![](/user_photo/1334_ivfwg.png)
- •Министерство образования Российской Федерации
- •Содержание
- •1.2 Скорость роста функций
- •1.3 Анализ алгоритмов; время работы в лучшем, худшем случаях и в среднем
- •1.4 Типы данных, структуры данных и абстрактные типы данных
- •1.5 Динамические множества
- •2 Алгоритмы сортировок
- •2.1 Понятие внутренней и внешней сортировки
- •2.2 Сортировка вставками
- •2.3 Сортировка слиянием
- •2.3.1 Описание алгоритма
- •2.3.2 Анализ времени работы алгоритмов «разделяй и властвуй»
- •2.3.2 Анализ времени работы сортировки слиянием через рекуррентное соотношение
- •2.3.3 Анализ времени работы сортировки слиянием через геометрическую интерпретацию
- •2.4 Пирамидальная сортировка
- •2.4.1 Введение в алгоритм
- •2.4.2 Сохранение основного свойства кучи
- •2.4.3 Построение кучи
- •2.5 Быстрая сортировка
- •2.5.1 Введение в алгоритм
- •2.5.2 Описание
- •2.5.3 Разбиение массива
- •2.5.4 Особенности работы быстрой сортировки
- •2.6 Особенности реализации алгоритмов сортировки; сортировка за линейное время
- •2.6.1 Введение
- •2.6.2 Разрешающее дерево сортировки сравнениями
- •2.7 Цифровая сортировка
- •2.8 Сортировка вычерпыванием
- •2.8.1 Описание алгоритма
- •2.8.2 Вероятностный анализ времени работы сортировки вычерпыванием
- •2.8.3 Анализ времени работы сортировки вычерпыванием через геометрическую интерпретацию
- •2.9 Сортировка подсчетом
- •2.9.1 Описание алгоритма
- •2.9.2 Анализ времени работы
- •3 Элементарные и нелинейные структуры данных
- •3.1 Элементарные структуры: список, стек, очередь, дек
- •3.1.1 Список Линейный однонаправленный список
- •Линейный двунаправленный список
- •Двунаправленный список с фиктивными элементами
- •Циклические списки
- •Циклический однонаправленный список
- •Циклический двунаправленный список
- •3.1.2 Стек
- •3.1.3 Очередь
- •3.1.3 Дек
- •3.2 Нелинейные структуры данных
- •3.2.1 Представление корневых деревьев в эвм
- •Обходы деревьев
- •3.2.2 Двоичные деревья Спецификация двоичных деревьев
- •Реализация
- •Обходы двоичных деревьев
- •3.2.3 Двоичные деревья поиска Основные операции
- •Минимум и максимум
- •Следующий и предыдущий элементы
- •Добавление и удаление
- •Случайные деревья поиска
- •Оптимальные деревья поиска
- •4 Хеширование
- •4.1 Введение
- •4.2 Прямая адресация; таблицы с прямой адресацией
- •4.3 Хеш – таблицы; возникновение коллизий и их разрешение
- •Разрешение коллизий с помощью цепочек
- •Анализ хеширования с цепочками
- •4.4 Способы построения хеш – функций Выбор хорошей хеш-функции
- •Ключи как натуральные числа
- •Деление с остатком
- •Умножение
- •Универсальное хеширование
- •4.5 Открытая адресация; способы вычисления последовательности испробованных мест: линейная последовательность проб, квадратичная последовательность проб, двойное хеширование
- •Линейная последовательность проб
- •1 / (1 – )
- •5 Основные принципы разработки алгоритмов
- •5.1 Введение в теорию графов
- •5.1.1 Графы
- •5.1.2 Представление графов
- •5.2 Алгоритмы на графах: поиск в ширину, поиск в глубину
- •5.2.1 Поиск в ширину (волновой алгоритм)
- •5.2.2 Анализ поиска в ширину
- •5.2.3 Деревья поиска в ширину
- •5.2.4 Поиск в глубину
- •5.2.5 Анализ поиска в глубину
- •5.2.6 Свойства поиска в глубину
- •5.2.7 Классификация рёбер
- •5.3 Топологическая сортировка, задача о разбиении графа на сильно связанные компоненты
- •5.3.1 Топологическая сортировка
- •5.3.2 Сильно связные компоненты
- •5.4 Алгоритм построения минимального остовного дерева
- •5.4.1 Остовные деревья минимальной стоимости
- •5.4.2 Построение минимального покрывающего дерева
- •5.4.3 Алгоритмы Крускала и Пpимa
- •5.4.4 Алгоритм Крускала
- •5.4.5 Алгоритм Прима
- •5.5 Задача нахождения кратчайших путей на графах; алгоритм Флойда; алгоритм Дейкстры
- •5.5.1 Нахождение кратчайшего пути
- •5.5.2 Алгоритм Дейкстры
- •5.5.3 Алгоритм Флойда
- •5.6 Поиск с возвратом
- •5.6.1 Введение
- •5.6.2 Переборные алгоритмы
- •5.6.3 Метод ветвей и границ
- •5.6.4 Метод альфа-бета отсечения
- •5.6.5 Локальные и глобальные оптимальные решения
- •5.7 Метод декомпозиции ( «Разделяй и властвуй»)
- •5.7.1 «Ханойские башни»
- •5.8 Жадные алгоритмы и динамическое программирование
- •5.8.1 Задача о выборе заявок
- •5.8.2 Дискретная задача о рюкзаке
- •5.8.3 Непрерывная задача о рюкзаке
- •5.8.4 Числа Фибоначчи
- •5.8.5 Задача триангуляции многоугольника
- •5.8.6 Дп, жадный алгоритм или что-то другое?
