketika kendala tambahan, seperti batasan kardinalitas, [7] diterapkan pada keluaran. Meskipun sering kali diperlukan sedikit variasi pada algoritma greedy. Lihat[8] untuk ikhtisarnya.

Masalah lain yang mana algoritma greedy memberikan jaminan yang kuat, tetapi bukan solusi optimal, termasuk

Banyak dari permasalahan ini memiliki batas bawah yang sesuai, yaitu algoritma greedy tidak berkinerja lebih baik daripada jaminan dalam kasus terburuk.

Algoritme greedy biasanya (tetapi tidak selalu) gagal menemukan solusi optimal secara global karena algoritma tersebut biasanya tidak beroperasi secara mendalam pada semua data. Algoritma jenis ini dapat membuat komitmen pada pilihan-pilihan tertentu terlalu dini, sehingga mencegah mereka untuk menemukan solusi terbaik secara keseluruhan nantinya. Misalnya, semua algoritma pewarnaan serakah yang diketahui untuk masalah pewarnaan graf dan semua masalah NP-lengkap lainnya tidak secara konsisten menemukan solusi optimal. Namun, algoritma jenis ini berguna karena mereka cepat berpikir dan sering memberikan hampiran yang baik secara optimal.

Jika algoritma greedy dapat dibuktikan menghasilkan optimal global untuk kelas masalah tertentu, biasanya algoritma ini menjadi metode pilihan karena lebih cepat dibandingkan metode optimasi lain seperti pemrograman dinamis. Contoh algoritma greedy tersebut adalah algoritma Kruskal dan algoritma Prim untuk mencari pohon rentang minimum serta algoritma untuk mencari pohon Huffman optimal.

Algoritmq greedy juga muncul di perutean jaringan. Dengan menggunakan routing serakah, sebuah pesan diteruskan ke node tetangga yang “paling dekat” dengan tujuan. Gagasan tentang lokasi sebuah node (dan karenanya "kedekatan") dapat ditentukan oleh lokasi fisiknya, seperti dalam perutean geografis yang digunakan oleh jaringan ad hoc . Lokasi mungkin juga merupakan konstruksi buatan seperti dalam perutean dunia kecil dan tabel hash terdistribusi.

Buku ini merupakan buku ajar Algoritma Pemrograman yang didalamnya terkandung pelajaran mengenai dasar-dasar pemrograman komputer. Bahasa pemrograman Python digunakan karena bahasa ini sangat populer dan menjadi salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk belajar. Besar harapan buku ini dapat menjadi teman belajar mahasiswa sehingga dapat menguasai dasar-dasar pemrograman komputer. Buku ini dimulai dari pengantar Algoritma yang disertai dengan materi penunjang yaitu perangkat lunak flowgorithm. Selanjutnya, pengguna buku ini akan diperkenalkan pada struktur Algoritma yang nantinya digunakan sebagai dasar terkait implementasinya pada Bahasa pemrograman Python. Sehingga selain teori, pengguna buku juga dapat langsung mempraktikkannya. Materi lain pada buku ini mencakup Bahasa pemrograman Python, komponen dasar pemrograman, Percabangan, Pengulangan, Array, List, Tuple, Dictionary serta subrutin baik menggunakan prosedur maupun fungsi.