- •Глава 1. Основные понятия 14
- •Глава 2. Списки 30
- •Глава 3. Стеки и очереди 59
- •Глава 4. Массивы 74
- •Глава 5. Рекурсия 86
- •Глава 6. Деревья 121
- •Глава 7. Сбалансированные деревья 153
- •Глава 8. Деревья решений 180
- •Глава 9. Сортировка 213
- •Введение
- •Целевая аудитория
- •Глава 1. Основные понятия
- •Что такое алгоритмы?
- •Анализ скорости выполнения алгоритмов
- •Пространство — время
- •Оценка с точностью до порядка
- •Поиск сложных частей алгоритма
- •Сложность рекурсивных алгоритмов
- •Многократная рекурсия
- •Косвенная рекурсия
- •Требования рекурсивных алгоритмов к объему памяти
- •Наихудший и усредненный случай
- •Часто встречающиеся функции оценки порядка сложности
- •Логарифмы
- •Реальные условия — насколько быстро?
- •Обращение к файлу подкачки
- •Псевдоуказатели, ссылки на объекты и коллекции
- •Коллекции
- •Вопросы производительности
- •Глава 2. Списки
- •Знакомство со списками
- •Простые списки
- •Коллекции
- •Список переменного размера
- •Класс SimpleList
- •Неупорядоченные списки
- •Связные списки
- •Добавление элементов к связному списку
- •Удаление элементов из связного списка
- •Уничтожение связного списка
- •Сигнальные метки
- •Инкапсуляция связных списков
- •Доступ к ячейкам
- •Разновидности связных списков
- •Циклические связные списки
- •Проблема циклических ссылок
- •Двусвязные списки
- •Другие связные структуры
- •Псевдоуказатели
- •Глава 3. Стеки и очереди
- •Множественные стеки
- •Очереди
- •Циклические очереди
- •Очереди на основе связных списков
- •Применение коллекций в качестве очередей
- •Приоритетные очереди
- •Многопоточные очереди
- •Модель очереди
- •Глава 4. Массивы
- •Треугольные массивы
- •Диагональные элементы
- •Нерегулярные массивы
- •Прямая звезда
- •Нерегулярные связные списки
- •Разреженные массивы
- •Индексирование массива
- •Очень разреженные массивы
- •Глава 5. Рекурсия
- •Что такое рекурсия?
- •Рекурсивное вычисление факториалов
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное вычисление наибольшего общего делителя
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное вычисление чисел Фибоначчи
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное построение кривых Гильберта
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное построение кривых Серпинского
- •Анализ времени выполнения программы
- •Опасности рекурсии
- •Бесконечная рекурсия
- •Потери памяти
- •Необоснованное применение рекурсии
- •Когда нужно использовать рекурсию
- •Хвостовая рекурсия
- •Нерекурсивное вычисление чисел Фибоначчи
- •Устранение рекурсии в общем случае
- •Нерекурсивное построение кривых Гильберта
- •Нерекурсивное построение кривых Серпинского
- •Глава 6. Деревья
- •Определения
- •Представления деревьев
- •Полные узлы
- •Списки потомков
- •Представление нумерацией связей
- •Полные деревья
- •Обход дерева
- •Упорядоченные деревья
- •Добавление элементов
- •Удаление элементов
- •Обход упорядоченных деревьев
- •Деревья со ссылками
- •Работа с деревьями со ссылками
- •Квадродеревья
- •Изменение max_per_node
- •Использование псевдоуказателей в квадродеревьях
- •Восьмеричные деревья
- •Глава 7. Сбалансированные деревья
- •Сбалансированность дерева
- •Авл‑деревья
- •Вращения авл‑деревьев
- •Правое вращение
- •Левое вращение
- •Вращение влево‑вправо
- •Вращение вправо‑влево
- •Вставка узлов на языке Visual Basic
- •Удаление узла из авл‑дерева
- •Левое вращение
- •Вращение вправо‑влево
- •Другие вращения
- •Реализация удаления узлов на языке Visual Basic
- •Б‑деревья
- •Производительность б‑деревьев
- •Вставка элементов в б‑дерево
- •Удаление элементов из б‑дерева
- •Разновидности б‑деревьев
- •Нисходящие б‑деревья
- •Улучшение производительности б‑деревьев
- •Балансировка для устранения разбиения блоков
- •Добавление свободного пространства
- •Вопросы, связанные с обращением к диску
- •Псевдоуказатели
- •Выбор размера блока
- •Кэширование узлов
