Fondamenti di Informatica - Università degli studi di Parma

Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione 

Università degli Studi di Parma 

Fondamenti di Informatica 

Algoritmi e Programmazione 

Monica Mordonini 

Alcune domande fondamentali 

• L’elaboratore come strumento in grado di 

eseguire un’insieme di azioni elementari che 

vengono richieste tramite istruzioni scritte in 

un particolare linguaggio 

2 Quali istruzioni esegue un elaboratore? 

2 Quali problemi può risolvere un elaboratore? 

2 Che ruolo ha il linguaggio di programmazione? 

FI - Algoritmi e Programmazione 2 

Il problema di fondo 

Algoritmo 

• Descrizione di un problema 

þindividuazione di un algoritmo 

‣ come si costruisce la soluzione ad un problema? 

‣ Quale è il giusto punto di partenza? 

‣ Quali metodologie o tecniche utilizzare? 

• Dall'arabo al-Khuwarizmi a sua volta dal greco 

aritmhós 

• Un algoritmo è un metodo generale che risolve in 

un tempo finito e con una sequenza finita di 

mosse qualsiasi istanza di un dato problema di 

elaborazione. 

• Problemi: 

q 

q 

q 

risolvibili 

non-risolvibili 

non-affrontabili 



Codifica di un algoritmo 

• Fase di scrittura di un algoritmo attraverso un 

insieme ordinato di istruzioni scritte in un 

qualche linguaggio di programmazione, che 

specificano le azioni da completare 

Programma 

• Testo scritto in accordo alla sintassi e alla semantica di 

un linguaggio di programmazione 

• Un programma può non essere un algoritmo (basta che la 

sequenza di mosse non sia finita cioè che il programma 

non termini)... 

• ... E tuttavia può essere molto utile (es. gestione 

semafori) 

• Un programma rappresenta l’insieme delle istruzioni che 

descrivono un processo espresse in un qualche 

linguaggio 

• Un processo trasforma un insieme di dati iniziali nei 

risultati finali mediante una successione di azioni 

elementari 


FI - Algoritmi e Programmazione 6

Esecuzione 

Elementi di un algoritmo 

• L’esecuzione delle azioni nell’ordine 

specificato dall’algoritmo consente di ottenere 

a partire dai dati in ingresso i risultati che 

risolvono il problema 

• Problema: þ algoritmo þ programma 

• Passi elementari: azioni atomiche non 

scomponibili in azioni piú semplici 

• Processo o anche esecuzione: sequenza 

ordinata di passi 

metodo 

risolutivo 

linguaggio di 

programmazione 



Algoritmo 

Algoritmo 

• Un algoritmo deve avere le seguenti proprietà : 

q 

q 

q 

q 

Finitezza: composto da un numero finito di passi elementari. 

Non ambiguità (determinismo): i risultati non variano in 

funzione della macchina/persona che esegue l'algoritmo. 

Realizzabilità: deve essere eseguibile con le risorse a 

disposizione. 

Efficienza (auspicabile): eseguire il numero minimo di 

operazioni 

• Per definire un algoritmo è necessario: 

q Condurre un'attenta analisi del problema ed 

eventualmente suddividere il problema in piccoli 

sottoproblemi. 

q Individuare i possibili ingressi e precisare le uscite 

(definizione dei dati). 

q Definire completamente e dettagliatamente la 

sequenza dei passi che portano alla soluzione. 



Algoritmo 

• Possiamo “trovare” algoritmi anche per la 

risoluzione di problemi non strettamente informatici 

• Esempi: 

q Spiegare un percorso stradale 

q Istruzioni per il montaggio di un mobile 

q Istruzioni per l’esecuzione di una torta 

• Un algoritmo può non essere l’unica soluzione al 

problema 

Il crivello di Eratostene 

• Si vogliono trovare tutti i numeri primi 

compresi fra 2 e n (In modo efficiente). 

1) Si costruisca una sequenza ordinata dei numeri fra 

2 e n. 

2) Si estragga il primo numero dalla sequenza. E’ 

necessariamente un numero primo. 

3) Si eliminino dalla sequenza tutti i multipli del 

numero estratto al passo 2). 

4) se la sequenza non e’ vuota si torna la passo 2) 

altrimenti si termina. 



Il crivello di Eratostene: esempio 

Il crivello di Erastone 

• Sequenza iniziale (da 2 a 20): 

2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,19,20 

2 e’ primo lo elimino con tutti i suoi multipli: 

3,5,7,9,11,13,15,17,19 


5,7,11,13,17,19 


… 

19 e’ primo, la sequenza e’ vuota, termino. 

