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title: "Représentation des nombres et récursivité"
date: "2022-11-02"
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# Types énumérés (1/2)

* Un **type énuméré**: ensemble de *variantes* (valeurs constantes).
* En `C` les variantes sont des entiers numérotés à partir de 0.

    ```C
    enum days {
        monday, tuesday, wednesday,
        thursday, friday, saturday, sunday
    };
    ```
* On peut aussi donner des valeurs "custom"

    ```C
    enum days {
        monday = 2, tuesday = 8, wednesday = -2,
        thursday = 1, friday = 3, saturday = 12, sunday = 9
    };
    ```
* S'utilise comme un type standard et un entier

    ```C
    enum days d = monday;
    (d + 2) == monday + monday; // true
    ```

# Types énumérés (2/2)

* Très utile dans les `switch ... case`{.C}

    ```C
    enum days d = monday;
    switch (d) {
        case monday:
            // trucs
            break;
        case tuesday:
            printf("0 ou 1\n");
            break;
    }
    ```
* Le compilateur vous prévient qu'il en manque!

# Utilisation des types énumérés

## Réusiner votre couverture de la reine avec des `enum`

A faire à la maison comme exercice!

# Représentation des nombres (1/2)

* Le nombre `247`.

## Nombres décimaux: Les nombres en base 10 

+--------+--------+--------+
| $10^2$ | $10^1$ | $10^0$ |
+--------+--------+--------+
| `2`    | `4`    | `7`    |
+--------+--------+--------+

$$
247 = 2\cdot 10^2 + 4\cdot 10^1 + 7\cdot 10^0.
$$

# Représentation des nombres (2/2)

* Le nombre `11110111`.

## Nombres binaires: Les nombres en base 2

+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
| $2^7$ | $2^6$ | $2^5$ | $2^4$ | $2^3$ | $2^2$ | $2^1$ | $2^0$ |
+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
| `1`   | `1`   | `1`   | `1`   | `0`   | `1`   | `1`   | `1`   |
+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
 
$$
1\cdot 2^7 + 1\cdot 2^6 +1\cdot 2^5 +1\cdot 2^4 +0\cdot 2^3 +1\cdot 2^2
+1\cdot 2^1 +1\cdot 2^0
$$

. . .

$$
= 247.
$$

# Conversion de décimal à binaire (1/2)

## Convertir 11 en binaire?

. . .

* On décompose en puissances de 2 en partant de la plus grande possible

    ```
    11 / 8 = 1, 11 % 8 = 3
    3  / 4 = 0,  3 % 4 = 3
    3  / 2 = 1,  3 % 2 = 1
    1  / 1 = 1,  1 % 1 = 0
    ```
* On a donc

    $$
    1011 \Rightarrow 1\cdot 2^3 + 0\cdot 2^2 + 1\cdot 2^1 + 1\cdot
    2^0=11.
    $$

# Conversion de décimal à binaire (2/2)

## Convertir un nombre arbitraire en binaire: 247?

* Par groupe établir un algorithme.

. . .

## Algorithme

1. Initialisation
    
    ```C
    num = 247
    tant que (2^N < num) {
        N += 1
    }
    ```

. . .

2. Boucle

    ```C
    tant que (N >= 0) {
        bit = num / 2^N
        num = num % 2^N
        N -= 1
    }
    ```

# Les additions en binaire

Que donne l'addition `1101` avec `0110`?

* L'addition est la même que dans le système décimal

    ```
       1101         8+4+0+1 = 13
    +  0110    +    0+4+2+0 =  6
    -------    -----------------
      10011      16+0+0+2+1 = 19
    ```
* Les entiers sur un ordinateur ont une précision **fixée** (ici 4 bits).
* Que se passe-t-il donc ici?

. . .

## Dépassement de capacité: le nombre est "tronqué"

* `10011 (19) -> 0011 (3)`.
* On fait "le tour"."

