Моделі та структури даних (50484)

Посмотреть архив целиком

Зміст


Вступ

1. Бінарні дерева

Відкриття програми

2. Списки

Проводимо компілюцію

3. Вводимо дані стеку

4. Вводимо дані черги

Бінарне дерево

Закінчили виконання практичної частини контрольної роботи

Висновок

Список використаної літератури




Вступ


В програмуванні та комп'ютерних науках структури даних - це способи організації даних в комп'ютерах. Часто разом зі структурою даних пов'язується і специфічний перелік операцій, які можуть бути виконаними над даними, організованими в таку структуру. Правильний підбір структур даних є надзвичайно важливим для ефективного функціонування відповідних алгоритмів їх обробки. Добре побудовані структури даних дозволяють оптимізувати використання машинного часу та пам'яті комп'ютера для виконання найбільш критичних операцій. Відома формула "Програма = Алгоритми + Структури даних" дуже точно виражає необхідність відповідального ставлення до такого підбору. Тому іноді навіть не обраний алгоритм для обробки масиву даних визначає вибір тої чи іншої структури даних для їх збереження, а навпаки. Підтримка базових структури даних, які використовуються в програмуванні, включена в комплекти стандартних бібліотек найбільш розповсюджених мов програмування, такиї як Standart Template Library для C++, Java API, Microsoft.net



1. Бінарні дерева


Дерево - в інформатиці та програмуванні одна з найпоширеніших структур даних. Формально дерево визначається як скінченна множина Т з однієї або більше вершин (вузлів, nodes), яке задовольняє наступним вимогам: існує один виокремлений вузол - корень (root) дерева інші вузли (за виключенням кореня) розподілені серед m ≥ 0 непересічних множин T1. Tm і кожна з цих множин в свою чергу є деревом. Дерева T1. Tm мають назву піддерев (subtrees) даного кореня. З цього визначення випливає, що кожна вершина є в свою чергу коренем деякого піддерева. Кількість піддерев вершини має назву ступеня (degree) цієї вершини. Вершина ступеню нуль має назву кінцевої (terminal) або листа (leaf). Некінцева вершина також має назву вершини розгалуження (branch node). Нехай x - довільна вершина дерева з коренем r. Тоді існує єдиний шлях з r до x. Усі вершини на цьому шляху називаються предками (ancestors) x; якщо деяка вершина y є предком x, то x називається нащадком (descendant) y. Нащадки та предки вершини x, що не співпадають з нею самою, називаються власними нащадками та предками. Кожну вершину x, в свою чергу, можна розглядати як корень деякого піддерево, елементами якого є вершини-нащадки x. Якщо вершини x є предком y та не існує вершин поміж ними (тобто x та y з'єднані одним ребром), а також існують предки для x (тобто x не є коренем), то вершина x називається батьком (parent) до y, а y - дитиною (child) x. Коренева вершина єдина не має батьків. Вершини, що мають спільного батька, називаються братами (siblings). Вершини, що мають дітей, називаються внутрішніми (internal). Глибиною вершини x називається довжина шляху від кореня до цієї вершини. Максимальна глибина вершин дерева називається висотою. Якщо існує відносний порядок на піддеревах T1. Tm, то таке дерево називається впорядкованим (ordered tree) або пласким (plane tree). Лісом (forest) називають множину дерев, які не перетинаються. Найчастіше дерева в інформатиці зображують з коренем, який знаходиться зверху (говорять, що дерево в інформатиці "росте вниз"). Важливим окремим випадком кореневих дерев є бінарні дерева, які широко застосовуються в програмуванні і визначаються як множина вершин, яка має виокремлений корінь та два піддерева (праве та ліве), що не перетинаються, або є пустою множиною вершин (на відміну від звичайного дерева, яке не може бути пустим). Важливими операціями на деревах є: обхід вершин в різному порядку:

1. перенумерація вершин,

2. пошук елемента,

3. додавання елемента у визначене місце в дереві,

4. видалення елемента,

5. видалення цілого фрагмента дерева,6. додавання цілого фрагмента дерева,

7. трансформації (повороти) фрагментів дерева, знаходження кореня для будь-якої вершини. Найбільшого розповсюдження ці структури даних набули в тих задачах, де необхідне маніпулювання з ієрархічними даними, ефективний пошук в даних, їхнє структуроване зберігання та модифікація.

Бінарне дерево: В програмуванні бінарне дерево - дерево структура даних, в якому кожна вершина має не більше двох дітей. Зазвичай такі діти називаються правим та лівим. На базі бінарних дерев будуються такі структури, як бінарні дерева пошуку та бінарні купи.

Бінарне дерево - таке кореневе дерево, в якому кожна вершина має не більше двох дітей. Повне (закінчене) бінарне дерево - таке бінарне дерево, якому кожна вершина має нуль або двох дітей. Ідеальне бінарне дерево - це таке повне бінарне дерево, в якому листя (вершини без дітей) лежать на однаковій глибині (відстані від кореня). Бінарне дерево на кожному n-му рівні має від 1 до 2n вершин.

