Нелинейные структуры данных. Тема 5

Содержание

Слайд 2

Дерево состоит из элементов, называемых узлами (вершинами). Узлы соединены между собой дугами.

Дерево состоит из элементов, называемых узлами (вершинами). Узлы соединены между собой дугами.
В случае X → Y, вершина X называется родителем, а Y – сыном (дочерью).
Дерево имеет единственный узел, не имеющий родителей (ссылок на этот узел), который называется корнем. Любой другой узел имеет ровно одного родителя, т.е. на каждый узел дерева имеется ровно одна ссылка.
Узел, не имеющий сыновей, называется листом.

Слайд 3

Внутренний – это узел, не являющийся ни листом, ни корнем.
Порядок узла

Внутренний – это узел, не являющийся ни листом, ни корнем. Порядок узла
равен количеству его узлов-сыновей.
Степень дерева – максимальный порядок его узлов.
Высота (глубина) узла равна числу его родителей плюс один.
Высота дерева – это наибольшая высота его узлов.

Слайд 4

Бинарные деревья
Бинарное – это дерево, в котором каждый узел-родитель содержит, кроме данных,

Бинарные деревья Бинарное – это дерево, в котором каждый узел-родитель содержит, кроме
не более двух сыновей (левый и правый).
Пример бинарного дерева (корень обычно изображается сверху, хотя изображение можно и перевернуть):

Слайд 5

Для работы с бинарными деревьями объ-является структурный тип (шаблон) следующего вида:
struct Tree

Для работы с бинарными деревьями объ-является структурный тип (шаблон) следующего вида: struct
{
Информационная Часть (info)
Tree *left, *right; – Адресная Часть
} * root;
Адресная часть – указатели на левую left и правую right ветви;
root – указатель корня.

Слайд 6

Такая структура данных организуется следую-щим образом (N – NULL):

Такая структура данных организуется следую-щим образом (N – NULL):

Слайд 7

Высота дерева определяется количеством уровней, на которых располагаются его узлы.
Если дерево организовано

Высота дерева определяется количеством уровней, на которых располагаются его узлы. Если дерево
таким образом, что для каждого узла все ключи его левого поддерева меньше ключа этого узла, а все ключи его правого поддерева – больше, оно называется деревом поиска. Одинаковые ключи здесь не допускаются.
Древовидные структуры удобны и эффекти-вны для быстрого поиска информации.

Слайд 8

Сбалансированными называются деревья, для каждого узла которых количество узлов в его левом

Сбалансированными называются деревья, для каждого узла которых количество узлов в его левом
и правом поддеревьях различаются не более чем на единицу.
Дерево является рекурсивной структурой данных, поскольку каждое его поддерево также является деревом. В связи с этим действия с такими структурами чаще всего описываются с помощью рекурсивных алгоритмов.

Слайд 9

Основные алгоритмы
При работе с деревьями необходимо уметь:
– создать дерево;
– добавить новый элемент;

Основные алгоритмы При работе с деревьями необходимо уметь: – создать дерево; –
просмотреть все элементы дерева;
– найти элемент с указанным значением;
– удалить заданный элемент;
– освободить память.
Обычно бинарное дерево строится сразу в виде дерева поиска.

Слайд 10

Все алгоритмы работы с деревьями будем рассматривать для данных, информационной частью которых

Все алгоритмы работы с деревьями будем рассматривать для данных, информационной частью которых
являются целые числа (ключи).
Структурный тип будет иметь вид:
struct Tree {
int info; // ИЧ
Tree *left, *right; // АЧ
} *root; // Лучше локально!!!

Слайд 11

Создание дерева
Сначала создаем КОРЕНЬ (лист). Далее для того чтобы добавить новый элемент,

Создание дерева Сначала создаем КОРЕНЬ (лист). Далее для того чтобы добавить новый
необходимо найти для него место.
Для этого, начиная с корня, сравниваем значения узлов (t -> info, где t – текущий указатель) со значением нового элемента (b).
Если b < t -> info, то идем по левой ветви, в противном случае – по правой ветви.
Когда дойдем до узла, из которого не выходит нужная ветвь для дальнейшего поиска, это означает, что место под новый элемент найдено.

