- •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
3.5. Соответствие между упорядоченным лесом, бинарным деревом и иерархическим списком
Как видно из предыдущего изложения, несмотря на видимые различия, иерархические структуры имеют много общего. Рассмотрим этот вопрос подробнее, проанализировав соответствие и возможности преобразования между данными структурами.
3.5.1. Каноническое соответствие между бинарным деревом и упорядоченным лесом
Справедливо следующее утверждение:
существует однозначное соответствие между бинарным деревом и упорядоченным лесом.
Другими словами, для каждого упорядоченного леса можно построить эквивалентное ему бинарное дерево, а, выполнив обратные преобразования для бинарного дерева, можно снова получить тот же самый упорядоченный лес.
Будем считать, что упорядоченный лес задан своим графическим представлением, например, на рис.3.9,а изображен упорядоченный лес из двух деревьев. Для перехода от упорядоченного леса к соответствующему ему бинарному дереву воспользуемся следующим алгоритмом:
разорвем все связи между узлами, оставив для каждого только крайнюю левую связь — от узла к его левому сыну, если он есть;
проведем правую связь от каждого узла к его правому брату, если он есть.
Таким образом, каждый узел имеет теперь не более двух связей — правую и левую, причем любая из них может отсутствовать.. Такое представление леса называется «левый сын»-«правый брат» [3] и ему соответствует бинарное дерево, изображенное на рис.3.9, б.
а)упорядоченный лес из двух деревьев б)соответствующее бинарное дерево
в) привычное изображение бинарного дерева
Рис.3.9. Соответствие между упорядоченным лесом и бинарным деревом.
Немного развернув рисунок, получим привычное изображение бинарного дерева (рис.3.9,в)
Полученное бинарное дерево также можно снова превратить в лес, выполнив обратные преобразования для каждого узла, т. е. развернув рисунок в обратном направлении и превратив правого сына каждого узла в правого брата этого узла путем изменения связей.
Поскольку алгоритмы и прямого, и обратного перехода включают действия, которые можно выполнить только единственным образом, можно говорить об однозначном соответствии между упорядоченным лесом и эквивалентным ему бинарным деревом. Такое соответствие иначе называется естественным или каноническим [8,10].
Аналогично упорядоченному лесу, для каждого упорядоченного дерева можно построить эквивалентное ему бинарное дерево, и при необходимости выполнить обратные преобразования. В полученном бинарном дереве будет отсутствовать правое поддерево, поскольку у корня дерева нет братьев. Например, если из бинарного дерева на рисунке 3.9,в удалить правое поддерево, то получим бинарное представление первого дерева леса из рисунка 3.9,а.
3.5.2. Взаимосвязь бинарных деревьев и иерархических списков
Каноническое соответствие между упорядоченным лесом и бинарным деревом можно обосновать более формально, используя введенную ранее функциональную спецификацию иерархических списков и деревьев. Пусть лес F задан как список деревьев Ti(i=1,2,...,m):
F = (Т1,Т2,...,Тm).
Считая F особым видом иерархического списка, представим его в виде пары «голова-хвост». Тогда голова Head(F) первое дерево Т1 леса F, а хвост Tail(F) — лес остальных деревьев (Т2 ... Тm). Если в дереве T1=Head(F) выделить корень и лес поддеревьев, то исходный лес F представляется как совокупность трех частей:
корень первого дерева упорядоченного леса Root(Head(F)),
лес поддеревьев этого первого дерева Listing(Head(F)),
оставшаяся часть исходного леса без первого дерева Tail(F).
Из этих трех частей рекурсивно порождается бинарное дерево B(F), представляющее лес F:
B(F) = если IsNull(F) то
иначе ConsBT(Root(Head(F)),
B(Listing(Head(F))),
B(Tail(F)))
Согласно этому определению, у бинарного дерева B(F) корнем является корень первого дерева Т1 в лесу F, левым поддеревом является бинарное дерево, представляющее лес поддеревьев первого дерева Т1, а правым поддеревом является бинарное дерево, представляющее лес остальных (кроме первого) деревьев исходного леса F.
Ранее та же структура бинарного дерева была получена с помощью представления «левый сын» — «правый брат».
Приведенные рассуждения еще раз подтверждают общность иерархических списков, деревьев и бинарных деревьев и приводят к выводу — любое упорядоченное дерево (лес) можно реализовать либо в виде иерархического списка (S-выражения), либо бинарного дерева.
При использовании императивных языков (таких как С++ или Pascal) более эффективной является реализация бинарных деревьев. Отметим, что многие задачи (сортировка, поиск, сжатие данных и т. п.) сами по себе предполагают использование бинарных деревьев. В связи с этим внимательно отнесемся к реализации бинарных деревьев.
