TAILIEUCHUNG - Cấu trúc dữ liệu và giải thuật I - Bài 4

Các phương pháp sắp xếp NlogN Mục tiêu Giới thiệu ý tưởng cải tiến từ các phương pháp sắp sếp cơ bản. Giới thiệu các phương pháp sắp xếp có độ phức tạp NlogN Tổ chức cấu trúc dữ liệu và cài đặt các giải thuật sắp xếp NlogN . | r A J r 1 1 r L k ATI AT Bài 4 Các phương pháp săp xêp NlogN Mục tiêu Giới thiệu ý tưởng cải tiến từ các phương pháp sắp sếp cơ bản. Giới thiệu các phương pháp sắp xếp có độ phức tạp NlogN Tổ chức cấu trúc dữ liệu và cài đặt các giải thuật sắp xếp NlogN . Nội dung Sắp xếp cây - Heap sort Giải thuật Sắp xếp cây Cấu trúc dữ liệu heap Cài đặt Heapsort Sắp xếp với độ dài bước giảm dần - Shell sort Giải thuật Sắp xếp chèn với độ dài bước giảm dần Cài đặt Shellsort I. Sắp xếp cây - Heap sort 1. Giải thuật Sắp xếp cây Khi tìm phần tử nhỏ nhất ở bước i phương pháp sắp xếp chọn trực tiếp không tận dụng được các thông tin đã có được do các phép so sánh ở bước i-1. Vì lý do trên người ta tìm cách xây dựng một thuật toán sắp xếp có thể khắc phục nhược điểm này. Mấu chôt để giải quyết vấn đề vừa nêu là phải tìm ra được một cấu trúc dữ liệu cho phép tích lũy các thông tin về sự so sánh giá trị các phần tử trong qua trình sắp xếp. Giả sử dữ liệu cần sắp xếp là dãy số 5 2 6 4 8 1được bố trí theo quan hệ so sánh và tạo thành sơ đồ dạng cây như sau Trong đó một phần tử ở mức i chính là phần tử lớn trong cặp phần tử ở mức i 1 do đó phần tử ở mức 0 nút gốc của cây luôn là phần tử lớn nhất của dãy. Nếu loại bỏ phần tử gốc ra khỏi cây nghĩa là đưa phần tử lớn nhất về đúng vị trí thì việc cập nhật cây chỉ xảy ra trên những nhánh liên quan đến phần tử mới loại bỏ còn các nhánh khác được bảo toàn nghĩa là bước kế tiếp có thể sử dụng lại các kết quả so sánh ở bước hiện tại. Trong ví dụ trên ta có Loại bỏ 8 ra khỏi cây và thế vào các chỗ trống giá trị - để tiện việc cập nhật lại cây Có thể nhận thấy toàn bộ nhánh trái của gốc 8 cũ được bảo toàn do vậy bước kế tiếp để chọn được phần tử lớn nhất hiện hành là 6 chỉ cần làm thêm một phép so sánh 1 với 6. Tiến hành nhiều lần việc loại bỏ phần tử gốc của cây cho đến khi tất cả các phần tử của cây đều là - khi đó xếp các phần tử theo thứ tự loại bỏ trên cây sẽ có dãy đã sắp xếp. Trên đây là ý tưởng của giải thuật sắp xếp cây. 2. Cấu trúc dữ liệu .

• Cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu
• giải thuật
• phương pháp sắp xếp
• tổ chức dữ liệu
• t đề án tin họ
• cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• bài giảng cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• tài liệu cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• giáo trình cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• bài tập cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cây AVL
• Cấu trúc dữ liệu cây
• Thuật toán DSW
• Cây nhị phân tìm kiếm
• Cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen
• Cấu trúc dữ liệu cho nút cây đỏ đen
• Phép biến đổi cây đỏ đen cân bằng
• giáo trình cấu trúc dữ liệu
• bài tập cấu trúc dữ liệu
• đề cương cấu trúc dữ liệu
• lập trình dữ liệu
• Vị trí cấu trúc dữ liệu
• Áp dụng tin học
• Cơ sở dữ liệu
• Quan hệ giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cơ bản
• Đánh giá cấu trúc dữ liệu
• Định nghĩa kiểu dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Đánh giá thuật toán
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Kiểu dữ liệu trừu tượng
• Kiểu dữ liệu cây
• Phân loại cây
• Cấu trúc dữ liệu giải thuật
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu giải thuật
• Ngôn ngữ lập trình
• Cấu trúc chương trình
• Cấu trúc điều khiển
• Tài liệu Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu căn bản
• Khái niệm cấu trúc dữ liệu
• Độ phức tạp thuật toán
• tiếp cận lập trình
• thuật toán
• thuật toán trong cấu trúc dữ liệu
• cấu trúc dữ liệu động
• kỹ thuật sắp xếp