- •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
4.2.3.Сортировка простыми вставками.
Пусть первые (i-1) элементов последовательности уже отсортированы. На очередном шаге возьмём элемент, стоящий на i-м месте, и поместим его в нужное место отсортированной части последовательности. Будем делать так до тех пор, пока вся последовательность не окажется отсортированной.
Один из способов вставки элемента будет выглядеть так. Запомним i-й элемент в переменной t. Будем двигаться от (i-1)-го элемента к началу массива, сдвигая элементы на 1 вправо, пока они больше t. Наконец, поместим элемент t на освободившееся место. Пример функции, выполняющей сортировку простыми вставками:
void inssort(int a[], int n)
{ int i,j;
for (i=1; i<n; i++)
{int t = a[i]; //очередной элемент будет поставлен на место
for (j=i-1; (j>=0) && (a[j]>t); j--)
a[j+1]=a[j];
a[j+1]=t;
}
}
-
i
3
57
4
8
2
-
3
4
5
7
8
2
Рис 4.4 Иллюстрация работы сортировки простыми вставками.
Как несложно заметить, в худшем случае (и в среднем также) алгоритму потребуется выполнить O(n2) операций. Как и алгоритм пузырька, данный алгоритм также обладает естественностью поведения.
4.3. Быстрые способы сортировки, основанные на сравнении
Сначала рассмотрим сортировки, основанные на использовании бинарных деревьев. Учитывая, что высота бинарного дерева в лучшем случае составляет log2n, можно рассчитывать на сокращение числа сравнений при сортировке. Реализовать эту общую идею можно различными способами, используя специальные виды бинарных деревьев, которые кратко рассматривались в предыдущей главе (разделы 3.3.2 и 3.6.3). Наибольшее распространение среди древовидных сортировок получили:
турнирная, основанная на построении и многократной перестройке дерева турнира (разд. 3.6.3);
сортировка упорядоченным бинарным деревом (деревом поиска), которая основана на представлении входной последовательности в виде бинарного дерева поиска с последующим ЛКП обходом данного дерева (разд. 3.3.2);
сортировка пирамидой или пирамидальная сортировка (разд. 3.3.2).
Наиболее эффективной из древовидных сортировок является пирамидальная, поэтому она будет рассмотрена подробно. Бинарные деревья поиска будут подробно рассмотрены в следующей главе.
4.3.1. Пирамидальная сортировка. Очереди с приоритетами на основе пирамиды
В алгоритме пирамидальной сортировки используется специальная структура данных —пирамида (иногда её также называют кучей, англ. heap). Пирамидой называется полное или почти полное бинарное дерево, для которого выполняется основное свойство пирамиды: ни один элемент в пирамиде не может быть больше своего родителя. Напомним, что у почти полного бинарного дерева все уровни, за исключением последнего, заполнены полностью, а последний уровень может быть заполнен частично, но обязательно по порядку слева направо.
Р
ис.
4.6 Пирамида
Очевидно, что на вершине пирамиды находится наибольший её элемент.
Для представления пирамиды в памяти удобно использовать массив, при этом пирамида хранится в массиве следующим образом. Сыновья элемента с индексом i будут иметь индексы i*2+1 и i*2+2, а его родитель - индекс (i-1)/2 (напомним, что в языке C++ массивы начинаются с нуля, а при делении двух целых чисел дробная часть отбрасывается). Так, для вышеприведённого рисунка пирамида будет храниться в массиве следующим образом:
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
12 |
8 |
6 |
7 |
8 |
3 |
4 |
4 |
1 |
6 |
Рис. 4.7. Хранение пирамиды в массиве
Например, для элемента с индексом 3 сыновьями будут элементы с индексами 3*2+1=7 и 3*2+2=8, а родителем - элемент с индексом (3-1)/2=1.
