Сортировка И Слияние Списков

2.2. Сортировка И Слияние Списков

При работе со списками очень часто возникает необходимость перестановки элементов списка в определенном порядке. Такая задача называется сортировкой списка и для ее решения существуют различные методы. Рассмотрим некоторые из них.

2.2.1. Пузырьковая сортировка

Задача сортировки заключается в следующем: задан список целых чисел (простейший случай) В=. Требуется переставить элементы списка В так, чтобы получить упорядоченный список B'=, в котором для любого 1<=i<=n элемент K'(i) <="K'(i+1)."

При обменной сортировке упорядоченный список В' получается из В систематическим обменом пары рядом стоящих элементов, не отвечающих требуемому порядку, пока такие пары существуют.

Наиболее простой метод систематического обмена соседних элементов с неправильным порядком при просмотре всего списка слева на право определяет пузырьковую сортировку: максимальные элементы как бы всплывают в конце списка.

Пример:

B=<20,-5,10,8,7>, исходный список;

B1=<-5,10,8,7,20>, первый просмотр;

B2=<-5,8,7,10,20>, второй просмотр;

B3=<-5,7,8,10,20>, третий просмотр.

В последующих примерах будем считать, что сортируется одномерный массив (либо его часть от индекса n до индекса m) в порядке возрастания элементов.

Нижеприведенная функция bubble сортирует входной массив методом пузырьковой сортировки.

/* сортировка пузырьковым методом */

float * bubble(float * a, int m, int n)

{

char is=1;

int i;

float c;

while(is)

{ is=0;

for (i=m+1; i<=n; i++) if ( a[i] < a[i-1] ) { c="a[i];" a[i]="a[i-1];" a[i-1]="c;" is="1;" } } return(a); }

Пузырьковая сортировка выполняется при количестве действий Q=(n-m)*(n-m) и не требует дополнительной памяти.

2.2.2. Сортировка вставкой

Упорядоченный массив B' получается из В следующим образом: сначала он состоит из единственного элемента К1; далее для i=2,...,N выполняется вставка узла Кi в B' так, что B' остается упорядоченным списком длины i.

Например, для начального списка B=<20,-5,10,8,7> имеем:

B=<20,-5,10,8,7> B'=<>

B=<-5,10,8,7> B'=<20>

B=<10,8,7> B'=<-5,20>

B=<8,7> B'=<-5,10,20>

B=<7> B'=<-5,8,10,20>

B=<> B'=<-5,7,8,10,20>

Функция insert реализует сортировку вставкой.

/* сортировка методом вставки */

float *insert(float *s, int m, int n)

{

int i, j,k;

float aux;

for (i=m+1; i<=n; i++) { aux="s[i];" for (k="m;" k<="i" && s[k]=k; j--) s[j+1]=s[j];

s[k]=aux;

}

return(a);

}

Здесь оба списка В и В' размещаются в массиве s, причем список В занимает часть s c индексами от i до n, а B' - часть s c индексами от m до i-1 (см. рис.26).

При сортировке вставкой требуется Q=(n-m)*(n-m) сравнений и не требуется дополнительной памяти.

Рис.26. Схема движения индексов при сортировке вставкой.

2.2.3. Сортировка посредством выбора

Упорядоченный список В' получается из В многократным применением выборки из В минимального элемента, удалением этого элемента из В и добавлением его в конец списка В', который первоначально должен быть пустым.

Например:

B=<20,10,8,-5,7>, B'=<>

B=<20,10,8,7>, B'=<-5>

B=<20,10,8>, B'=<-5,7>

B=<20,10>, B'=<-5,7,8>

B=<20>, B'=<-5,7,8,10>

B=<>, B'=<-5,7,8,10,20> .

Функция select упорядочивает массив s сортировкой посредством выбора.

/* сортировка методом выбора */

double *select( double *s, int m, int n)

{

int i, j;

double c;

for (i=m; is[j])

{ c=s[i];

s[i]=s[j];

s[j]=c;

}

return(s);

}

Здесь, как и в предыдущем примере оба списка В и В' размещаются в разных частях массива s (см. рис.27). При сортировке посредством выбора требуется Q=(n-m)*(n-m) действий и не требуется дополнительной памяти.