• Algoritmo 

q Finito 

q Non ambiguo 

q Realizzabile 

q Efficiente (si spera) 



Algoritmo di Euclide 


• Calcola il massimo comun divisore fra due 

interi positivi m ed n (supponiamo che n = 

m, altrimenti li possiamo scambiare). 

• L’ algoritmo si compone di 3 passi ripetuti 

ciclicamente fino ad una condizione di 

arresto: 

• Passo E1 {ricerca del resto} : Sia m = n. Si 

divide m per n. Sia r il resto. Allora 0 = 

r < n. 

• Passo E2 {r = 0?} : Se r = 0 l’ algoritmo e’ 

terminato e n e’ la risposta finale. 

• Passo E3 {scambio} : Se r ? 0 si operano gli 

scambi m ? n e n ? r. Si torni al passo E1. 



Algoritmo di Euclide: esempio 

Si voglia l’ MCD fra 30 e 45 (I due numerivanno scambiati) 

m 

n 

r 

45 

30 

15 

30 

15 

0 

Algoritmo di Euclide: finitezza 

• Poiche’ al passo E1 {ricerca del resto} si ha 

senpre 0 = r < n, ad ogni scambio il valore di 

n decresce. 

• Dopo un numero finito di passi si 

raggiungera` la condizione r = 0, e la 

terminazione dell’ algoritmo. 

Poiche’ il restor = o, l’ultimovalore per n e’ l’ MCD 



Algoritmo di Euclide: correttezza 

• Ad ogni passo abbiamo che m = q n + r (con 

q intero). 

• Se r ?0 ogni divisore di m,n divide anche 

r=m-qn. D’altra parte anche ogni divisore di 

n,r divide m=qn+r. 

• In pratica la coppia m,n primo e dopo lo 

scambio m ? n e n ? r hanno lo stesso 

MCD. 

• Se r=0 l’ algoritmo termina e n e’ l’MCD. 


• L’algoritmo descritto non è l’unico per 

risolvere il problema del MCD 

• Ma è il più efficiente se a priori non conosco 

nulla dei due numeri 



Calcolo MCD modo 2 

Calcolo MCD modo 3 

• Problema: dati due numeri determinare il 

loro massimo comune denominatore: 

q scomporre in fattori primi i due numeri 

q considerare solo fattori comuni 

q prendere quelli con esponente piú piccolo 

q moltiplicarli tra loro 

• Problema: dati due numeri determinare il loro 

massimo comun denominatore 

q costruire insieme divisori primo numero 

q costruire insieme divisori secondo numero 

q costruire intersezione fra i due insiemi 

q individuare nell'intersezione l'elemento piú grande 



Algoritmo 

• Per realizzare un algoritmo con un 

calcolatore occorre rappresentare la 

sequenza di passi che portano alla sua 

soluzione con istruzioni appartenenti ad un 

linguaggio di programmazione. 

Diagramma di Flusso 

(Flow-Chart) 

• I diagrammi di flusso sono un formalismo 

grafico per descrivere gli algoritmi. 

• I diagrammi di flusso scompongono in passi 

successivi gli algoritmi. 

• Un diagramma di flusso è una descrizione più 

efficace e meno ambigua di una descrizione 

a parole. 



Diagrammi di flusso 

Diagramma di flusso 

• Le operazioni su cui si basa un diagramma di 

flusso 

q Ingresso/Uscita dati 

q Trasferimento di informazione (Assegnamenti) 

q Calcolo di espressioni aritmetiche e logiche 

q Assunzione di decisioni 

q Esecuzione di iterazioni (Cicli) 

q Possono contenere costanti e variabili 

• Un diagramma di flusso è costituito da due 

tipi di entità: 

q Nodi 

q Archi 



Strutture di Controllo 

Programmazione Strutturata 

I 

I 

I 

No/Si 

Si/No No/Si 

Si/No 

No/Si Si/No 

O 

O 

O 

While - Do Repeat - Until If - Then - Else 

• Si compone di sequenze, decisioni (if then, if 

then else) e cicli (while-do, repeat until). 

• Ogni diagramma ha esattamente un ingresso 

ed una uscita. 

