![](/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?
1.5 Динамические множества
В программировании часто приходится иметь дело с множествами, меняющимися в процессе выполнения алгоритма. Существуют структуры данных, предназначенные для хранения изменяющихся (динамических, по-английски dynamic) множеств.
Разные алгоритмы используют разные операции. Нередко, например, тре- буется лишь добавлять и удалять элементы в множество, а также проверять, принадлежит ли множеству данный элемент. Структура данных, поддержива- ющая такие операции, называется словарём (dictionary). В других ситуациях могут понадобиться более сложные операции. Например, очереди с приорите- тами, в связи с кучами, разрешают выбирать и удалять наименьший элемент (помимо добавления элементов). Понятно, что выбор реализации динамического множества зависит от того, какие операции с ним нам потребуются.
Обычно элемент динамического множества – это запись, содержащая раз- личные поля. Часто одно из полей рассматривается как ключ (key), предназначенный для идентификации элемента, а остальные поля – как дополнительные данные (satellite data), хранящиеся вместе с ключом. Элемент множества ищется по ключу; когда элемент найден, мы можем прочесть или изменить дополнительную информацию, имеющуюся в этом элементе. Во многих случаях все ключи различны, и тогда множество можно рассматривать как функцию, которая каждому существующему ключу ставит в соответствие некоторую дополнительную информацию.
Многие способы реализации множеств требуют, чтобы вместе с каждым ключом хранились не только дополнительные данные, но и некоторая служебная информация (например, указатели на другие элементы множества).
Часто на множестве ключей имеется естественный линейный порядок (на- пример, ключи могут быть действительными числами или словами, на которых есть лексикографический порядок). В этом случае можно говорить, например, о наименьшем элементе множества или об элементе, непосредственно следующем за данным.
Предполагается, что элементы множества хранятся в некоторой общей области памяти и для каждого элемента имеется указатель, который позволяет получить доступ к этому элементу. Обычно в качестве указателя выступает просто адрес в памяти; если язык программирования этого не предусматривает, указателем может быть индекс в массиве.
Операции над множествами делятся на запросы (queries), не меняющие множества, и операции, меняющие множество (modifying operations). Перечислим типичные операции над множествами.
Таблица 1.3 – Основные операции над динамическими множествами (основные словарные операции)
Search(S,k) (поиск) |
Запрос, который по данному множеству S и ключу k возвращает указатель на элемент множества S с ключом k. Если такого элемента в множестве S нет, возвращается NIL. |
Insert(S,x) (вставить) |
Добавляет к множеству S элемент, на который указывает указатель х (подразумевается, что к этому моменту все поля в записи, на которую указывает х, уже заполнены). |
Delete(S,x) (удалить) |
Удаляет из множества S элемент, на который указывает указатель z (обратите внимание, что х – указатель, а не ключ). |
Minimum(S) (минимум) |
Выдаёт указатель на элемент множества S с наименьшим ключом (считаем, что ключи линейно упорядочены). |
Maximum(S) (максимум) |
Выдаёт указатель на элемент множества S с наибольшим ключом. |
Successor(S,z) (следующий) |
Возвращает указатель на элемент множества S, непосредственно следующий за элементом z (в смысле линейного порядка на ключах). Если х – наибольший элемент, возвращается NIL. |
Predecessor(S,х) (предыдущий) |
Возвращает указатель на элемент множества S, непосредственно предшествующий элементу х (если х – наименьший элемент, возвращается NIL). |
Операции Successor и Predecessor часто используются и при работе с множествами, в которых ключи различных элементов могут совпадать. При этом разумная реализация гарантирует выполнение различных естественных свойств.
Например, функции Successor и Predecessor взаимно обратны; кроме того, начав с Minimum(S) и применяя функцию Successor, можно осуществить перечисление всех элементов множества в неубывающем порядке.
Стоимость операций над множествами обычно оценивается через размер множеств, к которым они применяются.