Курсовая работа по дисциплине Технологии программирования на тему Фибоначчиевы кучи. Главная Курсовые. Фибоначчиевы кучи Курсовая работа Фибоначчиевы кучи. Введение. Существует много задач. При такой работе более целесообразно. При помощи фибоначиевых. Фибоначчиевы кучи ввел. М. Фредман и Р. Тарьян. В их статье описаны также приложения фибоначчиевых куч к. Теоретически фибоначчиевы. Такая ситуация возникает во многих приложениях. Объект данной курсовой фибоначчиевы. Задачи на графах. Описание различных задач на графах. Нахождение кратчайших путей в графе. Программа определения. Цель научиться работать с  фибоначчиевыми кучами. Задачи Изучить теорию по теме фибоначиевы. Научиться на практике применять. Создать. программу, использующую, алгоритм Дейкстры. Актуальность алгоритм Дейкстры очень. Глава. I. Фибоначчиевы. Двоичные кучи          Для. Структура. помощью двоичной кучи обычно реализуется очередь с приоритетами структура. Описание схемы и работы алгоритма на графах нахождение кратчайшего пути. Контрольные примеры работы алгоритмов. Рисунок  SEQ Рисунок ARABIC 1. Области применения. Кучи являются основной структурой данных во. В том числе, они применяются при сортировке элементов в алгоритмах выбора, для поиска минимума иили максимума, медианы. Крускала Joseph Kruskal, при нахождении. Дейкстры Edsger W. Свойства и операции на кучах. В общем случае куча представляет собой одно или. В дальнейшем корень дерева T будем. T, а значение ключа в вершине t как. Основными операциями на кучах можно считать MAKEx создание кучи из элемента x INSERTx, h добавление нового элемента x в кучу. MELDh. 1, h. 2 слияние куч h. Нахождение Кратчайшего Пути В Графе Курсовая' title='Нахождение Кратчайшего Пути В Графе Курсовая' />Нахождение кратчайших путей в графе Алгоритм Йена бесплатно скачать реферат по математике и логике на украинском языке, банк рефератов. FIND MINh поиск минимального элемента в куче h. DELETE MINh удаление минимального элемента из кучи h. DECREASEx, h, y замена ключа x на меньший ключ y. DELETEx, h удаление произвольного элемента x. Этот список нельзя назвать. Понятие фибоначчиевы кучи. Название рассматриваемых. Фибоначчи при анализе трудоемкости. В отличие от биномиальных куч, в которых операции вставки. Операции, не требующие удаления элементов, в этих. Теоретически фибоначчиевы кучи. Такая ситуация возникает во многих приложениях. Например, алгоритм, обрабатывающий. Для. плотных графов, имеющих много ребер, переход от. Наиболее. быстрые известные алгоритмы для задач построения минимального остовного дерева. К сожалению, скрытые константы в. С. практической точки зрения желательно придумать структуру данных с теми же. Такие кучи будут. При отсутствии операций уменьшения. Но в общем случае фибоначчиевы деревья обладают большей. Из них можно удалять некоторые узлы, откладывая. Строение. фибоначчиевой кучи. Каждая фибоначчиева куча состоит из нескольких деревьев. В отличие от. биномиальных деревьев, здесь дети любого узла могут записываться в любом. Они связываются в двусторонний циклический список. Каждый узел. этого списка имеет поля. Во первых, из такого списка можно удалить любой узел. Во вторых, два таких списка. Помимо указанной информации, каждый. В этом поле хранится. Смысл его таков. истинно, если узел. Позже будет ясно, как и когда это. Корни деревьев, составляющих. Таким образом, каждый узел фибоначчиевой. Доступ к куче. производится ссылкой. Кроме того, общее число узлов задается атрибутом. Потенциал. При анализе учетной стоимости. Пусть. число деревьев в корневом списке. В дальнейшем мы выберем единицу измерения потенциала. В начальном состоянии нет ни одной. Как и положено, потенциал всегда. Максимальная. обозначим верхнюю границу для. Есть две разновидности такой структуры данных. Одна из них. дает те же оценки учетной стоимости, что и фибоначчиевы кучи. Другая. позволяет выполнять операцию. Delete за время. Эта. Фибоначчиева куча является структурой данных для хранения. Данная структура организована следующим. Существует явная ссылка. У каждой вершины есть. У каждой вершины есть. У каждой вершины есть. У каждой вершины есть. Оно. истинно если вершина потеряла ребенка