- •Введение
- •Основные понятия и определения
- •1.1. Типы данных
- •1.1.1. Понятие типа данных
- •1.1.2. Внутреннее представление базовых типов в оперативной памяти
- •1.1.3. Внутреннее представление структурированных типов данных
- •1.1.4. Статическое и динамическое выделение памяти
- •1.2. Абстрактные типы данных (атд)
- •1.2.1. Понятие атд
- •1.2.2. Спецификация и реализация атд
- •1.3. Структуры данных
- •1.3.1. Понятие структуры данных
- •1.3.2. Структуры хранения — непрерывная и ссылочная
- •1.3.3. Классификация структур данных
- •1.4. Понятие алгоритма
- •1.5. Введение в анализ алгоритмов
- •1.5.1. Вычислительные модели
- •1.5.2. Показатели эффективности алгоритма
- •1.5.3. Постановка задачи анализа алгоритмов
- •1.5.4. Время работы алгоритма
- •Время выполнения в худшем и среднем случае
- •1.5.5. Асимптотические оценки сложности алгоритмов
- •Точная асимптотическая оценка θ
- •Верхняя асимптотическая оценка о
- •Нижняя асимптотическая оценка ω
- •Наиболее часто встречающиеся асимптотические оценки
- •1.6. Анализ рекурсивных алгоритмов
- •1.6.1. Рекурсия и итерация
- •1.6.2. Пример анализа рекурсивного алгоритма
- •1.7. Первые примеры
- •1.7.1. Введение в «длинную» арифметику
- •1.7.2. Примеры рекурсивных алгоритмов
- •1.7.3. Поразрядные операции. Реализация атд «Множество»
- •2. Линейные структуры данных
- •2.1. Атд "Стек", "Очередь", "Дек"
- •2.1.1. Функциональная спецификация стека
- •2.1.2. Функциональная спецификация очереди
- •2.1.3. Деки
- •2.1.4. Общие замечания по реализации атд
- •2.2. Реализация стеков
- •2.2.1. Непрерывная реализация стека с помощью массива
- •2.2.2. Ссылочная реализация стека в динамической памяти
- •2.2.3. Примеры программ с использованием стеков
- •2.3. Реализация очередей
- •2.3.2. Непрерывная реализация очереди с помощью массива
- •2.3.2. Ссылочная реализация очереди в динамической памяти
- •2.3.3. Ссылочная реализация очереди с помощью циклического списка
- •2.3.4. Очереди с приоритетами
- •2.3.5. Пример программы с использованием очереди
- •2.4. Списки как абстрактные типы данных
- •2.4.1. Модель списка с выделенным текущим элементом
- •Операции над списками
- •2.4.2. Однонаправленный список (список л1)
- •2.4.3. Двунаправленный список (список л2)
- •2.4.4. Циклический (кольцевой) список
- •2.5. Реализация списков с выделенным текущим элементом
- •2.5.1. Однонаправленные списки Ссылочная реализация в динамической памяти на основе указателей
- •2.5.2. Двусвязные списки
- •2.5.3. Кольцевые списки
- •2.5.4. Примеры программ, использующих списки Очередь с приоритетами на основе линейного списка
- •2.6. Рекурсивная обработка линейных списков
- •2.6.1. Модель списка при рекурсивном подходе
- •2.6.2. Реализация линейного списка при рекурсивном подходе
- •3. Иерархические структуры данных
- •3.1. Иерархические списки
- •3.1.1 Иерархические списки как атд
- •3.1.2. Реализация иерархических списков
- •3.2. Деревья и леса
- •3.2.1. Определения
- •3.2. Способы представления деревьев
- •3.2.3. Терминология деревьев
- •3.2.4. Упорядоченные деревья и леса. Связь с иерархическими списками
- •3.3. Бинарные деревья
- •3.3.1. Определение. Представления бинарных деревьев
- •3.3.2. Математические свойства и специальные виды бинарных деревьев
- •Вырожденные бинарные деревья
- •Полные бинарные деревья
- •Бинарные деревья минимальной высоты с произвольным числом узлов
- •Почти полные бинарные деревья
- •Идеально сбалансированные бинарные деревья
- •Расширенные бинарные деревья
- •3.4. Деревья как атд
- •Атд «Дерево» и «Лес»
- •Атд «Бинарное дерево»
- •3.5. Соответствие между упорядоченным лесом, бинарным деревом и иерархическим списком
- •3.5.1. Каноническое соответствие между бинарным деревом и упорядоченным лесом
