Bai7 timkiemnhiphan
0 likes97 views
Tài liệu mô tả các thuật toán tìm kiếm trong cấu trúc dữ liệu, bao gồm tìm kiếm tuần tự và tìm kiếm nhị phân với độ phức tạp thời gian khác nhau. Nó cũng bàn về cấu trúc của cây nhị phân và các thao tác như tìm kiếm, thêm và xóa, cùng với độ phức tạp của chúng. Cuối cùng, tài liệu nhấn mạnh hiệu suất của cây nhị phân so với các cấu trúc dữ liệu khác.
Bai7 timkiemnhiphan
- 1. Cấu trúc dữ liệu và thuật giải Tìm kiếm
- 2. Tìm kiếm • Tìm kiếm tuần tự • Thời gian tồi nhất là n • Chúng tôi có Độ phức tạp O(n) • Ứng dụng cho mảng (không sắp xếp) và danh sách liên kết • Tìm kiếm nhị phân • Ứng dụng cho dãy đã sắp xếp • Thời gian thực hiện thuật toán log2 n • Độ phức tạp tính toán O(log n)
- 3. Tìm kiếm – Tìm kiếm nhị phân • Tạo ra một dãy đã sắp xếp • Bổ xung vào danh sách liên kết (AddToCollection) • Bổ xung giá trị vào các vị trí đúng • Tìm vị trí c1 log2 n • Duyệt xuống c2 n • Tổng quát c1 log2 n + c2 n Hoặc c2 n • Mỗi hoạt động gắn với dãy đã sắp xếp O(n) ? Chúng tôi có thể duy trì một dãy đã sắp xếp với các hoạt động chèn dẻ hơn? Dominant term
- 4. Cây • Cây nhị phân • Bao gồm • Node • Các cây con trái và cây con phải • Cả hai cây con đều là cây nhị phân
- 5. Cây • Cây nhị phân • Bao gồm • Node • Các cây con trái và con phải • Cả hai đều là cây nhị phân Chú ý Định nghĩa đệ qui! Mỗi cây con Là một cây Nhị phân
- 6. Cây – Thủ tục • Cấu trúc dữ liệu struct t_node { void *item; struct t_node *left; struct t_node *right; }; typedef struct t_node *Node; struct t_collection { Node root; …… };
- 7. Cây – Thủ tục • Tìm (Find ) extern int KeyCmp( void *a, void *b ); /* Returns -1, 0, 1 for a < b, a == b, a > b */ void *FindInTree( Node t, void *key ) { if ( t == (Node)0 ) return NULL; switch( KeyCmp( key, ItemKey(t->item) ) ) { case -1 : return FindInTree( t->left, key ); case 0: return t->item; case +1 : return FindInTree( t->right, key ); } } void *FindInCollection( collection c, void *key ) { return FindInTree( c->root, key ); } Less, search left Greater, search right
- 8. Cây – Thủ tục • Find • key = 22; if ( FindInCollection( c , &key ) ) …. n = c->root; FindInTree( n, &key ); FindInTree(n->right,&key ); FindInTree(n->left,&key ); return n->item;
- 9. Cây – hoạt động • Find • Cây hoàn toàn • Chiều cao, h • Các node di truyển trên một con đường từ gốc đến một lá • Số các node, h • n = 1 + 21 + 22 + … + 2h = 2h+1 - 1 • h = floor( log2 n )
- 10. Cây – Hoạt động • Find • Cây hoàn toàn • Vì chúng tôi cần nhiều nhât h+1 phép so sánh, độ phức tạp O(h+1) hoặc O(log n) • Giống như tìm kiếm nhị phân
- 11. Tổng kết Arrays Đơn giản, nhanh Không mềm dẻo O(1) O(n) inc sort O(n) O(n) O(logn) Tìm kiếm nhị phân Add Delete Find Linked List Đơn giản Mềm dẻo O(1) sort -> no adv O(1) - any O(n) - specific O(n) (không tìm kiếm nhị phân) Trees Vẫn đơn giản Mềm dẻo O(log n)
- 12. Cây – Bổ xung (Addition) • Cộng 21 vào cây • Chúng tôi cần tối đa h+1 phép so sánh • Tạo một node mới (thời gian là hằng số) add lấy c1(h+1)+c2 hoặc c log n • Vì thế việc bổ xung vào một cây cũng chiếm thời gian là log n Ignoring low order terms
- 13. Cây - Addition – thủ tục static void AddToTree( Node *t, Node new ) { Node base = *t; /* If it's a null tree, just add it here */ if ( base == NULL ) { *t = new; return; } else if( KeyLess(ItemKey(new->item),ItemKey(base->item)) ) AddToTree( &(base->left), new ); else AddToTree( &(base->right), new ); } void AddToCollection( collection c, void *item ) { Node new, node_p; new = (Node)malloc(sizeof(struct t_node)); /* Attach the item to the node */ new->item = item; new->left = new->right = (Node)0; AddToTree( &(c->node), new ); }
- 14. Cây – Bổ xung (Addition) • Find c log n • Add c log n • Delete c log n • Hiệu quả rất đáng kể! • Tuy nhiên vẫn bắt gặp một số trường hợp ………..
- 15. Cây – Bổ xung (Addition) • Lấy danh sách ký tự này và hình thành một cây A B C D E F • ??
- 16. Trees - Addition • Nhận danh sách ký tự này và hình thành một cây A B C D E F • Trong trường hợp này: ? Find ? Add ? Delete