# Entier non-signés minimal/maximal

* Quel est l'entier non-signé maximal représentable avec 4 bit?

. . .

$$
(1111)_2 = 8+4+2+1 = 15
$$

* Quel est l'entier non-signé minimal représentable avec 4 bit?

. . .

$$
(0000)_2 = 0+0+0+0 = 0
$$

* Quel est l'entier non-signé min/max représentable avec N bit?

. . .

$$
0\mbox{ et  }2^N-1.
$$

* Donc `uint32_t?` maximal est?

. . .

$$
2^{32}-1=4'294'967'295
$$


# Les multiplications en binaire (1/2)

Que donne la multiplication de `1101` avec `0110`?

* La mutliplication est la même que dans le système décimal

    ```
         1101                13
    *    0110    *            6
    ---------    --------------
         0000                78
        11010
       110100
    + 0000000
    ---------    --------------
      1001110    64+0+0+8+4+2+0
    ```

# Les multiplications en binaire (2/2)

## Que fait la multiplication par 2?

. . .

* Décalage de un bit vers la gauche!

    ```
         0110
    *    0010
    ---------
         0000
    +   01100
    ---------
        01100
    ```

. . .

## Que fait la multiplication par $2^N$?

. . .

* Décalade de $N$ bits vers la gauche!

# Entiers signés (1/2)

Pas de nombres négatifs encore...

## Comment faire?

. . .

## Solution naïve:

* On ajoute un bit de signe (le bit de poids fort):

    ```
    00000010: +2
    10000010: -2
    ```

## Problèmes?

. . .

* Il y a deux zéros (pas trop grave): `10000000` et `00000000`
* Les additions différentes que pour les non-signés (très grave)
    
    ```
      00000010              2    
    + 10000100           + -4
    ----------           ----
      10000110 = -6  !=    -2
    ```

# Entiers signés (2/2)

## Beaucoup mieux

* Complément à un:
    * on inverse tous les bits: `1001 => 0110`.

## Encore un peu mieux

* Complément à deux:
    * on inverse tous les bits,
    * on ajoute 1 (on ignore les dépassements).

. . .

* Comment écrit-on `-4` en 8 bits?

. . .

```
     4 =  00000100
            ________
    -4 =>   00000100
            
            11111011
          + 00000001 
          ----------
            11111100
```

# Le complément à 2 (1/2)

## Questions:

* Comment on écrit `+0` et `-0`?
* Comment calcule-t-on `2 + (-4)`?
* Quel est le complément à 2 de `1000 0000`?

. . .

## Réponses

* Comment on écrit `+0` et `-0`?

    ```
    +0 = 00000000
    -0 = 11111111 + 00000001 = 100000000 => 00000000 
    ```
* Comment calcule-t-on `2 + (-4)`?

    ```
      00000010            2
    + 11111100        +  -4
    ----------        -----
      11111110           -2
    ```
* En effet

    ```
    11111110 => 00000001 + 00000001 = 00000010 = 2.
    ```

# Le complément à 2 (2/2)

## Quels sont les entiers représentables en 8 bits?

. . .

```
01111111 =>  127
10000000 => -128 // par définition
```

## Quels sont les entiers représentables sur $N$ bits?

. . .

$$
-2^{N-1} ... 2^{N-1}-1.
$$

## Remarque: dépassement de capacité en `C`

* Comportement indéfini!


# Nombres à virgule (1/3)

## Comment manipuler des nombres à virgule?

$$
0.1 + 0.2 = 0.3.
$$

Facile non?

. . .

## Et ça?

```C
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
    float a = atof(argv[1]);
    float b = atof(argv[2]);
    printf("%.10f\n", (double)(a + b));
}
```

. . .

