
- •Алгоритмы и алгоритмические языки
- •Лекция 1 Представление чисел в эвм Целые
- •Вещественные
- •Ошибки вычислений
- •Лекция 2 Алгоритмы. Сведение алгоритмов. Нижние и верхние оценки.
- •Сортировки Постановка задачи
- •Сортировка пузырьком.
- •Сортировка слиянием с рекурсией.
- •Сортировка слиянием без рекурсии.
- •Лекция 3 Алгоритмы. Сведение алгоритмов. Сортировки и связанные с ними задачи.
- •Доказательство корректности работы алгоритма.
- •Оценки времени работы алгоритма.
- •Некоторые задачи, сводящиеся к сортировке.
- •Лекция 4 Алгоритмы. Сведение алгоритмов. Сортировки и связанные с ними задачи.
- •HeapSort или сортировка с помощью пирамиды.
- •Алгоритмы сортировки за время o(n)
- •Сортировка подсчетом
- •Цифровая сортировка
- •Сортировка вычерпыванием
- •Лекция 5 Алгоритмы. Сведение алгоритмов.
- •Порядковые статистики.
- •Поиск порядковой статистики за время (n) в среднем
- •Поиск порядковой статистики за время (n) в худшем случае
- •Язык программирования c.
- •Переменные
- •Структуры данных.
- •Вектор.
- •Лекция 6
- •Стек. Реализация 1 (на основе массива).
- •Стек. Реализация 2 (на основе массива с использованием общей структуры).
- •Стек. Реализация 3 (на основе указателей).
- •Стек. Реализация 4 (на основе массива из двух указателей).
- •Стек. Реализация 5 (на основе указателя на указатель).
- •Очередь.
- •Стандартная ссылочная реализация списков
- •Ссылочная реализация списков с фиктивным элементом
- •Реализация l2-списка на основе двух стеков
- •Реализация l2-списка с обеспечением выделения/освобождения памяти
- •Лекция 7 Структуры данных. Графы.
- •Поиск пути в графе с наименьшим количеством промежуточных вершин
- •Представление графа в памяти эвм
- •Массив ребер
- •Матрица смежности
- •Матрица инцидентности
- •Списки смежных вершин
- •Реберный список с двойными связями (для плоской укладки планарных графов)
- •Лекция 8 Структуры данных. Графы.
- •Поиск кратчайшего пути в графе
- •Алгоритм Дейкстры
- •Конец вечного цикла
- •Алгоритм Дейкстры модифицированный
- •Конец вечного цикла
- •Лекция 9 Бинарные деревья поиска
- •Поиск элемента в дереве
- •Добавление элемента в дерево
- •Поиск минимального и максимального элемента в дереве
- •Удаление элемента из дерева
- •Поиск следующего/предыдущего элемента в дереве
- •Слияние двух деревьев
- •Разбиение дерева по разбивающему элементу
- •Сбалансированные и идеально сбалансированные бинарные деревья поиска
- •Операции с идеально сбалансированным деревом
- •Операции со сбалансированным деревом
- •Поиск элемента в дереве
- •Добавление элемента в дерево
- •Удаление элемента из дерева
- •Поиск минимального и максимального элемента в дереве
- •Поиск следующего/предыдущего элемента в дереве
- •Слияние двух деревьев
- •Разбиение дерева по разбивающему элементу
- •Лекция 10 Красно-черные деревья
- •Отступление на тему языка с. Поля структур.
- •Отступление на тему языка с. Бинарные операции.
- •Высота красно-черного дерева
- •Добавление элемента в красно-черное дерево
- •Однопроходное добавление элемента в красно-черное дерево
- •Удаление элемента из красно-черного дерева
- •Лекция 11
- •Высота b-дерева
- •Поиск вершины в b-дереве
- •Отступление на тему языка с. Быстрый поиск и сортировка в языке с
- •Добавление вершины в b-дерево
- •Удаление вершины из b-дерева
- •Лекция 12 Хеширование
- •Метод многих списков
- •Метод линейных проб
- •Метод цепочек
- •Лекция 14 Поиск строк
- •Отступление на тему языка с. Ввод-вывод строк из файла
- •Алгоритм поиска подстроки с использованием хеш-функции (Алгоритм Рабина-Карпа)
- •Конечные автоматы
- •Отступление на тему языка с. Работа со строками
- •Алгоритм поиска подстроки, основанный на конечных автоматах
- •Лекция 15 Алгоритм поиска подстроки Кнута-Морриса-Пратта (на основе префикс-функции)
- •Алгоритм поиска подстроки Бойера-Мура (на основе стоп-символов/безопасных суффиксов)
- •Эвристика стоп-символа
- •Эвристика безопасного суффикса
- •Форматы bmp и rle
- •Bmp без сжатия.