после того как сделалась чьим нибудь. Список содержащей. Рассмотрим теперь реализуемые алгоритмы по отдельности. Добавление элемента. Добавим нашу вершину в корневой список. Если окажется, что. Создание пустой кучи. Ссылка min. Element зануляется. Удаление минимального элемента. Удаление минимального элемента состоит из двух частей. После этого мы объединяем вершины из корневого списка в. Для этого мы создаем массив ссылок на элементы нашей. Просмотрим все вершины корневого. После. добавим все вершины из массива в корневой спиок, находя паралельно минимум. Уменьшение ключа. Данный алгоритм делится на два случая Новый ключ вершины больше. Тогда достаточно уменьшить ключ вершины до нового значения. Новый ключ вершины меньше. Тогда перенесем нашу вершину в корневой список. После этого. рассмотрим цепочку предков нашей вершины е родитель, родитель ее родителя и. Найдем в этой цепочке первую неотмеченную вершину. Все вершины до. нее переместим в корневой список, а ее отметим. Удаление вершины. Для удаление вершины сначала уменьшим ее значение до минус бесконечности. Время выполнения различных операций для трх видов сливаемых. Процедура. Двоичные кучив худшем случаеБиномиальные кучив худшем случаеФибоначчиевы кучиучтная стоимостьСоздание. Q1Q1Q1Вставка. Qlog nOlog nQ1Найти мин. Q1Olog nQ1Удалить мин. Qlog nQlog nOlog nСлить. QnOlog nQ1Уменьшить ключ. Qlog nQlog nQ1Удалить. Qlog nQlog nOlog n 1. Оценки времени работы. Сводная таблица амортизированного времени работы Операция. Binary. Leftist. Top Down Skew. Bottom Up Skew. Pairing. Binomial. Fibonacci. Soft. MAKEO1O1O1O1O1O1O1O1O1INSERTOlog NOlog NOlog NO1Olog N log NO1O1Olog 1EMELDONOlog NOlog NO1Olog N log NO1Olog NO1FIND MINO1O1O1O1O1Olog NO1O1O1DELETE MINOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NO1DECREASEOlog NOlog NOlog NOlog NOlog N log NO1O1O1DELETEOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NOlog NO1Для Pairing куч операции добавления элемента. Акт На Списание Спецодежды Образец на этой странице. O1, но данная. оценка еще не доказана. Находит кратчайшее расстояние. Алгоритм работает только для графов. Неформальное определение. Вариант 1. Дана сеть автомобильных. Львовской области. Найти кратчайшие расстояния от Львова до каждого города области если двигаться можно только. Имеется некоторое. Есть план города с. Определить ближайшую. Формальное определение. Дан простой. взвешенный граф G V, E без. Найти кратчайшее расстояние от некоторой. G до всех. остальных вершин этого графа. Алгоритм. работает пошагово на каждом шаге он посещает одну вершину и пытается. Работа алгоритма завершается, когда все вершины посещены. Инициализация. Метка самой вершины a полагается. Это отражает то, что. Все вершины графа. Шаг алгоритма. Если все вершины посещены, алгоритм. В противном случае из еще не посещенных вершин выбирается вершина u. Мы рассматриваем всевозможные маршруты, в. Вершины, соединенные с. Для каждого соседа. Если полученная длина меньше метки. Рассмотрев всех соседей, пометим вершину u. Описание В простейшей реализации. В начале алгоритма. Массив флагов заполняется нулями. Затем. запускается основной цикл. На каждом шаге цикла мы. Затем мы. устанавливаем в ней флаг в 1 и проверяем все соседние с ней вершины. Если в ней. расстояние больше, чем сумма расстояния до текущей вершины и длины ребра, то. Цикл завершается когда флаги всех вершин становятся равны 1. Последний случай. G несвязан. В разработанном приложении. N. Технические задачи разработка интерфейса реализация ввода данных. Интерфейс. Интерфейс программы. При нажатии на кнопку. MAXPATH. Если начало выбрано пользователем, то вначале находится прямой путь. И в конце работы программы выводится результат. Кодовая реализация         Первая. TForm. 1. Button. Click задает пути случайным образом. Листинг 3 Get. Weights. Matrix перебрасываем. First. Count. Step инициализируем расчет. Straight. Way    находим прямые. Go. Count запускаем расчет. Процедура TForm. 1. First. Count. Step. Листинг 4 first. CHCount 1 do счетчик для определения. List. Box. 1. Selected. В простейшем случае, когда для поиска вершины с минимальным d. Основной цикл выполняется порядка n.