- •Глава 1. Основные понятия 14
- •Глава 2. Списки 30
- •Глава 3. Стеки и очереди 59
- •Глава 4. Массивы 74
- •Глава 5. Рекурсия 86
- •Глава 6. Деревья 121
- •Глава 7. Сбалансированные деревья 153
- •Глава 8. Деревья решений 180
- •Глава 9. Сортировка 213
- •Введение
- •Целевая аудитория
- •Глава 1. Основные понятия
- •Что такое алгоритмы?
- •Анализ скорости выполнения алгоритмов
- •Пространство — время
- •Оценка с точностью до порядка
- •Поиск сложных частей алгоритма
- •Сложность рекурсивных алгоритмов
- •Многократная рекурсия
- •Косвенная рекурсия
- •Требования рекурсивных алгоритмов к объему памяти
- •Наихудший и усредненный случай
- •Часто встречающиеся функции оценки порядка сложности
- •Логарифмы
- •Реальные условия — насколько быстро?
- •Обращение к файлу подкачки
- •Псевдоуказатели, ссылки на объекты и коллекции
- •Коллекции
- •Вопросы производительности
- •Глава 2. Списки
- •Знакомство со списками
- •Простые списки
- •Коллекции
- •Список переменного размера
- •Класс SimpleList
- •Неупорядоченные списки
- •Связные списки
- •Добавление элементов к связному списку
- •Удаление элементов из связного списка
- •Уничтожение связного списка
- •Сигнальные метки
- •Инкапсуляция связных списков
- •Доступ к ячейкам
- •Разновидности связных списков
- •Циклические связные списки
- •Проблема циклических ссылок
- •Двусвязные списки
- •Другие связные структуры
- •Псевдоуказатели
- •Глава 3. Стеки и очереди
- •Множественные стеки
- •Очереди
- •Циклические очереди
- •Очереди на основе связных списков
- •Применение коллекций в качестве очередей
- •Приоритетные очереди
- •Многопоточные очереди
- •Модель очереди
- •Глава 4. Массивы
- •Треугольные массивы
- •Диагональные элементы
- •Нерегулярные массивы
- •Прямая звезда
- •Нерегулярные связные списки
- •Разреженные массивы
- •Индексирование массива
- •Очень разреженные массивы
- •Глава 5. Рекурсия
- •Что такое рекурсия?
- •Рекурсивное вычисление факториалов
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное вычисление наибольшего общего делителя
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное вычисление чисел Фибоначчи
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное построение кривых Гильберта
- •Анализ времени выполнения программы
- •Рекурсивное построение кривых Серпинского
- •Анализ времени выполнения программы
- •Опасности рекурсии
- •Бесконечная рекурсия
- •Потери памяти
- •Необоснованное применение рекурсии
- •Когда нужно использовать рекурсию
- •Хвостовая рекурсия
- •Нерекурсивное вычисление чисел Фибоначчи
- •Устранение рекурсии в общем случае
- •Нерекурсивное построение кривых Гильберта
- •Нерекурсивное построение кривых Серпинского
- •Глава 6. Деревья
- •Определения
- •Представления деревьев
- •Полные узлы
- •Списки потомков
- •Представление нумерацией связей
- •Полные деревья
- •Обход дерева
- •Упорядоченные деревья
- •Добавление элементов
- •Удаление элементов
- •Обход упорядоченных деревьев
- •Деревья со ссылками
- •Работа с деревьями со ссылками
- •Квадродеревья
- •Изменение max_per_node
- •Использование псевдоуказателей в квадродеревьях
- •Восьмеричные деревья
- •Глава 7. Сбалансированные деревья
- •Сбалансированность дерева
- •Авл‑деревья
- •Вращения авл‑деревьев
- •Правое вращение
- •Левое вращение
- •Вращение влево‑вправо
- •Вращение вправо‑влево
- •Вставка узлов на языке Visual Basic
- •Удаление узла из авл‑дерева
- •Левое вращение
- •Вращение вправо‑влево
- •Другие вращения
- •Реализация удаления узлов на языке Visual Basic
- •Б‑деревья
- •Производительность б‑деревьев
- •Вставка элементов в б‑дерево
- •Удаление элементов из б‑дерева
- •Разновидности б‑деревьев
- •Нисходящие б‑деревья
- •Улучшение производительности б‑деревьев
- •Балансировка для устранения разбиения блоков
- •Добавление свободного пространства
- •Вопросы, связанные с обращением к диску
- •Псевдоуказатели
- •Выбор размера блока
- •Кэширование узлов
- •Глава 8. Деревья решений
- •Поиск в деревьях игры
- •Минимаксный поиск
- •Улучшение поиска в дереве игры