Представление графа в памяти эвм
Пусть имеется граф G=(V,E), имеющий N вершин и M ребер. Вершинам и ребрам можно сопоставить их номера от 1 до N и от 1 до M, соответственно. Рассмотрим различные варианты хранения данных об этом графе. Отметим, что для работы с графом требуются следующие операции
-
перечисление всех ребер, инцидентных вершине i
-
перечисление вершин, инцидентных ребру j
-
перечисление всех вершин, смежных с вершиной i
-
проверка смежности двух вершин
-
проверка смежности двух ребер
Массив ребер
Для хранения информации о графе можно использовать массив ребер, в каждом элементе которого хранятся номера вершин, инцидентных ребру
#typedef MMax 100
int edges[MMax][2], n_edges;
здесь предполагается, что в графе содержится не более MMax ребер;
Имеем следующие времена выполнения интересующих нас операций
-
перечисление всех ребер, инцидентных вершине i T=O(M)
-
перечисление вершин, инцидентных ребру j T=O(1)
-
перечисление всех вершин, смежных с вершиной i T=O(M)
-
проверка смежности двух вершин T=O(M)
-
проверка смежности двух ребер T=O(1)
Матрица смежности
Для хранения информации о графе можно использовать матрицу смежности из N строк и N столбцов, в (i,j) – элементе которой хранится количество ребер, инцидентных паре вершин с номерами i и j.
Имеем следующие времена выполнения интересующих нас операций
-
перечисление всех ребер, инцидентных вершине i -------
-
перечисление вершин, инцидентных ребру j -------
-
перечисление всех вершин, смежных с вершиной i T=O(N)
-
проверка смежности двух вершин T=O(1)
-
проверка смежности двух ребер -------
Матрица инцидентности
Для хранения информации о графе можно использовать матрицу инцидентности из N строк и М столбцов, в (i,j) – элементе которой хранится 1, если вершина i инцидентна ребру j, и 0 – если нет.
Имеем следующие времена выполнения интересующих нас операций
-
перечисление всех ребер, инцидентных вершине i T=O(M)
-
перечисление вершин, инцидентных ребру j T=O(N)
-
перечисление всех вершин, смежных с вершиной i T=O(N M)
-
проверка смежности двух вершин T=O(N M)
-
проверка смежности двух ребер T=O(N+M)
Списки смежных вершин
Для хранения информации о графе можно для каждой вершины хранить множество смежных вершин. Множество можно реализовать либо в виде массива:
#typedef NMax 100
typedef struct CVertex1_
{
int AdjacentVertices[NMax];
int NAdjacentVertices;
} CVertex1;
CVertex1 vertices[NMax];
здесь предполагается, что в графе содержится не более NMax вершин;
либо в виде списка:
#typedef NMax 100
typedef struct CAdjVertex_
{
int i; //номер текущей вершины
int i_next; //номер следующей вершины
} CAdjVertex;
typedef struct CVertex2_
{
CAdjVertex *AdjacentVerticesList_Head; //голова списка смежных вершин int i; //номер текущей вершины
} CVertex2;
CVertex2 vertices[NMax];
Т.о. в каждой вершине графа будет храниться вектор или список смежных вершин к данной вершине.
Имеем следующие времена выполнения интересующих нас операций
-
перечисление всех ребер, инцидентных вершине i -------
-
перечисление вершин, инцидентных ребру j -------
-
перечисление всех вершин, смежных с вершиной i T=O(N)
-
проверка смежности двух вершин T=O(N)
-
проверка смежности двух ребер -------