- •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
Блочная сортировка
Как и сортировка подсчетом, блочная сортировка (bucketsort) не использует операций сравнения элементов. Этот алгоритм использует значения элементов для разбиения их на блоки, и затем рекурсивно сортирует полученные блоки. Когда блоки становятся достаточно малыми, алгоритм останавливается и использует более простой алгоритм типа сортировки выбором для завершения процесса.
По смыслу этот алгоритм похож на быструю сортировку. Быстрая сортировка разделяет элементы на два подсписка и рекурсивно сортирует подсписки. Блочная сортировка делает то же самое, но делит список на множество блоков, а не на всего лишь два подсписка.
Для деления списка на блоки, алгоритм предполагает, что значения данных распределены равномерно, и распределяет элементы по блокам равномерно. Например, предположим, что данные имеют значения в диапазоне от 1 до 100 и алгоритм использует 10 блоков. Алгоритм помещает элементы со значениями 1‑10 в первый блок, со значениями 11‑20 — во второй, и т.д. На рис. 9.12 показан список из 10 элементов со значениями от 1 до 100, которые расположены в 10 блоках.
@Рис. 9.12. Расположение элементов в блоках.
=======256
Если элементы распределены равномерно, в каждый блок попадает примерно одинаковое число элементов. Если в списке N элементов, и алгоритм использует N блоков, в каждый блок попадает всего один или два элемента. Программа может отсортировать их за конечное число шагов, поэтому время выполнения алгоритма в целом порядка O(N).
На практике, распределение данных обычно не является равномерным. В некоторые блоки попадает больше элементов, в другие меньше. Тем не менее, если распределение в целом близко к равномерному, то в каждом из блоков окажется лишь небольшое число элементов.
Проблемы могут возникать, только если список содержит небольшое число различных значений. Например, если все элементы имеют одно и то ж значение, они все будут помещены в один блок. Если алгоритм не обнаружит это, он снова и снова будет помещать все элементы в один и тот же блок, вызвав бесконечную рекурсию и исчерпав все стековое пространство.
Блочная сортировка с применением связного списка
Реализовать алгоритм блочной сортировки на Visual Basic можно различными способами. Во-первых, можно использовать в качестве блоков связные списки. Это облегчает перемещение элементов между блоками в процессе работы алгоритма.
Этот метод может быть более сложным, если элементы изначально расположены в массиве. В этом случае, необходимо перемещать элементы из массива в связный список и обратно в массив после завершения сортировки. Для создания связного списка также требуется дополнительная память. Следующий код демонстрирует алгоритм блочной сортировки с применением связных списков:
Public Sub LinkBucketSort(ListTop As ListCell)
Dim count As Long
Dim min_value As Long
Dim max_value As Long
Dim Value As Long
Dim item As ListCell
Dim nxt As ListCell
Dim bucket() As New ListCell
Dim value_scale As Double
Dim bucket.num As Long
Dim i As Long
Set item = ListTop.NextCell
If item Is Nothing Then Exit Sub
' Подсчитать элементы и найти значения min и max.
count = 1
min_value = item.Value
max_value = min_value
Set item = item.NextCell
Do While Not (item Is Nothing)
count = count + 1
Value = item.Value
If min_value > Value Then min_value = Value
If max_value < Value Then max_value = Value
Set item = item.NextCell
Loop
' Если min_value = max_value, значит, есть единственное
' значение, и список отсортирован.
If min_value = max_value Then Exit Sub
' Если в списке не более, чем CutOff элементов,
' завершить сортировку процедурой LinkInsertionSort.
If count <= CutOff Then
LinkInsertionSort ListTop
Exit Sub
End If
' Создать пустые блоки.
ReDim bucket(1 To count)
value_scale = _
CDbl(count - 1) / _
CDbl(max_value - min_value)
' Разместить элементы в блоках.
Set item = ListTop.NextCell
Do While Not (item Is Nothing)
Set nxt = item.NextCell
Value = item.Value
If Value = max_value Then
bucket_num = count
Else
bucket_num = _
Int((Value - min_value) * _
value_scale) + 1
End If
Set item.NextCell = bucket (bucket_num).NextCell
Set bucket(bucket_num).NextCell = item
Set item = nxt
Loop
' Рекурсивная сортировка блоков, содержащих
' более одного элемента.
For i = 1 To count
If Not (bucket(i).NextCell Is Nothing) Then _
LinkBucketSort bucket(i)
Next i
' Объединить отсортированные списки.
Set ListTop.NextCell = bucket(count).NextCell
For i = count - 1 To 1 Step -1
Set item = bucket(i).NextCell
If Not (item Is Nothing) Then
Do While Not (item.NextCell Is Nothing)
Set item = item.NextCell
Loop
Set item.NextCell = ListTop.NextCell
Set ListTop.NextCell= bucket(i).NextCell
End If
Next i
End Sub
=========257-258
Эта версия блочной сортировки намного быстрее, чем сортировка вставкой с использованием связных списков. В тесте на компьютере с процессором Pentium с тактовой частотой 90 МГц сортировке вставкой потребовалось 6,65 секунд для сортировки 2000 элементов, блочная сортировка заняла 1,32 секунды. Для более длинных списков разница будет еще больше, так как производительность сортировки вставкой порядка O(N2).