Массив меток и массив родительских индексов.

 

В этом простейшем подходе дерево хранит:

· массив меток, соответствующих узлам по порядковым номерам;

· массив порядковых номеров узлов-родителей для каждого узла-потомка.

 

structTree

{

// Количество узлов в дереве

intm_nNodes;

 

// Массив меток узлов, тип выбирается в зависимости от задачи

char* m_pNodeLabels;

 

// Массив индексов родительских узлов

int* m_pParentIndices;

};

 

Предполагается, что количество узлов в дереве заранее известно и не меняется за время существования дерева, в противном случае такая структура неэффективна.

 

Графически рассматриваемый пример дерева можно представить следующим образом:

 

 

Для создания такой структуры данных необходимо:

1. Выделить память для самой структуры.

2. Выделить массив для хранения меток узлов и инициализировать значениями по-умолчанию.

3. Выделить массив для хранения индексов родительских узлов, и связать все узлы с корневым по умолчанию. Родителем корня пусть будет назначен несуществующий узел с индексом -1.

 

Tree * TreeCreate ( int_nNodes )

{

// Число узлов должно быть положительным

assert( _nNodes > 0 );

 

// Создаем объект-дерево в динамической памяти

Tree * pTree = newTree;

pTree->m_nNodes = _nNodes;

 

// Создаем массив меток

pTree->m_pNodeLabels = new char[ _nNodes ];

memset( pTree->m_pNodeLabels, 0, _nNodes );

 

// Создаем массив родительских индексов

pTree->m_pParentIndices = new int[ _nNodes ];

memset( pTree->m_pParentIndices, 0, _nNodes * sizeof( int) );

pTree->m_pParentIndices[ 0 ] = -1;

 

// Возвращаем созданное дерево

returnpTree;

}

 

Необходима соответствующая функция освобождения памяти дерева:

 

voidTreeDestroy ( Tree * _pTree )

{

// Уничтожаем метки узлов

delete[] _pTree->m_pNodeLabels;

 

// Уничтожаем массив родительских индексов

delete[] _pTree->m_pParentIndices;

 

// Уничтожаем само дерево

delete_pTree;

}

 

Корневой узел в такой структуре всегда размещается в нулевой позиции, в связи с чем операция ROOT имеет тривиальную реализацию (и вообще не использует конкретное дерево):

 

intTreeGetRootIndex ( constTree & )

{

return0;

}

 

Для работы с метками узлов необходима пара простых функций, скрывающих работу над внутренним массивом:

 

TreeNodeLabel TreeGetLabel ( constTree & _tree, int_nodeIndex )

{

assert( _nodeIndex < _tree.m_nNodes );

return_tree.m_pNodeLabels[ _nodeIndex ];

}

 

voidTreeSetLabel ( constTree & _tree, int_nodeIndex, TreeNodeLabel _label )

{

assert( _nodeIndex < _tree.m_nNodes );

_tree.m_pNodeLabels[ _nodeIndex ] = _label;

}

 

Также, не вызывает сложности запрос и модификация индекса родительского узла PARENT, поскольку данное отношение явно представлено в структуре дерева специальным массивом::

 

intTreeGetParentIndex ( constTree & _tree, int_nodeIndex )

{

assert( _nodeIndex < _tree.m_nNodes );

return_tree.m_pParentIndices[ _nodeIndex ];

}

 

voidTreeSetParentIndex ( Tree & _tree, int_nodeIndex, int_parentIndex )

{

assert( _nodeIndex < _tree.m_nNodes );

assert( _parentIndex < _nodeIndex );

 

_tree.m_pParentIndices[ _nodeIndex ] = _parentIndex;

}

 

В такой структуре данных операции ROOT, LABEL и PARENT имеют константную вычислительную сложность O(1), что свидетельствует об отличной приспособленности данной структуры данных к вышеуказанным операциям АТД “Дерево”.

