- •Введение
- •Основные понятия и определения
- •Типы данных
- •1.1.1. Понятие типа данных
- •1.2.2. Внутреннее представление базовых типов в оперативной памяти
- •1.2.2. Внутреннее представление структурированных типов данных
- •1.2.3. Статическое и динамическое выделение памяти
- •Абстрактные типы данных (атд)
- •Понятие атд
- •1.2.2. Спецификация и реализация атд
- •Структуры данных
- •1.3.1. Понятие структуры данных
- •1.3.2. Структуры хранения — непрерывная и ссылочная
- •1.4.3. Классификация структур данных
- •Алгоритмы
- •1.4.1. Понятие алгоритма
- •1.4.2. Способы записи алгоритмов.
- •1.4.3. Введение в анализ алгоритмов Вычислительные модели
- •Задача анализа алгоритмов
- •Время работы алгоритма
- •Время выполнения в худшем и среднем случае
- •1.4.3. Введение в рекурсию
- •Первые примеры
- •1.5.1. Введение в «длинную» арифметику
- •1.5.2. Рекурсия
- •1.5.3. Поразрядные операции. Реализация атд «Множество»
- •2. Линейные структуры данных
- •2.1. Атд "Стек", "Очередь", "Дек"
- •2.2. Реализация стеков
- •2.2.1. Непрерывная реализация стека с помощью массива
- •2.2.2. Ссылочная реализация стека в динамической памяти
- •2.2.3. Примеры программ с использованием стеков
- •2.3. Реализация очередей
- •2.3.2. Непрерывная реализация очереди с помощью массива
- •2.3.2. Ссылочная реализация очереди в динамической памяти
- •2.3.3. Ссылочная реализация очереди с помощью циклического списка
- •2.3.4. Очереди с приоритетами
- •2.3.5. Пример программы с использованием очереди
- •2.4. Списки как абстрактные типы данных
- •2.4.1. Модель списка с выделенным текущим элементом
- •2.4.2. Однонаправленный список (список л1)
- •2.4.3. Двунаправленный список (список л2)
- •2.4.4. Циклический (кольцевой) список
- •2.5. Реализация списков с выделенным текущим элементом
- •2.5.1. Однонаправленные списки Ссылочная реализация в динамической памяти на основе указателей
- •2.5.2. Двусвязные списки
- •2.5.3. Кольцевые списки
- •2.5.4. Примеры программ, использующих списки Очередь с приоритетами на основе линейного списка
- •Задача Иосифа (удаление из кольцевого списка)
- •2.6. Рекурсивная обработка линейных списков
- •2.6.1. Модель списка при рекурсивном подходе
- •2.6.2. Реализация линейного списка при рекурсивном подходе
- •3. Иерархические структуры данных
- •3.1. Иерархические списки
- •3.1.1 Иерархические списки как атд
- •3.1.2. Реализация иерархических списков
- •3.2. Деревья и леса
- •3.2.1. Определения
- •3.2. Способы представления деревьев
- •3.2.3. Терминология деревьев
- •3.2.4. Упорядоченные деревья и леса. Связь с иерархическими списками
- •3.3. Бинарные деревья
- •3.3.1. Определение. Представления бинарных деревьев
- •3.3.2. Математические свойства бинарных деревьев
- •3.4. Соответствие между упорядоченным лесом и бинарным деревом
- •3.5. Бинарные деревья как атд
- •3.6. Ссылочная реализация бинарных деревьев
- •3.6.1. Ссылочная реализация бинарного дерева на основе указателей
- •3.6.2. Ссылочная реализация на основе массива
- •3.6.3. Пример — построение дерева турнира
- •3.7. Обходы бинарных деревьев и леса
- •3.7.1. Понятие обхода. Виды обходов
- •3.7.2. Рекурсивные функции обхода бинарных деревьев
- •3.7.3. Нерекурсивные функции обхода бинарных деревьев
- •3.7.4. Обходы леса
- •3.7.5. Прошитые деревья
- •3.8. Применения деревьев
- •3.8.1. Дерево-формула
- •3.8.2. Задача сжатия информации. Коды Хаффмана
- •4. Сортировка и родственные задачи
- •4.1. Общие сведения
- •4.1.1. Постановка задачи
- •4.1.2. Характеристики и классификация алгоритмов сортировки
- •4.2. Простые методы сортировки
- •4.2.1. Сортировка выбором
- •4.2.2. Сортировка алгоритмом пузырька
- •4.2.3.Сортировка простыми вставками.
