Последовательное сканирование списка

Санкт - Петербург

Г.

 

АННОТАЦИЯ

Реферат составлен на страницах. Содержит 2 рисунка, 3 таблицы и 2 приложения.

Ключевые слова: адресация, автокоррекция, сжатие.

Целью реферата является разработка и описание трех практических задач современной информатики:

ü адресации элементов баз данных, множества или списка, для определения по первичному ключу местоположения элемента в блоке информации;

ü автокоррекции языковых текстов для обнаружения и исправления ошибок в текстах;

ü сжатии данных, для хранения данных в предельно компактной форме.

 

СОДЕРЖАНИЕ

АННОТАЦИЯ. 2

СОДЕРЖАНИЕ. 3

Введение. 4

ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ АДРЕСАЦИИ.. 5

ВВЕДЕНИЕ. 5

1. Теоретическая часть. 5

1.1. Последовательное сканирование списка.. 5

1. 2. Блочный поиск.. 5

1.3. Двоичный поиск.. 5

1.4. Индексно-последовательная организация.. 6

1.5. Индексно-произвольная организация.. 6

1.6. Адресация с помощью ключа, эквивалентного адресу.. 7

1.7. Алгоритм преобразования ключа в адрес.. 8

Выводы по части 1. 10

ЧАСТЬ 2. АВТОКОРРЕКЦИЯ ТЕКСТА. 11

ВВЕДЕНИЕ. 11

1. Теоретическая часть. 11

1.1. Методы обнаружения ошибок.. 11

1.2. Автоматизация процесса исправления.. 11

1.3. Диалоговый и пакетный режимы... 12

Выводы по части 2. 13

ЧАСТЬ 3. СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ.. 13

ВВЕДЕНИЕ. 13

1.   Теоретическая часть. 13

1.1. Сжатие числовых данных.. 13

1.2. Сжатие словарей.. 13

1.3. Сжатие специальных текстов.. 14

1.4. Сжатие структурированных данных.. 15

1.5. Сжатие текстовой информации общего вида.. 15

1.5.1. Адаптивные алгоритмы. .. 16

1.5.2. Статистические алгоритмы. 16

1.5.2.1. Кодирование фрагментов фиксированной длины... 16

1.5.2.2. Кодирование фрагментов переменной длины... 17

Выводы по части 3. 17

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Методы сжатия данных. 18

Метод Шеннона-Фано.. 18

Метод Хаффмена.. 18

Заключение. 20

Список литературы.. 20

 

Введение

Настоящий реферат состоит из трех самостоятельных частей, в которых излагаются три практические задачи современной информатики – адресация элементов данных линейного списка, автокоррекция естественно языковых текстов, сжатие данных.

Они призваны, с одной стороны, для ознакомления с некоторыми практическими задачами информатики, а с другой – закрепить навыки прикладного программирования и составления блок-схем.

Первая задача нашла свое применение в таких программных продуктах, как системы управления базами данных, операционные системы (организация поисковых операций в системных данных), компиляторы (работа с таблицами идентификаторов) и многих других. Алгоритмы адресации имеют универсальный характер и используются практически во всех задачах, в которых ведется организация и поиск информации в одномерных массивах, независимо от места ее нахождения – основная память или внешняя.

Вторая задача носит более частный характер, а изложенные методы используются при проверке орфографии в текстовых и табличных процессорах, издательских системах, а также как средство верификации результатов работы сканера – после распознавания текста для устранения возможных ошибок выполняется его орфографический анализ.

Проблема сжатия данных решается в современных архиваторах. Они, как правило, используют комбинацию методов, изложенных в третьей части.

Задачи программируются на языке программирования, который изучается в курсе «Алгоритмические языки и программирование», и, тем самым, закрепляют навыки, полученные в этой дисциплине. Кроме этого, требование подготовки блок-схем средствами WinWord позволяет углубить знания, связанные, с одной стороны, с логическим проектированием алгоритма, а с другой – с правилами начертания блок-схем.

Запрограммированные и отлаженные задачи должным образом оформляются, что также способствует умению правильно и аккуратно закреплять результат работы на бумажном носителе информации.

 

 

ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ АДРЕСАЦИИ

ВВЕДЕНИЕ

Основную проблему при адресации элементов списков можно сформулиро­вать следующим образом: как по первичному ключу определить местоположение элемента с данным ключом (задача поиска)? Существует несколько различных спосо­бов адресации. Они рассматриваются далее.

Иногда бывает необходимо объединить несколько полей, чтобы образовать уникальный ключ, называемый в этом случае сцепленным ключом: например, ключ, идентифициру­ющий студента в институте, является комбинацией номера группы, фамилии, имени и отчества студента (есть случаи, когда в од­ной группе учатся студенты с одинаковыми фамилиями и именами).

Кроме простого и сцепленного, ключ может быть первичным – определять максимум один элемент в списке или вторичным – определять множество (в общем случае не одноэлементное) элементов в списке. Например, фамилия студента в учебной группе, как правило, является первичным ключом, а пол студента – вторичный ключ, поскольку одному значению этого ключа (мужской или женский) соответствует, в общем случае, группа студентов.

