Дерево как структура данных
Какую выгоду можно извлечь из такой структуры данных, как дерево? В этой статье мы расскажем о данных в виде дерева, рассмотрим основные определения, которые следует знать, а также узнаем, как и зачем используется дерево в программировании. Спойлер: бинарные деревья часто применяют для поиска информации в базах данных, для сортировки данных, для проведения вычислений, для кодирования и в других случаях. Но давайте обо всем по порядку.
Основные термины
Дерево — это, по сути, один из частных случаев графа. Древовидная модель может быть весьма эффективна в случае представления динамических данных, особенно тогда, когда у разработчика стоит цель быстрого поиска информации, в тех же базах данных, к примеру. Еще древом называют структуру данных, которая представляет собой совокупность элементов, а также отношений между этими элементами, что вместе образует иерархическую древовидную структуру.
Каждый элемент — это вершина или узел дерева. Узлы, соединенные направленными дугами, называются ветвями. Начальный узел — это корень дерева (корневой узел). Листья — это узлы, в которые входит 1 ветвь, причем не выходит ни одной.
Общую терминологию можно посмотреть на левой и правой части картинки ниже:
Какие свойства есть у каждого древа:
— существует узел, в который не входит ни одна ветвь;
— в каждый узел, кроме корневого узла, входит 1 ветвь.
На практике деревья нередко применяют, изображая различные иерархии. Очень популярны, к примеру, генеалогические древа — они хорошо известны. Все узлы с ветвями, исходящими из единой общей вершины, являются потомками, а сама вершина называется предком (родительским узлом). Корневой узел не имеет предков, а листья не имеют потомков.
Также у дерева есть высота (глубина). Она определяется числом уровней, на которых располагаются узлы дерева. Глубина пустого древа равняется нулю, а если речь идет о дереве из одного корня, тогда единице. В данном случае на нулевом уровне может быть лишь одна вершина – корень, на 1-м – потомки корня, на 2-м – потомки потомков корня и т. д.
Ниже изображен графический вывод древа с 4-мя уровнями (дерево имеет глубину, равную четырем):
Следующий термин, который стоит рассмотреть, — это поддерево. Поддеревом называют часть древообразной структуры, которую можно представить в виде отдельного дерева.
Идем дальше. Древо может быть упорядоченным — в данном случае ветви, которые исходят из каждого узла, упорядочены по некоторому критерию.
Степень вершины в древе — это число ветвей (дуг), выходящих из этой вершины. Степень равняется максимальной степени вершины, которая входит в дерево. В этом случае листьями будут узлы, имеющие нулевую степень. По величине степени деревья бывают:
— двоичные (степень не больше двух);
— сильноветвящиеся (степень больше двух).
Деревья — это рекурсивные структуры, ведь каждое поддерево тоже является деревом. Каждый элемент такой рекурсивной структуры является или пустой структурой, или компонентом, с которым связано конечное количество поддеревьев.
Когда мы говорим о рекурсивных структурах, то действия с ними удобнее описывать посредством рекурсивных алгоритмов.
Обход древа
Чтобы выполнить конкретную операцию над всеми вершинами, надо все эти узлы просмотреть. Данную задачу называют обходом дерева. То есть обход представляет собой упорядоченную последовательность узлов, в которой каждый узел встречается лишь один раз.
В процессе обхода все узлы должны посещаться в некотором, заранее определенном порядке. Есть ряд способов обхода, вот три основные:
— прямой (префиксный, preorder);
— симметричный (инфиксный, inorder);
— обратный (постфиксный, postorder).
Существует много древовидных структур данных: двоичные (бинарные), красно-черные, В-деревья, матричные, смешанные и пр. Поговорим о бинарных.
Бинарные (двоичные) деревья
Бинарные имеют степень не более двух. То есть двоичным древом можно назвать динамическую структуру данных, где каждый узел имеет не большое 2-х потомков. В результате двоичное дерево состоит из элементов, где каждый из элементов содержит информационное поле, а также не больше 2-х ссылок на различные поддеревья. На каждый элемент древа есть только одна ссылка.
У бинарного древа каждый текущий узел — это структура, которая состоит из 4-х видов полей. Какие это поля:
— информационное (ключ вершины);
— служебное (включена вспомогательная информация, однако таких полей может быть несколько, а может и не быть вовсе);
— указатель на правое поддерево;
— указатель на левое поддерево.