## Que se passe-t-il donc?

# Nombres à virgule (2/3)

## Nombres à virgule fixe

+-------+-------+-------+-------+-----+----------+----------+----------+----------+
| $2^3$ | $2^2$ | $2^1$ | $2^0$ | `.` | $2^{-1}$ | $2^{-2}$ | $2^{-3}$ | $2^{-4}$ |
+-------+-------+-------+-------+-----+----------+----------+----------+----------+
| `1`   | `0`   | `1`   |  `0`  | `.` | `0`      | `1`      | `0`      | `1`      |
+-------+-------+-------+-------+-----+----------+----------+----------+----------+

## Qu'est-ce ça donne en décimal?

. . .

$$
2^3+2^1+\frac{1}{2^2}+\frac{1}{2^4} = 8+2+0.5+0.0625=10.5625.
$$

## Limites de cette représentation? 

. . .


* Tous les nombres `> 16`.
* Tous les nombres `< 0.0625`.
* Tous les nombres dont la décimale est pas un multiple de `0.0625`.

# Nombres à virgule (3/3)

## Nombres à virgule fixe

* Nombres de $0=0000.0000$ à $15.9375=1111.1111$.
* Beaucoup de "trous" (au moins $0.0625$) entre deux nombres.

## Solution partielle?

. . .

* Rajouter des bits.
* Bouger la virgule.

# Nombres à virgule flottante (1/2)

## Notation scientifique

* Les nombres sont représentés en terme:
    * Une mantisse
    * Une base
    * Un exposant

$$
\underbrace{22.1214}_{\mbox{nombre}}=\underbrace{221214}_{\mbox{mantisse}}\cdot
{\underbrace{10}_{\mbox{base}}}{\overbrace{^{-4}}^{\mbox{exp.}}},
$$

. . .

On peut donc séparer la représentation en 2:

* La mantisse
* L'exposant

# Nombres à virgule flottante (2/2)

## Quel est l'avantage?

. . .

On peut représenter des nombres sur énormément d'ordres de grandeur avec un
nombre de bits fixés.

## Différence fondamentale avec la virgule fixe?

. . .

La précision des nombres est **variable**:

* On a uniquement un nombre de chiffres **significatifs**.
$$
123456\cdot 10^{23}+ 123456\cdot 10^{-23}.
$$

## Quel inconvénient y a-t-il?

. . .

Ce mélange d'échelles entraîne un **perte de précision**.

# Nombres à virgule flottante simple précision (1/4)

Aussi appelés *IEEE 754 single-precision binary floating point*.

![Nombres à virgule flottante 32 bits. Source:
[Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format#/media/File:Float_example.svg)](figs/Float_example_bare.svg)

## Spécification

* 1 bit de signe,
* 8 bits d'exposant,
* 23 bits de mantisse.

$$
(-1)^{b_{31}}\cdot 2^{(b_{30}b_{29}\dots b_{23})_{2}-127}\cdot (1.b_{22}b_{21}\dots b_{0})_{2},
$$

## Calculer la valeur décimale du nombre ci-dessus

# Nombres à virgule flottante simple précision (2/4)

![Un exercice de nombres à virgule flottante 32 bits. Source:
[Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format#/media/File:Float_example.svg)](figs/Float_example.svg)

. . .

\begin{align}
\mbox{exposant}&=\sum_{i=0}^7 b_{23+i}2^i=2^2+2^3+2^4+2^5+2^6=124-127,\\
\mbox{mantisse}&=1+\sum_{i=1}^{23}b_{23-i}2^{-i}=1+2^{-2}=1.25,\\
&\Rightarrow (-1)^0\cdot 2^{-3}\cdot 1.25=0.15625
\end{align}

# Nombres à virgule flottante simple précision (3/4)

## Quel nombre ne peux pas être vraiment représenté?

. . .

## Zéro: exception pour l'exposant

* Si l'exposant est `00000000` (zéro)
$$
(-1)^{\mbox{sign}}\cdot 2^{-126}\cdot 0.\mbox{mantisse},
$$
* Sinon si l'exposant est `00000001` à `11111110`
$$
\mbox{valeur normale},
$$
* Sinon `11111111` donne `NaN`.

