Реферат: Динамические структуры данных: двоичные деревья

Дерево — это совокупность элементов, называемых узлами (при этом один из них определен как корень), и отношений (родительский–дочерний), образующих иерархическую структуру узлов. Узлы могут являться величинами любого простого или структурированного типа, за исключением файлового. Узлы, которые не имеют ни одного последующего узла, называются листьями.

В двоичном (бинарном) дереве каждый узел может быть связан не более чем двумя другими узлами. Рекурсивно двоичное дерево определяется так: двоичное дерево бывает либо пустым (не содержит ни одного узла), либо содержит узел, называемый корнем, а также два независимых поддерева — левое поддерево и правое поддерево.

Двоичное дерево поиска может быть либо пустым, либо оно обладает таким свойством, что корневой элемент имеет большее значение узла, чем любой элемент в левом поддереве, и меньшее или равное, чем элементы в правом поддереве. Указанное свойство называется характеристическим свойством двоичного дерева поиска и выполняется для любого узла такого дерева, включая корень. Далее будем рассматривать только двоичные деревья поиска. Такое название двоичные деревья поиска получили по той причине, что скорость поиска в них примерно такая же, что и в отсортированных массивах: O(n) = C • log2n (в худшем случае O(n) = n).

Пример. Для набора данных 9, 44, 0, –7, 10, 6, –12, 45 построить двоичное дерево поиска.

Согласно определению двоичного дерева поиска число 9 помещаем в корень, все значения, меньшие его — на левое поддерево, большие или равные — на правое. В каждом поддереве очередной элемент можно рассматривать как корень и действовать по тому же алгоритму. В итоге получаем

Выделим типовые операции над двоичными деревьями поиска:

добавление элемента в дерево;

удаление элемента из дерева;

обход дерева (для печати элементов и т.д.);

поиск в дереве.

Поскольку определение двоичного дерева рекурсивно, то все указанные типовые операции могут быть реализованы в виде рекурсивных подпрограмм (на практике именно такой вариант чаще всего и применяется). Отметим лишь, что использование рекурсии замедляет работу программы и расходует лишнюю память при её выполнении.

Пусть двоичное дерево поиска описывается следующим типом

Type BT=LongInt; U = ^BinTree; BinTree = Record Inf : BT; L, R : U End;

Покажем два варианта добавления элемента в дерево: итеративный и рекурсивный.

{Итеративный вариант добавления элемента в дерево, Turbo Pascal}

Procedure InsIteration(Var T : U; X : BT);

Var vsp, A : U;

Begin

   New(A); A^.Inf := X; A^.L:=Nil; A^.R := Nil;

   If T=Nil Then T:=A

               Else Begin vsp := T;

                         While vsp <> Nil Do

                          If A^.Inf < vsp^.Inf

                          Then

                            If vsp^.L=Nil Then Begin vsp^.L:=A; vsp:=A^.L End Else vsp:=vsp^.L

                          Else

              If vsp^.R = Nil Then Begin vsp^.R := A; vsp:=A^.R End Else vsp := vsp^.R;

                      End

End;

{Рекурсивный вариант добавления элемента в дерево, Turbo Pascal}

Procedure InsRec(Var Tree : U; x : BT);

Begin

  If Tree = Nil

  Then Begin  

    New(Tree);

    Tree^.L := Nil;

    Tree^.R := Nil;

    Tree^.Inf := x

End

  Else If x < Tree^.inf

Then InsRec(Tree^.L, x)

Else InsRec(Tree^.R, x)

End;

Аналогично на C++.

typedef long BT;

struct BinTree{

      BT inf;

      BinTree *L; BinTree *R;

    };

/* Итеративный вариант добавления элемента в дерево, C++ */

BinTree* InsIteration(BinTree *T, BT x)

{ BinTree *vsp, *A;

 A = (BinTree *) malloc(sizeof(BinTree));

 A->inf=x; A->L=0; A->R=0;

 if (!T) T=A;

 else {vsp = T;

while (vsp)

{if (A->inf < vsp->inf)

    if (!vsp->L) {vsp->L=A; vsp=A->L;}

    else vsp=vsp->L;

 else

    if (!vsp->R) {vsp->R=A; vsp=A->R;}

    else vsp=vsp->R;

}

}

return T;

}

/* Рекурсивный вариант добавления элемента в дерево, C++ */

BinTree* InsRec(BinTree *Tree, BT x)

{

 if (!Tree) {Tree = (BinTree *) malloc(sizeof(BinTree));

      Tree->inf=x; Tree->L=0; Tree->R=0;

     }

 else if (x < Tree->inf) Tree->L=InsRec(Tree->L, x);

      else Tree->R=InsRec(Tree->R, x);

 return Tree;

}

Существует несколько способов обхода (прохождения) всех узлов дерева. Три наиболее часто используемых из них называются обход в прямом (префиксном) порядке, обход в обратном (постфиксном) порядке и обход во внутреннем порядке (или симметричный обход). Каждый из обходов реализуется с использованием рекурсии.

Ниже приведены подпрограммы печати элементов дерева с использованием обхода двоичного дерева поиска в обратном порядке.

