Menu Home

Бесплатная техническая библиотека для любителей и профессионалов Бесплатная техническая библиотека


Информатика и информационные технологии. Графы (конспект лекций)

Конспекты лекций, шпаргалки

Справочник / Конспекты лекций, шпаргалки

Комментарии к статье Комментарии к статье

Оглавление (развернуть)

ЛЕКЦИЯ № 9. Древовидные структуры данных

1. Древовидные структуры данных

Древовидной структурой данных называется конечное множество элементов-узлов, между которыми существуют отношения - связь исходного и порожденного.

Если использовать рекурсивное определение, предложенное Н. Виртом, то древовидная структура данных с базовым типом t - это либо пустая структура, либо узел типа t, с которым связано конечное множество древовидных структур с базовым типом t, называемых поддеревьями.

Далее дадим определения, используемые при оперировании древовидными структурами.

Если узел у находится непосредственно под узлом х, то узел у называется непосредственным потомком узла х, а x - непосредственным предком узла у, т. е., если узел x находится на i-ом уровне, то соответственно узел у находится на (i + 1) - ом уровне.

Максимальный уровень узла дерева называется высотой или глубиной дерева. Предка не имеет только один узел дерева - его корень.

Узлы дерева, у которых не имеется потомков, называются терминальными узлами (или листами дерева). Все остальные узлы называются внутренними узлами. Количество непосредственных потомков узла определяет степень этого узла, а максимально возможная степень узла в данном дереве определяет степень дерева.

Предков и потомков нельзя поменять местами, т. е. связь исходного и порожденного действует только в одном направлении.

Если пройти от корня дерева к некоторому конкретному узлу, то количество ветвей дерева, которое при этом будет пройдено, называется длиной пути для этого узла. Если все ветви (узлы) у дерева упорядочены, то дерево называется упорядоченным.

Частным случаем древовидных структур являются бинарные деревья. Это деревья, в которых каждый потомок имеет не более двух потомков, называемых левым и правым поддеревьями. Таким образом, бинарное дерево - это древовидная структура, степень которой равна двум.

Упорядоченность бинарного дерева определяется по следующему правилу: каждому узлу соответствует свое ключевое поле, и для каждого узла значение ключа больше всех ключей в его левом поддереве и меньше всех ключей в его правом поддереве.

Дерево, степень которого больше двух, называется сильноветвящимся.

2. Операции над деревьями

Далее будем рассматривать все операции применительно к бинарным деревьям.

I. Построение дерева

Приведем алгоритм построения упорядоченного дерева.

1. Если дерево пусто, то данные переносятся в корень дерева. Если же дерево не пусто, то осуществляется спуск по одной из его ветвей таким образом, чтобы упорядоченность дерева не нарушалась. В результате новый узел становится очередным листом дерева.

2. Чтобы добавить узел в уже существующее дерево, можно воспользоваться вышеприведенным алгоритмом.

3. При удалении узла из дерева следует быть внимательным. Если удаляемый узел является листом, или же имеет только одного потомка, то операция проста. Если же удаляемый узел имеет двух потомков, то необходимо будет найти узел среди его потомков, который можно будет поставить на его место. Это нужно в силу требования упорядоченности дерева.

Можно поступить таким образом: поменять удаляемый узел местами с узлом, имеющем самое большое значение ключа в левом поддереве, или с узлом, имеющем самое малое значение ключа в правом поддереве, а затем удалить искомый узел как лист.

II. Поиск узла с заданным значением ключевого поля

При осуществлении этой операции необходимо совершить обход дерева. Необходимо учитывать различные формы записи дерева: префиксную, инфиксную и постфиксную.

Возникает вопрос: каким образом представить узлы дерева, чтобы было наиболее удобно работать с ними? Можно представлять дерево с помощью массива, где каждый узел описывается величиной комбинированного типа, у которой информационное поле символьного типа и два поля ссылочного типа. Но это не совсем удобно, так как деревья имеют большое количество узлов, заранее не определенное. Поэтому лучше всего при описании дерева использовать динамические переменные. Тогда каждый узел представляется величиной одного типа, которая содержит описание заданного количества информационных полей, а количество соответствующих полей должно быть равно степени дерева. Логично отсутствие потомков определять ссьшкой nil. Тогда на языке Pascal описание бинарного дерева может выглядеть следующим образом:

TYPE TreeLink = ^Tree;

Tree = record;

Inf : <тип данных>;

Left, Right : TreeLink;

End.