• Ogni azione puo essere 

q una azione semplice 

q una azione composta da altri diagrammi 

strutturati 



Tipi di Nodi 

Esempio: Somma di N Numeri 

Start 

Var1 

Var1 ← Espr1 

Start 

No 

I < N 

Si 

Inizio 

Lettura dati 

Elaborazione / Assegnamento 

N 

Stop 

Fine 

Var1 

Scrittura dati 

Si 

No 

Espr1 = Espr2 

Espr1 ≠ Espr2 

Espr1 > Espr2 

Espr1 ≥ Espr2 

Espr1 < Espr2 

Espr1 ≤ Espr2 

I ← 0 

Somma ← 0 

Somma 

Somma ← Somma + Var1 

I ← I + 1 

Decisione 

Stop 



Esempio: Somma di Tre Numeri 

Programmazione Top-Down 

Start 

Var1 

Var2 

Somma ← Var1 +Var2 + Var3 

Somma 

• La programmazione top-down è una tecnica 

di programmazione per la realizzazione di 

programmi con la scomposizione iterativa di 

un problema in sotto-problemi. 

Var3 

Stop 



Tecniche di programmazione 

• Programmazione top-down: 

q scomposizione iterativa del problema in 

sottoproblemi 

q i sottoproblemi devono essere indipendenti ed 

avere interfacce ben definite 

q visibilità dei dettagli di ogni sottoproblema solo 

all’interno del sottoproblema stesso 

Programmazione Top-Down 

• La programmazione top-down si presta molto bene 

per la definizione di algoritmi con i diagrammi di 

flusso: 

q All’inizio il diagramma di flusso è rappresentato da un nodo 

che rappresenta la soluzione al problema. 

q Questo nodo viene scomposto in una rete di nodi in modo 

iterativo. 

q La scomposizione termina quando i singoli nodi possono 

essere rappresentati da semplici sequenze di istruzioni del 

linguaggio di programmazione scelto. 





Start 

Start 

Somma i tre numeri 

Stop 

Inizializzazione 

Leggi e somma i tre numeri 

Stampa la somma 

Stop 



Esempio: Somma di N Numeri 

Start 

No 

I < N 

Si 

Problema della ricorsione 

N 

I ← 0 

Somma ← 0 

Somma 

Somma ← Somma + Var1 

I ← I + 1 

Stop 


Il calcolo del fattoriale 

• La funzione fattoriale, molto usata nel calcolo 

combinatorio, è così definita 

⎧1 

n! 

= ⎨ 

⎩n( 

n −1)! 

se n = 0 

se n > 0 

dove n è un numero intero non negativo 

Il calcolo del fattoriale 

• Vediamo di capire cosa significa… 

0! = 1 

1! = 1(1-1)! = 1·0! = 1·1 = 1 

2! = 2(2-1)! = 2·1! = 2·1 = 2 

3! = 3(3-1)! = 3·2! = 3·2·1 = 6 

4! = 4(4-1)! = 4·3! = 4·3·2·1 = 24 

5! = 5(5-1)! = 5·4! = 5·4·3·2·1 = 120 

• Quindi, per ogni n intero positivo, il fattoriale di n è il 

prodotto dei primi n numeri interi positivi 



La ricorsione nella programmazione 

• Si invoca un metodo mentre si esegue lo stesso 

metodo 

• è un paradigma di programmazione che si chiama 

ricorsione 

e un metodo che ne faccia uso si chiama 

metodo ricorsivo 

• La ricorsione è uno strumento molto potente per 

realizzare alcuni algoritmi, ma è anche fonte di molti 

errori di difficile diagnosi 

In un programma… 

• Vediamo la sequenza usata per calcolare 3! 

si invoca factorial(3) 

factorial(3) invoca factorial(2) 



factorial(0) restituisce 1 




• Si crea quindi una lista LIFO (uno stack ) di 

metodi “in attesa”, che si allunga e che poi si 

accorcia fino ad estinguersi 



La ricorsione 

• Per capire come utilizzare correttamente la 

ricorsione, vediamo innanzitutto come funziona 

• Quando un metodo ricorsivo invoca se stesso, la 

macchina virtuale esegue le stesse azioni che 

vengono eseguite quando viene invocato un 

metodo qualsiasi 

q sospende l’esecuzione del metodo invocante 

q esegue il metodo invocato fino alla sua 

terminazione 

q riprende l’esecuzione del metodo invocante dal 

punto in cui era stata sospesa 

La ricorsione 

• In ogni caso, anche se il meccanismo di 

funzionamento della ricorsione può sembrare 

complesso, la chiave per un suo utilizzo proficuo 

è 

q dimenticarsi come funziona la ricorsione, ma 

sapere come vanno scritti i metodi ricorsivi 

perché il tutto funzioni! 

