Джулиан Бакнелл - Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi

• Название: Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi
• Автор: Джулиан Бакнелл
• Издательство: ДиаСофтЮП
• Жанр: Программирование
• Год: 2003
• ISBN: ISBN 5-93772-087-3

Книга "Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi" представляет собой уникальное учебное и справочное пособие по наиболее распространенным алгоритмам манипулирования данными, которые зарекомендовали себя как надежные и проверенные многими поколениями программистов. По данным журнала "Delphi Informant" за 2002 год, эта книга была признана сообществом разработчиков прикладных приложений на Delphi как «самая лучшая книга по практическому применению всех версий Delphi».

В книге подробно рассматриваются базовые понятия алгоритмов и основополагающие структуры данных, алгоритмы сортировки, поиска, хеширования, синтаксического разбора, сжатия данных, а также многие другие темы, тесно связанные с прикладным программированием. Изобилие тщательно проверенных примеров кода существенно ускоряет не только освоение фундаментальных алгоритмов, но также и способствует более квалифицированному подходу к повседневному программированию.

Несмотря на то что книга рассчитана в первую очередь на профессиональных разработчиков приложений на Delphi, она окажет несомненную пользу и начинающим программистам, демонстрируя им приемы и трюки, которые столь популярны у истинных «профи». Все коды примеров, упомянутые в книге, доступны для выгрузки на Web-сайте издательства.

---

FNodeMgr.FreeNode(Temp);

dec(FCount);

end;

Мы предпринимаем попытку найти ключ (если он не найден, метод генерирует ошибку), а затем избавляемся от содержимого возвращенного элемента и удаляем его из связного списка. Обратите внимание на простоту кода обеих методов, Insert и Delete, обусловленную наличием заглавного узла в каждом связном списке. Не нужно беспокоиться о том, является ли родительский узел нулевым. Метод htcFindPrlm всегда будет возвращать допустимый родительский узел.

Метод Clear очень похож на метод Delete, за исключением того, что мы просто стандартным образом удаляем все узлы из каждого связного списка (естественно, за исключением заглавных узлов).

Листинг 7.16. Очистка хеш-таблицы TtdHashTableChained

procedure TtdHashTableChained.Clear;

var

Inx : integer;

Temp, Walker : PHashedItem;

begin

for Inx := 0 to pred(FTable.Count) do

begin

Walker := PHashedItem(FTable.List^[Inx])^.hiNext;

while (Walker <> nil) do

begin

if Assigned(FDispose) then

FDispose(Walker^.hiItem);

{$IFDEF Delphi1}

DisposeStr(Walker^.hiKey);

{$ELSE}

Walker^.hiKey := '';

{$ENDIF}

Temp := Walker;

Walker := Walker^.hiNext;

FNodeMgr.FreeNode(Temp);

end;

PHashedItem(FTable.List^[Inx])^.hiNext := nil;

end;

FCount := 0;

end;

Метод Find прост, поскольку основная часть работы выполняется вездесущим методом htcFindPrim.

Листинг 7.17. Поиск элемента в хеш-таблице со связыванием

function TtdHashTableChained.Find(const aKey : string; var aItem : pointer): boolean;

var

Inx : integer;

Parent : pointer;

begin

if htcFindPrim(aKey, Inx, Parent) then begin

Result := true;

aItem := PHashedItem(Parent)^.hiNext^.hiItem;

end

else begin

Result := false;

aItem := nil;

end;

end;

Единственная небольшая сложность состоит в том, что метод htcFindPrim возвращает родительский узел действительно интересующего нас узла.

Увеличение хеш-таблицы - вовсе не то, что требуется, поскольку при этом необходимо выполнить очень много операций по перемещению данных. Однако класс содержит автоматическую операцию увеличения таблицы. Свойство MaxLoadFactor управляет тем, когда это происходит, вызывая метод htcGrowTable в случае вставки слишком большого количества элементов.