- •4.3. Быстрые способы сортировки, основанные на сравнении
- •4.3.1. Сортировка упорядоченным бинарным деревом
- •Анализ алгоритма сортировки бинарным деревом поиска
- •4.3.2. Пирамидальная сортировка
- •Первая фаза сортировки пирамидой
- •Вторая фаза сортировки пирамидой
- •Анализ алгоритма сортировки пирамидой
- •Реализация очереди с приоритетами на базе пирамиды
- •4.3.2. Сортировка слиянием
- •Анализ алгоритма сортировки слиянием
- •4.3.3. Быстрая сортировка Хоара
- •Анализ алгоритма быстрой сортировки
- •4.3.4. Сортировка Шелла
- •4.3.5. Нижняя оценка для алгоритмов сортировки, основанных на сравнениях
- •4.4. Сортировка за линейное время
- •4.4.1. Сортировка подсчетом
- •4.4.2. Распределяющая сортировка от младшего разряда к старшему
- •4.4.3. Распределяющая сортировка от старшего разряда к младшему
- •5. Структуры и алгоритмы для поиска данных
- •5.1. Общие сведения
- •5.1.1. Постановка задачи поиска
- •5.1.2. Структуры для поддержки поиска
- •5.1.3. Соглашения по программному интерфейсу
- •5.2. Последовательный (линейный) поиск
- •5.3. Бинарный поиск в упорядоченном массиве
- •5.4. Бинарные деревья поиска
- •5.4.1. Анализ алгоритмов поиска, вставки и удаления Поиск
- •Вставка
- •Удаление
- •5.4.3. Реализация бинарного дерева поиска
- •5.5. Сбалансированные деревья
- •Определение и свойства авл-деревьев
- •Вращения
- •Алгоритмы вставки и удаления
- •Реализация рекурсивного алгоритма вставки в авл-дерево
- •5.5.2. Сильноветвящиеся деревья
- •Бинарные представления сильноветвящихся деревьев
- •5.5.3. Рандомизированные деревья поиска
- •5.6. Структуры данных, основанные на хеш-таблицах
- •5.6.2. Выбор хеш-функций и оценка их эффективности
- •Модульное хеширование (метод деления)
- •Мультипликативный метод
- •Метод середины квадрата
- •5.6.2. Метод цепочек
- •5.6.3. Хеширование с открытой адресацией
- •5.6.4. Пример решения задачи поиска с использованием хеш-таблицы
Первая фаза сортировки пирамидой
Сортировка пирамидой включает в себя две фазы. На первой фазе мы преобразуем исходную последовательность в пирамиду. Как правило, пирамида строится прямо в исходном массиве, и дополнительная память не требуется.
Итак, пусть задан массив a из n элементов. Заметим, что элементы с индексами in/2 заведомо не превосходят своих детей, поскольку таковых не имеют (индексы i∙2+1 и i∙2+2 выходят за границы массива). Чтобы это свойство пирамиды выполнялось и для других элементов, поступим следующим образом. Будем двигаться по массиву справа налево, начиная с индекса n/2-1. Встав на очередной элемент a[i], выберем максимального из его сыновей a[i∙2+1] и a[i∙2+2] (не забывая при этом, что у элемента может быть только один сын или не быть их вовсе). Если максимальный из сыновей не превосходит родителя, то всё в порядке, иначе поменяем их местами и выполним аналогичную проверку для нашего элемента уже на его новом месте. Возможно, этот шаг придётся выполнить несколько раз. Пример показан на рис. 4.6.
0 |
I=1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
3 |
4 |
7 |
8 |
5 |
6 |
5 |
5 |
0 |
I=1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
3 |
8 |
7 |
4 |
5 |
6 |
5 |
5 |
0 |
I=1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
3 |
8 |
7 |
5 |
5 |
6 |
5 |
4 |
Рис 4.8. Элемент 4 "проваливается" в пирамиду.
Приведём пример функции, выполняющей “погружение” очередного элемента вглубь пирамиды. Параметрами функции будут исходный массив a, его длина n и индекс элемента i.
void downheap(int a[], int n, int i)
{
while (i<n/2) //при i>=n/2 детей нет, и основное свойство
{ //пирамиды выполняется тривиальным образом
//определяем максимального из сыновей
int i_max = i*2+1;
if (i_max+1<n) //второго сына может и не быть
if (a[i_max+1]>a[i_max])
i_max=i_max+1;
//проверяем, выполняется ли основное свойство пирамиды
if (a[i]>=a[i_max]) break;
//меняем местами элемент и его сына и корректируем i
int tmp = a[i]; a[i] = a[i_max]; a[i_max] = tmp;
i = i_max;
}
}
Теперь чтобы преобразовать исходный массив в пирамиду, осталось только вызвать функцию downheap для всех элементов от n/2-1 до 0:
for(int i=n/2-1; i>=0; i--) downheap(a,n,i);
Вторая фаза сортировки пирамидой
На второй фазе полученная пирамида преобразуется в отсортированный массив. Это делается следующим образом. Из основного свойства пирамиды следует, что максимальный элемент находится на её вершине, то есть это элемент a[0]. Поменяем местами элемент a[0] c последним элементом массива – a[n-1]. В результате a[0] встанет на своё конечное место (действительно, раз он наибольший, то после сортировки должен стоять в самом конце).
Чтобы этот элемент больше не рассматривать, уменьшим на 1 длину массива (исходную длину мы предварительно запомним).
Наконец, вызвав функцию downheap() для элемента a[0], мы снова получим пирамиду, только в ней будет на один элемент меньше.
Выполняя в цикле вышеперечисленные действия, мы будем получать отсортированную последовательность, начиная с конца массива. После (n-1) итераций, мы, очевидно, получим полностью отсортированную последовательность. Приведём пример реализации второй фазы алгоритма:
for(int i=n-1; i>0; i--)
{ // a[0] - сейчас максимальный элемент среди a[0]..a[i]
// поставим его на своё место
int tmp = a[i]; a[i] = a[0]; a[0] = tmp;
// восстановим пирамидальность оставшейся части массива
downheap(a,i,0);
}