Рис.27. Схема движения индексов при сортировке выбором.

Сортировка квадратичной выборкой. Исходный список В из N элементов делится на М подсписков В1,В2,...,Вm, где М равно квадратному корню из N, и в каждом В1 находится минимальный элемент G1. Наименьший элемент всего списка В определяется как минимальный элемент Gj в списке, и выбранный элемент Gj заменяется новым наименьшим из списка Bj. Количество действий, требуемое для сортировки квадратичной выборкой, несколько меньше, чем в предыдущих методах Q= N*N, но требуется дополнительная память для хранения списка G.

2.2.4. Слияние списков

Упорядоченные списки А и В длин М и N сливаются в один упорядоченный список С длины М+N, если каждый элемент из А и В входит в С точно один раз. Так, слияние списков А=<6,17,23,39,47> и В=<19,25,38,60> из 5 и 4 элементов дает в качестве результата список С=<6,17,19,23,25,38,39,47,60> из 9 элементов.

Для слияния списков А и В список С сначала полагается пустым, а затем к нему последовательно приписывается первый узел из А или В, оказавшийся меньшим и отсутствующий в С.

Составим функцию для слияния двух упорядоченных, расположенных рядом частей массива s. Параметром этой функции будет исходный массив s с выделенными в нем двумя расположенными рядом упорядоченными подмассивами: первый с индекса low до индекса low+l, второй с индекса low+l+1 до индекса up, где переменные low, l, up указывают месторасположения подмассивов. Функция merge осуществляет слияние этих подмассивов, образуя на их месте упорядоченный массив с индексами от low до up (см. рис.28).

/* слияние списков */

double *merge(double *s, int low, int up, int l)

{

double *b,*c, v;

int i, j,k;

b=calloc(l, sizeof(double));

c=calloc(up+1-l, sizeof(double));

for(i=low;is[up-1]) ?

(s[low+l-1]+1) : (s[up-1]+1)));

i=(j=0);

k=low;

while(b[i]

Рис.28. Схема движения индексов при слиянии списков.

2.2.5. Сортировка списков путем слияния

Для получения упорядоченного списка B' последовательность значений В= разделяют на N списков В1=, B2=,...,Bn=, длина каждого из которых 1. Затем осуществляется функция прохода, при которой М>=2 упорядоченных списков B1,B2,...,Bm заменяется на М/2 (или (М+1)/2) упорядоченных списков, B(2i-1)-oго и B(2i)-ого ( 2i<=M ) и добавлением Вm при нечетном М. Проход повторяется до тех пор пока не получится одна последовательность длины N.

Приведем пример сортировки списка путем использования слияния, отделяя последовательности косой чертой, а элементы запятой.

Пример:

9 / 7 / 18 / 3 / 52 / 4 / 6 / 8 / 5 / 13 / 42 / 30 / 35 / 26;

7,9 / 3,18 / 4 / 52 / 6 / 8 / 54 / 13 / 30 / 42 / 26 / 35;

3,7,9,18 / 4,6,8,52 / 5,13,30,42 / 26,35;

3,4,6,7,8,9,18,52 / 5,13,26,30,35,42;

3,4,5,6,7,8,9,13,18,26,30,35,42,52.

Количество действий, требуемое для сортировки слиянием, равно Q=N*log2(N), так как за один проход выполняется N сравнений, а всего необходимо осуществить log2(N) проходов. Сортировка слиянием является очень эффективной и часто применяется для больших N, даже при использовании внешней памяти.

Функция smerge упорядочивает массив s сортировкой слиянием, используя описанную ранее функцию merge.