# Nombres à virgule flottante simple précision (4/4)

## Quels sont les plus petits/grands nombres positifs représentables?

. . .

\begin{align}
0\ 0\dots0\ 0\dots01&=2^{-126}\cdot 2^{-23}=1.4...\cdot
10^{-45},\\
0\ 1\dots10\ 1\dots1&=2^{127}\cdot (2-2^{-23})=3.4...\cdot
10^{38}.
\end{align}

## Combien de chiffres significatifs en décimal?

. . .

* 24 bits ($23 + 1$) sont utiles pour la mantisse, soit $2^{24}-1$:
    * La mantisse fait $\sim2^{24}\sim 10^7$,
    * Ou encore $\sim \log_{10}(2^{24})\sim 7$.
* Environ **sept** chiffres significatifs.

# Nombres à virgule flottante double précision (64bits)

## Spécification

* 1 bit de signe,
* 11 bits d'exposant,
* 52 bits de mantisse.

. . .

## Combien de chiffres significatifs?

* La mantisse fait $\sim 2^{53}\sim10^{16}$,
* Ou encore $\sim \log_{10}(2^{53})\sim 16$,
* Environ **seize** chiffres significatifs.

## Plus petit/plus grand nombre représentable?

. . .

* Plus petite mantisse et exposant: $\sim 2^{-52}\cdot 2^{-1022}\sim 4\cdot 10^{-324}$,
* Plus grande mantisse et exposant: $\sim 2\cdot 2^{1023}\sim \cdot 1.8\cdot 10^{308}$.

# Précision finie (1/3)

## Erreur de représentation

* Les nombres réels ont potentiellement un **nombre infini** de décimales
    * $1/3=0.\overline{3}$,
    * $\pi=3.1415926535...$.
* Les nombres à virgule flottante peuvent en représenter qu'un **nombre
  fini**.
  * $1/3\cong 0.33333$, erreur $0.00000\overline{3}$.
  * $\pi\cong3.14159$, erreur $0.0000026535...$.

On rencontre donc des **erreurs de représentation** ou **erreurs
d'arrondi**.

. . .
    
## Et quand on calcule?

* Avec deux chiffres significatifs
\begin{align}
&8.9+(0.02+0.04)=8.96=9.0,\\
&(8.9+0.02)+0.04=8.9+0.04=8.9.
\end{align}

. . .

## Même pas associatif!

# Précision finie (2/3)

## Erreur de représentation virgule flottante

$$
(1.2)_{10} = 1.\overline{0011}\cdot 2^0\Rightarrow 0\ 01111111\
00110011001100110011010.
$$
Erreur d'arrondi dans les deux derniers bits et tout ceux qui viennent
ensuite
$$
\varepsilon_2 = (00000000000000000000011)_2.
$$
Ou en décimal
$$
\varepsilon_{10} = 4.76837158203125\cdot 10^{-8}.
$$

# Précision finie (3/3)

## Comment définir l'égalité de 2 nombres à virgule flottante?

. . .

Ou en d'autres termes, pour quel $\varepsilon>0$ (appelé `epsilon-machine`) on a
$$
1+\varepsilon = 1,
$$
pour un nombre à virgule flottante?

. . .

Pour un `float` (32 bits) la différence est à 
$$
2^{-23}=1.19\cdot 10^{-7},
$$
Soit la précision de la mantisse.

## Comment le mesurer (par groupe)?

. . .

```C
float eps = 1.0;
while ((float)1.0 + (float)0.5 * eps != (float)1.0) {
    eps = (float)0.5 * eps;
}
printf("eps = %g\n", eps);
```

# Erreurs d'arrondi

Et jusqu'ici on a encore pas fait d'arithmétique!