Обхід бінарного дерева Докладніше дивись статтю Обхід дерева. Часто виникає необхідність обійти усі вершини дерева для аналізу інформації, що в них знаходиться. Існують декілька порядків такого обходу, кожний з яких має певні властивості, важливі в тих чи інших алгоритмах: прямий (preorder), центрований (inorder) та зворотній (postorder). Реалізація бінарних дерев Реалізація бінарного дерева. Кожна вершина містить вказівники на праву та ліву дитину (left та right) Існують декілька варіантів конструювання бінарних дерев в залежності від задач, які вирішуються цими структурами та можливостей тої чи іншої мови програмування. Реалізація з використанням вказівників передбачає зберігання в кожній вершині дерева x разом з даними двох полів з вказівниками (правим та лівим) right [x] та left [x] на відповідних дітей цієї вершини. Модифікована реалізація бінарного дерева. Кожна вершина містить також вказівник на батьківську вершину. Також іноді додається вказівник p [x] на батьківську вершину. Це виявляється корисним, коли необхідний швидкий доступ до батьківської вершини та спрощує деякі алгоритми. Іноді достатньо тільки вказівника на батьківську вершину. Взагалі будь-яке орієнтоване дерево можна описати, знаючи тільки зв'язки від дітей до батьківської вершини. Деякі різновиди бінарних дерев (наприклад, червоно-чорні дерева або AVL-дерева), вимагають збереження в вершинах і деякої додаткової інформації. Якщо у вершини відсутня одна чи обидві дитини, відповідні вказівники ініціалізуються спеціальними "пустими значеннями.

Бінарне дерево на базі масиву. Бінарні дерева також можуть бути побудовані на базі масивів. Такий метод набагато ефективніший щодо економії пам'яті. В такому представленні, якщо вершина має порядковий номер i, то її діти знаходяться за індексами 2i+1 та 2i+2, а батьківська вершина за індексом ( (i-1) /2) (за умов, що коренева вершина має індекс 0). Інший варіант зберігання дерева в масиві - зберігати індекси дітей.

Представлення n-арних дерев як бінарних. Існує єдине та взаємооднозначне відображення довільного впорядкованого дерева в бінарне. Для цього слід послідовно зв'язати усіх дітей кожної сім'ї з першою дитиною та та видалити усі вертикальні з'єднання за виключенням з'єднання батька з першою дитиною в сім'ї. Тобто кожна вершина N впорядкованого n-арного дерева відповідає вершині M деякого бінарного дерева. Ліва дитина вершини M відповідає першій дитині вершини N, а права дитина M відповідає першому з наступних братів N (тобто першому з наступних дітей батька вершини N). Така відповідність має назву природної відповідності між n-арним та бінарним деревом.

Бінарне дерево пошуку: Бінáрне дéрево пóшуку (англ. binary search tree, BST) в інформатиці - бінарне дерево, в якому кожній вершині x співставлене певне значення val [x]. При цьому такі значення повинні задовольняти умові впорядкованості: нехай x - довільна вершина бінарного дерева пошуку. Якщо вершина y знаходиться в лівомі піддереві вершини x, то val [y] ≤ val [x]. Якщо у знаходиться у правому піддереві x, то val [y] ≥ val [x]. Таке структурування дозволяє надрукувати усі значення у зростаючому порядку за допомогою простого алгоритма центрованого обходу дерева. Бінарні дерева пошуку набагато ефективніші в операціях пошуку, аніж лінійні структури, в яких витрати часу на пошук пропорційні O (n), де n - розмір масиву даних, тоді як в повному бінарному дереві цей час пропорційний в середньому O (log2n) або O (h), де h - висота дерева (хоча гарантувати, що h не перевищує log2n можна лише для збалансованих дерев, які є ефективнішими на пошукових алгоритмах.).

Пошук в бінарному дереві. Процедура пошуку в бінарному дереві отримує на вході значення k, яке необхідно знайти, та вказівник x на корень того піддерева, в якому слід шукати.


SEARCH (x, k) 1 if x = NULL or k = val [x]

2 then return x

3 if k < val [x]

4 then return SEARCH (left [x], k)

5 else return SEARCH (right [x], k)


В процесі пошуку ми рухаємось від кореня, порівнюючи значення k зі значенням в поточній вершині х. Якщо k < val [x], пошук рекурсивно продовжується в лівому піддереві (k може бути тільки там згідно умови впорядкованості), інакше - у правому піддереві. Очевидно, що довжина шляху не перевищує висоти дерева, тому час пошуку є O (h), де h - висота дерева.

Мінімум, максимум, наступник та попередник.

Мінімальний елемент в дереві можна знайти, розглянувши послідовно ліве піддерево left [x]:


Случайные файлы

Файл
48788.rtf
43334.rtf
33789.rtf
USA.doc
22313.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.