- •Глава 8. Деревья решений
- •Поиск в деревьях игры
- •Минимаксный поиск
- •Улучшение поиска в дереве игры
- •Предварительное вычисление начальных ходов
- •Определение важных позиций
- •Эвристики
- •Поиск в других деревьях решений
- •Метод ветвей и границ
- •Эвристики
- •Восхождение на холм
- •Метод наименьшей стоимости
- •Сбалансированная прибыль
- •Случайный поиск
- •Последовательное приближение
- •Момент остановки
- •Локальные оптимумы
- •Алгоритм «отжига»
- •Сравнение эвристик
- •Другие сложные задачи
- •Задача о выполнимости
- •Задача о разбиении
- •Задача поиска Гамильтонова пути
- •Задача коммивояжера
- •Задача о пожарных депо
- •Краткая характеристика сложных задач
- •Глава 9. Сортировка
- •Общие соображения
- •Объединение и сжатие ключей
- •Примеры программ
- •Сортировка выбором
- •Рандомизация
- •Сортировка вставкой
- •Вставка в связных списках
- •Пузырьковая сортировка
- •Быстрая сортировка
- •Сортировка слиянием
- •Пирамидальная сортировка
- •Пирамиды
- •Приоритетные очереди
- •Анализ пирамид
- •Алгоритм пирамидальной сортировки
- •Сортировка подсчетом
- •Блочная сортировка
- •Блочная сортировка с применением связного списка
- •Блочная сортировка на основе массива
- •Глава 10. Поиск
- •Примеры программ
- •Поиск методом полного перебора
- •Поиск в упорядоченных списках
- •Поиск в связных списках
- •Двоичный поиск
- •Интерполяционный поиск
- •Строковые данные
- •Следящий поиск
- •Интерполяционный следящий поиск
- •Глава 11. Хеширование
- •Связывание
- •Преимущества и недостатки связывания
- •Хранение хеш‑таблиц на диске
- •Связывание блоков
- •Удаление элементов
- •Преимущества и недостатки применения блоков
- •Открытая адресация
- •Линейная проверка
- •Первичная кластеризация
- •Упорядоченная линейная проверка
- •Квадратичная проверка
- •Псевдослучайная проверка
- •Удаление элементов
- •Рехеширование
- •Изменение размера хеш‑таблиц
- •Глава 12. Сетевые алгоритмы
- •Определения
- •Представления сети
- •Оперирование узлами и связями
- •Обходы сети
- •Наименьшие остовные деревья
- •Кратчайший маршрут
- •Установка меток
- •Варианты метода установки меток
- •Коррекция меток
- •Варианты метода коррекции меток
- •Другие задачи поиска кратчайшего маршрута
- •Двухточечный кратчайший маршрут
- •Вычисление кратчайшего маршрута для всех пар
- •Штрафы за повороты
- •Небольшое число штрафов за повороты
- •Большое число штрафов за повороты
- •Применения метода поиска кратчайшего маршрута
- •Разбиение на районы
- •Составление плана работ с использованием метода критического пути
- •Планирование коллективной работы
- •Максимальный поток
- •Приложения максимального потока
- •Непересекающиеся пути
- •Распределение работы
- •Глава 13. Объектно‑ориентированные методы
- •Преимущества ооп
- •Инкапсуляция
- •Обеспечение инкапсуляции
- •Полиморфизм
- •Зарезервированное слово Implements
- •Наследование и повторное использование
- •Парадигмы ооп
- •Управляющие объекты
- •Контролирующий объект
- •Итератор
- •Дружественный класс
- •Интерфейс
- •Порождающий объект
- •Единственный объект
- •Преобразование в последовательную форму
- •Парадигма Модель/Вид/Контроллер.
- •Контроллеры
- •Виды/Контроллеры
- •Требования к аппаратному обеспечению
- •Выполнение программ примеров
Глава 4. Массивы
В этой главе описаны структуры данных в виде массивов. С помощью Visual Basic вы можете легко создавать массивы данных стандартных или определенных пользователем типов. Если определить массив без границ, затем можно изменять его размер при помощи оператора ReDim. Эти свойства делают применение массивов в Visual Basic очень полезным.
Некоторые программы используют особые типы массивов, которые не поддерживаются Visual Basic непосредственно. К этим типа относятся треугольные массивы, нерегулярные массивы и разреженные массивы. В этой главе объясняется, как можно использовать гибкие структуры массивов, которые могут значительно снизить объем занимаемой памяти.