• Esistono infatti due regole ben definite che vanno 

utilizzate per scrivere metodi ricorsivi che 

funzionino 



La ricorsione: caso base 

• Prima regola 

q il metodo ricorsivo deve fornire la soluzione 

del problema in almeno un caso particolare, 

senza ricorrere ad una chiamata ricorsiva 

q tale caso si chiama caso base della ricorsione 

q nel nostro esempio, il caso base era 

if (n == 0) 

return 1; 

q a volte ci sono più casi base, non è necessario 

che sia unico 

La ricorsione: passo ricorsivo 

• Seconda regola 

q il metodo ricorsivo deve effettuare la chiamata 

ricorsiva dopo aver semplificato il problema 

q nel nostro esempio, per il calcolo del fattoriale di n si 

invoca la funzione ricorsivamente per conoscere il 

fattoriale di n-1, cioè per risolvere un problema più 

semplice 

q 

if (n > 0) 

return n * factorial(n - 1); 

il concetto di “problema più semplice” varia di volta in 

volta: in generale, bisogna avvicinarsi ad un caso 

base 



La ricorsione: un algoritmo? 

• Le regole appena viste sono fondamentali 

per poter dimostrare che la soluzione 

ricorsiva di un problema sia un algoritmo 

q in particolare, che arrivi a conclusione in un 

numero finito di passi 

• Si potrebbe pensare che le chiamate 

ricorsive si possano succedere una dopo 

l’altra, all’infinito 

La ricorsione: un algoritmo? 

• Invece, se 

q ad ogni invocazione il problema diventa 

sempre più semplice e si avvicina al caso base 

q la soluzione del caso base non richiede 

ricorsione 

allora certamente la soluzione viene 

calcolata in un numero finito di passi, per 

quanto complesso possa essere il 

problema 



Ricorsione infinita 

• Non tutti i metodi ricorsivi realizzano algoritmi 

q se manca il caso base, il metodo ricorsivo continua ad 

invocare se stesso all’infinito 

q se il problema non viene semplificato ad ogni 

invocazione ricorsiva , il metodo ricorsivo continua ad 

invocare se stesso all’infinito 

• Dato che la lista dei metodi “in attesa” si allunga 

indefinitamente, l’ambiente runtime esaurisce la 

memoria disponibile per tenere traccia di questa 

lista, ed il programma termina con un errore 

Progetto: Torri di Hanoi 


Torri di Hanoi: regole 


• Il rompicapo è costituito da tre pile di dischi (“torri”) 

allineate 

q all’inizio tutti i dischi si trovano sulla pila di sinistra 

q alla fine tutti i dischi si devono trovare sulla pila di destra 

• I dischi sono tutti di dimensioni diverse e quando si 

trovano su una pila devono rispettare la seguente 

regola 

q nessun disco può avere sopra di sé dischi più grandi 

Situazione iniziale 

Situazione finale 




Algoritmo di soluzione 

• Per risolvere il rompicapo bisogna spostare un 

disco alla volta 

q un disco può essere rimosso dalla cima della torre 

ed inserito in cima ad un’altra torre 

• non può essere “parcheggiato” all’esterno… 

q in ogni momento deve essere rispettata la regola 

vista in precedenza 

• nessun disco può avere sopra di sé dischi 

più grandi 

• Per il rompicapo delle Torri di Hanoi è noto un 

algoritmo di soluzione ricorsivo 

• Il problema generale consiste nello spostare n dischi 

da una torre ad un’altra, usando la terza torre come 

deposito temporaneo 

• Per spostare n dischi da una torre all’altra si 

suppone di saper spostare n-1 dischi da una torre 

all’altra, come sempre si fa nella ricorsione 

• Per descrivere l’algoritmo identifichiamo le torri con i 

numeri interi 1, 2 e 3 



Algoritmo ricorsivo 

• Il caso base si ha quando n vale 1, in questo 

caso possiamo spostare liberamente il disco da 

una torre ad un’altra 

• Per spostare n dischi dalla torre 1 alla torre 3 

1 gli n-1 dischi in cima alla torre 1 vengono spostati sulla 

torre 2, usando la torre 3 come deposito temporaneo (si 

usa una chiamata ricorsiva, al termine della quale la 

torre 3 rimane vuota) 

2 il disco rimasto nella torre 1 viene portato nella torre 3 

3 gli n-1 dischi in cima alla torre 2 vengono spostati sulla 

torre 3, usando la torre 1 come deposito temporaneo (si 

usa una chiamata ricorsiva, al termine della quale la 

torre 1 rimane vuota) 


• Si basa sul Principio di induzione 

• Il principio di induzione dice che una 

proprietà è vera per qualsiasi valore di n 

se 

q è vera per n = 1, e 

q nell’ipotesi che sia vera per un dato valore di n 

= n’ siamo capaci di dimostrare che è vera 

per n = n’ +1 



La “Torre di Hanoi” 