- •3.5.2. Взаимосвязь бинарных деревьев и иерархических списков
- •3.6. Ссылочная реализация бинарных деревьев
- •3.6.1. Ссылочная реализация бинарного дерева на основе указателей
- •3.6.2. Ссылочная реализация на основе массива
- •3.6.3. Пример — построение дерева турнира
- •3.7. Обходы бинарных деревьев и леса
- •3.7.1. Понятие обхода. Виды обходов
- •3.7.2. Пример обходов — дерево-формула
- •3.7.3. Рекурсивные функции обхода бинарных деревьев
- •3.7.3. Нерекурсивные функции обхода бинарных деревьев
- •Прямой порядок обхода (клп)
- •Центрированный порядок обхода (лкп)
- •Обратный порядок обхода (лпк)
- •Обход в ширину
- •3.7.4. Обходы леса
- •3.7.5. Прошитые деревья
- •3.8. Применение деревьев для кодирования информации — деревья Хаффмана
- •3.8.2. Задача сжатия информации. Коды Хаффмана
- •4. Сортировка и родственные задачи
- •4.1. Общие сведения
- •4.1.1. Постановка задачи
- •4.1.2. Характеристики и классификация алгоритмов сортировки
- •4.2. Простые методы сортировки
- •4.2.1. Сортировка выбором
- •4.2.2. Сортировка алгоритмом пузырька
- •4.2.3.Сортировка простыми вставками.
- •4.3. Быстрые способы сортировки, основанные на сравнении
- •4.3.1. Пирамидальная сортировка. Очереди с приоритетами на основе пирамиды
- •Первая фаза сортировки пирамидой
- •Вторая фаза сортировки пирамидой
- •Анализ алгоритма сортировки пирамидой
- •Реализация очереди с приоритетами на базе пирамиды
- •4.3.2. Сортировка слиянием
- •Анализ алгоритма сортировки слиянием
- •4.3.3. Быстрая сортировка Хоара
- •Анализ алгоритма быстрой сортировки
- •4.3.4. Сортировка Шелла
- •4.3.5. Нижняя оценка для алгоритмов сортировки, основанных на сравнениях
- •4.4. Сортировка за линейное время
- •4.4.1. Сортировка подсчетом
- •4.4.2. Распределяющая сортировка от младшего разряда к старшему
- •4.4.3. Распределяющая сортировка от старшего разряда к младшему
- •5. Структуры и алгоритмы для поиска данных
- •5.1. Общие сведения
- •5.1.1. Постановка задачи поиска
- •5.1.2. Структуры для поддержки поиска
- •5.1.3. Соглашения по программному интерфейсу
- •5.2. Последовательный (линейный) поиск
- •5.3. Бинарный поиск в упорядоченном массиве
- •5.4. Бинарные деревья поиска
- •5.4.1. Анализ алгоритмов поиска, вставки и удаления Поиск
- •Вставка
- •Удаление
- •5.4.3. Реализация бинарного дерева поиска
- •5.5. Сбалансированные деревья
- •Определение и свойства авл-деревьев
- •Вращения
- •Алгоритмы вставки и удаления
- •Реализация рекурсивного алгоритма вставки в авл-дерево
- •5.5.2. Сильноветвящиеся деревья
- •Бинарные представления сильноветвящихся деревьев
- •5.5.3. Рандомизированные деревья поиска
- •5.6. Структуры данных, основанные на хеш-таблицах
- •5.6.2. Выбор хеш-функций и оценка их эффективности
- •Модульное хеширование (метод деления)
- •Мультипликативный метод
- •Метод середины квадрата
- •5.6.2. Метод цепочек
- •5.6.3. Хеширование с открытой адресацией
- •5.6.4. Пример решения задачи поиска с использованием хеш-таблицы
3.1.2. Реализация иерархических списков
В разделе 2.6. приводилась рекурсивная реализация линейных списков. Для иерархических списков можно выполнить аналогичную реализацию, но для этого потребуется несколько усложнить внутреннюю структуру данных. Поскольку каждый элемент может быть или значением базового типа, или указателем на список, наилучшим решением для языка С++ является использование типа union (объединение), которое позволяет использовать одну и ту же область памяти для хранения данных разных типов (в нашем случае базовый тип и тип указатель). Для того, чтобы отличать атомы от указателей на список, для каждого элемента вводим дополнительное поле логического типа, в котором будем хранить признак, является ли данное поле атомом (без него не обойтись).
