Perjuangan untuk Kebebasan

ini ebook ttg software engineering…silahkan di download

Software Engineering By RogerPressman

Prequities Material Topic :
1.Java Fundamental, basic topic to understand Java. recomended book is How To Program Java, Deitel
=> target : understand important fundamental like if-else, for, while, switch, data type, array, and many more.
2.HTML, basic language in web. many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
=> target : understand table and form
3.SQL, Structured Query Language, language to communicate with database server. for practice to understand this topic please using MySQL, because simpler than another database server. many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
=> terget : insert, update, delete, create
4.Java with JDBC, connectivity to access database. many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
target : can create simple console application with CRUD (Create, Read, Update, and Delete)
5.JSP, basic web programming, like PHP. recomended book is Core Web Programming, or many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
=> target : understand about HTTP request like method POST n GET, can create simple CRUD application with JSP
6.Servlet, basic for all java framework. recomended book is Core Web Programming, or many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
=> target : understand web mappng, n configuration with XML, create simple CRUD application with Servlet

Advance material topic :
1.Struts, one of simple Java Framework, recomended material is from original manual documentation when u download a struts package. but, many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
=> target : understand MVC and framework concept, understand configuration with XML, create simple CRUD application using JDBC with Struts
2.Hibernate, ORM (Object Relational Model), communicate with database server with Java Object. recomended book is Hibernate in Action, Manning.
=> target : understand ORM concept, create simple CRUD application using Hibernate collaborate with Struts
3.Seam or Spring. Java Framework, more complex than Struts. many great book tutoring this topic…please search in flazx.com or google…
=> target : understand annotation, Injection and Outjection, understand configuration with XML, create simple CRUD application using JPA/ hibernate with Spring or Seam.
4.Learn another JEE technologies like RMI, JMS, etc. recomended book is Java Tutorial from SUN.

saya sendiri masih newbie dan perlu banyak beljr, namun setidaknya hal2 inilah yg sy rasakan dlm pembelajaran sy k arah JEE. happy learning….

Apa tuch DP? definisinya bisa liat di wikipedia, dsb.

dari wikipedia (English) : DP is In mathematics and computer science, dynamic programming is a method of solving problems exhibiting the properties of overlapping subproblems and optimal substructure (described below) that takes much less time than naive methods. Tapi yang pasti dalam algo ni kita harus mencari state dari masalah yang kita hadapi untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
DP tuch pendekatannya ada 2 jenis :
1.iteratif (bottom up)
2.rekursif (top down)

sebagai contoh, kita akan membuat algo DP utk fibonacci,
contoh fibonacci :
0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946…
sebelumnya, bilangan fibonacci tuch secara matematika punya state sbb:
F(n) = F(n-1)+F(n-2) jika n>=2
F(n) = 0 jika n=0, atau F(0) = 0
F(n) = 1 jika n=1, atau F(1) = 1
so, F(2) = F(1) + F(0) = 0 + 1 = 1, F(3) = F(2) + F(1) = 1+1 = 2, dst

ada banyak cara membuat program fibonacci spt ini,
#include <stdio.h>
#define MAX 20 // kita mengeset nilai MAXnya yaitu 20
int memo[MAX]; // array untuk mnyimpan perhitungan sebelumnya
/* paling lambat (tanpa DP), karena ada perhitungan yang tidak dibutuhkan yang berulang*/
int Non_DP(int n) {
if (n==1 || n==2)
return 1;
else
return Non_DP(n-1) + Non_DP(n-2);
}
// top down DP
int DP_Top_Down(int n) {
// case dasar
if (n == 1 || n == 2)
return 1;
// jika tidak 0, maka akan menghasilkan nilai sebelumnya
if (memo[n] != 0)
return memo[n];
// selain itu, jika 0 maka lakukan sama dengan algo Non DP
memo[n] = DP_Top_Down(n-1) + DP_Top_Down(n-2);
return memo[n];
}
// DP, paling cepat, bottom up, menyimpan nilai sebelumnya di array
int DP_Bottom_Up(int n) {
memo[1] = memo[2] = 1; // value default untuk algo DP
// dari 3 ke n (kita sama2 tahu bahwa fib(1) and fib(2) = 1
for (int i=3; i<=n; i++)
memo[i] = memo[i-1] + memo[i-2];
return memo[n];
}