Algoritmo Hanoi(n, da, a, int) 

input: il numero di dichi n, il 

perno di partenza, di arrivo e 

intermedio 

output: le mosse necessarie 

if n = 1 then 

muovi (1, da, a) 

else 

hanoi (n-1, da, int, a) 

muovi (n, da, a) 

hanoi (n-1, int, a, da) 



1 

10 

30 

2 

10 

20 

1 

30 

20 

3 

10 

30 

1 

20 

10 

2 

20 

30 

1 

10 

30 

mosse 

10 20 30 


• Si può dimostrare che il numero di mosse 

necessarie per risolvere il rompicapo con 

l’algoritmo proposto è pari a: 

2 n – 1 

• Il tempo necessario alla soluzione è 

proporzionale al numero di mosse (ogni mossa 

richiede un tempo costante) cioe’: 

T(n) = 2 n – 1 



La torre di Brahama 

• Torre di Hanoi con 64 dischi 

• Una leggenda narra che alcuni monaci 

buddisti in un tempio dell’Estremo Oriente 

siano da sempre impegnati nella soluzione 

del rompicapo, spostando fisicamente i loro 

64 dischi da una torre all’altra, consapevoli 

che quando avranno terminato il mondo finirà 

Quando finirà il mondo? 

Dipende.. 


Torri di Hanoi: la leggenda 

2 64 −1 

• Sono necessarie mosse, che sono circa 16 miliardi di 

miliardi di mosse… cioè circa 

18 

• Supponendo che i monaci facciamo una mossa ogni minuto, 

essi fanno circa 500000 mosse all’anno, quindi il mondo finirà 

tra circa 30 mila miliardi di anni… 

• Un processore ad 1GHz che fa una mossa ad ogni intervallo 

di clock (un miliardo di mosse al secondo…) impiega 16 

miliardi di secondi, che sono circa 500 anni... 

1 .6× 10 

Linguaggi di programmazione 


Linguaggi di Programmazione 

• Un linguaggio di programmazione è una 

notazione formale per descrivere algoritmi 

• Un programma è la descrizione di un 

algoritmo in un particolare linguaggio di 

programmazione 

2 Quali “parole chiave” 

2 Quali meccanismi di combinazione? 

Linguaggi di Programmazione: Sintassi 

& Semantica 

• Sintassi: l’insieme di regole formali per la scrittura 

di programmi in un linguaggio, che dettano le 

modalità per costruire frasi corrette nel linguaggio 

stesso 

• Semantica: l’insieme dei significati da attribuire 

alle frasi (sintatticamente corrette) costruite nel 

linguaggio. 

• n.b. Una frase può essere sintatticamente corretta 

e tuttavia non avere significato 



Sintassi e Semantica 

Sintassi 

• Dopo la definizione di un linguaggio (con 

sintassi e semantica) serve un sistema che 

possa eseguire i programmi scritti in tale 

linguaggio 

• Si parla di implementazione di un linguaggio 

q generalmente è un traduttore verso il linguaggio 

dell’elaboratore 

• Per definire la sintassi di un linguaggio, è 

necessario definire le grammatiche 

• La grammatica è un insieme di regole che 

servono per costruire una frase 



Grammatica 

• La grammatica è definita da: 

q un alfabeto di simboli terminal (l'alfabeto del linguaggio) 

q un alfabeto di simboli non terminali 

q un simbolo iniziale S (o assioma) 

q un insieme finito di regole sintattiche 

• Data una grammatica, il linguaggio generato è 

definito come l'insieme delle frasi derivabili a partire 

dall'assioma S 

q 

Le frasi di un linguaggio di programma-zione sono dette 

programmi 


• Diversi tipi di linguaggi: 

q Imperativi 

q Funzionali 

q Dichiarativi 

• Tutti basati sulla traduzione nell'unico 

linguaggio eseguibile dal calcolatore: 

il Linguaggio Macchina 




• I linguaggi macchina forniscono solo le 

operazioni che l'elaboratore può eseguire: 

q Operazioni molto elementari. 

q Diverse per ogni processore. 

q Scritte in linguaggio binario 

• Sono più orientati alla macchina che ai 

problemi da trattare. 


• Una prima evoluzione sono i linguaggi 

assemblativi che sostituiscono i codici binari 

con codici simbolici. 

q ancora orientati alla macchina e non ai problemi 

q più immediati da utilizzare 

q definiscono variabili, simboli 

START: MOV AX, BX 

CMP AX, 12h 

JZ EQUAL 

INT 21h 

RET 

EQUAL: MOV BL, 82h 





• I linguaggi macchina e i linguaggi 

assemblativi sono detti linguaggi a basso 

livello. 