 

В то же время, операции LEFTMOST_CHILD и RIGHT_SIBLING требуют прохода индексного массива в цикле и характеризуются линейной вычислительной сложностью O(n). В частности, для получения индекса самого левого дочернего узла по индексу родителя, следует перебрать все ячейки индексов родительских узлов в поиске ближайшего, чей индекс узла-родителю равен интересующему:

 

intTreeGetLeftmostChildIndex( constTree & _tree, int_nodeIndex )

{

// Проверяем корректность индекса

assert( _nodeIndex < _tree.m_nNodes );

 

// Ищем первый узел, индекс родителя которого равен искомому

for( inti = _nodeIndex + 1; i < _tree.m_nNodes; i++ )

if( _tree.m_pParentIndices[ i ] == _nodeIndex )

// Конкретный узел найден

returni;

 

// Дочерних узлов не найдено

return-1;

}

 

Аналогичным образом реализуется поиск ближайшего правого братского узла:

 

intTreeGetRightSiblingIndex ( constTree & _tree, int_nodeIndex )

{

// Проверяем корректность индекса

assert( _nodeIndex < _tree.m_nNodes );

 

// Получаем индекс узла-родителя

intparentIndex = TreeGetParentIndex( _tree, _nodeIndex );

 

// Начинаем поиск правого братского узла сразу после своего узла.

// Братский узел будет иметь такой же индекс узла-родителя, как и данный узел.

for( inti = _nodeIndex + 1; i < _tree.m_nNodes; i++ )

if( _tree.m_pParentIndices[ i ] == parentIndex )

// Конкретный узел найден

returni;

 

// Братских узлов не найдено

return-1;

}

 

Наконец, следующим образом выглядят функции обхода:

 

// Прямой обход дерева, начиная с конкретного узла

voidTreeDirectWalk ( constTree & _tree, int_nodeIndex, TreeNodeVisitFunction _f )

{

// Посещаем начальный узел

( *_f )( _tree, _nodeIndex );

 

// Рекурсивно вызываем обход для каждого дочернего узла

intchildIndex = TreeGetLeftmostChildIndex( _tree, _nodeIndex );

while( childIndex != -1 )

{

TreeDirectWalk( _tree, childIndex, _f );

childIndex = TreeGetRightSiblingIndex( _tree, childIndex );

}

}

 

// Обратный обход дерева, начиная с конкретного узла

voidTreeReverseWalk ( constTree & _tree, int_nodeIndex, TreeNodeVisitFunction _f )

{

// Рекурсивно вызываем обход для каждого дочернего узла

intchildIndex = TreeGetLeftmostChildIndex( _tree, _nodeIndex );

while( childIndex != -1 )

{

TreeReverseWalk( _tree, childIndex, _f );

childIndex = TreeGetRightSiblingIndex( _tree, childIndex );

}

 

// В конце посещаем узел-родитель

( *_f )( _tree, _nodeIndex );

}

 

// Симметричный обход дерева, начиная с конкретного узла

voidTreeSymmetricWalk ( constTree & _tree, int_nodeIndex, TreeNodeVisitFunction _f )

{

// Рекурсивно посещаем самый левый дочерний узел, если такой имеется

intchildIndex = TreeGetLeftmostChildIndex( _tree, _nodeIndex );

if( childIndex != -1 )

TreeSymmetricWalk( _tree, childIndex, _f );

 

// Посещаем узел-родитель

( *_f )( _tree, _nodeIndex );

 

// Без дочерних узлов дальше двигаться не куда

if( childIndex == -1 )

return;

 

// Рекурсивно посещаем каждый следующий дочерний узел

while( true)

{

childIndex = TreeGetRightSiblingIndex( _tree, childIndex );

if( childIndex == -1 )

break;

 

TreeSymmetricWalk( _tree, childIndex, _f );

}

}

 

// Прямой обход дерева, начиная с корня

voidTreeDirectWalk ( constTree & _tree, TreeNodeVisitFunction _f )

{

TreeDirectWalk( _tree, TreeGetRootIndex( _tree ), _f );

}

 

// Обратный обход дерева, начиная с корня

voidTreeReverseWalk ( constTree & _tree, TreeNodeVisitFunction _f )

{

TreeReverseWalk( _tree, TreeGetRootIndex( _tree ), _f );

}

 

// Симметричный обход дерева, начиная с корня

voidTreeSymmetricWalk ( constTree & _tree, TreeNodeVisitFunction _f )

{

TreeSymmetricWalk( _tree, TreeGetRootIndex( _tree ), _f );

}

 

Отметим, что функции обхода не используют внутреннее представление дерева, полностью удовлетворяясь доступными операциями. Это означает, что для повторного использования в других реализациях деревьев, можно вынести этот набор функций в отдельный CPP-файл.

 








Дата добавления: 2016-01-29; просмотров: 948;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.035 сек.