
- •IV Алгоритмы, структуры данных и программирование
- •1. Понятие информационной системы. Основные задачи курса, простейшая задача поиска. Эффективность решения задач поиска для простейшего случая.
- •2. Двоичный поиск, оценка эффективности и её обоснование. Программа bin_search и её особенности.
- •3.Бинарное дерево поиска, особенности его построения. Примеры.
- •4. Структура данных дерево(не обязательно бинарное). Кодировка в виде списковой структуры. Бинарное дерево поиска, длина ветви, баланс вершины.
- •5. Операции над бинарными деревьями поиска: вставка, удаление вершины и др. Операции.
- •7. Быстрая сортировка и её особенности. Эффективность.
- •8. Операции над бинарными деревьями поиска. Симметричный, прямойи обратный
- •9. Хеширование. Эффективность хеширования.Схема закрытого хеширования.
- •Закрытое хэширование или Метод открытой адресации – это технология разрешения коллизий, которая предполагает хранение записей в самой хэш-таблице.
- •11. Графы. Реализация представления структуры графа. Списочное и матричное представление графов. (http://school29.Smoladmin.Ru/arbuzov/vvedenie.Html)
- •12. Динамические структуры данных. Связные списки. Односвязные списки. Кольцевой односвязный список
- •13. Деревья. Представление деревьев. Бинарные деревья. Сведение m-арного дерева к бинарному. (http://pro-prof.Com/archives/682)
- •Зачем нужны деревья?
- •Заключение:
- •15. Алгоритм создания дерева бинарного поиска. Прохождение бинарных деревьев.
- •Infix_traverse ( f ) — обойти всё дерево, следуя порядку (левое поддерево, вершина, правое поддерево). Элементы по возрастанию
- •16. Алгоритм Дейкстры.
- •17. Динамические структуры данных. Стек. Процедуры создания, удаления.
- •18. Динамические структуры данных. Очередь. Процедуры создания, удаления.
- •Применение очередей
- •Формирование очереди
- •Алгоритм удаления первого элемента из очереди
- •19. Динамические структуры данных. Дек. Процедуры создания, удаления.
- •Типовые операции
- •20. Дважды связные списки (понятия, операции, использование).
- •21. Алгоритмы обхода бинарных деревьев
- •22. Основное дерево минимальной стоимости. Алгоритм Прима, Крускала. Поиск в ширину, в глубину.
- •Вход: Связный неориентированный граф g(V,e) Выход: Множество t рёбер минимального остовного дерева
- •23. Трудоемкость алгоритмов: наилучший случай, наихудший случай, трудоемкость в
- •24. Принцип «Разделяй и властвуй». Примеры решения задач с использованием данных методов и их трудоемкость.
- •25. Основные структуры данных. Множества. Массивы. Записи.
- •26. Алгоритмы поиска. Линейный поиск.
- •27. Поиск делением пополам (двоичный поиск).
- •28. Прямой поиск строки.
- •Алгоритм прямого поиска
- •29. Алгоритм Кнута, Мориса и Пратта.
- •Постановка задачи
- •Префикс-функция. Определение
- •30. Алгоритм Боуера и Мура
- •10.1. Основные понятия сортировки
- •10.2. Оценка алгоритмов сортировки
- •10.3. Классификация алгоритмов сортировок
- •32. Внутренняя сортировка и ее виды.
- •Алгоритм и особенности этой сортировки таковы:
- •36. Сортировка вставками
- •Псевдокод
- •Псевдокод
- •Пример[править | править исходный текст]
- •38. Динамические структуры данных. Указатели. Динамическое выделение памяти.
- •Типы указателей, описание указателей
- •Пример использования типизированного указателя.
- •39. Понятие рекурсии. Рекурсивные
- •40. Динамический тип данных – список. Определение. Основные понятия.
- •Однонаправленные (односвязные) списки
- •41. Основные операторы для работы со списками. Способы реализации списков.
- •42. Методы ускорения доступа к данным. Хеширование и его варианты.
29. Алгоритм Кнута, Мориса и Пратта.
Алгоритм Кнута — Морриса — Пратта (КМП-алгоритм) — алгоритм, осуществляющий поиск подстроки в строке.
Алгоритм был открыт Д. Кнутом и В. Праттом и, независимо от них, Д. Моррисом[1]. Результаты своей работы они опубликовали совместно в 1977 году.
Постановка задачи
Даны
образец
и
строка
.
Требуется определить индекс, начиная
с которого строка
содержится
в строке
.
Если
не
содержится в
—
вернуть индекс, который не может быть
интерпретирован как позиция в строке
(например, отрицательное число). При
необходимости отслеживать каждое
вхождение образца в текст имеет смысл
завести дополнительную функцию,
вызываемую при каждом обнаружении
образца.
Префикс-функция. Определение
Дана
строка
.
Требуется вычислить для неё префикс-функцию,
т.е. массив чисел
,
где
определяется
следующим образом: это такая наибольшая
длина наибольшего собственного суффикса
подстроки
,
совпадающего с её префиксом (собственный
суффикс — значит не совпадающий со всей
строкой). В частности, значение
полагается
равным нулю.
Математически определение префикс-функции можно записать следующим образом:
Например,
для строки "abcabcd" префикс-функция
равна:
,
что означает:
· у строки "a" нет нетривиального префикса, совпадающего с суффиксом;
· у строки "ab" нет нетривиального префикса, совпадающего с суффиксом;
· у строки "abc" нет нетривиального префикса, совпадающего с суффиксом;
· у строки "abca" префикс длины 1 совпадает с суффиксом;
· у строки "abcab" префикс длины 2 совпадает с суффиксом;
· у строки "abcabc" префикс длины 3 совпадает с суффиксом;
· у строки "abcabcd" нет нетривиального префикса, совпадающего с суффиксом.
