- •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
4.3.2. Сортировка слиянием
Прежде чем описывать данный способ сортировки, посмотрим, как можно эффективно слить две уже отсортированных последовательности в одну общую, также отсортированную. Для этого можно поступить следующим образом. Сравним первые элементы двух последовательностей, меньший из них извлечём и поместим на выход. Так будем продолжать до тех пор, пока одна из последовательностей не опустеет. После этого остаётся только добавить остаток второй последовательности в конец результирующей.
Например, пусть заданы последовательности <2,5,8> и <3, 4>. Сначала сравним элементы 2 и 3, меньший из них 2 – он станет первым элементом результата, а у нас остаётся <5,8> и <3,4>. Теперь 3 меньше чем 5, 3 уходит в результат, у нас остаётся <5,8> и <4>. На следующем шаге 4 уходит, и вторая последовательность становится пустой. Для завершения слияния остаток первой последовательности уходит в результат. Более наглядно этот процесс показан на рисунке.
В случае, когда последовательности заданы в массивах, для текущего первого элемента последовательности можно просто использовать отдельную переменную – индекс. приведём пример реализации (a и b – исходные массивы, n и m – их длины, r – массив, куда помещается результат):
void merge(int a[], int n, int b[], int m, int r[])
{ int i=0, j=0, k=0;
while (i<n && j<m)
r[k++] = (a[i]<=b[j]) ? a[i++] : b[j++];
//добавим остаток первого массива
for(; i<n; i++)
r[k++] = a[i];
//добавим остаток второго массива
for(; j<m; j++)
r[k++] = b[j];
}
Теперь перейдём к алгоритму сортировки слиянием. Рекурсивная реализация данного алгоритма очень легка и проста для понимания. Чтобы отсортировать массив, мы разбиваем его на две примерно равные части, рекурсивно сортируем каждую из них, после чего сливаем отсортированные части и получаем результирующий отсортированный массив.
Большим недостатком данного алгоритма является необходимость выделения памяти под вспомогательный массив, куда помещаются результаты слияния двух половинок исходного массива.
Пример реализации:
void _mergeSort(int a[], int n, int r[])
{ бif (n<2) return;
//разбиваем на две части, рекурсивно сортируем левую и правую часть
int p = n/2;
_mergeSort(a,p,r);
_mergeSort(a+p,n-p,r);
//сливаем отсортированные части во вспомогательный массив b
merge(a,p,a+p,n-p,r);
//копируем отсортированные данные из b обратно в a
memcpy(a,r,n * sizeof(int) );
}
void mergeSort(int a[], int n)
{
int *r = new int[n];
_mergeSort(a,n,r);
delete [] r;
}
Здесь основная работа выполняется в функции _mergeSort, рекурсивно вызывающей саму себя, тогда как в функции-оболочке mergeSort выделяется и освобождается память под вспомогательный массив.
Нерекурсивный вариант данной сортировки будет рассмотрен в главе, посвященной внешней сортировке.
Анализ алгоритма сортировки слиянием
Оценим время работы функции _mergeSort(). Оно складывается из времени выполнения двух рекурсивных вызовов, слияния и копирования данных из одного массива в другой. Слияние и копирование выполняется за Θ(n), таким образом, имеем рекуррентное соотношение:
Как показано, например, в [9], решением такого рекуррентного соотношения будет T(n)=Θ(nlogn).
Время работы алгоритма оказывается таким же, как и у быстрой или пирамидальной сортировки. Однако, в связи с необходимостью использования дополнительного массива такого же размера, как исходный, данный алгоритм редко используется для сортировки в оперативной памяти, но является одним из основных алгоритмов внешней сортировки.