Слайд 12

Пример создания дерева
Построим дерево поиска для следующих ключей 17, 18, 6, 5,

Пример создания дерева Построим дерево поиска для следующих ключей 17, 18, 6,
9, 23, 12, 7, 8:

Слайд 13

Поиск места для узла 11 в построенном дереве:

Поиск места для узла 11 в построенном дереве:

Слайд 14

Рассмотрим функцию List для создания нового элемента ЛИСТА (i – информационная часть

Рассмотрим функцию List для создания нового элемента ЛИСТА (i – информационная часть
(ИЧ), в нашем случае ключ):
Tree* List ( int i )
{
Tree *t = new Tree; // Захват памяти
t -> info = i; // Формирование ИЧ
// Формирование адресных частей
t -> left = t -> right = NULL;
return t; // Адрес созданного листа
}

Слайд 15

В результате выполнения функции List создается новый элемент-лист (N – NULL):

В результате выполнения функции List создается новый элемент-лист (N – NULL):

Слайд 16

Функция создания дерева из N ключей с добавлением:
Tree* Create (Tree *root) {
Tree

Функция создания дерева из N ключей с добавлением: Tree* Create (Tree *root)
*Prev, *t;
// Prev – родитель текущего элемента
int N, b, find;
cout << " N = "; cin >> N;
if ( ! root ) { N--; // Если дерево не создано
cout << " Input Root : “; cin >> b;
root = List (b); /* Создаем адрес корня root, который первоначально – лист*/
}

Слайд 17

//---------- Добавление элементов -----------
for (int i=1; i <= N; ++i) {
cout <<

//---------- Добавление элементов ----------- for (int i=1; i cout cin >> b;
"Input Info : ";
cin >> b;
// Текущий указатель установили на корень
t = root;
find = 0; // Признак поиска

Слайд 18

while ( t && ! find) {
Prev = t;
if( b

while ( t && ! find) { Prev = t; if( b
== t->info) {
find = 1;
cout << " Такой уже есть! " << endl;
}
// Ключи должны быть уникальны
else
if ( b < t -> info ) t = t -> left; // На лево
else t = t -> right; // На право
}

Слайд 19

// Если нашли место с адресом Prev
if ( ! find )

// Если нашли место с адресом Prev if ( ! find )
{ // if (find == 0)
// Создаем новый узел, являющийся листом
t = List ( b );
// и присоединяем его, либо
if ( b < Prev -> info )
// на левую ветвь,
Prev -> left = t;
// либо на правую ветвь
else Prev -> right = t;
} // Конец if
} // Конец цикла for()
return root;
}

Слайд 20

Участок кода с обращением к функции Create будет иметь вид:

Tree *root =

Участок кода с обращением к функции Create будет иметь вид: … Tree
NULL; // Указатель корня

root = Create (root);

Слайд 21

Рассмотрим функцию добавления одного листа в уже созданное дерево:
void Add_List (Tree *root,

Рассмотрим функцию добавления одного листа в уже созданное дерево: void Add_List (Tree
int key)
{
Tree *prev, *t;
int find = 1;
t = root;
while ( t && find) {
prev = t;
if( key == t -> info) {
find = 0; cout << " Такой уже есть !“ << endl;
}

Слайд 22

else
if ( key < t -> info ) t = t

else if ( key info ) t = t -> left; else
-> left;
else
t = t -> right;
}
if (find) {
t = List(key);
if ( key < prev -> info )
prev -> left = t;
else
prev -> right = t;
}
}

Слайд 23

Участок кода с обращением к функции Add_List может иметь вид:
. . .
cout

Участок кода с обращением к функции Add_List может иметь вид: . .
<< " Input info : ";
cin >> in;
if (root == NULL)
root = List (in);
else
Add_List ( root, in );
. . .