Листинг 7.18. Увеличение хеш-таблицы со связыванием

procedure TtdHashTableChained.htcGrowTable;

begin

{увеличить размер таблицы примерно в два раза по сравнению с предыдущим размером}

htcAlterTableSize(TDGetClosestPrime(succ(FTable.Count * 2)));

end;

procedure TtdHashTableChained.htcAlterTableSize(aNewTableSize : integer);

var

Inx : integer;

OldTable : TList;

Walker, Temp : PHashedItem;

begin

{сохранить старую таблицу}

OldTable := FTable;

{распределить новую таблицу}

FTable := TList.Create;

try

FTable.Count := aNewTableSize;

htcAllocHeads(FTable);

{считывать старую таблицу и перенести ключи и элементы в новую таблицу посредством их вставки}

FCount := 0;

for Inx := 0 to pred(OldTable.Count) do

begin

Walker := PHashedItem(OldTable.List^[Inx])^.hiNext;

while (Walker <> nil) do

begin

{$IFDEF Delphi1}

Insert(Walker^.hiKey^, Walker^.hiItem);

{$ELSE}

Insert(Walker^.hiKey, Walker^.hiItem);

{$ENDIF}

Walker := Walker^.hiNext;

end;

end;

except

{предпринять попытку очистки и сохранения хеш-таблицы в непротиворечивом состоянии в случае возникновения исключения}

Clear;

htcFreeHeads(FTable);

FTable.Free;

FTable := OldTable;

raise;

end;

{теперь новая таблица полностью заполнена всеми элементами и их ключами, поэтому необходимо уничтожить старую таблицу и ее связные списки}

for Inx := 0 to pred(01dTable.Count) do

begin

Walker := PHashedItem(OldTable.List^[Inx])^.hiNext;

while (Walker <> nil) do

begin

{$IFDEF Delphi1}

DisposeStr(Walker^.hiKey);

{$ELSE}

Walker^.hiKey := '';

{$ENDIF}

Temp := Walker;

Walker := Walker^.hiNext;

FNodeMgr.FreeNode(Temp);

end;

PHashedItem(OldTable.List^[Inx])^.hiNext := nil;

end;

htcFreeHeads(OldTable);

OldTable.Free;

end;

В этом классе реализация метода htcAlterTableSize оказывается значительно сложнее, нежели в классе с линейным зондированием. Чтобы обеспечить корректное восстановление после возникновения исключительных состояний, возникающих при увеличении таблицы, увеличение выполняется в два этапа. Вначале элементы и их ключи копируются в новую таблицу большего размера. Затем, сразу по завершении первого этапа, мы избавляемся от узлов в меньшей таблице.

В заключение рассмотрим основной метод, используемый многими методами класса хеш-таблицы - htcFindPrim (листинг 7.19).

Листинг 7.19. Примитив для поиска элемента в хеш-таблице со связыванием

function TtdHashTableChained.htcFindPrim( const aKey : string;

var aInx : integer;

var aParent : pointer): boolean;

var

Inx : integer;

Head, Walker, Parent : PHashedItem;

begin

{вычислить хеш-значение для строки}

Inx := FHashFunc(aKey, FTable.Count);

{предположить, что связный список существует в Inx-ой ячейке}

Head := PHashedItem(FTable.List^[Inx]);

{начать просмотр связного списка с целью поиска ключа}

Parent := Head;

Walker := Head^.hiNext;

while (Walker <> nil) do

begin

{$lFDEFDelphi1}

if (Walker^.hiKey^ = aKey) then begin

{$ELSE}

if (Walker^.hiKey = aKey) then begin

{$ENDIF}

if (ChainUsage = hcuFirst) and (Parent = Head) then begin

Parent^.hiNext := Walker^.hiNext;

Walker^.hiNext := Head^.hiNext;

Head^.hiNext := Walker;

Parent := Head;

end;

aInx := Inx;

aParent := Parent;

Result := true;

Exit;

end;

Parent := Walker;

Walker := Walker^.hiNext;

end;

{достижение этой точки свидетельствует о том, что ключ не найден}

aInx := Inx;

if ChainUsage = hcuLast then

aParent := Parent else

aParent := Head;

Result := false;

end;

Работа метода начинается с хеширования переданного ему ключа. В результате мы получаем индекс ячейки, в которой найден заголовок связного списка. Мы перемещаемся вниз по связному списку до тех пор, пока не найдем искомый элемент или не встретим указатель nil, обозначающий конец списка. В ходе этого мы поддерживаем родительскую переменную, поскольку вызывающему методу нужно вернуть этот узел, а не указатель на узел элемента.