Другой
пример — для строки "aabaaab" она
равна:
.
Вычислительная сложность O(n+m)
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
30. Алгоритм Боуера и Мура
Что такое алгоритм Боуэра-Мура и зачем он вообще нужен?
Наверное, каждому, кто много работает за компьютером, знакома подобная ситуация: перелистывая страницы книги в поисках нужного фрагмента, невольно начинаешь думать о том, как вызвать команду «поиск по всему тексту». Действительно, современные программы обработки текста приучили нас к такой удобной возможности, как поиск и замена фрагментов, и если вы разрабатываете подобную программу, пользователь вправе ожидать, что вы предоставите в его распоряжение соответствующие команды. Эту проблему нельзя эффективно решить при помощи стандартных функций языков программирования, поскольку большинство средств разработки включает только малоэффективные средства. Во-первых, в стандартных функциях не всегда используются самые эффективные алгоритмы, а во-вторых, вполне возможно, что вам понадобится изменить стандартное поведение этих функций (например, предусмотреть возможность поиска по шаблону).
В данном отчете авторы рассматривают алгоритм поиска подстроки в больших массивах информации, придуманный двумя учеными Боуэром и Муром. Он считается наиболее быстрым среди алгоритмов общего назначения, предназначенных для поиска подстроки в строке. Прежде чем рассмотреть работу этого алгоритма, уточним некоторые термины. Под строкой мы будем понимать всю последовательность символов текста. Собственно говоря, речь не обязательно должна идти именно о тексте. В общем случае строка – это любая последовательность байтов. Поиск подстроки в строке осуществляется по заданномуобразцу, т. е. некоторой последовательности байтов, длина которой не превышает длину строки. Наша задача заключается в том, чтобы определить, содержит ли строка заданный образец.
Алгоритм Боуэра-Мура существует в нескольких вариантах, в нашем случае мы приводим простой его вариант. Он состоит из следующих шагов. На первом шаге мы строим таблицу смещений для искомого образца. Процесс построения таблицы будет описан ниже. Далее мы совмещаем начало строки и образца и начинаем проверку с последнего символа образца. Если последний символ образца и соответствующий ему при наложении символ строки не совпадают, образец сдвигается относительно строки на величину, полученную из таблицы смещений, и снова проводится сравнение, начиная с последнего символа образца. Если же символы совпадают, производится сравнение предпоследнего символа образца и т. д. Если все символы образца совпали с наложенными символами строки, значит мы нашли подстроку и поиск окончен. Если же какой-то (не последний) символ образца не совпадает с соответствующим символом строки, мы сдвигаем образец на один символ вправо и снова начинаем проверку с последнего символа. Весь алгоритм выполняется до тех пор, пока либо не будет найдено вхождение искомого образца, либо не будет достигнут конец строки.
Величина сдвига в случае несовпадения последнего символа вычисляется исходя из следующих соображений: сдвиг образца должен быть минимальным, таким, чтобы не пропустить вхождение образца в строке. Если данный символ строки встречается в образце, мы смещаем образец таким образом, чтобы символ строки совпал с самым правым вхождением этого символа в образце. Если же образец вообще не содержит этого символа, мы сдвигаем образец на величину, равную его длине, так что первый символ образца накладывается на следующий за проверявшимся символ строки.
Величина смещения для каждого символа образца зависит только от порядка символов в образце, поэтому смещения удобно вычислить заранее и хранить в виде одномерного массива, где каждому символу алфавита соответствует смещение относительно последнего символа образца. Поясним все вышесказанное на простом примере. Пусть у нас есть набор символов из пяти символов: a, b, c, d, e и мы хотим найти вхождение образца “abbad” в строке “abeccacbadbabbad”. Следующие схемы иллюстрируют все этапы выполнения алгоритма:
a |
b |
c |
d |
e |
1 |
2 |
5 |
0 |
5 |
Таблица смещений для образца “abbad”.
a |
b |
e |
c |
c |
a |
c |
b |
a |
d |
b |
a |
b |
b |
a |
d |
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Начало поиска. Последний символ образца не совпадает с наложенным символом строки. Сдвигаем образец вправо на 5 позиций:
a |
b |
e |
c |
c |
a |
c |
b |
a |
d |
b |
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
|
Три символа образца совпали, а четвертый – нет. Сдвигаем образец вправо на одну позицию:
a |
b |
e |
c |
c |
a |
c |
b |
a |
d |
b |
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
|
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
Последний символ снова не совпадает с символом строки. В соответствии с таблицей смещений сдвигаем образец на 2 позиции:
a |
b |
e |
c |
c |
a |
c |
b |
a |
d |
b |
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
|
|
|
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
Еще раз сдвигаем образец на 2 позиции:
a |
b |
e |
c |
c |
a |
c |
b |
a |
d |
b |
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a |
b |
b |
a |
d |
|
Теперь, в соответствии с таблицей, сдвигаем образец на одну позицию, и получаем искомое вхождение образца:
a |
b |
e |
c |
c |
a |
c |
b |
a |
d |
b |
a |
b |
b |
a |
d |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a |
b |
b |
a |
d |
Этот метод не только улучшает обработку самого плохого случая, но и даёт выигрыш в промежуточных ситуациях.
Почти всегда, кроме специально построенных примеров, БМ-поиск требует значительно меньше N сравнений. В самых же благоприятных обстоятельствах, когда последний символ образца всегда попадает на несовпадающий символ текста, число сравнений равно (N / M), в худшем же случае – О((N-M+1)*M+ p), где p – мощность алфавита.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
31. Сортировка. Основные понятия.