Результирующее дерево

Cтраница 1

Преобразование упорядоченного списка в бинарное дерево с помощью алгоритма бинарного поиска при выделении памяти под размещение указателей на больший и меньший ключи. [1]

Результирующее дерево изображено на рис. 11.3.1. При его рассмотрении может возникнуть вопрос: зачем нам нужно иметь дело со всеми этими указателями, когда, имея упорядоченный список, можно воспользоваться бинарным поиском. Выигрыш становится очевидным при обновлении дерева. Ниже мы обсудим, как производится изменение дерева. Кратко этот процесс можно описать следующим образом. Новая запись помещается в конце списка, где она, очевидно, записывается не в том последовательном порядке, в каком содержится список после первоначальной загрузки. Затем для включения новой записи выполняется обновление дерева. Так как при этом изменяются только связи, основное дерево не нарушается. [2]

Результирующее дерево в этом случае получается путем удаления из вершины дерева процесса р тех дуг, для которых условие [ Е ] true не выполняется. [3]

Каждый уровень результирующего дерева начинается с первого члена плоского списка. Затем анализатор находит атомарные визуальные объекты, которые непосредственно окружаются первым членом уровня из остальной части плоского списка. Эти объекты могли бы быть аргументами функции, определяемой первым членом и могли бы быть поставлены в конец того же самого уровня. Указанная операция рекурсивно вызывается анализатором до тех пор, пока не будут обработаны все члены плоского списка. [4]

Далее выполняется операция оценивания результирующего дерева с помощью Lisp функции viz-eval. Она транслирует определенные пользователем функции и переменные, просматривая их по визуальному ассоциативному списку. [5]

Мы завершаем обсуждение описанием правил преобразования результирующего дерева сопоставления в промежуточный код. Вспомним, что в результате выполнения промежуточного кода выдается - 1, если сопоставление закончилось неудачей, и п, если аргумент соответствует образцу n - го уравнения. [6]

На втором шаге пространственный анализатор Vennlisp формирует результирующее дерево по плоскому списку. [7]

Выполнение вставок требует всего лишь добавления элемента в страницу, но на основании структуры результирующего дерева можно определить важные события, происходящие во время его построения. Дерево содержит семь внешних страниц, поэтому должно было быть выполнено шесть разделений внешних узлов, и поскольку его высота равна 3, корень дерева должен был разделяться дважды. Эти события описаны в сопровождающих рисунки комментариях. [8]

Опишем на содержательном уровне алгоритм, который гарантирует, что после включения или удаления вершины результирующее дерево будет снова принадлежать классу В1 / а. Алгоритм состоит из двух частей. [9]

Выполнение пстниок требует всего лишь лоба прения эле мен га н страницу, но на основании структуры результирующего дерева мп но определить нлжные события, происходящие во время его построения. Дерево содержит семь внешних страниц. [10]

Мы объединяем два сортирующих деревьев степени 2 ( сверху), помещая больший из двух корней в вершину результирующего дерева, при этом поддерево ( левое) этого корня становится правым поддеревом другого исходного корня. Если операнды содержат 2 узлов, то результат содержит 2 1 узлов. Если операндами являются пирамидально упорядоченные левосторонние деревья, такой же порядок сохраняется и в результирующем сортирующем дереве, при этом ключ с наибольшим значением находится в корне. Отображение той же операции, ориентированной на представление пирамидально упорядоченного биномиального дерева, показано под разделительной чертой. [11]

Реализуйте версию функции join ( см. программу 12.17), которая принимает произвольное решение относительно использования корня первого или корня второго дерева в качестве корня результирующего дерева. [12]

Если входной список не пуст и головой его является п, а хвостом rest, то требуемое дерево может быть построено путем образования дерева из остатка входных данных и последующей упорядоченной вставкой п в результирующее дерево. Для удобства определим вспомогательную функцию Insert, вставляющую число в дерево таким образом, чтобы была сохранена упорядоченность. [13]

Мы используем ту же функцию remove, которая применялась для стандартных BST-деревьев ( см. программу 12.6), но при этом функция joinLR заменяется функцией, приведенной здесь, которая принимает рандомизованное, а не произвольное решение о замещении удаленного узла предком или потомком, исходя из того, что каждый узел в результирующем дереве с равной вероятностью может быть корнем. [14]

Экспериментальные результаты исследования реализаций trie - деревьев. [15]

Страницы: 1 2