Таким образом, каждый элемент будет являться структурой (struct), состоящей из двух частей — признака атомарности (тип bool) и непосредственно определения элемента (тип union).
struct list
{ bool atomic; // признак атомомарности
union // определение списка (атом или пара «голова-хвост»)
{ type_of_data atm;
struct head_tail
{ list *list_h, *list_t;
} pair;
};
~list()//деструктор, введен для освобождения памяти
{ if (!atomic)
{ delete pair.list_h;
delete pair.list_t;
}
}
};
Выделение памяти под элемент списка будет выполняться в функции makeatom.
Заметим, что в языке Pascal для реализации иерархического списка удобно использовать записи с вариантами (case внутри определения record - аналог union).
Реализация базовых функций выполняется аналогично рекурсивной реализации линейных списков с той разницей, что при обработке аварийных ситуаций приходится выполнять проверки не только на пустоту, но и на атомарность S-выражения.
bool isnull(list *l) //возвращает true, если список пустой
{ return (l==NULL);
}
bool isatom(list *l) //возвращает true, если список атомарный
{ if (isnull(l)) return false;
return l->atomic;
}
list *head(list *l) // возвращает указатель на голову
{ if (isnull(l)) { cerr<<"пустое S-выражение"; exit(1); }
if (isatom(l)) { cerr<<"атомарное S-выражение"; exit(2); }
return l->pair.list_h;
}
list *tail(list *l) // возвращает указатель на хвост
{ if (isnull(l)) { cerr<<"пустое S-выражение"; exit(3); }
if (isatom(l)) { cerr<<"атомарное S-выражение "; exit(4); }
return l->pair.list_t;
}
list *makeatom(type_of_data x) //создает атомарный список
{ list *temp=new list;
temp->atomic=true; temp->atm=x;
return temp;
}
type_of_data getatom(list *l) //возвращает значение атома
{ if (!isatom(l)) {cerr<<"неатомарное S-выражение"; exit(5);}
return l->atm;
}
list *cons(list *l_head, list *l_tail) //создает список
{ if (isatom(l_tail)) { cerr<<"хвост - атом";exit(6);}
list *temp=new list; temp->atomic=false;
temp->pair.list_h=l_head; temp->pair.list_t=l_tail;
return temp;
}
В качестве примера применения базовых функций приведем дополнительные полезные функции для работы с иерархическими списками — соединение двух списков и вывод в сокращенной скобочной записи.
list *concat(list *l1, list *l2) // присоединение l2 к l1
{ if (isnull(l1)) return l2;
if (isatom(l1)) return cons(l1,l2);
return cons(head(l1),concat(tail(l1),l2));
}
void print(list *l) // вывод списка l
{ if (isnull(l)) {cout << endl; return;}
if (isatom(l)) cout<<getatom(l)<<" ";
else
{ if (isatom(head(l))) print(head(l));
else
{ cout<<"( "; print(head(l)); cout<<") ";
}
print(tail(l));
}
}
Небольшая демонстрационная программа показывает работу с иерархическим списком, состоящим из целых чисел (при определении списка использовался оператор typedef int type_of_data).
main()
{ // для примера создаем список ( 1 ( 2 3 ) 4 5 ):
list *l=cons(makeatom(1), // голова
cons(cons(makeatom(2),cons(makeatom(3),NULL)),//хвост
cons(makeatom(4),cons(makeatom(5),NULL))));
print(l);
// соединяем исходный список со списком ( ( 6 7 ) ):
l=concat(l,cons(cons(makeatom(6),cons(makeatom(7),NULL)),NULL));
// образуется список ( 1 ( 2 3 ) 4 5 ( 6 7 ) )
print(l); return 0;
}
