- •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
Приложения максимального потока
Вычисления максимального потока используются во многих приложениях. Хотя для многих сетей может быть важно знать максимальный поток, этот метод часто используется для получения результатов, которые на первый взгляд имеют отдаленное отношение к пропускной способности сети.
Непересекающиеся пути
Большие сети связи должны обладать избыточностью (redundancy). Для заданной сети, например такой, как на рис. 12.27, может потребоваться найти число непересекающихся путей из источника к стоку. При этом, если между двумя узлами сети есть множество непересекающихся путей, все связи в которых различны, то соединение между этими узлами останется, даже если несколько связей в сети будут разорваны.
Можно определить число различных путей, используя метод вычисления максимального потока. Создадим сеть с узлами и связями, соответствующими узлам и связям в коммуникационной сети. Присвоим каждой связи единичную пропускную способность.
@Рис. 12.26. Программа Flow
=====351
@Рис. 12.27. Сеть коммуникаций
Затем вычислим максимальный поток в сети. Максимальный поток будет равен числу различных путей от источника к стоку. Так как каждая связь может нести единичный поток, то ни один из путей, использованных при вычислении максимального потока, не может иметь общей связи.
При более строгом определении избыточности можно потребовать, чтобы различные пути не имели ни общих связей, ни общих узлов. Немного изменив предыдущую сеть, можно использовать вычисление максимального потока для решения и этой задачи.
Разделим каждый узел за исключением источника и стока на два узла, соединенных связью единичной пропускной способности. Соединим первый из полученных узлов со всеми связями, входящими в исходный узел. Все связи, выходящие из исходного узла, присоединим ко второму полученному после разбиения узлу. На рис. 12.28 показана сеть с рис. 12.27, узлы на которой разбиты таким образом. Теперь найдем максимальный поток для этой сети.
Если путь, использованный для вычисления максимального потока, проходит через узел, то он может использовать связь, которая соединяет два получившихся после разбиения узла. Так как эта связь имеет единичную пропускную способность, никакие два пути, полученные при вычислении максимального потока, не могут пройти по этой связи между узлами, поэтому в исходной сети никакие два пути не могут использовать один и тот же узел.
@Рис. 12.28. Коммуникационная сеть после преобразования
======352
@Рис. 12.29. Сеть распределения работы
Распределение работы
Предположим, что имеется группа сотрудников, каждый из которых обладает определенными навыками. Предположим также, что существует ряд заданий, которые требуют привлечения сотрудника, обладающего заданным набором навыков. Задача распределения работы (work assignment) состоит в том, чтобы распределить работу между сотрудниками так, чтобы каждое задание выполнял сотрудник, имеющий соответствующие навыки.
Чтобы свести эту задачу к вычислению максимального потока, создадим сеть с двумя столбцами узлов. Каждый узел в левом столбце представляет одного сотрудника. Каждый узел в правом столбце представляет одно задание.
Затем сравним навыки каждого сотрудника с навыками, необходимыми для выполнения каждого из заданий. Создадим связь между каждым сотрудником и каждым заданием, которое он способен выполнить, и присвоим всем связям единичную пропускную способность.
Создадим узел‑источник и соединим его с каждым из сотрудников связью единичной пропускной способности. Затем создадим узел‑сток и соединим с ним каждое задание, снова при помощи связей с единичной пропускной способностью. На рис. 12.29 показана соответствующая сеть для задачи распределения работы с четырьмя сотрудниками и четырьмя заданиями.
Теперь найдем максимальный поток из источника в сток. Каждая единица потока должна пройти через один узел сотрудника и один узел задания. Этот поток представляет распределение работы для этого сотрудника.
@Рис. 12.30. Программа Work
=======353
Если сотрудники обладают соответствующими навыками для выполнения всех заданий, то вычисления максимального потока распределят их все. Если невозможно выполнить все задания, то в процессе вычисления максимального потока работа будет распределена так, чтобы было выполнено максимально возможное число заданий.
Программа Work использует этот алгоритм для распределения работы между сотрудниками. Введите фамилии сотрудников и их навыки в текстовом поле слева, а задания, которые требуется выполнить и требующиеся для них навыки в текстовом поле посередине. После того, как вы нажмете на кнопку Go (Начать), программа распределит работу между сотрудниками, используя для этого сеть максимального потока. На рис. 12.30 показано окно программы с полученным распределением работы.
Резюме
Некоторые сетевые алгоритмы можно применить непосредственно к сетеподобным объектам. Например, можно использовать алгоритм поиска кратчайшего маршрута для нахождения наилучшего пути в уличной сети. Для определения наименьшей стоимости построения сети связи или соединения городов железными дорогами можно использовать минимальное остовное дерево.
Многие другие сетевые алгоритм находят менее очевидные применения. Например, можно использовать алгоритмы поиска кратчайшего маршрута для разбиения на районы, составления плана работ методом кратчайшего пути, или графика коллективной работы. Алгоритмы вычисления максимального потока можно использовать для распределения работы. Эти менее очевидные применения сетевых алгоритмов обычно оказываются более интересными и перспективными.
======354