end;
6.2.9. Та же задача для деков вместо очередей.
Указание. Дек - структура симметричная, поэтому надо хра-
нить ссылки в обе стороны (вперед и назад). При этом удобно к
каждому деку добавить фиктивный элемент, замкнув его в кольцо, и
точно такое же кольцо образовать из свободных позиций.
В следующей задаче дек используется для хранения вершин вы-
пуклого многоугольника.
6.2.10. На плоскости задано n точек, пронумерованных слева
направо (а при равных абсциссах - снизу вверх). Составить прог-
рамму, которая строит многоугольник, являющийся их выпуклой обо-
лочкой, за не более чем C*n действий.
Решение. Будем присоединять точки к выпуклой оболочке одна
за другой. Легко показать, что последняя присоединенная точка
будет одной из вершин выпуклой оболочки. Эту вершину мы будем
называть выделенной. Очередная присоединяемая точка видна из вы-
деленной (почему?). Дополним наш многоугольник, выпустив из вы-
деленной вершины "иглу", ведущую в присоединяемую точку. Полу-
чится вырожденный многоугольник, и остается ликвидировать в нем
"впуклости".
[Рисунок]
Будем хранить вершины многоугольника в деке в порядке обхо-
да его периметра по часовой стрелке. При этом выделенная вершина
является началом и концом (головой и хвостом) дека. Присоедине-
ние "иглы" теперь состоит в добавлении присоединяемой вершины в
голову и в хвост дека. Устранение впуклостей несколько более
сложно. Назовем подхвостом и подподхвостом элементы дека, сто-
ящие за его хвостом. Устранение впуклости у хвоста делается так:
while по дороге из хвоста в подподхвост мы поворачиваем
| у подхвоста влево ("впуклость") do begin
| выкинуть подхвост из дека
end
Таким же способом устраняется впуклость у головы дека.
Замечание. Действия с подхвостом и подподхвостом не входят в
определение дека, однако сводятся к небольшому числу манипуляций
с деком (надо забрать три элемента с хвоста, сделать что надо и
вернуть).
Ещё одно замечание. Есть два вырожденных случая: если мы во-
обще не поворачиваем у похвоста (т.е. три соседние вершины лежат
на одной прямой) и если мы поворачиваем на 180 градусов (так бы-
вает, если наш многоугольник есть двуугольник). В первом случае
подхвост стоит удалить (чтобы в выпуклой оболочке не было лишних
вершин), а во втором случае - обязательно оставить.
6.3. Множества.
Пусть Т - некоторый тип. Существует много способов хранить
(конечные) множества элементов типа Т; выбор между ними опреде-
ляется типом T и набором требуемых операций.
Подмножества множества {1..n}.
6.3.1. Используя память, пропорциональную n, хранить
подмножества множества {1..n}.
Операции Число действий
Сделать пустым C*n
Проверить принадлежность C
Добавить C
Удалить С
Минимальный элемент C*n
Проверка пустоты C*n
Решение. Храним множество как array [1..n] of boolean.
6.3.2. То же, но проверка пустоты должна выполняться за
время C.
Решение. Храним дополнительно количество элементов.
6.3.3. То же при следующих ограничениях на число действий:
Операции Число действий
Сделать пустым C*n
Проверить принадлежность C
Добавить C
Удалить C*n
Минимальный элемент C
Проверка пустоты C
Решение. Дополнительно храним минимальный элемент мно-
жества.
6.3.4 То же при следующих ограничениях на число действий:
Операции Число действий
Сделать пустым С*n
Проверить принадлежность С
Добавить С*n
Удалить С
Минимальный элемент С
Проверка пустоты C
Решение. Храним минимальный, а для каждого - следующий и
предыдущий по величине.
Множества целых чисел.
В следующих задачах величина элементов множества не ограни-
чена, но их количество не превосходит n.
6.3.5. Память C*n.
Операции Число действий
Сделать пустым C
Число элементов C
Проверить принадлежность C*n
Добавить новый
(заведомо отсутствующий) C
Удалить C*n
Минимальный элемент C*n
Взять какой-то элемент C
Решение. Множество представляем с помощью переменных
a:array [1..n] of integer, k: 0..n; множество содержит k элемен-
тов a[1],...,a[k]; все они различны. По существу мы храним эле-
менты множества в стеке (без повторений).
6.3.6. Память C*n.
Операции Число действий
Сделать пустым C
Проверить пустоту C
Проверить принадлежность C*(log n)
Добавить С*n
Удалить C*n
Минимальный элемент С
Решение. См. решение предыдущей задачи с дополнительным ус-
ловием a[1] < ... < a[k]. При проверке принадлежности используем
двоичный поиск.
В следующей задаче полезно комбинировать разные способы.
6.3.7. Используя описанное в предыдущей задаче представле-
ние множеств, найти все вершины ориентированного графа, доступ-
ные из данной по ребрам. (Вершины считаем числами 1..n.) Время
не больше C * (общее число ребер, выходящих из доступных вер-
шин).
