![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •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
Задача коммивояжера
Задача коммивояжера (traveling salesman problem) тесно связана с задачей поиска Гамильтонова пути. Она формулируется так: найти самый короткий Гамильтонов путь для сети.
========220
Эта задача имеет примерно такое же отношение к задаче поиска Гамильтонова пути, как обобщенный случай задачи о разбиении к простой задаче о разбиении. В первом случае возникает вопрос о существовании решения. Во втором — какое приближенное решение будет наилучшим. Если бы существовало простое решение второй задачи, то его можно было бы использовать для решения первого варианта задачи.
Обычно задача коммивояжера возникает только в сетях, содержащих большое число Гамильтоновых путей. В типичном примере, коммивояжеру требуется посетить несколько клиентов, используя кратчайший маршрут. В случае обычной сети улиц, любые две точки в сети связаны между собой, поэтому любой маршрут представляет собой Гамильтонов путь. Задача заключается в том, чтобы найти самый короткий из них.
Так же как и в случае поиска Гамильтонова пути, дерево решений для этой задачи содержит порядка O(N!) узлов. Так же, как и в обобщенной задаче о разбиении, для отсечения ветвей дерева и ускорения поиска решения задач средних размеров можно использовать метод ветвей и границ.
Существует также несколько хороших эвристических методов последовательных приближений для задачи коммивояжера. Например, использование стратегии пар путей, при которой перебираются пары отрезков маршрута. Программа проверяет, станет ли маршрут короче, если удалить пару отрезков и заменить их двумя новым, так чтобы маршрут при этом оставался замкнутым. На рис. 8.10 показано как изменяется маршрут, если отрезки X1 и X2 заменить отрезками Y1 и Y2. Аналогичные стратегии последовательных приближений рассматривают замену трех или более отрезков пути одновременно.
Обычно такие шаги последовательного приближения повторяются многократно или до тех пор, пока не будут проверены все возможные пары отрезков пути. После того, как дальнейшие шаги не приводят к улучшениям, можно сохранить результат и начать работу снова, случайным образом выбрав другой исходный маршрут. После проверки достаточно большого числа различных случайных исходных маршрутов, вероятно будет найден достаточно короткий путь.
Задача о пожарных депо
Задача о пожарных депо (firehouse problem) формулируется так: если задана сеть, некоторое число F, и расстояние D, то существует ли способ размесить F пожарных депо таким образом, чтобы все узлы сети находились не дальше, чем на расстоянии D от ближайшего пожарного депо?
@Рис. 8.10. Последовательное приближение при решении задачи коммивояжера
========221
Эту задачу можно смоделировать при помощи дерева решений, в котором каждая ветвь определяет местоположение соответствующего пожарного депо в сети. Корневой узел будет иметь N ветвей, соответствующих размещению первого пожарного депо в одном из N узлов сети. Узлы на следующем уровне дерева будут иметь N – 1 ветвей, соответствующих размещению второго пожарного депо в одном из оставшихся N – 1 узлов. Если всего существует F пожарных депо, то высота дерева решений будет равна F, и оно будет содержать порядка O(NF) узлов. В дереве будет N * (N – 1) * … * (N – F) листьев, соответствующих разным вариантам размещения пожарных депо в сети.
Так же, как и в задачах о выполнимости, разбиении, и поиске Гамильтонова пути, в этой задаче нужно дать положительный или отрицательный ответ на вопрос. Это означает, что при проверке дерева решений нельзя использовать частичные или приближенные решения.
Можно, тем не менее, использовать разновидность метода ветвей и границ, если на ранних этапах решения определить, какие из вариантов размещения пожарных депо не приводят к решению. Например, бессмысленно помещать очередное депо между двумя другими, расположенными рядом. Если все узлы на расстоянии D от нового пожарного депо уже находятся в пределах этого расстояния от другого депо, значит, новое депо нужно поместить в какое‑то другое место. Тем не менее, такого рода вычисления также отнимают достаточно много времени, и задача все еще остается очень сложной.
Так же, как и для задач о разбиении и поиске Гамильтонова пути, существует обобщенный случай задачи о пожарных депо. В обобщенном случае задача формулируется так: если задана сеть и некоторое число F, в каких узлах сети нужно поместить F пожарных депо, чтобы наибольшее расстояние от любого узла до пожарного депо было минимальным?
Так же, как и обобщенных случаях других задач, для поиска частичного и приближенного решений этой задачи можно использовать метод ветвей и границ и эвристический подход. Это несколько упрощает проверку дерева решений. Хотя дерево решений все еще остается огромным, можно по крайней мере найти приблизительные решения, даже если они и не являются наилучшими.