/* сортировка слиянием */

double *smerge (double *s, int m, int n)

{ int l, low, up;

double *merge (double *, int, int, int);

l=1;

while(l<=(n-m)) { low="m;" up="m-1;" while (l+up < n) { up="(low+2*l-1" < n) ? (low+2*l-1) : n ; merge (s, low, up, l); low="up-1;" } l*="2;" } return(a); }

Для сортировки массива путем слияния удобно использовать рекурсию. Составим рекурсивную функцию srecmg для сортировки массива либо его части. При каждом вызове сортируемый массив делится на две равных части, каждая из которых сортируется отдельно, а затем происходит их слияние, как это показано на рис.29.

Рис.29. Схема сортировки слиянием.

/* рекурсивная сортировка слиянием 1/2 */

double *srecmg (double *a, int m, int n)

{ double * merge (double *, int, int, int);

double * smerge (double *, int, int);

int i;

if (n>m)

{ i=(n+m)/2;

srecmg(a, m,i);

srecmg(a, i+1,n);

merge(a, m,n,(n-m)/2+1);

}

return (a);

}

2.2.6. Быстрая и распределяющая сортировки

Быстрая сортировка состоит в том, что список В= реорганизуется в список B',,B", где В' - подсписок В с элементами, не большими К1, а В" - подсписок В с элементами, большими К1. В списке B',,B" элемент К1 расположен на месте, на котором он должен быть в результирующем отсортированном списке. Далее к спискам B' и В" снова применяется упорядочивание быстрой сортировкой. Приведем в качестве примера сортировку списка, отделяя упорядоченные элементы косой чертой, а элементы Ki знаками <и>.

Пример:

9, 7, 18, 3, 52, 4, 6, 8, 5, 13, 42, 30, 35, 26

7, 3, 4, 6, 8, 5/ <9>/ 18, 52, 13, 42, 30, 35, 26

3, 4, 6, 5/<7>/ 8/ 9/ 13/ <18>/ 52, 42, 30, 35, 26

<3>/ 4, 6, 5/ 7/ 8/ 9/ 13/ 18/ 42, 30, 35, 26/ <52>

3/ <4>/ 6, 5/ 7/ 8/ 9/ 13/ 18/ 30, 35, 26/ <42>/ 52

3/ 4/ 5/ <6>/ 7/ 8/ 9/ 13/ 18/ 26/ <30>/ 35/ 42/ 52

Время работы по сортировке списка методом быстрой сортировки зависит от упорядоченности списка. Оно будет минимальным, если на каждом шаге разбиения получаются подсписки B' и В" приблизительно равной длины, и тогда требуется около N*log2(N) шагов. Если список близок к упорядоченному, то требуется около (N*N)/2 шагов.

Рекурсивная функция quick упорядочивает участок массива s быстрой сортировкой.

/* быстрая сортировка */

double * quick(double *s, int low, int hi)

{ double cnt, aux;

int i, j;

if (hi>low)

{ i=low;

j=hi;

cnt=s[i];

while(i < j)

{ if (s[i+1]<=cnt) { s[i]="s[i+1];" s[i+1]="cnt;" i++; } else { if (s[j]<="cnt)" { aux="s[j];" s[j]="s[i+1];" s[i+1]="aux;" } j--; } } quick(s, low, i-1); quick(s, i+1,hi); } return(s); }

Здесь используются два индекса i и j, проходящие части массива навстречу друг другу (см. рис.30). При этом i всегда фиксирует разделяющий элемент cnt=s[low], слева от которого находятся числа, не большие cnt, а справа от i - числа, большие cnt. Возможны три случая: при s[i+1]<=cnt; при s[i+1]>cnt и s[j]<=cnt; при s[i+1]>cnt и s[j]>cnt. По окончании работы i=j, и cnt=s[i] устанавливается на своем месте.

Рис.30. Схема быстрой сортировки.

Быстрая сортировка требует дополнительной памяти порядка log2(N) для выполнения рекурсивной функции quick (неявный стек).

Оценка среднего количества действий, необходимых для выполнения быстрой сортировки списка из N различных чисел, получена как оценка отношения числа различных возможных последовательностей из N различных чисел, равного N!, и общего количества действий C(N), необходимых для выполнения быстрой сортировки всех различных последовательностей. Доказано, что C(N)/N! <2*N*ln(N).