Треугольные массивы
Некоторым программам требуется только половина элементов в двумерном массиве. Предположим, что мы располагаем картой, на которой 10 городов обозначены цифрами от 0 до 9. Можно использовать массив для создания матрицы смежности (adjacency matrix), показывающей наличие автострады между парами городов. Элемент A(I,J) равен True, если между городами I и J есть автострада.
В этом случае, значения в половине матрицы будут дублировать значения в другой ее половине, так как A(I, J)=A(J, I). Также элемент A(I, I) не имеет смысла, так как бессмысленно строить автостраду из города I в тот же самый город. В действительности потребуются только элементы A(I,J) из верхнего левого угла, для которых I > J. Вместо этого можно также использовать элементы из верхнего правого угла. Поскольку эти элементы образуют треугольник, этот тип массивов называется треугольным массивом (triangular array).
На рис. 4.1 показан треугольный массив. Элементы со значащими данными обозначены буквой X, ячейки, соответствующие дублирующимся элементам, оставлены пустыми. Незначащие элементы A(I,I) обозначены тире.
Для небольших массивов потери памяти при использовании обычных двумерных массивов для хранения таких данных не слишком существенны. Если же на карте много городов, потери памяти могут быть велики. Для N городов эти потери составят N*(N-1)/2 дублирующихся элементов и N незначащих диагональных элементов A(I,I). Если карта содержит 1000 городов, в массиве будет более полумиллиона ненужных элементов.
====67
@Рис. 4.1. Треугольный массив
Избежать потерь памяти можно, создав одномерный массив B и упаковав в него значащие элементы из массива A. Разместим элементы в массиве B по строкам, как показано на рис. 4.2. Заметьте, что индексы массивов начинаются с нуля. Это упрощает последующие уравнения.
Для того, чтобы упростить использование этого представления треугольного массива, можно написать функции для преобразования индексов массивов A и B. Уравнение для преобразования индекса A(I,J) в B(X) выглядит так:
X = I * (I - 1) / 2 + J ' Для I > J.
Например, для I=2 и J=1 получим X = 2 * (2 - 1) / 2 + 1 = 2. Это значит, что A(2,1) отображается на 2 позицию в массиве B, как показано на рис. 4.2. Помните, что массивы нумеруются с нуля.
Уравнение остается справедливым только для I > J. Значения других элементов массива A не сохраняются в массиве B, потому что они являются избыточными или незначащими. Если вам нужно получить значение A(I,J) при I < J, вместо этого следует вычислять значение A(J,I).
Уравнения для обратного преобразования B(X) в A(I,J) выглядит так:
I = Int((1 + Sqr(1 + 8 * X)) / 2)
J = X - I * (I - 1) / 2
@Рис. 4.2. Упаковка треугольного массива в одномерном массиве
=====68
Подстановка в эти уравнения X=4 дает I = Int((1 + Sqr(1 + 8 * 4)) / 2) = 3 и J = 4 – 3 * (3 ‑ 1) / 2 = 1. Это означает, что элемент B(4) отображается на позицию A(3,1). Это также соответствует рис. 4.2.
Эти вычисления не слишком просты. Они требуют нескольких умножений и делений, и даже вычисления квадратного корня. Если программе придется выполнять эти функции очень часто, это внесет определенную задержку скорости выполнения. Это пример компромисса между пространством и временем. Упаковка треугольного массива в одномерный массив экономит память, хранение данных в двумерном массиве требует больше памяти, но экономит время.
Используя эти уравнения, можно написать процедуры Visual Basic для преобразования координат между двумя массивами:
Private Sub AtoB(ByVal I As Integer, ByVal J As Integer, X As Integer)
Dim tmp As Integer
If I = J Then ' Незначащий элемент.
X = -1
Exit Sub
ElseIf I < J Then ' Поменять местами I и J.
tmp = I
I = J
J = tmp
End If
X = I * (I - 1) / 2 + J
End Sub
Private Sub BtoA(ByVal X As Integer, I As Integer, J As Integer)
I = Int((1 + Sqr(1 + 8 * X)) / 2)
J = X - I * (I - 1) /2
End Sub
Программа Triang использует эти подпрограммы для работы с треугольными массивами. Если вы нажмете на кнопку A to B (Из A в B), программа пометит элементы в массиве A и скопирует эти метки в соответствующие элементы массива B. Если вы нажмете на кнопку B to A (Из B в A), программа пометит элементы в массиве B, и затем скопирует метки в массив A.
Программа Triangc использует класс TriangularArray для работы с треугольным массивом. При старте программы, она записывает в объект TriangularArray строки, представляющие собой элементы массива. Затем она извлекает и выводит на экран элементы массива.