## Multiplication avec deux chiffres significatifs, décimal

$$
(1.1)_{10}\cdot (1.1)_{10}=(1.21)_{10}=(1.2)_{10}.
$$
En continuant ce petit jeu:
$$
\underbrace{1.1\cdot 1.1\cdots 1.1}_{\mbox{10 fois}}=2.0.
$$
Alors qu'en réalité
$$
1.1^{10}=2.5937...
$$
Soit une erreur de près de 1/5e!

. . .

## Le même phénomène se produit (à plus petite échelle) avec les `float` ou `double`.

# And now for something completely different

\Huge La récursivité

# Exemple de récursivité (1/2)

## La factorielle

```C
int factorial(int n) {
    if (n > 1) {
        return n * factorial(n - 1);
    } else {
        return 1;
    }
}
```

. . .

## Que se passe-t-il quand on fait `factorial(4)`?

. . .

## On empile les appels

+----------------+----------------+----------------+----------------+
|                |                |                | `factorial(1)` |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
|                |                | `factorial(2)` | `factorial(2)` |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
|                | `factorial(3)` | `factorial(3)` | `factorial(3)` |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
| `factorial(4)` | `factorial(4)` | `factorial(4)` | `factorial(4)` |
+----------------+----------------+----------------+----------------+

# Exemple de récursivité (2/2)

## La factorielle

```C
int factorial(int n) {
    if (n > 1) {
        return n * factorial(n - 1);
    } else {
        return 1;
    }
}
```

. . .

## Que se passe-t-il quand on fait `factorial(4)`?

. . .

## On dépile les calculs

+----------------+----------------+----------------+----------------+
|  `1`           |                |                |                |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
| `factorial(2)` |  `2 * 1 = 2`   |                |                |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
| `factorial(3)` | `factorial(3)` |  `3 * 2 = 6`   |                |
+----------------+----------------+----------------+----------------+
| `factorial(4)` | `factorial(4)` | `factorial(4)` |  `4 * 6 = 24`  |
+----------------+----------------+----------------+----------------+

# La récursivité (1/4)

## Formellement 

* Une condition de récursivité - qui *réduit* les cas successifs vers...
* Une condition d'arrêt - qui retourne un résultat

## Pour la factorielle, qui est qui?

```C
int factorial(int n) {
    if (n > 1) {
        return n * factorial(n - 1);
    } else {
        return 1;
    }
}
```

# La récursivité (2/4)

## Formellement 

* Une condition de récursivité - qui *réduit* les cas successifs vers...
* Une condition d'arrêt - qui retourne un résultat

## Pour la factorielle, qui est qui?

```C
int factorial(int n) {
    if (n > 1) { // Condition de récursivité
        return n * factorial(n - 1);
    } else {     // Condition d'arrêt
        return 1;
    }
}
```

# La récursivité (3/4)

## Exercice: trouver l'$\varepsilon$-machine pour un `double`

. . .

Rappelez-vous vous l'avez fait en style **impératif** plus tôt.

. . .

```C
double epsilon_machine(double eps) {
    if (1.0 + eps != 1.0) {
        return epsilon_machine(eps / 2.0);
    } else {
        return eps;
    }
}
```

# La récursivité (4/4)

\footnotesize

## Exercice: que fait ce code récursif?

```C
void recurse(int n) {
    printf("%d ", n % 2);
    if (n / 2 != 0) {
        recurse(n / 2);
    } else {
        printf("\n");
    }
}
recurse(13); 
```

. . .

```C
recurse(13): n = 13, n % 2 = 1, n / 2 = 6,
    recurse(6): n = 6, n % 2 = 0, n / 2 = 3,
        recurse(3): n = 3, n % 2 = 1, n / 2 = 1,
            recurse(1): n = 1, n % 2 = 1, n / 2 = 0.

// affiche: 1 1 0 1
```

. . .

Affiche la représentation binaire d'un nombre!