Распределяющая сортировка. Предположим, что элементы линейного списка В есть Т-разрядные положительные десятичные числа D(j, n) - j-я справа цифра в десятичном числе n>=0, т. е. D(j, n)=floor(n/m)%10, где m=10^(j-1). Пусть В0,В1,...,В9 - вспомогательные списки (карманы), вначале пустые.

Для реализации распределяющей сортировки выполняется процедура, состоящая из двух процессов, называемых распределение и сборка для j=1,2,...,T.

PАСПРЕДЕЛЕНИЕ заключается в том, что элемент Кi (i=1,N) из В добавляется как последний в список Bm, где m=D(j, Ki), и таким образом получаем десять списков, в каждом из которых j-тые разряды чисел одинаковы и равны m.

СБОРКА объединяет списки В0,В1,...,В9 в этом же порядке, образуя один список В.

Рассмотрим реализацию распределяющей сортировки при Т=2 для списка: B=<09,07,18,03,52,04,06,08,05,13,42,30,35,26> .

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ-1:

B0=<30>, B1=<>, B2=<52,42>, B3=<03,13>, B4=<04>,

B5=<05,35>, B6=<06,26>,B7=<07>, B8=<18,08>, B9=<09>.

СБОРКА-1:

B=<30,52,42,03,13,04,05,35,06,26,07,18,08,09>

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ-2:

B0=<03,04,05,06,07,08,09>, B1=<13,18>, B2=<26>,

B3=<30,35>, B4=<42>, B5=<52>, B6=<>,B7=<>,B8=<>, B9=<>.

СБОРКА-2:

B=<03,04,05,06,07,08,09,13,18,26,30,35,42,52>.

Количество действий, необходимых для сортировки N T-цифровых чисел, определяется как Q(N*T). Недостатком этого метода является необходимость использования дополнительной памяти под карманы.

Однако можно исходный список представить как связанный и сортировку организовать так, чтобы для карманов В0,В1,...,В9 не использовать дополнительной памяти, элементы списка не перемещать, а с помощью перестановки указателей присоединять их к тому или иному карману.

В представленной ниже программе функция pocket реализует распределяющую сортировку связанного линейного списка (указатель q), в котором содержатся Т-разрядные десятичные положительные числа, без использования дополнительной памяти; в функции a[i], b[i] указывают соответственно на первый и на последний элементы кармана Bi.

/* вызов распределяющeй сортировки списка */

#include

#include

typedef struct str

{ long val;

struct str *n; } SP1;

main()

{ int i;

SP1 *q=malloc(sizeof(SP1)),*r;

SP1 *pocket(SP1 * ,int );

long a[14]={ 0,7,18,3,52,4,6,8,5,13,42,30,35,26 };

q->n=NULL;

q->val=a[0];

r=q;

printf(" %d",a[0]);

for(i=1;i<14;i++) /* формирование списка */ { r->n=malloc(sizeof(SP1));

r->val=a[i];

(r->n)->n=NULL;

r=r->n;

printf(" %d",a[i]);

}

r=pocket(q,2);

printf("\n"); /* печать результатов */

while (r!=NULL)

{ printf(" %d",r->val);

r=r->n;

}

}

/* распределяющая сортировка списка */

SP1 *pocket(SP1 *q, int t)

{ int i, j,k, m=1;

SP1 *r, *gg, *a[10], *b[10];

gg=q;

for(j=1;j<=t;j++) { for(i="0;i<=9;i++)" a[i]="(b[i]=NULL);" while(q!="NULL)" { k="((int)(q-">val/m))%(int)10;

r=b[k];

if (a[k]==NULL) a[k]=q;

else r->n=q;

r=b[k]=q;

q=q->n;

r->n=NULL;

}

for(i=0;i<=9;i++) if (a[i]!="NULL)" break; q="a[i];" r="b[i];" for(k="i+1;k<=9;k++)" if(a[k]!="NULL)" { r->n=a[k];

r=b[k];

}

m=m*10;

}

return (gg);

}

На рис.31 показана схема включения очередного элемента списка в К-й карман.