void main() {
int z;
// ini paling lambat (Non DP)
for (z=1; z<MAX; z++) printf(“%d-“,Non_DP(z));
printf(“\n\n”);
// ini lebih cepat dari yang pertama
for (z=0; z<MAX; z++) memo[z] = 0;
for (z=1; z<MAX; z++) printf(“%d-“,DP_Top_Down(z));
printf(“\n\n”);
/* secara normal algo ini paling cepat*/
for (z=0; z<MAX; z++) memo[z] = 0;
for (z=1; z<MAX; z++) printf(“%d-“,DP_Bottom_Up(z));
printf(“\n\n”);
}

explanation are :
1. utk algo non DP : ini paling lambat karena akan ada perhitungan yang berulang dihitung kembali, sebagai contoh dlm algo diatas adalah menampilkan bilangan fibonacci atau F(n) dari n=1 ke 19, utk F(3) dia akan langsung ketemu yaitu F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1=2, tapi utk n>3, maka akan ada perhitungan yang berulang yaitu sbg contoh : F(4) = F(3) + F(2), karena ini hanya algo fibonacci rekursif non DP, maka tidak ada penyimpanan terhadap perhitungan sebelumnya, yaitu F(3) tidak disimpan (dlm contoh algo DP, hasil disimpan di array), maka akan terjadi pengulangan perhitungan, yaitu : F(4) = (F(2) + F(1)) + F(2) = (1+1) + 1 = 2 + 1 = 3, coba lihat, prosesnya lebih banyak kan…karena algo NonDP ini akan menghitung lagi dari F(3), padahal pada proses sebelumnya sudah dihitung,
2. Top Down : (lanjut penjelasan dari algo Non DP) utk Top Down, perhitungan sebelumnya akan disimpan di array, yaitu saat F(3) sudah dihitung, maka hasilnya disimpan di array(contoh:Memo), jadi saat kita memanggil lagi F(3), tidak perlu dihitung lagi…yaitu dalam hal ini, utk pertama kali, array Memo di inisialisasi nilainya dengan 0, saat sudah dilakukan perhitungan maka dalam array tsb. tidak akan 0 lagi kan…F(3) = 2, maka Memo[3]=2 bukan 0, saat F(3) dipanggil lagi (misal saat F(4) = F(3)+F(2)), maka tidak perlu dihitung lagi cukup cek apakah Memo[n] adalah 0 atau tidak, jika bukan 0, maka pakai saja nilai yang ada d dalam array Memo, jadi secara otomatis saat F(4) = F(3) + F(2), akan langsung terhitung yaitu F(4) = 2+1 = 3, tidak perlu lagi dipecah (penghitungan ulang terhadap F(3)) atau F(4) = (1+1) + 1.
3. Bottom Up : pendekatan iteratif, why always the fastest? silahkan analizis sendiri :D, ini model generate value, pertama diberi inisialisasi awal bahwa Memo[1] = Memo[2] = 1, (dari rumus F(1) = 1, dan F(2) = 1), dan mulailah mengconstruct valuenya mulai dari n=3 ke n yang diinginkan yaitu dengan Memo[n] = Memo[n-1] + Memo[n-2]; saat n=3, maka Memo[3] = Memo[2] + Memo[1] (karena Memo[1] = Memo[2] = 1) maka Memo[3] = 1 +1 = 2, utk Memo[4] = Memo[3]+Memo[2] = 2 + 1 = 3, (lho koq langsung ketahuan nilai dari Memo[3]? karena pada algo ini langsung bermain ke arraynya / memoization), ya inilah yang menyebabkan algo ini paling cepat, tidak perlu me-rekursif ke bawah (Top Down / dari n yang diinginkan ke n=1 || n=2), karena sudah disimpan, dan polanya akan menghitung / men-construct value dari bawah ke atas (Bottom up).
GImana? bingung yach? atau puzziingg….yach kalo kata dosen Q, puzing karena berpikir itu baik, asalkan ga’ berpikir yg negatif lho..
Why we must learn this algorithms,because almost of problems in this world is like DP 😀 kita harus tahu state solusinya terlebih dahulu dalam problem tersebut,sebelum solve !! saat kamu mendapat statenya, maka you’ve got AC!! yeach AC!! go..go..AC!! semisal dari problem fibonacci, kita harus tahu state dari fibonacci, yaitu fibonacci memiliki state
F(n)=F(n-1)+F(n-2), if n>=2 atau dalam algo yg kubuat tuch F(n)=F(n-1)+F(n-2), if n>=3, karena n=0 biasanya jarang disebut…hehe..met learn…n keep share knowledge, because knowledge is power!!