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pruefungen:bachelor:pfp:loesungws15 [16.07.2016 16:09] – Angelegt :) Marcel[Inf]pruefungen:bachelor:pfp:loesungws15 [19.07.2018 15:50] (aktuell) – evren
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 ====== Aufgabe 1 ====== ====== Aufgabe 1 ======
-  * a) Sequentieller Umstieg, Beschränkung der Parallelität. +  * a) 1 und 4 
-  * b) Das Schalten einer Transition erfolgt atomar. (Hat jmd. (Gegen-)argumente für "Die Petri-Netze enthalten lebendige Transitionen"?) + 
-  * c) Die parallale Effizienz ist 2. Der Speedup ist 16.+  * b) 2 und 4 
 +        Da nur nach gefragt ist, was den Speedup verbessern **könne**, ist 4 auch richtig, da es in manchen Fällen eine bessere Lastverteilung sichern könnte. (Mit dieser Logik wäre es auch richtig, auf die Frage, was den Speedup verschlechtern könne, dasselbe zu antworten. Denn kleinere Arbeitspakete können ab einem bestimmten Maße mehr Overhead und Synchronisationsaufwand nach sich ziehen.) 
 + 
 +  * c) 2 und 3 (siehe Seite 26 VL Folie: https://www2.cs.fau.de/teaching/SS2016/PFP/slides/secure/pfp-08.pdf) 
  
 ====== Aufgabe 2 ====== ====== Aufgabe 2 ======
  
-== Block 1 == +  * a) 
-  new CyclicBarrier(nThreads);+<code=java>AtomicInteger curThreads = new AtomicInteger(0);</code>
  
-== Block 2 == +  * b) 
-  // Lösung mit einzelnen Thread-Objekten auch denkbar +<code=java> 
-  ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(nThreads); +boolean manageThreads(String linkUrl) { 
-  for (int i = 0; i < nThreads; i++) { +  if (curThreads.incrementAndget() <= maxThreads) { 
-    GRunnable gr = new GRunnable(i, nThreads, barrier); +      CrawlThread t = new CrawlThread(linkUrl); 
-    es.execute(gr), +      t.start();
-  } +
-   +
-== Block 3 == +
-  es.shutdown(); +
-  es.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS); +
-   +
-== Block 4== +
-  for (int col = id; col < size; col += nThreads) { +
-    for (int row = 0; row < size; row++) { +
-      dest[row][col] = step(row, col); +
-    }+
   }   }
 +  else {
 +    curThreads.decrementAndGet();
 +    return false;
 +  } 
 +} // END OF manageThreads
 +</code>
  
-== Block 5 == +  * c) 
-  if (barrier.await() == 0) { // alternativ auch if (id == 0) +<code=java> 
-    swap();+public void run() { 
 +  process(); 
 +  curThreads.decrementAndGet(); 
 +} 
 +</code> 
 + 
 +  * d) 
 +<code=java> 
 +synchronized(visitedUrls) { 
 +  if(!visitedUrls.contains(linkUrl)){ 
 +    doVisit = true; 
 +    visitedUrls.add(linkUrl);
   }   }
-  barrier.await(); +} 
-   +</code>
-== Block 6 == +
-  barrier.await(); // Eigentlich unnötig bei Nutzung eines ExecutorServices, oder?+
  
-====== Aufgabe 3======+====== Aufgabe 3 ====== 
 +{{:pruefungen:bachelor:pfp:ws15-16-aufgabe3.png?200|}}
  
-  * a) {{:pruefungen:bachelor:pfp:ss15-aufgabe3-petrinetz1.png?500|}} +Nicht gefragt, hier aber erwähnt:
-  * b) Ein Pfeil von Q zu t1 (Gewicht 1) und ein Pfeil von t2 zu Q (Gewicht 2).+
  
-====== Aufgabe 4======+Beschränktheit: Da der Erreichbarkeitsgraph endlich ist, ist das Petri-Netz beschränkt. 
 + 
 +Lebendigkeit: Nicht lebendig, da im Zyklus [1, 0, 0, 1], [0, 1, 3, 1] und [0, 2, 0, 1] (rechts im Erreichbarkeitsgraphen) nicht mehr herauskommt und in diesem t1 nicht mehr schaltet. 
 + 
 +====== Aufgabe 4 ====== 
 +  * a) 3 
 +  Nein ist nicht möglich, s wird bereits mit anderen Werten belegt, bevor das Programm parallel ausgeführt wird. Die Sichtbarkeit der in Zeile 25 festgelegten Werte ist gewährleistet (genauer [nicht VL-Stoff]: Es existiert im Allgemeinen eine Happens-Before Ordnung zwischen Code vor start() und dem Thread-Code.) 
 + 
 +  * b) 2 
 +  Nein, "Geralt" ist keine mögliche Ausgabe. Das Auslesen der als volatile deklarierten Variable in Zeile 25 garantiert uns, dass im Hauptthread alles sichtbar ist, was ein anderer Thread vor dem letzten Setzen der Variable gesehen hat (genauer: "A write to a volatile field happens-before every subsequent read of that field.", [[https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se7/html/jls-17.html|Abschnitt 17.4.5 in der JLS]]). 
 + 
 +  * c) 4 
 +  Nein, da die Threads wieder gejoint wurden. Das Programm ist somit nicht mehr parallel. Die Sichtbarkeit ist im (einzigen) Haupt-Thread gewährleistet (genauer [nicht VL-Stoff]: Es existiert im Allgemeinen eine Happens-Before Ordnung zwischen Thread-Code und Code nach einem erfolgreichen join()-Aufruf). 
 +   
 +Was bringt hier, dass s als volatile deklariert ist? volatile wirkt sich nur auf die Referenz selbst aus, diese wird aber nie geändert, könnte also genauso gut finaln sein. 
 + 
 +====== Aufgabe 5 ======
  
