- •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
Нерекурсивное вычисление чисел Фибоначчи
К сожалению, нерекурсивный алгоритм вычисления чисел Фибоначчи не содержит только хвостовую рекурсию. Этот алгоритм использует два рекурсивных вызова для вычисления значения, и второй вызов следует после завершения первого. Поскольку первый вызов не находится в самом конце функции, то это не хвостовая рекурсия, и от ее нельзя избавиться, используя прием устранения хвостовой рекурсии.
Это может быть связано и с тем, что ограничение рекурсивного алгоритма вычисления чисел Фибоначчи связано с тем, что он вычисляет слишком много промежуточных значений, а не глубиной вложенности рекурсии. Устранение хвостовой рекурсии уменьшает глубину рекурсии, но оно не изменяет время выполнения алгоритма. Даже если бы устранение хвостовой рекурсии было бы применимо к алгоритму вычисления чисел Фибоначчи, этот алгоритм все равно остался бы чрезвычайно медленным.
Проблема этого алгоритма в том, что он многократно вычисляет одни и те же значения. Значения Fib(1) и Fib(0) вычисляются Fib(N + 1) раз, когда алгоритм вычисляет Fib(N). Для вычисления Fib(29), алгоритм вычисляет одни и те же значения Fib(0) и Fib(1) 832.040 раз.
Поскольку алгоритм многократно вычисляет одни и те же значения, следует найти способ избежать повторения вычислений. Простой и конструктивный способ сделать это — построить таблицу вычисленных значений. Когда понадобится промежуточное значение, можно будет взять его из таблицы, вместо того, чтобы вычислять его заново.
=====102
В этом примере можно создать таблицу для хранения значений функции Фибоначчи Fib(N) для N, не превосходящих 1477. Для N >= 1477 происходит переполнение переменных типа double, используемых в функции. Следующий код содержит измененную таким образом функцию, вычисляющую числа Фибоначчи.
Const MAX_FIB = 1476 ' Максимальное значение.
Dim FibValues(0 To MAX_FIB) As Double
Private Function Fib(N As Integer) As Double
' Вычислить значение, если оно не находится в таблице.
If FibValues(N) < 0 Then _
FibValues(M) = Fib(N - 1) + Fib(N - 2)
Fib = FibValues(N)
End Function
При запуске программы, она присваивает каждому элементу в массиве FibValues значение -1. Затем она присваивает FibValues(0) значение 0, и FibValues(1) — значение 1. Это условия остановки рекурсии.
При выполнении функции, она проверяет, находится ли уже в массиве значение, которое ей требуется. Если его там нет, она, как и раньше, рекурсивно вычисляет это значение и сохраняет его в массиве для дальнейшего использования.
Программа Fibo2 использует этот метод для вычисления чисел Фибоначчи. Программа может быстро вычислить Fib(N) для N до 100 или 200. Но если вы попытаетесь вычислить Fib(1476), то программа выполнит последовательность рекурсивных вызовов глубиной 1476 уровней, которая вероятно переполнит стек вашей системы.
Тем не менее, по мере того, как программа вычисляет новые значения, она заполняет массив FibValues. Значения из массива позволяют функции вычислять все большие и большие значения без глубокой рекурсии. Например, если вычислить последовательно Fib(100), Fib(200), Fib(300), и т.д. то, в конце концов, можно будет заполнить массив значений FibValues и вычислить максимальное возможно значение Fib(1476).
Процесс медленного заполнения массива FibValues приводит к новому методу вычисления чисел Фибоначчи. Когда программа инициализирует массив FibValues, она может заранее вычислить все числа Фибоначчи.
Private Sub InitializeFibValues()
Dim i As Integer
FibValues(0) = 0 ' Инициализация условий остановки.
FibValues(1) = 1
For i = 2 To MAX_FIB
FibValues(i) = FibValues(i - 1) + FibValues(i - 2)
Next i
End Sub
Private Function Fib(N As Integer) As Duble
Fib - FibValues(N)
End Function
=====104
Определенное время в этом алгоритме занимает составление массива с табличными значениями. Но после того как массив создан, для получения элемента из массива требуется всего один шаг. Ни процедура инициализации, ни функция Fib не используют рекурсию, поэтому ни одна из них не приведет к исчерпанию стекового пространства. Программа Fibo3 демонстрирует этот подход.
Стоит упомянуть еще один метод вычисления чисел Фибоначчи. Первое рекурсивное определение функции Фибоначчи использует подход сверху вниз. Для получения значения Fib(N), алгоритм рекурсивно вычисляет Fib(N - 1) и Fib(N - 2) и затем складывает их.
Подпрограмма InitializeFibValues, с другой стороны, работает снизу вверх. Она начинает со значений Fib(0) и Fib(1). Она затем использует меньшие значения для вычисления больших, до тех пор, пока таблица не заполнится.
Вы можете использовать тот же подход снизу вверх для прямого вычисления значений функции Фибоначчи каждый раз, когда вам потребуется значение. Этот метод требует больше времени, чем выборка значений из массива, но не требует дополнительной памяти для таблицы значений. Это пример пространственно‑временного компромисса. Использование большего объема памяти для хранения таблицы значений делает выполнение алгоритма более быстрым.
Private Function Fib(N As Integer) As Double
Dim Fib_i_minus_1 As Double
Dim Fib_i_minus_2 As Double
Dim fib_i As Double
Dim i As Integer
If N <= 1 Then
Fib = N
Else
Fib_i_minus_2 = 0 ' Вначале Fib(0)
Fib_i_minus_1 = 1 ' Вначале Fib(1)
For i = 2 To N
fib_i = Fib_i_minus_1 + Fib_i_minus_2
Fib_i_minus_2 = Fib_i_minus_1
Fib_i_minus_1 = fib_i
Next i
Fib = fib_i
End If
End Function
Этой версии требуется порядка O(N) шагов для вычисления Fib(N). Это больше, чем один шаг, который требовался в предыдущей версии, но намного быстрее, чем O(Fib(N)) шагов в исходной версии алгоритма. На компьютере с процессором Pentium с тактовой частотой 90 МГц, исходному рекурсивному алгоритму потребовалось почти 52 секунды для вычисления Fib(32) = 2.178.309. Время вычисления Fib(1476) 1,31E+308 при помощи нового алгоритма пренебрежимо мало. Программа Fibo4 использует этот метод для вычисления чисел Фибоначчи.
=====105