• I cosiddetti linguaggi ad alto livello permettono: 

q La descrizione del problema in modo intuitivo, 

dimenticandosi che verranno eseguiti da un calcolatore. 

q Una astrazione rispetto al calcolatore su cui verrà eseguito 

il programma. 

• Ma devono essere tradotti in linguaggio macchina. 




Linguaggi Imperativi 

• Esistono diversi tipi di linguaggi ad alto livello: 

q 

q 

q 

q 

Linguaggi imperativi 

Linguaggi logici 

Linguaggi funzionali 

Linguaggi orientati agli oggetti 

• Ognuno provvede le forme espressive appropriate 

per alcuni problemi specifici. 

• Un linguaggio imperativo è legato all’architettura 

della macchina di Von Neumann, ma ad un livello di 

astrazione vicino a quello dei diagrammi di flusso. 

• Un programma è una sequenza di istruzioni in cui: 

q Le istruzioni vengono eseguite in sequenza. 

q La sequenza può essere alterata con istruzioni di salto. 

• Eseguono 3 tipi di operazioni: 

q trasferimento dati 

q operazioni aritmetiche 

q alterazione del flusso del programma 



Linguaggi Imperativi 

Linguaggi Logici 

• Le operazioni che effettuano le istruzioni si basano 

sul concetto di variabile. 

• Una variabile è una astrazione del concetto di 

locazione di memoria in cui può essere assegnato, 

letto e modificato un valore. 

• Il C, Fortran, Pascal, Cobol e Basic sono i linguaggi 

imperativi più diffusi. 

• Basati sulla logica 

q obiettivo: formalizzare il ragionamento 

q caratterizzati da meccanismi deduttivi 

• Programmare significa: 

q descrivere il problema con formule del linguaggio 

q interrogare il sistema, che effettua deduzioni sulla 

base delle definizioni 





• In un linguaggio logico un programma è composto 

da una base di conoscenza contenente: 

q 

q 

Una descrizione del dominio del problema composta da un 

insieme di fatti. 

Un insieme di regole per manipolare l’insieme dei fatti. 

• L’esecuzione di un programma corrisponde 

all’applicazione delle regole sui fatti della base di 

conoscenza: 

q L’esecuzione è guidata da un motore inferenziale. 

q L’esecuzione è attivata da una interrogazione dell’utente. 

q Lo scopo dell’esecuzione è verificare che l’interrogazione 

dell’utente è vera o falsa. 

• Il linguaggio più conosciuto è il Prolog. 



Linguaggi Funzionali 

• Linguaggi basati sul concetto di funzione e di 

applicazione di una funzione ad argomenti; per 

questa ragione essi sono anche detti linguaggi 

applicativi 

• In un linguaggio funzionale un programma è visto 

come una funzione matematica. 

• L’esecuzione di un programma corrisponde alla 

valutazione della funzione rispetto ai suoi argomenti. 

Linguaggi Funzionali 

• La differenze maggiori con un linguaggio imperativo 

sono: 

q Non esiste il concetto di variabile: il calcolo è basato sul 

calcolo di valori e non sull'assegnamento di valori a variabili 

q il risultato è il risultato di una funzione, non l'effetto causato 

dalla esecuzione di una sequenza di operazioni 

q Sono adatti a elaborazioni simboliche non numeriche. 

• Il Lisp (acronimo per LISt Processing) è il linguaggio 

più conosciuto, ma non è più molto usato. 



Linguaggi Orientati agli Oggetti 

• In un linguaggio di programmazione orientato 

agli oggetti (OOP) un programma consiste: 

q Definizione di un insieme di classi. 

q Creazione di un insieme di oggetti ed esecuzione 

dei suo metodi. 

q Il C++ e Java sono i due linguaggi OOP più 

diffusi 

Cos’è un oggetto? 

• Interagiamo con oggetti di uso quotidiano, 

conoscendone le funzioni, ma non il funzionamento 

interno 

q Gli oggetti sono scatole nere dotate di interfaccia che 

limita l’accesso ai meccanismi interni 

q Gli oggetti hanno uno stato 

• L’insieme delle proprietà che lo caratterizzano in un dato 

istante 

q e un comportamento 

• L’insieme delle azioni che un oggetto può compiere 

• Un oggetto sw è un’astrazione o un modello della 

realtà che limita il numero dei dettagli rappresentati 

all’essenziale per il contesto considerato 


84

Astrazione 

• L’astrazione nasconde o ignora dettagli inessenziali 

• Un oggetto è un’astrazione 

q Non ci preoccupiamo dei suoi dettagli interni per usarlo 

q Non conosciamo come funziona il metodo “scrivi a 

monitor” quando l’invochiamo 

• Effettuiamo astrazioni continuamente 

q Possiamo trattare solo poche informazioni 

contemporaneamente 

q Ma se raggruppiamo le informazioni (come gli oggetti) 

allora possiamo trattare informazioni più complicate 

• Quindi, possiamo anche scrivere software 

complesso organizzandolo attentamente in classi e 

oggetti 

Gli oggetti software 

• Lo stato di un oggetto sw è descritto e 

rappresentato da una o più variabili 

q Una variabile è un dato individuato da un 

identificatore 

• il comportamento è definito dai metodi 

• Un oggetto sw è costituito dall’insieme delle 

variabili e dei metodi 

85 


Gli oggetti software 

Un insieme di dati e funzioni: 