Самый удобный вид бинарного древа — бинарное дерево поиска.
Что значит древо в контексте программирования?
Мы можем долго рассуждать о математическом определении древа, но это вряд ли поможет понять, какие именно выгоды можно извлечь из древовидной структуры данных. Тут важно отметить, что древо является способом организации данных в форме иерархической структуры.
В каких случаях древовидные структуры могут быть полезны при программировании:
- Когда данная иерархия существует в предметной области разрабатываемой программы. К примеру, программа должна обрабатывать генеалогическое древо либо работать со структурой каталогов. В таких ситуациях иногда есть смысл сохранять между объектами программы существующие иерархические отношения. В качестве примера можно вывести древо каталогов операционной системы UNIX:
- Когда между объектами, которые обрабатывает программа, отношения иерархии не заданы явно, но их можно задать, что сделает обработку данных удобнее. Как тут не вспомнить разработку парсеров либо трансляторов, где весьма полезным может быть древо синтаксического разбора?
- А сейчас очевидная вещь: поиск объектов более эффективен, когда объекты упорядочены, будь то те же базы данных. К примеру, поиск значения в неструктурированном наборе из тысячи элементов потребует до тысячи операций, тогда как в упорядоченном наборе может хватить всего дюжины. Вывод прост: раз иерархия — эффективный способ упорядочивания объектов, почему же не использовать древовидную иерархию для ускорения поиска узлов со значениями? Так и происходит: если вспомнить бинарные деревья, то на практике их можно применять в следующих целях:
— поиск данных в базах данных (специально построенных деревьях);
— сортировка и вывод данных;
— вычисления арифметических выражений;
— кодирование по методу Хаффмана и пр.
Источник
Дерево
Дерево – структура данных, представляющая собой древовидную структуру в виде набора связанных узлов.
Бинарное дерево — это конечное множество элементов, которое либо пусто, либо содержит элемент ( корень ), связанный с двумя различными бинарными деревьями, называемыми левым и правым поддеревьями . Каждый элемент бинарного дерева называется узлом . Связи между узлами дерева называются его ветвями .
Способ представления бинарного дерева:
Корень дерева расположен на уровне с минимальным значением.
Узел D , который находится непосредственно под узлом B , называется потомком B . Если D находится на уровне i , то B – на уровне i-1 . Узел B называется предком D .
Максимальный уровень какого-либо элемента дерева называется его глубиной или высотой .
Если элемент не имеет потомков, он называется листом или терминальным узлом дерева.
Остальные элементы – внутренние узлы (узлы ветвления).
Число потомков внутреннего узла называется его степенью . Максимальная степень всех узлов есть степень дерева.
Число ветвей, которое нужно пройти от корня к узлу x , называется длиной пути к x . Корень имеет длину пути равную 0 ; узел на уровне i имеет длину пути равную i .
Бинарное дерево применяется в тех случаях, когда в каждой точке вычислительного процесса должно быть принято одно из двух возможных решений.
Имеется много задач, которые можно выполнять на дереве.
Распространенная задача — выполнение заданной операции p с каждым элементом дерева. Здесь p рассматривается как параметр более общей задачи посещения всех узлов или задачи обхода дерева.
Если рассматривать задачу как единый последовательный процесс, то отдельные узлы посещаются в определенном порядке и могут считаться расположенными линейно.
Способы обхода дерева
Пусть имеем дерево, где A — корень, B и C — левое и правое поддеревья.
Существует три способа обхода дерева:
- Обход дерева сверху вниз (в прямом порядке): A, B, C — префиксная форма.
- Обход дерева в симметричном порядке (слева направо): B, A, C — инфиксная форма.
- Обход дерева в обратном порядке (снизу вверх): B, C, A — постфиксная форма.