Если ключ не был найден, мы возвращаем узел в конце списка или заглавный узел - это определяется свойством ChainUsage. Если его значение установлено равным hcuLast, мы возвращаем последний узел, если оно установлено равным hcuFirst - заглавный узел. Таким образом, если вызывающим методом был метод Insert, можно быть уверенным, что новый элемент будет вставлен в требуемое место. Метод возвращает также индекс ячейки.

Если ключ был найден и значением свойства ChainUsage является hcuFirst, необходимо воспользоваться методологией "перемещения в начало" и переместить найденный элемент в первую позицию связного списка. Конечно, в случае использования односвязного списка эта операция проста и эффективна. И, наконец, мы возвращаем родительский узел и индекс ячейки.

Полный исходный код класса TtdHashTableChained можно найти на Web-сайте издательства, в разделе материалов. После выгрузки материалов отыщите среди них файл TDHshChn.pas.

Разрешение конфликтов посредством группирования

Существует разновидность метода связывания для разрешения конфликтов, которая носит название группирования в блоки (bucketing). Вместо помещения связного списка в каждую ячейку, в нее помещается группа, которая по существу представляет собой массив элементов фиксированного размера. При создании хеш-таблицы необходимо выделить группу для каждой ячейки и пометить все элементы в каждой группе как "пустые".

Чтобы вставить элемент, мы хешируем ключ элемента с целью определения номера ячейки. Затем мы просматриваем все элементы в группе, пока не обнаружим элемент, помеченный как пустой, и присваиваем его элементу, который пытаемся вставить (понятно, что в случае присутствия элемента в группе генерируется ошибка).

Но что делать, если в группе больше нет пустых элементов? В этом случае доступны две возможности. Первая соответствует применению подхода линейного зондирования, а вторая - использованию групп переполнения.

Если в нужной группе не хватает места, первая возможность заключается в просмотре группы в следующей ячейке и проверке наличия в ней свободного места. Мы продолжаем выполнять эти действия, пока не отыщем пустой элемент, после чего вставляем в него элемент. Этот метод является прямой аналогией алгоритма линейного зондирования (действительно, если длина всех групп равна одному элементу, этот метод является методом линейного зондирования). Следовательно, он сопряжен с такими же проблемами. Например, удаление элементов из хеш-таблицы требует разрыва цепочек зондирования. Если группа не заполнена полностью, можно просто удалить из нее элемент и по одному переместить вверх элементы в группе. Если группа заполнена полностью, элементы этой группы могут вызывать переполнение, переходя в следующую, поэтому мы вынуждены либо помечать элемент как удаленный, либо повторять вставку последующих элементов, включая элементы в следующих группах, пока не встретится пустой элемент группы.

Вторая возможность заключается в использовании групп переполнения. В этом случае хеш-таблица содержит дополнительную группу, которая не используется при обычном применении хеш-таблицы. Эту группу называют группой переполнения (overflow bucket). Если при вставке элемента в группе места под него не оказывается, мы ищем пустой элемент в группе переполнения и вставляем элемент туда. Таким образом, группа переполнения содержит элементы переполнения всех обычных групп. Если сама группа переполнения заполняется, мы просто выделяем еще одну группу и продолжаем выполнять описанные операции. Поиск элемента в этой структуре данных предполагает просмотр каждого элемента в группе, в которую был хеширован ключ, и, если она заполнена, - просмотр каждого элемента в каждой группе переполнения, пока не будет найден пустой элемент. Удаление элемента из такой хеш-таблицы настолько не эффективно, что может оказаться вообще невозможным. Единственный целесообразный метод удаления - пометка элементов как удаленных. В противном случае, при необходимости удалить элемент из правильно заполненной группы придется повторно вставить каждый элемент, который присутствует в группах переполнения.