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Seminarios TPP 🍎

Aug 29, 20247 min read

Seminario 1. Polimorfismo y Enlace Dinámico

Ejercicio 1

public class Person implements Comparable{
	public uint CompareTo(Object obj){
		if(obj as Person){
			if(this.Surname1.CompareTo(obj.Surname1) == 0){
				if(this.Surname2.CompareTo(obj.Surname2) == 0){
					if(this.Name.CompareTo(obj.Name) == 0)
						return 0;
					else if(this.Name.CompareTo(obj.Name) == 1)
						return -1;
					else
						return 1;
				}
			}
		}
		throw IllegalArgumentException();
	}
}
 
public class Main{
 
	void Sort(Comparable[] vector) { 
		for (int i=0; i < vector.Length; j-‐-‐) 
			if (vector[i] > vector[j]) { 
			int temp = vector[i]; 
			vector[i] = vector[j]; 
			vector[j] = temp; 
			} 
		}
	}
}

Ejercicio 2

void Sort(Comparable[] vector, Comparador c) { 
		for (int i=0; i < vector.Length; j-‐-‐) 
			if (vector[i] > vector[j]) { 
			int temp = vector[i]; 
			vector[i] = vector[j]; 
			vector[j] = temp; 
			} 
		}
	}
 
public interface Comparador{
	//No usamos objetos Comparable porque no vamos a usar el CompareTo
	public uint Compara(Object obj1, Object obj2);
}
 
public class ComparadorNIF implements Comparador{
	public override uint Compara(Object obj1, Object obj2){
		if(obj1 as Person && obj2 as Person){
			return obj1.NIF.CompareTo(obj2.NIF);
		}
		throw IllegalArgumentException();
	}
 
}

Seminario 2. Genericidad

Ejercicio 1

public interface IComparable<T> 
{
	int CompareTo(T obj);
}
 
//Genericidad acotada (el where)
void Sort<T>(T[] vector) where T : IComparable<T>
{
	...
}

Ejercicio 2

public interface IIgualado<T>
{
	bool Equals(T o);
}
 
//Genericidad acotada (el where)
int IndexOf<T>(T[] vector, T obj) where T : IIgualado<T>
{
	foreach...
		elem.Equals(o);
		return i;
}

Seminario 3. Cálculo lambda

  • Recordatorio de cálculo Lambda

  • Lenguaje universal:

  • Lógica booleana:

  • Representan dos funciones que reciben dos parámetros y devuelven una función
    • true devuelve el primer parámetro
    • false devuelve el segundo parámetro
true (3) (4) -> 3
false (3) (4) -> 4

Ejercicio 1

  • El if else es equivalente al operador ternario
  • Recibirá 3 parámetros: [ ]?[ ]:[ ]
if-else = λcond.λparte_true.λparte_false.M
(if-else)(x > 100)(3)(4)
			|
			v
if-else = (λcond.λparte_true.λparte_false. cond parte_true parte_false)
// Los λ son los parámetros de la función lambda y el resto es el cuerpo de la función
  • Función máximo:
maximo = λnum1.λnum2. (if-else) (num1 > num2) (num1) (num2)
maximo = λnum1.λnum2. (num1 > num2) (num1) (num2) //la lógica booleana ya implementa la función if-else, por lo que no es necesaria especificarla

Ejercicio 2

operator_and = λcond1.λcond2. (cond1) (cond2) (false)

operator_or = λcond1.λcond2. (cond1) (true) (cond2)
operator_not = λcond. (cond) (false) (true)

Seminario 4. Funciones de primera clase

  • Una estructura que se puede recorrer
  • Iterar

Funciones de orden superior

Nota: como ya están hechos en los laboratorios, vamos a hacer las llamadas a los métodos

Ejercicio 1

a.Filtrar(n => n % 2 == 0);
a.Filtrar(n => esPrimo(n));

Ejercicio 2

a.Map(s => s.Length);
a.Map(f => f.Substract(DateTime.Today));

Ejercicio 3

a.Reduce(1, (acu,x) => acu * x); //el 1 es el opcional

Seminario 5. Clausuras

Ejercicio 1

int c = 0;
Func<int> f = () => c ++;
 
new int[1000].Select(x => f());
 
