такие списки несколько труднее использовать, но зато одни и те же элементы могут встречаться более чем в одном списке одновременно.

Кроме того, что списки годятся для ситуации, когда происходят удаления и вставки элементов в середине, они также хороши для управления данными меняющегося размера, особенно когда доступ к ним происходит по принципу стека: последним вошел, первым вышел (last in, first out — LIFO). Они используют память эффективнее, чем массивы, при наличии нескольких стеков, которые независимо друг от друга растут и уменьшаются. Они также хороши в случае, когда информация внутренне связана в цепочку неизвестного заранее размера, например как последовательность слов в документе. Однако если вам нужны как частые обновления, так и случайный доступ к данным, то разумнее будет использовать не такую непреклонно линейную структуру данных, а что-нибудь вроде дерева или хэштаблицы.

Упражнение 2-7

Реализуйте некоторые другие операции над списком: копирование, слияние, разделение списка, вставку до или после указанного элемента. Как эти две операции вставки отличаются по сложности? Много ли вы можете использовать из того, что мы написали, и много ли вам надо написать самому?

Упражнение 2-8

Напишите рекурсивную и итеративную версии процедуры reverse, переворачивающей список. Не создавайте новых элементов списка; используйте старые.

Упражнение 2-9

Напишите обобщенный тип List для языка С. Простейший способ — в каждом элементе списка хранить указатель void *, который ссылается на данные. Сделайте то же для C++, используя шаблон (template), и для Java, определив класс, содержащий списки типа Obj ect. Каковы сильные и слабые стороны этих языков с точки зрения данной задачи?

Упражнение 2-10

Придумайте и реализуйте набор тестов для проверки того, что написанные вами процедуры работы со списками корректны. Стратегии тестирования подробнее обсуждаются в главе 6.

Деревья

Дерево — иерархическая структура данных, хранящая набор элементов. Каждый элемент имеет значение и может указывать на ноль или более других элементов. На каждый элемент указывает только один другой элемент. Единственным исключением является корень дерева, на который не указывает ни один элемент. Входящие в дерево элементы называются его вершинами.

Есть много типов деревьев, которые отражают сложные структуры, например деревья синтаксического разбора (parse trees), хранящие синтаксис предложения или программы, либо генеалогические деревья, описывающие родственные связи. Мы продемонстрируем основные принципы на деревьях двоичного поиска, в которых

каждая вершина (node) имеет по две связи. Они наиболее просто реализуются и демонстрируют наиболее важные свойства деревьев. Вершина в двоичном дереве имеет значение и два указателя, left и right, которые показывают на его дочерние вершины. Эти указатели могут быть равны null, если у вершины меньше двух дочерних вершин. Структуру двоичного дерева поиска определяют значения в его вершинах: все дочерние вершины, расположенные левее данной, имеют меньшие значения, а все дочерние вершины правее — большие. Благодаря этому свойству мы можем использовать разновидность двоичного поиска для быстрого поиска значения по дереву или определения, что такого значения нет.

Вариант структуры Nameval для дерева пишется сразу:

typedef struct Namevai Nameval; struct Nameval { char *name;

int value;

Nameval *left; /* меньшие */ Nameval * right; /* большие */ };

Комментарии "большие" и "меньшие" относятся к свойствам связей: левые "дети" хранят меньшие значения, правые — большие.

В качестве конкретного примера на приведенном рисунке показано подмножество таблицы символов в виде дерева двоичного поиска для структур Nameval, отсортированных по ASCII-значениям имен символов.

Поскольку в каждой вершине дерева хранится несколько указателей на другие элементы, то многие операции, занимающие время порядка О(п) в списках или массивах, занимают только 0(log n) в деревьях. Наличие нескольких указателей в каждой вершине сокращает время выполнения операций, так как уменьшается количество вершин, которые необходимо посетить, чтобы добраться до нужной.

Дерево двоичного поиска (которое в данном параграфе мы будем называть просто "деревом") достраивается рекурсивным спуском по дереву; на каждом шаге спуска выбирается соответствующая правая или левая ветка, пока не найдется место для вставки новой вершины, которая должна быть корректно инициализированной

структурой типа Nameval: имя, значение и два нулевых указателя. Новая вершина добавляется как лист дерева, то есть у него пока отсутствуют дочерние вершины.

/* insert: вставляет вершину newp в дерево treep,

возвращает treep */

Nameval *insert(Nameval *treep, Nameval *newp) {

int cmp;

if (treep == NULL) return newp;

cmp = strcmp(newp->name,~treep->name); if (cmp == 0)

weprintf("insert: дубликат значения

%s проигнорирован", newp->name);

else if (cmp < 0)

treep->left = *insert(treep->left, newp); else

treep->right = insert(treep->right, newp); return treep; }

Мы ничего еще не сказали о дубликатах — повторах значений. Данная версия insert сообщает о попытке вставки в дерево дубликата (cmp == 0). Процедура вставки в список ничего не сообщала, поскольку для обнаружения дубликата надо было бы искать его по всему списку, в результате чего вставка происходила бы за время О(п), а не за 0(1). С деревьями, однако, эта проверка оставляется на произвол программиста, правда, свойства структуры данных не будут столь четко определены, если будут встречаться дубликаты. В других приложениях может оказаться необходимым допускать дубликаты или, наоборот, обязательно их игнорировать.

Процедура weprintf — это вариант eprintf; она печатает сообщение, начинающееся со слова warning (предупреждение), но, в отличие от eprintf, работу программы не завершает.