Решение. (Другое решение смотри в главе о рекурсии.) Пусть
num[i] - число ребер, выходящих из i, out[i][1], ...,
out[i][num[i]] - вершины, куда ведут ребра.
procedure Доступные (i: integer);
| {напечатать все вершины, доступные из i, включая i}
| var X: подмножество 1..n;
| P: подмножество 1..n;
| q, v, w: 1..n;
| k: integer;
begin
| ...сделать X, P пустыми;
| writeln (i);
| ...добавить i к X, P;
| {(1) P = множество напечатанных вершин; P содержит i;
| (2) напечатаны только доступные из i вершины;
| (3) X - подмножество P;
| (4) все напечатанные вершины, из которых выходит
| ребро в ненапечатанную вершину, принадлежат X}
| while X непусто do begin
| | ...взять какой-нибудь элемент X в v;
| | for k := 1 to num [v] do begin
| | | w := out [v][k];
| | | if w не принадлежит P then begin
| | | | writeln (w);
| | | | добавить w в P;
| | | | добавить w в X
| | | end;
| | end;
| end;
end;
Свойство (1) не нарушается, так как печать происходит од-
новременно с добавлением в P. Свойства (2): раз v было в X, то v
доступно, поэтому w доступно. Свойство (3) очевидно. Свойство
(4): мы удалили из X элемент v, но все вершины, куда из v идут
ребра, перед этим напечатаны.
Оценка времени работы. Заметим, что изъятые из X элементы
больше туда не добавляются, так как они в момент изъятия (и,
следовательно, всегда позже) принадлежат P, а добавляются только
элементы не из P. Поэтому цикл while выполняется не более, чем
по разу, для всех доступных вершин, а цикл for выполняется
столько раз, сколько из вершины выходит ребер.
Для X надо использовать представление со стеком или оче-
редью (см. выше), для P - булевский массив.
6.3.8. Решить предыдущую задачу, если требуется, чтобы дос-
тупные вершины печатались в таком порядке: сначала заданная вер-
шина, потом ее соседи, потом соседи соседей (еще не напечатан-
ные) и т.д.
Указание. Так получится, если использовать очередь в приве-
денном выше решении: докажите индукцией по k, что существует мо-
мент, в который напечатаны все вершины на расстоянии не больше
k, а в очереди находятся все вершины, удаленные ровно на k.
Более сложные способы представления множеств будут разобраны в
главах 11 (Хеширование) и 12 (Деревья).
6.4. Разные задачи.
6.4.1. Реализовать структуру данных, которая имеет все те
же операции, что массив длины n, а именно
начать работу
положить в i-ю ячейку число n
узнать, что лежит в i-ой ячейке
а также операцию "указать номер минимального элемента" (или од-
ного из минимальных элементов). Количество действий для всех
операций должно быть не более C*log n, не считая операции "на-
чать работу" (которая требует не более C*n действий).
Решение. Используется прием, изложенный в разделе о сорти-
ровке деревом. Именно, надстроим над элементами массива как над
листьями двоичное дерево, в каждой вершине которого храним мини-
мум элементов соответствующего поддерева. Корректировка этой ин-
формации, а также прослеживание пути из корня к минимальному
элементу требуют логарифмического числа действий.
6.4.2. Приоритетная очередь - это очередь, в которой важно
не то, кто встал последним (порядок помещения в нее не играет
роли), а кто главнее. Более точно, при помещении в очередь ука-
зывается приоритет помещаемого объекта (будем считать приоритеты
целыми числами), а при взятии из очереди выбирается элемент с
наибольшим приоритетом (или один из таких элементов). Реализо-
вать приоритетную очередь так, чтобы помещение и взятие элемента
требовали логарифмического числа действий (от размера очереди).
Решение. Следуя алгоритму сортировки деревом (в его оконча-
тельном варианте), будем размещать элементы очереди в массиве
x[1]..x[k], поддерживая такое свойство: x[i] старше (имеет
больший приоритет) своих сыновей x[2i] и x[2i+1], если таковые
существуют - и, следовательно, всякий элемент старше своих по-
томков. (Сведения о приоритета также хранятся в массиве, так что
мы имеем дело с массивом пар (элемент, приоритет).) Удаление
элемента с сохранением этого свойства описано в алгоритме сорти-
ровки. Надо еще уметь восстанавливать свойство после добавления
элемента в конец. Это делается так:
t:= номер добавленного элемента
{инвариант: в дереве любой предок приоритетнее потомка,
если этот потомок - не t}
while t - не корень и t старше своего отца do begin
| поменять t с его отцом
end;
Если очередь образуют граждане, стоящие в вершинах дерева, т.е.
за каждым стоит двое, а перед каждым (кроме первого) - один, то
смысл этого алгоритма ясен: встав в конец, приоритетный гражда-
нин начинает пробираться к началу, вытесняя впереди стоящих -
пока не встретит более приоритетного.
Замечание. Приоритетную очередь естественно использовать
при моделировании протекающих во времени процессов. При этом
элементы очереди - это ожидаемые события, а их приоритет опреде-
ляется временем, когда они произойдут.
Глава 7. Рекурсия
7.1. Примеры рекурсивных программ.
При анализе рекурсивной программы возникает, как обычно, два
вопроса:
(а) почему программа заканчивает работу?
(б) почему она работает правильно, если заканчивает
работу?
Для (б) достаточно проверить, что (содержащая рекурсивный
вызов) программа работает правильно, предположив, что вызываемая
ею одноименная программа работает правильно. В самом деле, в
этом случае в цепочке рекурсивно вызываемых программ все прог-
раммы работают правильно (убеждаемся в этом, идя от конца цепоч-
ки к началу).
Чтобы доказать (а), обычно проверяют, что с каждым рекур-
сивным вызовом значение какого-то параметра уменьшается, и это
не может продолжаться бесконечно.
7.1.1. Написать рекурсивную процедуру вычисления факториала
целого положительного числа n (т.е. произведения чисел 1..n,