Рис.31. Схема включения очередного элемента списка в карман.

Разновидностью распределяющей сортировки является битовая сортировка. В ней элементы списка интерпретируются как двоичные числа, и D(j, n) обозначает j-ю справа двоичную цифру числа n. При этой сортировке в процессе РАСПРЕДЕЛЕНИЕ требуются только два вспомогательных кармана В0 и В1; их можно разместить в одном массиве, двигая списки В0 и В1 навстречу друг другу и отмечая точку встречи. Для осуществления СБОРКИ нужно за списком В0 написать инвертированный список В1.

Так как выделение j-го бита требует только операций сдвига, то битовая сортировка хорошо подходит для внешней сортировки на магнитных лентах и дисках.

Разновидностью битовой сортировки является бинарная сортировка. Здесь из всех элементов списка B= выделяются его минимальный и максимальный элементы и находится их среднее арифметическое m=(MIN+MAX)/2. Список В разбивается на подсписки В1 и В2, причем в В1 попадают элементы, не большие m, а в список В2 - элементы, большие m. Потом для непустых подсписков В1 и В2 сортировка продолжается рекурсивно.

[ Назад | Оглавление | Вперед ]

2.3.1. Последовательный поиск

Задача поиска. Пусть заданы линейные списки: список элементов В=<К1,К2,К3,...,Кn> и список ключей V= (в простейшем случае это целые числа). Требуется для каждого значения Vi из V найти множество всех совпадающих с ним элементов из В. Чаще всего встречается ситуация когда V содержит один элемент, а в В имеется не более одного такого элемента.

Эффективность некоторого алгоритма поиска А оценивается максимальным Max{А} и средним Avg{А} количествами сравнений, необходимых для нахождения элемента V в В. Если Pi - относительная частота использования элемента Кi в В, а Si - количество сравнений, необходимое для его поиска, то

n

Max{А} = max{ Si, i=1,n } ; Avg{А} = Pi Si.

i=1

Последовательный поиск предусматривает последовательный просмотр всех элементов списка В в порядке их расположения, пока не найдется элемент равный V. Если достоверно неизвестно, что такой элемент имеется в списке, то необходимо следить за тем, чтобы поиск не вышел за пределы списка, что достигается использованием стоппера.

Очевидно, что Max последовательного поиска равен N. Если частота использования каждого элемента списка одинакова, т. е. P=1/N, то Avg последовательного поиска равно N/2. При различной частоте использования элементов Avg можно улучшить, если поместить часто встречаемые элементы в начало списка.

Пусть во входном потоке задано 100 целых чисел К1,К2,... К100 и ключ V. Составим программу для последовательного хранения элементов Кi и поиска среди них элемента, равного V, причем такого элемента может и не быть в списке. Без использования стоппера программа может быть реализована следующим образом:

/* последовательный поиск без стоппера */

#include

main()

{

int k[100],v, i;

for (i=0;i<100;i++) scanf("%d",&k[i]); scanf("%d",&v); i="0;" while(k[i]!="v" && i<100) i++; if (k[i]="=v)" printf("%d %d",v, i); else printf("%d не найден",v); }

С использованием стоппера программу можно записать в виде:

/* последовательный поиск со стоппером */

#include

main()

{

int k[101],v, i;

for (i=0;i<100;i++) scanf("%d",&k[i]); /* ввод данных */ scanf("%d",&v); k[100]="v;" /* стоппер */ i="0;" while(k[i]!="v)" i++; if (i<100) printf ("%d %d",v, i); else printf ("%d не найден",v); }

2.3.2. Бинарный поиск

Для упорядоченных линейных списков существуют более эффективные алгоритмы поиска, хотя и для таких списков применим последовательный поиск. Бинарный поиск состоит в том, что ключ V сравнивается со средним элементом списка. Если эти значения окажутся равными, то искомый элемент найден, в противном случае поиск продолжается в одной из половин списка.

Нахождение элемента бинарным поиском осуществляется очень быстро. Max бинарного поиска равен log2(N), и при одинаковой частоте использования каждого элемента Avg бинарного поиска равен log2(N). Недостаток бинарного поиска заключается в необходимости последовательного хранения списка, что усложняет операции добавления и исключения элементов.