- •Предварительное вычисление начальных ходов
- •Определение важных позиций
- •Эвристики
- •Поиск в других деревьях решений
- •Метод ветвей и границ
- •Эвристики
- •Восхождение на холм
- •Метод наименьшей стоимости
- •Сбалансированная прибыль
- •Случайный поиск
- •Последовательное приближение
- •Момент остановки
- •Локальные оптимумы
- •Алгоритм «отжига»
- •Сравнение эвристик
- •Другие сложные задачи
- •Задача о выполнимости
- •Задача о разбиении
- •Задача поиска Гамильтонова пути
- •Задача коммивояжера
- •Задача о пожарных депо
- •Краткая характеристика сложных задач
- •Глава 9. Сортировка
- •Общие соображения
- •Объединение и сжатие ключей
- •Примеры программ
- •Сортировка выбором
- •Рандомизация
- •Сортировка вставкой
- •Вставка в связных списках
- •Пузырьковая сортировка
- •Быстрая сортировка
- •Сортировка слиянием
- •Пирамидальная сортировка
- •Пирамиды
- •Приоритетные очереди
- •Анализ пирамид
- •Алгоритм пирамидальной сортировки
- •Сортировка подсчетом
- •Блочная сортировка
- •Блочная сортировка с применением связного списка
- •Блочная сортировка на основе массива
- •Глава 10. Поиск
- •Примеры программ
- •Поиск методом полного перебора
- •Поиск в упорядоченных списках
- •Поиск в связных списках
- •Двоичный поиск
- •Интерполяционный поиск
- •Строковые данные
- •Следящий поиск
- •Интерполяционный следящий поиск
- •Глава 11. Хеширование
- •Связывание
- •Преимущества и недостатки связывания
- •Хранение хеш‑таблиц на диске
- •Связывание блоков
- •Удаление элементов
- •Преимущества и недостатки применения блоков
- •Открытая адресация
- •Линейная проверка
- •Первичная кластеризация
- •Упорядоченная линейная проверка
- •Квадратичная проверка
- •Псевдослучайная проверка
- •Удаление элементов
- •Рехеширование
- •Изменение размера хеш‑таблиц
- •Глава 12. Сетевые алгоритмы
- •Определения
- •Представления сети
- •Оперирование узлами и связями
- •Обходы сети
- •Наименьшие остовные деревья
- •Кратчайший маршрут
- •Установка меток
- •Варианты метода установки меток
- •Коррекция меток
- •Варианты метода коррекции меток
- •Другие задачи поиска кратчайшего маршрута
- •Двухточечный кратчайший маршрут
- •Вычисление кратчайшего маршрута для всех пар
- •Штрафы за повороты
- •Небольшое число штрафов за повороты
- •Большое число штрафов за повороты
- •Применения метода поиска кратчайшего маршрута
- •Разбиение на районы
- •Составление плана работ с использованием метода критического пути
- •Планирование коллективной работы
- •Максимальный поток
- •Приложения максимального потока
- •Непересекающиеся пути
- •Распределение работы
- •Глава 13. Объектно‑ориентированные методы
- •Преимущества ооп
- •Инкапсуляция
- •Обеспечение инкапсуляции
- •Полиморфизм
- •Зарезервированное слово Implements
- •Наследование и повторное использование
- •Парадигмы ооп
- •Управляющие объекты
- •Контролирующий объект
- •Итератор
- •Дружественный класс
- •Интерфейс
- •Порождающий объект
- •Единственный объект
- •Преобразование в последовательную форму
- •Парадигма Модель/Вид/Контроллер.
- •Контроллеры
- •Виды/Контроллеры
- •Требования к аппаратному обеспечению
- •Выполнение программ примеров
Вычисление кратчайшего маршрута для всех пар
В некоторых приложениях может потребоваться быстро найти кратчайший маршрут между всеми парами узлов в сети. Если нужно вычислить большую часть из N2 возможных путей, может быть быстрее вычислить все возможные пути вместо того, чтобы находить только те, которые нужны.
Можно записать кратчайшие маршруты, используя два двумерных массива, Dist и InLinks. В ячейке Dist(I, J) находится кратчайший маршрут из узла I в узел J, а в ячейке InLinks(I, J) — связь, которая ведет к узлу J в кратчайшем пути из узла I в узел J. Эти значения аналогичны значениям Dist и InLink в классе узла в предыдущем алгоритме.
Один из способов найти все кратчайшие маршруты заключается в том, чтобы построить деревья кратчайшего маршрута с корнем в каждом из узлов сети при помощи одного из предыдущих алгоритмов, и затем сохранить результаты в массивах Dists и InLinks.