   * a)   * a)
-    * Zeile 27: Ja, weil AtomicInteger intern synchronisiert ist. +<code=scala> 
-    * Zeile 34: Ja, weil jeder Thread nur die lokale Variable modifiziert (und synchronized(this) eh sinnlos ist). +def insert: (List[Int], Int) => List[Int] = (ls, v) => ls match { 
-    * Zeile 38: Nein, globalHits ist allen Threads gemein+  case Nil => List(v) 
 +  case x::xs => { 
 +    if (v <= x) { 
 +      v :: x :: xs 
 +    } 
 +    else { 
 +      x :: insert(xs, v) 
 +    } 
 +}</code> 
 + 
 +Alternativ: 
 +<code=scala> 
 +def insert: (List[Int], Int) => List[Int] = (ls, v) => { 
 +    val p = ls.partition(_ <= v) 
 +    p._1 ::: v :: p._2 
 +} 
 +</code> 
 + 
 +Alternativ: 
 +<code=scala> 
 +def insert: (List[Int], Int) => List[Int] = (ls, v) => 
 +    (for (l <- ls if l <= v) yield l) ::: (v :: (for (l <- ls if l > v) yield l)) 
 +</code> 
   * b)   * b)
-    * 14/46: Nein, weil i in #47 zur Berechnung benötigt wird. 
-    * 19/49: Ja, da v eine volatile Referenz ist und Spin (= aktives Warten) existent. 
-    * 22/52: Nein, denn ohne die Barriere bei 19/49 könnte in Thread 3 k=0 aufgrund fehlender Synchronisationspunkte bei der While-Schleife in #53 gelten => Falsche Ausgabe 
  
-======  Aufgabe 5 ======+<code=scala> 
 +def sort: List[Int] => List[Int] = ls => 
 +  ls.foldRight(List[Int]())((v, sortedList) => insert(sortedList, v)) 
 +// Alternativ zu "List[Int]()": 
 +// Nil: List[Int] 
 +// Aber unbedingt mit Typangabe, sonst schlägt Scala's Type Inference fehl 
 +</code>
  
-Ist aktuell eine Bonusaufgabe, daher zur Vermeidung von Plagiaten noch nicht veröffentlicht.+  * c)
  
-====== Aufgabe 6 ====== +<code=scala> 
 +def sortAllWith: (List[Int] => List[Int]) => List[List[Int]] => List[List[Int]] = 
 +  sortFun => ls => for (cur <- ls) yield sortFun(cur) 
 +</code> 
 + 
 +Falls man nicht unbedingt eine Listenabstraktion hätte verwenden müssen: 
 +<code=scala> 
 +def sortAllWith: (List[Int] => List[Int]) => List[List[Int]] => List[List[Int]] = function => list => { 
 +    list.map(x => function(x)) 
 +} 
 +</code> 
 + 
 +====== Aufgabe 6 ======
  
   * a)   * a)
  
-  def first: List[Solution] => Solution = sols => +<code=scala> 
-    sols.foldLeft(List[Transition]())((acc, cur) => acc match { +def testInside: (Ellipse, Ellipse) => (Double, Double) => Boolean = 
-      case Nil => cur +  (e1, e2) => (x, y) => isInside(e1, x, y) && isInside(e2, x, y) 
-      case default => acc +</code> 
-    })+
  
   * b)   * b)
  
-  case (s::ss, sol) if s == end => sol +<code=scala> 
-  case (s::ss, sol) if ss.contains(s) => helper(ss, sol) +def tupleStream: Stream[Double] => Stream[(Double, Double)] = s => 
-       +  (s.head, s.tail.head) #:: tupleStream(s.tail.tail) 
-  // Unsicher! Bitte Kommentare/Ergänzungen/Verbesserungen +   
-  case (s::ss, sol) => { +  // alternativ 
-    val next = passage(s) +  (s(0), s(1)) #:: tupleStream(s.drop(2)) 
-    first(next.map((nextState, nextTransition) => helper(nextState::ss, sol ::: List(nextTransition))))) +</code> 
-  }+ 
 +  * c) 
 + 
 +<code=scala> 
 +def monteCarlo: (Ellipse, Ellipse) => Int => Int = (e1, e2) => count => { 
 + 
 +  // Stream aus Punkten 
 +  val pointStream = tupleStream(randomStream) 
 +   
 +  pointStream.take(count).par.filter(p => testInside(e1, e2)(p._1, p._2)).length 
 +  // .count wirft einen komischen Fehler von Scalas Type Inference System 
 +  // "missing argument list for method count" => .length oder .size benutzen 
 +} 
 +</code>