Реализация дерева
Узел дерева можно описать как структуру:
struct tnode <
int field; // поле данных
struct tnode *left; // левый потомок
struct tnode *right; // правый потомок
>;
При этом обход дерева в префиксной форме будет иметь вид
void treeprint(tnode *tree) <
if (tree!= NULL ) < //Пока не встретится пустой узел
cout field; //Отображаем корень дерева
treeprint(tree->left); //Рекурсивная функция для левого поддерева
treeprint(tree->right); //Рекурсивная функция для правого поддерева
>
>
Обход дерева в инфиксной форме будет иметь вид
void treeprint(tnode *tree) <
if (tree!= NULL ) < //Пока не встретится пустой узел
treeprint(tree->left); //Рекурсивная функция для левого поддерева
cout field; //Отображаем корень дерева
treeprint(tree->right); //Рекурсивная функция для правого поддерева
>
>
Обход дерева в постфиксной форме будет иметь вид
void treeprint(tnode *tree) <
if (tree!= NULL ) < //Пока не встретится пустой узел
treeprint(tree->left); //Рекурсивная функция для левого поддерева
treeprint(tree->right); //Рекурсивная функция для правого поддерева
cout field; //Отображаем корень дерева
>
>
Бинарное (двоичное) дерево поиска – это бинарное дерево, для которого выполняются следующие дополнительные условия (свойства дерева поиска):
- оба поддерева – левое и правое, являются двоичными деревьями поиска;
- у всех узлов левого поддерева произвольного узла X значения ключей данных меньше, чем значение ключа данных самого узла X ;
- у всех узлов правого поддерева произвольного узла X значения ключей данных не меньше, чем значение ключа данных узла X .
Данные в каждом узле должны обладать ключами, на которых определена операция сравнения меньше.
Как правило, информация, представляющая каждый узел, является записью, а не единственным полем данных.
Для составления бинарного дерева поиска рассмотрим функцию добавления узла в дерево.
Добавление узлов в дерево
struct tnode * addnode( int x, tnode *tree) <
if (tree == NULL ) < // Если дерева нет, то формируем корень
tree = new tnode; // память под узел
tree->field = x; // поле данных
tree->left = NULL ;
tree->right = NULL ; // ветви инициализируем пустотой
> else if (x < tree->field) // условие добавление левого потомка
tree->left = addnode(x,tree->left);
else // условие добавление правого потомка
tree->right = addnode(x,tree->right);
return (tree);
>
Удаление поддерева
void freemem(tnode *tree) <
if (tree!= NULL ) <
freemem(tree->left);
freemem(tree->right);
delete tree;
>
>
Пример Написать программу, подсчитывающую частоту встречаемости слов входного потока.
Поскольку список слов заранее не известен, мы не можем предварительно упорядочить его. Неразумно пользоваться линейным поиском каждого полученного слова, чтобы определять, встречалось оно ранее или нет, т.к. в этом случае программа работает слишком медленно.
Один из способов — постоянно поддерживать упорядоченность уже полученных слов, помещая каждое новое слово в такое место, чтобы не нарушалась имеющаяся упорядоченность. Воспользуемся бинарным деревом.
В дереве каждый узел содержит:
- указатель на текст слова;
- счетчик числа встречаемости;
- указатель на левого потомка;
- указатель на правого потомка.
Рассмотрим выполнение программы на примере фразы
now is the time for all good men to come to the aid of their party
При этом дерево будет иметь следующий вид
#include
#include
#include
#include
//#include
#define MAX WORD 100
struct tnode < // узел дерева
char * word; // указатель на строку (слово)
int count; // число вхождений
struct tnode* left; // левый потомок
struct tnode* right; // правый потомок
>;
// Функция добавления узла к дереву
struct tnode* addtree( struct tnode* p, char * w) int cond;
if (p == NULL ) p = ( struct tnode*)malloc( sizeof ( struct tnode));
p->word = _strdup(w);
p->count = 1;
p->left = p->right = NULL ;
>
else if ((cond = strcmp(w, p->word)) == 0)
p->count++;
else if (cond < 0)
p->left = addtree(p->left, w);
else
p->right = addtree(p->right, w);
return p;
>
// Функция удаления поддерева
void freemem(tnode* tree) if (tree != NULL ) freemem(tree->left);
freemem(tree->right);
free(tree->word);
free(tree);
>
>
// Функция вывода дерева
void treeprint( struct tnode* p) if (p != NULL ) treeprint(p->left);
printf( «%d %s\n» , p->count, p->word);
treeprint(p->right);
>
>
int main() struct tnode* root;
char word[MAX WORD ];
root = NULL ;
do scanf_s( «%s» , word, MAX WORD );
if (isalpha(word[0]))
root = addtree(root, word);
> while (word[0] != ‘0’ ); // условие выхода – ввод символа ‘0’
treeprint(root);
freemem(root);
getchar();
getchar();
return 0;
>
Результат выполнения
Комментариев к записи: 19
Источник