//Se podría hacer con IEnumerable.Range(0, 1000);

static int Suma(IEnumerable<int> collection)
{
	int cont = 0;
	int res = 0;
	Action action = () =>
		{
			res += collection[cont];
			cont+=1;
		}
	BucleWhile(cont < collection.Length, action);
	return res;
}

static void Switch<T>(T valor, IEnumerable<(Predicate<T>,Action cuerpo)> lista, Action defaultA)
{
	foreach(var item in lista)
		if(item.First(valor))
		{	
			item.Second();
			return;
		}
	defaultA();
}
 
(v) => v==1, () => {a = 0;}
() => valor==2, () => {b = 0;} //usando Func<bool> en lugar de Predicate<T>
(v) => v%2==0, () => {c = 0;}

Seminario 6. Programación Concurrente

Ejercicio 1

using System.Threading;
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 /// <summary>
 /// Representa un recurso a adquirir por un hilo
 /// </summary>
 public class Recurso {
	 public string Nombre { get; private set; }
	 public Recurso(string nombre) {
		 this.Nombre = nombre;
	 }
	 public void Procesar() {
		 Thread.Sleep(100); // simula procesamiento...
	 }
 }
}
 
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 /// <summary>
 /// Encapsula un hilo
 /// </summary>
 public class Hilo {
	 public Recurso Recurso1 { get; private set; }
	 public Recurso Recurso2 { get; private set; }
	 public Hilo(Recurso recurso1, Recurso recurso2) {
		 this.Recurso1 = recurso1;
		 this.Recurso2 = recurso2;
	 }
	 /// <summary>
	 /// Este método será llamado concurrentemente en la ejecución del hilo
	 /// </summary>
	 public void Ejecutar() {
		 lock (this.Recurso1) {
		 Recurso1.Procesar();
		 lock (this.Recurso2) {
		 Recurso2.Procesar();
		 }
		 }
	 }
 }
}
 
using System.Threading;
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
	 class Program {
		 public static void Main() {
			 Recurso recurso1 = new Recurso("Recurso 1"),
			 recurso2 = new Recurso("Recurso 2");
			 Hilo hilo1 = new Hilo(recurso1, recurso2),
			 hilo2 = new Hilo(recurso2, recurso1);
			 new Thread(hilo1.Ejecutar).Start();
			 new Thread(hilo2.Ejecutar).Start();
		 }
	 }
}
  • Solución:
using System.Threading;
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 /// <summary>
 /// Representa un recurso a adquirir por un hilo
 /// </summary>
 public class Recurso {
	 public string Nombre { get; private set; }
	 public Recurso(string nombre) {
		 this.Nombre = nombre;
	 }
	 public void Procesar() {
		 lock(this){//Esto permite que sea Thread-safe
			 Thread.Sleep(100); // simula procesamiento...
		 }
	 }
 }
}
 
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 /// <summary>
 /// Encapsula un hilo
 /// </summary>
 public class Hilo {
	 public Recurso Recurso1 { get; private set; }
	 public Recurso Recurso2 { get; private set; }
	 public Hilo(Recurso recurso1, Recurso recurso2) {
		 this.Recurso1 = recurso1;
		 this.Recurso2 = recurso2;
	 }
	 /// <summary>
	 /// Este método será llamado concurrentemente en la ejecución del hilo
	 /// </summary>
	 public void Ejecutar() {
		 //lock (this.Recurso1) {
			Recurso1.Procesar();
				 //lock (this.Recurso2) {
					 Recurso2.Procesar();
				 //}
		 //}
	 }
 }
}
 
using System.Threading;
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
	 class Program {
		 public static void Main() {
			 Recurso recurso1 = new Recurso("Recurso 1"),
					 recurso2 = new Recurso("Recurso 2");
			 Hilo hilo1 = new Hilo(recurso1, recurso2),
				  hilo2 = new Hilo(recurso2, recurso1);
			 new Thread(hilo1.Ejecutar).Start();
			 new Thread(hilo2.Ejecutar).Start();
		 }
	 }
}
  • El lock bloquea un trozo de código en base a un objeto
  • Hay que hacer las operaciones de forma atómica
    • Separar los locks para que no dependan entre sí y posteriormente implementarlos en el método concreto

