9.3.3. Использование двоичного дерева как справочной таблицы

Пусть дерево уже отсортировано. Тогда оно может служить прекрасной справочной таблицей; например, для поиска в сбалансированном дереве, содержащем миллион узлов, понадобится не более 20 сравнений (глубина дерева равна логарифму числа узлов по основанию 2). Чтобы поиск был осмысленным, предположим, что в каждом узле хранится не какое-то одно значение, а ключ и ассоциированные с ним данные.

Почти всегда лучше использовать в качестве справочной таблицы хэш или даже таблицу во внешней базе данных. Но все равно приведем код:

class Tree

 # Предполагается, что определения взяты из предыдущего примера...

 def search(x)

  if self.data == x

   return self

  elsif x < self.data

   return left ? left.search(x) : nil

  else

   return right ? right.search(x) : nil

  end

 end

end

keys = [50, 20, 80, 10, 30, 70, 90, 5, 14,

        28, 41, 66, 75, 88, 96]

tree = Tree.new

keys.each {|x| tree.insert(x)}

s1 = tree.search(75)  # Возвращает ссылку на узел, содержащий 75...

s2 = tree.search(100) # Возвращает nil (не найдено).

9.3.4. Преобразование дерева в строку или массив

С помощью тех же приемов, которые применяются для обхода дерева, мы можем преобразовать его в строку или в массив. Ниже мы выполняем обход во внутреннем порядке, хотя подошел бы и любой другой способ:

class Tree

 # Предполагается, что определения взяты из предыдущего примера...

 def to_s

  "[" +

  if left then left.to_s + "," else "" end +

  data.inspect +

  if right then "," + right.to_s else "" end + "]"

 end

 def to_a

  temp = []

  temp += left.to_a if left

  temp << data

  temp += right.to_a if right

  temp

 end

end

items = %w[bongo grimace monoid jewel plover nexus synergy]

tree = Tree.new

items.each {|x| tree.insert x}

str = tree.to_a * ","

# str is now "bongo,grimace,jewel,monoid,nexus,plover,synergy"

arr = tree.to_a

# arr равно:

#  ["bongo",["grimace",[["jewel"],"monoid",[["nexus"],"plover",

#   ["synergy"]]]]]

Отметим, что глубина вложенности получающегося массива равна глубине дерева с корнем в том узле, с которого мы начали обход. Чтобы получить плоский массив, можете воспользоваться методом flatten.

9.4. Графы

Графом называется множество вершин, произвольным образом соединенных друг с другом. (Дерево — частный случай графа.) Не будем слишком углубляться в эту тему, поскольку теория и терминология весьма сложны. Очень скоро мы перешли бы от информатики в область чистой математики.

И все же у графов есть немало практических приложений. Возьмите обычную дорожную карту, на которой города соединены скоростными магистралями, или печатную плату. То и другое удобно представлять в виде графов. Компьютерную сеть тоже можно описать в терминах теории графов, будь то локальная сеть из нескольких десятков машин или весь Интернет, насчитывающий миллионы узлов.

Под графом мы обычно понимаем неориентированный граф. Попросту говоря, в нем не проставлены стрелки на соединительных линиях; две вершины либо соединены, либо нет. Между тем вориентированном графе (орграфе) могут быть «улицы с односторонним движением»; из того, что вершина x соединена с вершиной у, не следует, что верно и обратное. Наконец, во взвешенном графе ребрам можно назначать веса. Например, вес может выражать «расстояние» между вершинами. Мы ограничимся только этими основными видами графов; интересующегося читателя отсылаем к многочисленным учебникам информатики и математики.

В Ruby, как и во многих других языках, граф можно представить разными способами, например в виде настоящей сети взаимосвязанных объектов или в виде матрицы, в которой хранятся ребра графа. Мы рассмотрим оба способа и на примерах покажем, как можно манипулировать графами.