3. Примеры реализации операций

1. Построить дерево из n узлов минимальной высоты, или идеально сбалансированное дерево (количество узлов левого и правого поддеревьев такого дерева должны отличаться не более чем на единицу).

Рекурсивный алгоритм построения:

1) первый узел берется в качестве корня дерева.

2) тем же способом строится левое поддерево из nl узлов.

3) тем же способом строится правое поддерево из nr узлов;

nr = n - nl - 1. В качестве информационного поля будем брать номера узлов, вводимые с клавиатуры. Рекурсивная функция, реализующая данное построение, будет выглядеть следующим образом:

Function Tree(n : Byte) : TreeLink;

Var t : TreeLink; nl,nr,x : Byte;

Begin

If n = 0 then Tree := nil

Else

Begin

nl := n div 2;

nr = n - nl - 1;

writeln('Введите номер вершины ');

readln(x);

new(t);

t^.inf := x;

t^.left := Tree(nl);

t^.right := Tree(nr);

Tree := t;

End;

{Tree}

End.

2. В бинарном упорядоченном дереве найти узел с заданным значением ключевого поля. Если такого элемента в дереве нет, то добавить его в дерево.

Procedure Search(x : Byte; var t : TreeLink);

Begin

If t = nil then

Begin

New(t);

t^inf := x;

t^.left := nil;

t^.right := nil;

End

Else if x < t^.inf then

Search(x, t^.left)

Else if x > t^.inf then

Search(x, t^.right)

Else

Begin

{обработка найденного элемента}

...

End;

End.

3. Написать процедуры обхода дерева в прямом, симметричном и обратном порядке соответственно.

3.1. Procedure Preorder(t : TreeLink);

Begin

If t <> nil then

Begin

Writeln(t^.inf);

Preorder(t^.left);

Preorder(t^.right);

End;

End;

3.2. Procedure Inorder(t : TreeLink);

Begin

If t <> nil then

Begin

Inorder(t^.left);

Writeln(t^.inf);

Inorder(t^.right);

End;

End.

3.3. Procedure Postorder(t : TreeLink);

Begin

If t <> nil then

Begin

Postorder(t^.left);

Postorder(t^.right);

Writeln(t^.inf);

End;

End.

4. В бинарном упорядоченном дереве удалить узел с заданным значением ключевого поля.

Опишем рекурсивную процедуру, которая будет учитывать наличие требуемого элемента в дереве и количество потомков этого узла. Если удаляемый узел имеет двух потомков, то он будет заменен самым большим значением ключа в его левом поддереве, и только после этого он будет окончательно удален.

Procedure Delete1(x : Byte; var t : TreeLink);

Var p : TreeLink;

Procedure Delete2(var q : TreeLink);

Begin

If q^.right <> nil then Delete2(q^.right)

Else

Begin

p^.inf := q^.inf;

p := q;

q := q^.left;

End;

End;

Begin

If t = nil then

Writeln('искомого элемента нет')

Else if x < t^.inf then

Delete1(x, t^.left)

Else if x > t^.inf then

Delete1(x, t^.right)

Else

Begin

P := t;

If p^.left = nil then

t := p^.right

Else

If p^.right = nil then

t := p^.left

Else

Delete2(p^.left);

End;

End.

Автор: Цветкова А.В.

<< Назад: Древовидные структуры данных (Древовидные структуры данных. Операции над деревьями. Примеры реализации операций)

>> Вперед: Объектный тип данных (Объектный тип в Pascal. Понятие объекта, его описание и использование. Наследование. Создание экземпляров объектов. Компоненты и область действия)

Рекомендуем интересные статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки:

Налоговое право. Шпаргалка

Теория бухгалтерского учета. Конспект лекций

Русская литература XIX века в кратком изложении. Шпаргалка

Смотрите другие статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Лабораторная модель прогнозирования землетрясений 30.11.2025

Предсказание землетрясений остается одной из самых сложных задач геофизики. Несмотря на развитие сейсмологии, ученые все еще не могут точно определить момент начала разрушительного движения разломов. Недавние эксперименты американских исследователей открывают новые горизонты: впервые удалось наблюдать микроскопические изменения в контактной зоне разломов, которые предшествуют землетрясению. Группа под руководством Сильвена Барбота обнаружила, что "реальная площадь контакта" - участки, где поверхности разлома действительно соприкасаются - изменяется за миллисекунды до высвобождения накопленной энергии. "Мы открыли окно в сердце механики землетрясений", - отмечает Барбот. Эти изменения позволяют фиксировать этапы зарождения сейсмического события еще до появления традиционных сейсмических волн. Для наблюдений ученые использовали прозрачные акриловые материалы, через которые можно было отслеживать световые изменения в зоне контакта. В ходе искусственного моделирования примерно 30% ко ...>>