Дерево, в котором каждый путь от корня до любого листа имеет примерно одну и ту же длину, называется сбалансированным. Преимущество сбалансированного дерева в том, что поиск элемента в нем занимает время порядка 0(log n), поскольку, как и в двоичном поиске, на каждом шаге отбрасывается половина вариантов.

Если элементы вставляются в дерево в том же порядке, в каком они появляются, то дерево может оказаться несбалансированным или даже весьма плохо сбалансированным. Например, если элементы приходят уже в отсортированном виде, то код каждый раз будет спускаться на еще одну ветку дерева, создавая в результате список из правых ссылок, со всеми "прелестями" производительности списка. Если же элементы поступают в произвольном порядке, то описанная ситуация вряд ли произойдет и дерево будет более или менее сбалансированным.

Трудно реализовать деревья, которые гарантированно сбалансированы; это одна из причин существования большого числа различных видов деревьев. Мы просто обойдем данный вопрос стороной и будем считать, что входные данные достаточно случайны, чтобы дерево было достаточно сбалансированным.

Код для функции поиска похож на функцию insert:

/* lookup: поиск имени name

в дереве treep

*/ Nameval *lookup(Nameval *treep, char *name) {

int cmp;

if (treep == NULL) return NULL;

cmp = strcmp(name, treep->name); if (cmp == 0)

return treep; else if (cmp < 0)

return lookup(treep->left, name); else return lookup(treep->right, name); }

У нас есть еще пара замечаний по поводу функций lookup и i nse rt. Во-первых, они выглядят поразительно похожими на алгоритм двоичного поиска из начала главы. Это вовсе не случайно, так как они построены на той же идее "разделяй и властвуй", что и двоичный поиск, — основе логарифмических алгоритмов.

Во-вторых, эти процедуры рекурсивны. Если их переписать итеративно, то они будут похожи на двоичный поиск еще больше. На самом деле итеративная версия функции lookup может быть создана в результате элегантной трансформации рекурсивной версии. Если мы еще не нашли элемента, то последнее действие функции заключается в возврате результата, получающегося при вызове себя самой, такая ситуация называется хвостовой рекурсией (tail recursion). Эта конструкция может быть преобразована в итеративную форму, если подправить аргументы и стартовать функцию заново. Наиболее прямой метод — использовать оператор перехода goto, но цикл while выглядит чище:

/* nrlookup: нерекурсивный поиск имени в дереве treep */ *Nameval

*nrlookup

(Nameval *treep, char *name) int cmp;

while (treep != NULL) {

cmp = strcmp(name, treep->name); if (cmp == 0)

return treep; else if (cmp < 0) treep = treep->left; else treep = treep->right; }

return NULL;

}

После того как мы научились перемещаться по дереву, остальные стандартные операции реализуются совершенно естественно. Мы можем использовать технологии управления списками, например написать общую процедуру обхода дерева, которая вызывает заданную функцию для каждой вершины. Однако в этом случае нужно сделать выбор: когда выполнять операцию над данной вершиной, а когда обрабатывать оставшееся дерево? Ответ зависит от того, что представляет собой дерево: если оно хранит упорядоченные данные, как в дереве двоичного поиска, то мы сначала посещаем левую часть, а затем уже правую.

Иногда структура дерева отражает какое-то внутреннее упорядочение данных, как в генеалогических деревьях, и порядок обхода листьев будет зависеть от отношений, которые дерево представляет.

Фланговый порядок (in-order) обхода выполняет операцию в данной вершине после просмотра ее левого поддерева и перед просмотром правого:

/* applyinorder: применение функции fn во время

обхода дерева во фланговом порядке

*/ void applyinorder(Nameval *treep, void (*fn)(Nameval*, void*), void *arg)

{

if (treep == NULL) return;

applyinorder(treep->left, fn, arg); (*fn)(treep, arg); applyinorder(treep->right, fn, arg);

}

Эта последовательность действий используется, когда вершины должны обходиться в порядке сортировки, например для печати их по порядку, что можно сделать так:

applyinorder(treep, printnv, "%s: %x\n");

Сразу намечается вариант сортировки: вставляем элементы в дерево, выделяем память под массив соответствующего размера, а затем используем фланговый обход для последовательного размещения их в массиве. Восходящий порядок (postorder) обхода вызывает операцию для данной вершины после просмотра вершиндетей:

* applypostorder: применение функции fn во время

обхода дерева в восходящем порядке

*/ void applypostorder(Nameval *treep, void (*fn)(Nameval*, void*), void *arg) { if (treep == NULL)

return;

applypostorder(treep->left, fn, arg); applypostorder(treep->right, fn, arg); (*fn)(treep, arg);

}

Восходящий порядок применяется, когда операция для вершины зависит от поддеревьев. Примерами служат вычисление высоты дерева (взять максимум из высот двух поддеревьев и добавить единицу), обработка дерева в графическом пакете (выделить место на странице для каждого поддерева и объединить их в области для данной вершины), а также вычисление общего занимаемого места.

Нисходящий порядок (pre-order) используется редко, так что мы не будем его рассматривать.

На самом деле деревья двоичного поиска применяются редко, хотя В-деревья, обычно сильно разветвленные, используются для хранения информации на внешних носителях. В каждодневном программировании деревья часто используются для представления структур действий и выражений. Например, действие

mid = (low + high) / 2;