Слайд 24

Удаление узла
Удаление узла из дерева зависит от того, сколько сыновей (потомков) имеет

Удаление узла Удаление узла из дерева зависит от того, сколько сыновей (потомков)
удаляемый узел. Возможны три варианта.
1. Удаляемый узел является листом – просто удаляем ссылку на него.
Пример схемы удаления листа с ключом key:

Слайд 25

2. Удаляемый узел имеет одного потомка, т.е. из удаляемого узла выходит ровно

2. Удаляемый узел имеет одного потомка, т.е. из удаляемого узла выходит ровно
одна ветвь.
Пример схемы удаления узла key, имеющего одного сына:

Слайд 26

3. Удаление узла, имеющего двух сыновей, сложнее рассмотренных выше.
Если key –

3. Удаление узла, имеющего двух сыновей, сложнее рассмотренных выше. Если key –
удаляемый узел, то его следует заменить узлом R, который содержит либо наи-больший ключ в левом поддереве (самый правый, у которого указатель right равен NULL), либо наименьший ключ в правом поддереве (самый левый, у которого указатель left равен NULL).

Слайд 27

Используя первое условие, находим узел R, который является самым правым узлом поддерева

Используя первое условие, находим узел R, который является самым правым узлом поддерева
узла key, у него имеется только левый сын:

Слайд 28

В построенном ранее дереве удалим узел key (6), используя второе условие, т.е.

В построенном ранее дереве удалим узел key (6), используя второе условие, т.е.
ищем самый левый узел в правом поддереве – это узел R (указатель left равен NULL):

Слайд 29

Функция удаления узла по заданному ключу key может иметь вид:
Tree* Del

Функция удаления узла по заданному ключу key может иметь вид: Tree* Del
(Tree *root, int key) {
Tree *Del, *Prev_Del, *R, *Prev_R;
/* Del, Prev_Del – удаляемый элемент и его пре-дыдущий (родитель);
R, Prev_R – элемент, на который заменяется удаленный, и его родитель; */
Del = root;
Prev_Del = NULL;

Слайд 30

// Поиск удаляемого элемента и его родителя
while (Del != NULL &&

// Поиск удаляемого элемента и его родителя while (Del != NULL &&
Del -> info != key) {
Prev_Del = Del;
if (Del -> info > key) Del = Del -> left;
else Del = Del -> right;
}
if (Del == NULL) { // Элемент не найден
cout << "\n NO Key!“ << endl;
return root;
}

Слайд 31

// --------- Поиск элемента R для замены ---------
if (Del -> right ==

// --------- Поиск элемента R для замены --------- if (Del -> right
NULL) R = Del -> left;
else
if (Del -> left == NULL) R = Del -> right;
else {
// Ищем самый правый узел в левом поддереве
Prev_R = Del;
R = Del -> left;
while (R -> right != NULL) {
Prev_R = R;
R = R -> right;
}

Слайд 32

/* Нашли элемент для замены R и его родителя Prev_R */
if( Prev_R

/* Нашли элемент для замены R и его родителя Prev_R */ if(
== Del)
R -> right = Del -> right;
else {
R -> right = Del -> right;
Prev_R -> right = R -> left;
R -> left = Prev_R;
}
}

Слайд 33

if (Del == root) root = R;
// Удаляя корень, заменяем его на

if (Del == root) root = R; // Удаляя корень, заменяем его
R
else
/* Поддерево R присоединяем к родителю уда-ляемого узла */
if ( Del ->I nfo < Prev_Del -> info)
Prev_Del -> left = R; // На левую ветвь
else
Prev_Del -> right = R; // На правую
cout << " Delete " << Del -> info << endl;
delete Del;
return root;
}

Слайд 34

Участок программы с обращением к данной функции будет иметь вид

cout << "

Участок программы с обращением к данной функции будет иметь вид … cout
Input Del Info : ";
cin >> key;
root = Del ( root, key );

Слайд 35

Функция просмотра
Рекурсивная функция вывода узлов дерева:
void View ( Tree *t, int level

Функция просмотра Рекурсивная функция вывода узлов дерева: void View ( Tree *t,
) {
if ( t ) {
View ( t -> right , level + 1 );
// Вывод узлов правого поддерева
for ( int i=0; i < level; ++i )
cout << " ";
cout << t -> info << endl;
View ( t -> left , level + 1 );
// Вывод узлов левого поддерева
}
}

Слайд 36

Обращение к функции View будет иметь вид View ( root, 0 );
Второй

Обращение к функции View будет иметь вид View ( root, 0 );
параметр определяет уровень (level), на котором находится узел.
Корень находится на уровне 0. Значения узлов выводятся по горизонтали так, что корень находится слева.
Перед значением узла для имитации стру-ктуры дерева выводится количество пробелов, пропорциональное уровню узла.
Если закомментировать цикл печати пробе-лов, ключи будут выведены просто в столбик.