Dato 

Dato 

Dato 

Funzione 

Codice 

funzione 


funzione 


funzione 

Funzione 

Funzione 

Oggetti e classi 

• Gli oggetti sono generati da una classe 

q Si dicono anche istanze della classe 

• La classe è uno schema per produrre una 

categoria di oggetti strutturalmente identici 

q La classe costituisce il prototipo 

q Una classe è una fabbrica di istanze: possiede 

lo schema e la tecnica di produzione 



Classi ed ereditarieta’ 

Gli oggetti come astrazione 

Soldato 

• Un oggetto che modella una bicicletta 

q Una velocità (20 Km/h), il giro dei pedali (15 g/m) e la 

marcia (5°) sono variabili di istanza 

q proprietà rappresentate in ciascuna bicicletta modellata 



Gli oggetti come astrazione – 2 

Le istanze 

• Definita una classe, si possono creare un 

numero arbitrario di oggetti appartenenti alla 

classe 

• Inoltre nel modello rappresentiamo funzioni come frenare 

o cambiare marcia, che modificano le variabili d’istanza 

• Si chiamano metodi d’istanza perché hanno accesso alle 

variabili d’istanza e le modificano 



Incapsulamento dei dati 

• Nascondere le informazioni fornendo un’interfaccia 

• Netta divisione fra interfaccia e implementazione 

• Le variabili di un oggetto, che ne rappresentano lo 

stato, sono nascoste all’interno dell’oggetto, 

accessibili solo ai metodi 

• Idealmente i metodi proteggono le variabili 

• Diversi livelli di accesso a metodi e variabili 

q Private: accessibili solo alla classe 

q Public: accessibili a chiunque e quindi anche alle 

sottoclassi 

• Consente modularità e flessibilità nel codice, 

impedendo errori nel manipolare gli oggetti e 

semplifica la gestione di sistemi complessi 

I messaggi 

• Gli oggetti interagiscono tra loro per ottenere 

funzioni più complesse 

q La bicicletta appesa in garage è un oggetto e 

basta, ci vuole un ciclista che interagisca con lei 

perché sia interessante 

• Gli oggetti sw per interagire si mandano 

messaggi 

q Chiedendo di eseguire 

un certo metodo 

(procedura) 



I messaggi – 2 

• Spesso i metodi necessitano di informazioni 

per poter essere eseguiti: i parametri 

• Tre componenti: 

q L’oggetto a cui il messaggio è rivolto 

q Il metodo da eseguire per ottenere un certo 

effetto 

q I parametri , 

se necessari al 

metodo 


I messaggi – 3 

• Un oggetto può essere visto come un insieme di servizi 

che possiamo chiedere di eseguire 

• I servizi sono definiti dai metodi 

• Il comportamento degli oggetti è definito dai suoi metodi 

e il meccanismo di invio dei messaggi consente 

l’interazione tra gli oggetti 

• Ogni oggetto ha in se tutto ciò che gli serve per 

rispondere alle chiamate 

• Gli oggetti che si scambiano i messaggi possono 

anche essere ‘distanti’ tra loro 

q Su macchine diverse 

q Non appartenenti allo stesso modello 


Interfaccia 

Inviare messaggi 

• L’interfaccia è l’insieme dei messaggi che un 

oggetto è in grado di interpretare 

• Un oggetto deve soddisfare la richiesta di un 

messaggio 

• Eseguendo il metodo si soddisfa la risposta 

ad un messaggio da parte di un agente 

nome: carlo 

ciclista_A 

cambia (marcia) 

marcia: 5 

vel: 20 

bicicletta_rossa 

• Il ciclista ciclista_A che vuole cambiare 

marcia invia il messaggio all’oggetto 

bicicletta_rossa 

bicicletta_rossa.cambia(2); 

oggetto metodo i parametri 

informazioni fornite al 

metodo 



Approccio OO 

• Sono le strutture di dati che svolgono le 

azioni, non le subroutines 

• Il lavoro è svolto dal server, non dal client 

• “Cos’ è?” “Com’ è fatto?” 