Пусть, например, во входном потоке задано 101 число, К1,К2,...,К100, V - элементы списка и ключ. Известно, что список упорядочен по возрастанию, и элемент V в списке имеется. Составим программу для ввода данных и осуществления бинарного поиска ключа V в списке К1,К2,...,К100.

/* Бинарный поиск */

#include

main()

{

int k[100],v, i,j, m;

for (i=0;i<100;i++) scanf("%d",&k[i]); scanf("%d",&v); i="0;" j="100;" m="50;" while (k[m]!="v)" { if (k[m] < v) i+="m;" else j="m-i;" m="(i+j)/2;" } printf("%d %d",v, m); }

2.3.3. М-блочный поиск

Этот способ удобен при индексном хранении списка. Предполагается, что исходный упорядоченный список B длины N разбит на M подсписков B1,B2,...,Bm длины N1,N2,...,Nm, таким образом, что B=B1,B2,..,Bm.

Для нахождения ключа V, нужно сначала определить первый из списков Bi, i=1,M, последний элемент которого больше V, а потом применить последовательный поиск к списку Bi.

Хранение списков Bi может быть связным или последовательным. Если длины всех подсписков приблизительно равны и M= N, то Max М-блочного поиска равен 2 N. При одинаковой частоте использования элементов Avg М-блочного поиска равен N.

Описанный алгоритм усложняется, если не известно, действительно ли в списке имеется элемент, совпадающий с ключом V. При этом возможны случаи: либо такого элемента в списке нет, либо их несколько.

Если вместо ключа V имеется упорядоченный список ключей, то последовательный или М-блочный поиск может оказаться более удобным, чем бинарный, поскольку не требуется повторной инициализации для каждого нового ключа из списка V.

2.3.4. Методы вычисления адреса

Методы вычисления адреса. Пусть в каждом из М элементов массива Т содержится элемент списка (например целое положительное число). Если имеется некоторая функция H(V), вычисляющая однозначно по элементу V его адрес - целое положительное число из интервала [0,M-1],то V можно хранить в массиве T с номером H(V) т. е. V=T(H(V)). При таком хранении поиск любого элемента происходит за постоянное время не зависящее от M.

Массив T называется массивом хеширования, а функция H - функцией хеширования.

При конкретном применении хеширования обычно имеется определенная область возможных значений элементов списка V и некоторая информация о них. На основе этого выбирается размер массива хеширования M и строится функция хеширования. Критерием для выбора M и H является возможность их эффективного использования.

Пусть нужно хранить линейный список из элементов K1,K2,..,Kn, таких, что при Ki=Kj, mod(Ki,26)= mod(Kj,26). Для хранения списка выберем массив хеширования T(26) с пространством адресов 0-25 и функцию хеширования H(V)= mod(V,26). Массив T заполняется элементами T(H(Ki))=Ki и T(j)=0 если j (H(K1), H(K2),..,H(Kn)).

Поиск элемента V в массиве T с присваиванием Z его индекса если V содержится в T, или -1, если V не содержится в T, осуществляется следующим образом

int t[26],v, z,i;

i=(int)fmod((double)v,26.0);

if(t[i]==v) z=i;

else z=-1;

Добавление нового элемента V в список с возвращением в Z индекса элемента, где он будет храниться, реализуется фрагментом

z=(int)fmod((doule)v,26.0);

t[z]=v;

а исключение элемента V из списка присваиванием

t[(int)fmod((double)v,26)]=0;

Теперь рассмотрим более сложный случай, когда условие Ki=Kj H(Ki)=H(Kj) не выполняется. Пусть V - множество возможных элементов списка (целые положительные числа), в котором максимальное число элементов равно 6. Возьмем M=8 и в качестве функции хеширования выберем функцию H(V)=Mod(V,8).