Слайд 37

Для ключей 10 (корень), 25, 20, 6, 21, 8, 1, 30, построенное

Для ключей 10 (корень), 25, 20, 6, 21, 8, 1, 30, построенное
дерево будет выведено на экран функцией View в следующем виде:

Слайд 38

Освобождение памяти
Функция освобождения памяти может быть реализована аналогично функции View :
void Del_All

Освобождение памяти Функция освобождения памяти может быть реализована аналогично функции View :
(Tree *t) {
if ( t != NULL) {
Del_All ( t -> left);
Del_All ( t -> right);
delete t;
}
}
Что надо сделать с корнем после вызова этой функции???

Слайд 39

Поиск узла с минимальным (макс.) ключом
Tree* Min_Key (Tree *p) { // Max_Key

Поиск узла с минимальным (макс.) ключом Tree* Min_Key (Tree *p) { //

while (p -> left != NULL)
p = p -> left; // p = p -> right;
return p;
}
Вызов функции для нахождения минималь-ного ключа p_min -> info :
Tree *p_min = Min_Key (root);

Слайд 40

Для построения сбалансированного дерева поиска из ключей необходимо сформировать массив (динамический), отсортировать

Для построения сбалансированного дерева поиска из ключей необходимо сформировать массив (динамический), отсортировать
его в порядке возрастания и после этого обратиться к функции
Make_Blns (root, 0, k, a); // ?????
k – размер массива.

Слайд 41

void Make_Blns (Tree **p, int n, int k, int *a)
{
if

void Make_Blns (Tree **p, int n, int k, int *a) { if
(n == k) {
*p = NULL;
return;
}
else {
int m = (n + k) / 2;
*p = new Tree;
(*p) -> info = a[m];
Make_Blns ( &(*p) -> left, n, m, a);
Make_Blns ( &(*p) -> right, m+1, k, a);
}
}

Слайд 42

Алгоритмы обхода дерева
Существуют три алгоритма обхода деревьев, которые естественно следуют из

Алгоритмы обхода дерева Существуют три алгоритма обхода деревьев, которые естественно следуют из
самой структуры дерева.
1. Обход слева направо: Left-Root-Right (сна-чала посещаем левое поддерево, затем – корень и, наконец, правое поддерево).
2. Обход сверху вниз: Root-Left-Right (посе-щаем корень до поддеревьев).
3. Обход снизу вверх: Left-Right-Root (посе-щаем корень после поддеревьев).

Слайд 43

Рассмотрим результаты этих обходов на примере записи формулы в виде дерева, т.к.

Рассмотрим результаты этих обходов на примере записи формулы в виде дерева, т.к.
они и позволяют получить различные формы записи арифметических выражений.
Пусть для операндов А и В выполняется операция сложения.
Привычная форма записи А + В называется инфиксной.
Запись, в которой знак операции перед операндами +АВ, называется префиксной.
Если операция после операндов АВ+ это постфиксная форма.

Слайд 44

Рассмотрим обходы дерева на примере формулы:
(a + b / c) *

Рассмотрим обходы дерева на примере формулы: (a + b / c) *
(d – e * f ).
Дерево формируется по принципу:
– в корне размещаем операцию, которая выполнится последней;
– далее узлы-операции, операнды – листья дерева.

Слайд 45

Обход 1 (Left-Root-Right) дает инфиксную запись выражения (без скобок):
a + b /

Обход 1 (Left-Root-Right) дает инфиксную запись выражения (без скобок): a + b
c * d – e * f

Слайд 46

Обход 2 (Root-Left-Right) дает префиксную запись выражения (без скобок):
* + a

Обход 2 (Root-Left-Right) дает префиксную запись выражения (без скобок): * + a
/ b c – d * e f
Имя файла: Нелинейные-структуры-данных.-Тема-5.pptx
Количество просмотров: 45
Количество скачиваний: 0