à Data Oriented 

• “Cosa può fare per me?” 

à Object Oriented 

Perché programmare per oggetti? 

• Programmare per oggetti non velocizza 

l’esecuzione dei programmi... 

• Programmare per oggetti non ottimizza l’uso 

della memoria... 

E allora perchè programmare per oggetti? 

• Programmare per oggetti facilita la 

progettazione e il mantenimento di sistemi 

software molto complessi! 



Caratteristiche del software non mantenibile 

• Rigidità 

q non può essere cambiato con faciltà 

q non può essere stimato l’impatto di una modifica 

• Fragilità 

q una modifica singola causa una cascata di modifiche 

successive 

q i bachi sorgono in aree concettualmente separate dalle 

aree dove sono avvenute le modifiche 

• Non riusabilità 

q 

esistono molte interdipendenze, quindi non è possibile 

estrarre parti che potrebbero essere comuni 

Programmazione ad oggetti 

• La programmazione ad oggetti, attraverso 

l’incapsulazione, consente di: 

q ridurre la dipendenza del codice di alto livello dalla 

rappresentazione dei dati 

q riutilizzare del codice di alto livello 

q sviluppare moduli indipendenti l’uno dall’altro 

q avere codice utente che dipende dalle interfacce 

ma non dall’implementazione 



Metodi di sviluppo del software 

Metodi di sviluppo del 

software 

Un metodo comprende: 

• Una notazione 

mezzo comune per esprimere strategie e decisioni 

• Un processo 

specifica come deve avvenire lo sviluppo 


Strategie di sviluppo di un progetto 

software 

• Requisiti: cosa l’utente vuole 

• Analisi: la visione dell’informatico dei requisiti 

• Disegno: l’aspetto del sistema software 

• Produzione: codifica 

• Testing: debugging e verifica dei requisiti 

• Mantenimento: installazione del prodotto e 

controllo del funzionamento per il resto della sua vita 

Modello a cascata 

Requisiti 

Analisi 

Disegno 

Produzione 

Testing 



Modello evoluzionario 

Confronto fra i modelli di sviluppo 

Requisiti 

A cascata 

Evoluzionario 

Testing 

Produzione 

Analisi 

Disegno 

• Processo lineare (si torna al 

passo precedente solo in 

caso di problemi) 

• Confinamento delle attività 

in ogni fase 

• Facile da gestire (gestione 

delle scadenze) 

• Difficile da modificare 

• Prodotto utilizzabile solo 

alla fine del processo 

• Processo ciclico (brevi 

processi completi) 

• Attività distribuite su più fasi 

• Difficile da gestire 

• Facile da modificare e 

integrare 

• Prototipo utilizzabile fin dal 

primo ciclo 



Requisiti 

• Definizione delle richieste da parte dell’utente del 

programma (o di una sua parte) sul sistema 

• Si parla di programmazione per contratto perchè 

l’utente richiede solamente la definizione del servizio 

richiesto NON la metodologia seguita per fornirglielo 

q è possibile delegare parte del lavoro richiesto ad 

altri 

q il sistema è indipendente da chi è il suo utente 

INCAPSULAMENTO! 

Analisi 

• Comprensione e razionalizzazione delle 

richieste dell’utente 

• Costruzione di un modello 

q astrazione (semplificazione delle relazioni) 

q rilevanza (identificazione degli oggetti chiave) 

• Da non trascurare: analisi delle soluzioni 

esistenti. Può far risparmiare molto tempo!!! 



Disegno 

Disegno (2) 

Definizionedegli stati 

e dell’implementazione 

Definizionedi oggetti 

e classi 

Definizionedelle 

relazioni 

Definizionedelle 

interfacce 

• Dopo ogni ciclo bisogna analizzare i rischi, la 

stabilità del disegno e la complessità delle 

classi 

• Se una classe è troppo complessa conviene 

dividerla 

• Ad ogni ciclo il numero di modifiche deve 

diminuire 

• Architetture troppo complesse devono essere 

modularizzate 



Codifica 

Testing 

• C’è poco da dire… 

• Non sopravvalutate questa fase: 

Suddivisione del tempo per il primo 

ciclo 

Codifica 

15% 

Testing 

20% 

Disegno 

35% 

Analisi 

30% 

• Debugging: è ovvio… il codice non deve dare 

errori. 

• Use cases: specificano il comportamento del 

sistema in una regione. 

• Scenarios: sono esempi concreti di use cases. Per 

definizione se tutti gli scenari sono soddisfatti 

correttamente il test è positivo.

Fondamenti di Informatica - Università degli studi di Parma

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