Предположим, что B=, причем H(K1)=5, H(K2)=3, H(K3)=6, H(K4)=3, H(K5)=1, т. е. H(K2)=H(K4) хотя K2=K4. Такая ситуация называется коллизией, и в этом случае при заполнении массива хеширования требуется метод для ее разрешения. Обычно выбирается первая свободная ячейка за собственным адресом. Для нашего случая массив T[8] может иметь вид

T=<0,K5,0,K2,K4,K1,K3,0> .

При наличии коллизий усложняются все алгоритмы работы с массивом хеширования. Рассмотрим работу с массивом T[100], т. е. с пространством адресов от 0 до 99. Пусть количество элементов N не более 99, тогда в T всегда будет хотя бы один свободный элемент равный нулю. Для объявления массива используем оператор

int static t[100];

Добавление в массив T нового элемента Z с занесением его адреса в I и числа элементов в N выполняется так:

i=h(z);

while (t[i]!=0 && t[i]!=z)

if (i==99) i=0;

else i++;

if (t[i]!=z) t[i]=z, n++;

Поиск в массиве T элемента Z с присвоением I индекса Z, если Z имеется в T, или I=-1, если такого элемента нет, реализуется следующим образом:

i=h(z);

while (t[i]!=0 && t[i]!=z)

if (i==99) i=0;

else i++;

if (t[i]==0) i=-1;

При наличии коллизий исключение элемента из списка путем пометки его как пустого, т. е. t[i]=0, может привести к ошибке. Например, если из списка B исключить элемент K2, то получим массив хеширования в виде T=<0,K5,0,0,K4,K1,K3,0>, в котором невозможно найти элемент K4, поскольку H(K4)=3, а T(3)=0. В таких случаях при исключении элемента из списка можно записывать в массив хеширования некоторое значение непринадлежащее области значений элементов списка и не равное нулю. При работе с таким массивом это значение будет указывать на то, что нужно просматривать со средние ячейки.

Достоинство методов вычисления адреса состоит в том, что они самые быстрые, а недостаток в том, что порядок элементов в массиве T не совпадает с их порядком в списке, кроме того довольно сложно осуществить динамическое расширение массива T.

2.3.5. Выбор в линейных списках

Задача выбора. Задан линейный список целых, различных по значению чисел B=, требуется найти элемент, имеющий i-тое наибольшее значение в порядке убывания элементов. При i=1 задача эквивалентна поиску максимального элемента, при i=2 поиску элемента с вторым наибольшим значением.

Поставленная задача может быть получена из задачи поиска j-того минимального значения заменой i=n-j+1 и поиском i-того максимального значения. Особый интерес представляет задача выбора при i=a/n, 0<a<1, в частности, задача выбора медианы при a=1/2.

Все варианты задачи выбора легко решаются, если список B полностью отсортирован, тогда просто нужно выбрать i-тый элемент. Однако в результате полной сортировки списка B получается больше информации, чем требуется для решения поставленной задачи.

Количество действий можно уменьшить применяя сортировку выбором только частично до i-того элемента. Это можно сделать, напри мер при помощи функции findi

/* выбор путем частичной сортировки */

int findi(int *s, int n, int i)

{

int c, j,k;

for (k=0; k<=i; k++) for (j="k+1;" j<="n;" j++) if (s[k] < s[j]) { c="s[k];" s[k]="s[j];" s[j]="c;" } return s[i]; }

Эта функция ищет элемент с индексом i, частично сортируя массив s, и выполняет при этом (n*i) сравнений. Отсюда следует, что функция findi приемлима для решения задачи при малом значении i, и малоэффективна при нахождении медианы.

Для решения задачи выбора i-того наибольшего значения в списке B модифицируем алгоритм быстрой сортировки. Список B разбиваем элементом K1 на подсписки B' и B", такие, что если Ki - B', то Ki>K1, и если Ki - B", то Ki<K1, и список B реорганизуется в список B',K1,B". Если K1 элемент располагается в списке на j-том месте и j=i, то искомый элемент найден. При j>i наибольшее значение ищется в списке B'; при j<i будем искать (i-j) значение в подсписке B".