{Turbo Pascal}

Procedure PrintTree(T : U);

begin

    if T <> Nil

    then begin PrintTree(T^.L); write(T^.inf : 6); PrintTree(T^.R) end;

end;

// C++

void PrintTree(BinTree *T)

{

if (T) {PrintTree(T->L); cout << T->inf<< " "; PrintTree(T->R);}

}

Реализуем функцию, возвращающую true (1), если элемент присутствует в дереве, и false (0) — в противном случае.

{Turbo Pascal}

function find(Tree : U; x : BT) : boolean;

begin

   if Tree=nil then find := false

               else if Tree^.inf=x then Find := True

                                   else if x < Tree^.inf

                                        then Find := Find(Tree^.L, x)

                                        else Find := Find(Tree^.R, x)

end;

/* C++ */

int Find(BinTree *Tree, BT x)

{ if (!Tree) return 0;

 else if (Tree->inf==x) return 1;

      else if (x < Tree->inf) return Find(Tree->L, x);

    else return Find(Tree->R, x);

}

По сравнению с предыдущими задача удаления узла из дерева реализуется несколько сложнее. Можно выделить два случая удаления элемента x (случай отсутствия элемента в дереве является вырожденным):

1) узел, содержащий элемент x, имеет степень не более 1 (степень узла — число поддеревьев, выходящих из этого узла);

2) узел, содержащий элемент x, имеет степень 2.

Случай 1 не представляет сложности. Предыдущий узел соединяется либо с единственным поддеревом удаляемого узла (если степень удаляемого узла равна 1), либо не будет иметь поддерева совсем (если степень узла равна 0).

Намного сложнее, если удаляемый узел имеет два поддерева. В этом случае нужно заменить удаляемый элемент самым правым элементом из его левого поддерева.

{Turbo Pascal}

function Delete(Tree: U; x: BT) : U;

var P, v : U;

begin

  if (Tree=nil)

  then writeln('такого элемента в дереве нет!')

  else if x < Tree^.inf then Tree^.L := Delete(Tree^.L, x) {случай 1}

                        else

                         if x > Tree^.inf

                         then Tree^.R := Delete(Tree^.R, x) {случай 1}

                         else

                         begin {случай 1}

                          P := Tree;

                          if Tree^.R=nil

                          then Tree:=Tree^.L

                          else if Tree^.L=nil

                               then Tree:=Tree^.R

                               else begin

                                     v := Tree^.L;

                                     while v^.R^.R <> nil do v:= v^.R;

                                     Tree^.inf := v^.R^.inf;

                                     P := v^.R;

                                     v^.R :=v^.R^.L;

                                    end;

                          dispose(P);

                         end;

Delete := Tree

end;

{C++}

BinTree * Delete(BinTree *Tree, BT x)

{ BinTree* P, *v;

 if (!Tree) cout << "такого элемента в дереве нет!" << endl;

 else if (x < Tree->inf) Tree->L = Delete(Tree->L, x);

      else if (x > Tree-> inf) Tree->R = Delete(Tree->R, x);

    else {P = Tree;

   if (!Tree->R) Tree = Tree->L; // случай 1

   else if (!Tree->L) Tree = Tree->R; // случай 1

        else { v = Tree->L;

        while (v->R->R) v = v->R; // случай 2

        Tree->inf = v->R->inf;

        P = v->R; v->R = v->R->L;

      }

   free(P);

  }

return Tree;

}

Примечание. Если элемент повторяется в дереве несколько раз, то удаляется только первое его вхождение.

Список литературы

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://comp-science.narod.ru

Алгоритмический язык Паскаль
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЧЕРЕПОВЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ им. А.В. ЛУНАЧАРСКОГО КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ Дипломная ...
° else if SP^.elem <> X then VSTAVKA(SP^.sled,X,D)
° else if l=nil then begin new(k);l:=k;r:=k;
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: дипломная работа
Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки на ...
Аннотация Тема данной курсовой работы - " Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки на плоскости". Для сравнения взяты четыре ...
else if m^.r<>nil then
if m^.l<>nil then m^.kl:=max(m^.l^.kl,m^.l^.kr)+1 else m^.kl:=0;
Раздел: Рефераты по математике
Тип: реферат
Линейные списки. Стек. Дек. Очередь
Содержание Введение 3 Глава 1. Динамические типы данных 6 1.1 Списки. Очередь. Стек. Дек. 6 1.2 Динамические информационные структуры 22 Глава 2 ...
if r <> nil then Если удаляемый элемент существует, то удаляем его
if r <> nil then Dispose(r);
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: реферат
Основные понятия алгоритмического языка
Iмперiя Рефератiв online! http://www.ssft.net/imperia/ Основные понятия алгоритмического языка 1. О С Н О В Н Ы Е П О Н Я Т И Я А Л Г О Р И Т М И Ч Е ...
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
if (pCKey = NIL) and (sKey <> pCKey^.sD) then bCond:=FALSE
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: реферат
Двоичные деревья поиска
Роман Акопов Определение Двоичного Дерева Поиска (Binary Search Tree, BST) Двоичным деревом поиска (ДДП) называют дерево, все вершины которого ...
Определение Двоичного Дерева Поиска (Binary Search Tree, BST)
If (nodeParent == NIL) Then // Если в дереве ещё нет вершин
Раздел: Рефераты по информатике, программированию
Тип: реферат