Музыка как естественный анальгетик 30.11.2025

Ученые все активнее исследуют немедикаментозные способы облегчения боли. Одним из перспективных направлений становится использование музыки, которая способна воздействовать на эмоциональное состояние и когнитивное восприятие боли. Новое исследование международной группы специалистов демонстрирует, что даже кратковременное прослушивание любимых композиций может значительно снижать болевые ощущения у пациентов с острой болью в спине. В эксперименте участвовали пациенты, обратившиеся за помощью в отделение неотложной помощи с выраженной болью в спине. Им предлагалось на протяжении десяти минут слушать свои любимые музыкальные треки. Уже после этой короткой сессии врачи фиксировали заметное уменьшение интенсивности боли как в состоянии покоя, так и при движениях. Авторы исследования подчеркивают, что музыка не устраняет саму причину боли. Тем не менее, она воздействует на эмоциональный фон пациента, снижает уровень тревожности и отвлекает внимание, что в сумме приводит к субъективном ...>>

Алкоголь может привести к слобоумию 29.11.2025

Проблема влияния алкоголя на стареющий мозг давно вызывает интерес как у врачей, так и у исследователей когнитивного старения. В последние годы стало очевидно, что границы "безопасного" употребления спиртного размываются, и новое крупное исследование, проведенное международной группой ученых, вновь указывает на это. Работы Оксфордского университета, выполненные совместно с исследователями из Йельского и Кембриджского университетов, показывают: даже небольшие дозы алкоголя способны ускорять когнитивный спад. Команда проанализировала данные более чем 500 тысяч участников из британского биобанка и американской Программы миллионов ветеранов. Дополнительно был выполнен метаанализ сорока пяти исследований, в общей сложности включавших сведения о 2,4 миллиона человек. Такой масштаб позволил оценить не только прямую связь между употреблением спиртного и развитием деменции, но и влияние генетической предрасположенности. Один из наиболее тревожных результатов касается людей с повышенным ге ...>>

Случайная новость из Архива

Разгаданы тайны кошачьего обоняния 17.07.2023

Обоняние играет важную роль в жизни многих млекопитающих, помогая им находить пищу, определять территорию и предупреждать о присутствии хищников. В мире кошек оно является одним из самых развитых, и их высокочувствительный нюх славится своей остротой. Ученые со всего мира решили более подробно изучить эту уникальную особенность кошек.

Международная команда ученых из отделения отоларингологии университета штата Огайо (США), ветеринарной больницы Райан университета Пенсильвании (США), Центра химических ощущений Монелла (США) и научного института Waltham Petcare (Великобритания) провела исследование кошачьего нюха. Ученые создали трехмерную модель кошачьего носа и провели моделирование, чтобы понять, как поток воздуха, насыщенного запахами кошачьей пищи, проходит через спиральные структуры этого органа.

Ранее исследователи уже создавали модели носовой полости у человека и крысы. Однако моделирование кошачьего обонятельного аппарата оказалось наиболее сложным. Для этого использовалась высокоразрешающая микрокомпьютерная томография и получение серии тонких срезов биологических тканей.

"Мы потратили много времени на разработку модели и провели сложный анализ, чтобы понять, какую функциональную выгоду приносит эта структура", - рассказал Кай Чжао, доцент отоларингологии и старший автор исследования.

Он считает, что кошачий нос, вероятно, обладает такой же сложностью, как и у собак, а возможно, даже сложнее, чем у грызунов.

Другие интересные новости:

▪ Для зрения полезенее планшеты, а не книги

▪ Захватывающие фильмы отключают мозг

▪ Извлечение чистой воды из тумана

▪ Датчик нелегалов

▪ Наушники Xiaomi Buds 4 Pro

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

 

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Строителю, домашнему мастеру. Подборка статей

▪ статья Не спи, не спи, художник, не предавайся сну. Крылатое выражение

▪ статья Что делают хамелеоны? Подробный ответ

▪ статья Электромеханик по обслуживанию и ремонту лифтов. Типовая инструкция по охране труда

▪ статья Электронный пускорегулирующий аппарат, позволяющий регулировать яркость лампы. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Двухуровневый неоновый сигнализатор. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

Оставьте свой комментарий к этой статье:

Имя:


E-mail (не обязательно):


Комментарий:





Главная страница | Библиотека | Статьи | Карта сайта | Отзывы о сайте

www.diagram.com.ua

www.diagram.com.ua
2000-2025