3.2.2 Двоичные деревья Спецификация двоичных деревьев
Как уже говорилось выше, двоичные (бинарные) деревья – это деревья со степенью не более двух.
По степени вершин двоичные деревья бывают:
Строгие – вершины дерева имеют степень ноль (листья) или два (узлы);
Нестрогие – вершины дерева имеют степень ноль (листья), один или два (узлы).
В общем случае на k-м уровне двоичного дерева может быть до 2k-1 вершин.
Двоичное дерево, содержащее только полностью заполненные уровни (то есть 2k-1 вершин на каждом k-м уровне), называется полным.
Рисунок 3.11 – Двоичные деревья
Реализация
Двоичное дерево можно реализовывать как статическую структуру данных в виде одномерного массива, а можно как динамическую структуру – в виде списка.
Списочное представление двоичных деревьев основано на элементах, соответствующих узлам дерева. Каждый элемент имеет поле данных и два поля указателей. Один указатель используется для связывания элемента с правым потомком, а другой – с левым. Листья имеют пустые указатели потомков. При таком способе представления дерева обязательно следует сохранять указатель на узел, являющийся корнем дерева.
type
PTree = ^TTree;
TTree = record
Data: TypeElement; {поле данных}
Left, Right: PTree; {указатели на левого и правого потомков}
end;
В виде массива проще всего представляется полное двоичное дерево, так как оно всегда имеет строго определенное число вершин на каждом уровне. Вершины можно пронумеровать слева направо последовательно по уровням и использовать эти номера в качестве индексов в одномерном массиве. Если число уровней дерева в процессе обработки не будет существенно изменяться, то такой способ представления полного двоичного дерева будет значительно более экономичным, чем любая списковая структура.
type
Tree: array[1..N] of TypeElement
Адрес любой вершины в массиве вычисляется как:
адрес = 2k-1+i-1,
где k – номер уровня вершины, i – номер на уровне k в полном двоичном дереве. Адрес корня будет равен единице. Для любой вершины, имеющей индекс j в массиве, можно вычислить адреса левого и правого потомков
адрес_левого = 2*j
адрес_правого = 2*j+1
Рисунок 3.12 – Организация двоичного дерева
Рисунок 3.13 – Вариант визуального представления динамической организации двоичного дерева
Главным недостатком статического способа представления двоичного дерева является то, что массив имеет фиксированную длину. Размер массива выбирается исходя из максимально возможного количества уровней двоичного дерева, и чем менее полным является дерево, тем менее рационально используется память. Кроме того, недостатком являются большие накладные расходы при изменении структуры дерева (например, при обмене местами двух поддеревьев).
Обходы двоичных деревьев
Далее будет рассмотрена операция прямого обхода двоичного дерева в рекурсивной и нерекурсивной форме. Реализации обратного и симметричного обхода аналогична.
procedure PreOrder_BinTree(Node: PTree);
{Рекурсивный обход двоичного дерева в прямом порядке}
begin
writeln(Node^.Data);
if Node^.Left <> nil then PreOrder_BinTree(Node^.Left);
if Node^.Right <> nil then PreOrder_BinTree(Node^.Right);
end;
Листинг 3.22 – Обход двоичного дерева в прямом порядке на языке Pascal
В процедуре, реализующей нерекурсивный обход двоичного дерева, используется стек, хранящий путь от корня дерева до предка текущей вершины. Элементы стека хранят указатели на вершины дерева.
Процедура работает в двух режимах. В первом режиме осуществляется обход по направлению к левым потомкам до тех пор, пока не встретится лист, при этом выполняется печать значений вершин, и занесение указателей на них в стек. Во втором режиме осуществляется возврат по пройденному пути с поочередным извлечением указателей из стека до тех пор, пока не встретится вершина, имеющая еще ненапечатанного правого потомка. Тогда процедура переходит в первый режим и исследует новый путь, начиная с этого потомка.
procedure NR_PreOrder_BinTree(Tree: PTree);
{Нерекурсивный обход двоичного дерева в прямом порядке}
var
Node: Ptree; {Указатель на текущую вершину}
S: ^TypeElement; {Стек указателей вершин}
begin
{Инициализация}
ClearStack(S);
Node := Tree;
while true do
if Node <> nil then begin
writeln(Node^.Data);
PushStack(Node, S);
{Исследование левого потомка вершины Node}
Node := Node^.Left;
end else begin
{Завершена исследование пути, содержащегося в стеке}
if EmptyStack(S) then return;
{Исследование правого потомка вершины Node}
PopStack(Node, S);
Node := Node^.Right;
end;
end;
Листинг 3.23 – Нерекурсивный обход двоичного дерева в прямом порядке