Алгоритм выбора на базе быстрой сортировки в общем эффективен, но для улучшения алгоритма необходимо, чтобы разбиение списка на подсписки осуществлялось почти пополам. Следующий алгоритм эффективно решает задачу выбора i-того наибольшего элемента в списке B, деля его на подсписки примерно равной величины.

1. Если N<21, то выбрать i-тый наибольший элемент списка B обычной сортировкой.

2. Если N>21 разделим список на P=N/7 подсписков по 7 элементов в каждом, кроме последнего в котором mod(N,7) элементов.

3. Определим список W из медиан полученных подсписков (четвертых наибольших значений) и найдем в W его медиану M (рекурсивно при помощи данного алгоритма) т. е. (P/2+1)-й наибольший элемент.

4. С помощью элемента M разобьем список B на два подсписка B' с j элементами большими или равными M, и B" c N-j элементами меньшими M. При j>i повторим процедуру поиска сначала, но только в подсписке B'. При j=i искомый элемент найден, равен M и поиск прекращается. При j < i будем искать (i-j)-тый наибольший элемент в списке B".

/* алгоритм выбора делением списка почти пополам */

int search (int *b, int n, int i)

{

int findi(int *, int, int);

int t, m, j, p, s, *w;

if (n<21) return findi(b, n, i); /* шаг 1 */ p="(int)(n/7);" w="calloc(p+1,sizeof(int));" /* шаги 2 и 3 */ for (t="0;" t < p; t++) w[t]="findi(b+7*t," 7, 3); if (n%7!="0)" { w[p]="findi(b+7*p, n%7,(n%7)/2);" p++; } m="search(w," p, p/2); free (w); for (j="0," t="0;" t < n; t++) /* шаг 4 */ if (b[t]>=m) j++;

if (j>i)

{

for (p=0, t=0; p < n; t++)

if (b[t]>=m)

{ b[p]=b[t]; p++; }

m=search(b, j, i); /* поиск в B" */

}

if (j < i)

{

for (p=0, t=0; t < n; t++)

if (b[t] < m) b[p++]=b[t];

m=search(b, n-j, i-j); /* поиск в B" */

}

return m;

}

Рекурсивная функция search реализует алгоритм выбора i-того наибольшего значения. Для ее вызова можно использовать следующую программу

#include

#include

main()

{

int search (int *b, int n, int i);

int *b;

int l, i, k, t;

scanf("%d%d",&l,&i);

printf

("\nВыбор %d максимального элемента из %d штук",i, l);

b=(int *)(calloc(100,sizeof(int)));

for (k=0; k<100; k++) b[k]="k;" /* заполнение массива */ for (k="1;" k < l/4; k++) { t="b[k];" /* перемешивание */ b[k]="b[l-k];" /* массива */ b[l-k]="t;" } k="search(b, l,i);" /* выбор элемента */ printf ("\n выбран элемент равный %d\n\n",k); return 0; }

Используя метод математической индукции, можно доказать, что для функции search требуется выполнить в самом неблагоприятном случае 28*N сравнений.

Действительно, если N<21, то выполнение функции findi потребует сравнений порядка N*(N-1)/2, т. е. меньше чем 28*N. Предположим, что для любого T<N количество сравнений при выполнении функции search не более 28*T и подсчитаем, сколько сравнений потребуется функции search при произвольном значении N. Для поиска медианы в каждом из подсписков функцией findi требуется не более 7*(7-1)/2=21 сравнений, а для формирования массива W в целом не более 21*(N/7)=3*N сравнений. По предположению индукции для поиска медианы в массиве W длины N/7 требуется 28*(N/7)=4*N сравнений. После удаления из B части элементов с помощью медианы в B' (или в B") останется не более N*5/7 элементов, и для удаления ненужных элементов необходимо количество сравнений порядка N. Для поиска в оставшейся части массива (в B' или B") по предположению индукции требуется не более 28*(N*5/7)=20*N сравнений. Таким образом, всего потребуется 3*N+4*N+N+20*N=28*N сравнений, т. е. выдвинутое предположение доказано.

[ Назад | Оглавление | Вперед ]