Ejercicio 2

El problema de los cinco filósofos

namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 /// <summary>
 /// Cada uno de los tenedores disponibles
 /// </summary>
 class Tenedor {
	 /// <summary>
	 /// Número de tenedor
	 /// </summary>
	 private int numero;
	 public Tenedor(int numero) {
		 this.numero = numero;
	 }
 }
}
 
using System;
using System.Threading;
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 class Filosofo {
 /// <summary>
 /// ID del filósofo
 /// </summary>
 private int numeroFilosofo;
 /// <summary>
 /// El tiempo que tarda pensando
 /// </summary>
 private int milisPensar;
 /// <summary>
 /// El tiempo que tarda comiendo
 /// </summary>
 private int milisComer;
 /// <summary>
 /// Los tenedores izquierdos y derechos
 /// </summary>
 private Tenedor tenedorIzquierdo, tenedorDerecho;
 public Filosofo(int numeroFilosofo, int milisPensar, int milisComer, Tenedor tenedorIzquierdo, Tenedor tenedorDerecho) {
	 this.numeroFilosofo = numeroFilosofo;
	 this.milisPensar = milisPensar; this.milisComer = milisComer;
	 this.tenedorIzquierdo = tenedorIzquierdo;
	 this.tenedorDerecho = tenedorDerecho;
	 new Thread(new ThreadStart(ComerYPensar)).Start();
 }
 private void ComerYPensar() {
	 for (;;) {
		 lock (this.tenedorIzquierdo) {
			 lock (this.tenedorDerecho) {
				 Console.WriteLine("El filósofo " + numeroFilosofo +
				 " está comiendo...");
				 Thread.Sleep(milisComer);
				 }
				 }
				 Console.WriteLine("El filósofo " + numeroFilosofo +
				 " está pensando...");
				 Thread.Sleep(milisPensar);
		 }
	 }
 }
}
namespace TPP.Seminarios.Concurrente.Seminario6 {
 class Program {
	 static void Main(string[] args) {
	 const int milisPensar = 0, milisComer = 0;
	 Tenedor[] tenedor = new Tenedor[5];
	 for (int i = 0; i < tenedor.Length; i++)
		 tenedor[i] = new Tenedor(i);
	 new Filosofo(0, milisPensar, milisComer, tenedor[0], tenedor[1]);
	 new Filosofo(1, milisPensar, milisComer, tenedor[1], tenedor[2]);
	 new Filosofo(2, milisPensar, milisComer, tenedor[2], tenedor[3]);
	 new Filosofo(3, milisPensar, milisComer, tenedor[3], tenedor[4]);
	 new Filosofo(4, milisPensar, milisComer, tenedor[4], tenedor[0]);
	 }
 }
}

Ideas:

  • Hacer lock a un objeto que encapsule 2 tenedores: lock(new Par(this.tenedorIzq, this.tenedorDer))
  • Hacer un lock global: lock(objetoGlobal)
    • Sólo puede comer un filósofo a la vez, no 2
    • Nunca va a caer en un deadlock
  • Solución: Hacer un manejador de tenedores
    • La solución está en el campus

Seminario 7. Programación concurrente

Producto de Matrices

Ejercicio 1

  • Tiene complejidad cúbica
public int[][] Ejercicio1()
{
	for(int i = 0; i < N; i++)
	{
		for(int j = 0; j < P; j++)
		{
			for(int k
			
				= 0; k < M; k++)
			{
				res[i,j] += a[i,k]*b[k,i];
			}
		}
	}
	
	return res;
}

Ejercicio 2

  • El Invoke se usa para la paralelización de tareas
  • El ForEach se usa para la paralelización de datos (con diferentes datos ejecuta la misma tarea)
  • El For se usa para la paralelización de datos (caso especial del ForEach)

El método más apropiado sería el For

Ejercicio 3

  • Se podría hacer combinaciones de bucles paralelos

  • Si lo hacemos en el bucle de la i, se harían N hilos y P * M operaciones

    • Solución óptima

  • Si lo hacemos en el bucle de la k, se harían M hilos y 1 operación

  • Crear un hilo que haga muchas operaciones siempre va a ser más eficiente que crear muchos hilos y haga pocas o 1 operaciones

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