========335
Другой метод вычисления всех кратчайших маршрутов последовательно строит пути, используя все больше и больше узлов. Вначале алгоритм находит все кратчайшие маршруты, которые используют только первый узел и узлы на концах пути. Другими словами, для узлов J и K алгоритм находит кратчайший маршрут между этими узлами, который использует только узел с номером 1 и узлы J и K, если такой путь существует
Затем алгоритм находит все кратчайшие маршруты, которые используют только два первых узла. Затем он строит пути, используя первые три узла, первые четыре узла, и так далее до тех пор, пока не будут построены все кратчайшие маршруты, используя все узлы. В этот момент, поскольку кратчайшие маршруты могут использовать любой узел, алгоритм найдет все кратчайшие маршруты в сети.
Заметьте, что кратчайший маршрут между узлами J и K, использующий только первые I узлов, включает узел I, только если Dist(J, K) > Dist(J, I) + Dist(I, K). Иначе кратчайшим маршрутом будет предыдущий кратчайший маршрут, который использовал только первые I - 1 узлов. Это означает, что когда алгоритм рассматривает узел I, требуется только проверить выполнение условия Dist(J, K) > Dist(J, I) + Dist(I, K). Если это условие выполняется, алгоритм обновляет кратчайший маршрут из узла J в узел K. Иначе старый кратчайший маршрут между этими двумя узлами остался бы таковым.
Штрафы за повороты
В некоторых сетях, в особенности сетях улиц, бывает полезно добавить штраф и запреты на повороты (turn penalties) В сети улиц автомобиль должен замедлить движение перед тем, как выполнить поворот. Поворот налево может занимать больше времени, чем поворот направо или движение прямо. Некоторые повороты могут быть запрещены или невозможны из‑за наличия разделительной полосы. Эти аспекты можно учесть, вводя в сеть штрафы за повороты.
Небольшое число штрафов за повороты
Часто важны только некоторые штрафы за повороты. Может понадобиться предотвратить выполнение запрещенных или невозможных поворотов и присвоить штрафы за повороты лишь на нескольких ключевых перекрестках, не определяя штрафы для всех перекрестков в сети. В этом случае можно разбить каждый узел, для которого заданы штрафы, на несколько узлов, которые будут неявно учитывать штрафы.
Предположим, что требуется добавить один штраф за поворот на перекрестке налево и другой штраф за поворот направо. На рис. 12.12 показан перекресток, на котором требуется применить эти штрафы. Число рядом с каждой связью соответствует ее цене. Требуется применить штрафы за вход в узел A по связи L1, и затем выход из него по связям L2 или L3.
Для применения штрафов к узлу A, разобьем этот узел на два узла, по одному для каждой из покидающих его связей. В данном примере, из узла A выходят две связи, поэтому узел A разбивается на два узла A1 и A2, и связи, выходящие из узла A, заменяются соответствующими связями, выходящими из полученных узлов. Можно представить, что каждый из двух образовавшихся узлов соответствует входу в узел A и повороту в сторону соответствующей связи.
======336
@Рис. 12.12. Перекресток
Затем связь L1, входящая в узел A, заменяется на две связи, входящие в каждый из двух узлов A1 и A2. Цена этих связей равна цене исходной связи L1 плюс штрафу за поворот в соответствующем направлении. На рис. 12.13 показан перекресток, на котором введены штрафы за поворот. На этом рисунке штраф за поворот налево из узла A равен 5, а за поворот направо —2.
Помещая информацию о штрафах непосредственно в конфигурацию сети, мы избегаем необходимости модифицировать алгоритмы поиска кратчайшего маршрута. Эти алгоритмы будут находить правильные кратчайшие маршруты с учетом штрафов за повороты.
При этом придется все же слегка изменить программы, чтобы учесть разбиение узлов на несколько частей. Предположим, что требуется найти кратчайший маршрут между узлами I и J, но узел I оказался разбит на несколько узлов. Полагая, что можно покинуть узел I по любой связи, можно создать ложный узел и использовать его в качестве корня дерева кратчайшего маршрута. Соединим этот узел связями с нулевой ценой с каждым из узлов, получившихся после разбиения узла I. Тогда, если построить дерево кратчайшего маршрута с корнем в ложном узле, то при этом будут найдены все кратчайшие маршруты, содержащие любой из этих узлов. На рис. 12.14 показан перекресток с рис. 12.13, связанный с ложным корневым узлом.
@Рис. 12.13. Перекресток со штрафами за повороты
=======337
@Рис. 12.14. Перекресток, связанный с ложным корнем
Обрабатывать случай поиска пути к узлу, который был разбит на несколько узлов, проще. Если требуется найти кратчайший маршрут между узлами I и J, и узел J был разбит на несколько узлов, то вначале, как обычно, нужно найти дерево кратчайшего маршрута с корнем в узле I. Затем проверяются все узлы, на которые был разбит узел J и находится ближайший из них к корню дерева. Путь к этому узлу и есть кратчайший маршрут к исходному узлу J.