 

Теоретическая часть

Последовательное сканирование списка

Наиболее простым способом локализации элемента списка является сканирование списка с проверкой ключа каждого элемента. Этот спо­соб, однако, требует слишком много времени для большинства применений. Он может быть эффективен только при пакетной обра­ботке последовательного файла, находящегося, например, на маг­нитной ленте, когда каждая запись все равно должна быть прочи­тана.

Блочный поиск

Если элементы упорядочены по ключу, то при сканировании списка не требуется чтение каждого элемента. Компьютер мог бы, напри­мер, просматривать каждый n-ный элемент в последовательности возрастания ключей. При нахождении элемента с ключом, большим, чем ключ, используемый при поиске, просматриваются последние n-1 элементов, которые были пропущены. Этот способ называется блочным поиском: элементы группируются в блоки, и каждый блок проверяется по одному разу до тех пор, пока ни будет найден нужный блок. Вычисление оптимального для блочного поиска раз­мера блока выполняется следующим образом: в списке, со­держащем N элементов, число просмотренных элементов минимально при длине блока, равной Ö N. При этом в среднем анализируется Ö N элементов.

Двоичный поиск

При двоичном поиске рассматривается элемент, находящийся в середине области, в которой выполняется поиск, и его ключ срав­нивается с поисковым ключом. Затем поисковая область делится пополам, и процесс повторяется. При этом, если N велико, то в среднем будет просмотрено примерно log₂N-1 элементов. Это число меньше, чем число просмотров для случая блочного поиска.

Выводы по части 1.

Одной из проблем при создании информационных систем является работа со структурированными данными, которые чаще всего являются линейными списками – упорядоченным множеством элементов, порядковые номера которых определяют местоположение элемента в списке. Элементы списка имеют структуру – они состоят из конечного множества полей, каждое из которых имеет определенный смысл, например, фамилии, адреса и т.д. Для таких списков важна задача адресации элементов списков – определение адреса элемента списка по одному из его полей или по совокупному набору полей. Такие поля называются ключевыми (или ключами) (в простейшем случае ключом, например, может быть номер зачетной книжки студента).

ВВЕДЕНИЕ

Программы автоматического обнаружения и исправления оши­бок в текстах на естественных языках (назовем их автокорректорами - АК, хотя терминология ещё не сложилась) получают все большее распространение. Они используются, в частности, в пакетах WINWORD и EXCEL для проверки орфографии текстовой информации.

Говоря точнее, АК производят автоматически лишь обнару­жение ошибок, а собственно коррекция ведется обычно при участии человека.

Теоретическая часть

Методы обнаружения ошибок

Известны, покрайней мере, три метода автоматизированного обнаружения орфографических ошибок в текстах - статистичес­кий, полиграммный и словарный.

При статистическом методе из текста одна за другой выде­ляются составляющие его словоформы, а их перечень по ходу про­верки упорядочивается согласно частоте встречаемости. По завершении просмотра текста упорядоченный перечень предъявляется человеку для контроля, например, через экран дисплея. Орогра­фические ошибки и описки в сколь-нибудь грамотном тексте не­систематичны и редки, так что искаженные ими слова оказывают­ся где-то в конце перечня. Заметив их здесь, контролирующее лицо может автоматизированно найти их в тексте и исправить.

При полиграммном методе все встречающиеся в тексте двух- или трехбуквенные сочетания (биграммы и триграммы) проверяют­ся по таблице их допустимости в данном естественном языке. Если в словоформе не содержится недопустимых полиграмм, она считается правильной, а иначе - сомнительной, и тогда предъяв­ляется человеку для визуального контроля и, если нужно, исправ­ления.

При словарном методе все входящие в текст словоформы, пос­ле упорядочения или без него, в своем исходном текстовом виде или после морфологического анализа, сравниваются с содержимым заранее составленного машинного словаря. Если словарь такую словоформу допускает, она считается правильной, а иначе предъявляется контролеру. Он может оставить слово как есть; оставить его и вставить в словарь, так что далее в сеансе подобное сло­во будет опознаваться системой без замечаний; заменить (испра­вить) слово в данном месте; потребовать подобных замен по всем дальнейшему тексту; отредактировать слово вместе с его окруже­нием. Операции над сомнительным участком текста, указанные или иные возможные, могут комбинироваться исходя из замысла проек­тировщика АК.

Результаты неоднократных исследований показали, что толь­ко словарный метод экономит труд человека и ведет к миниму­му ошибочных действий обоих родов - пропуска текстовых ошибок, с одной стороны, и отнесения правильных слов к сомнительным, с другой. Поэтому словарный метод стал доминирующим, хотя полиграммный метод иногда и применяют как вспомогательный.

Выводы по части 2.

В высокофлективных языках, к которым относятся, в част­ности, все славянские, от одной основы могут образовываться до нескольких сот различных словоформ. Вэтих условиях в АК неизбеж­ны средства морфологического анализа той или иной сложности, а непосредственное использование западных АК и перенос методов их работына неанглоязычные тексты едва ли даст удовлетворительные результаты, если исключить метод " грубой силы" - неограниченное наращивание объема оперативной памяти (ОП) и быстродействия ЭВМ.

ЧАСТЬ 3. СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ

ВВЕДЕНИЕ

Объектами сжатия являются:

- числовые данные,

- упорядоченные текстовые данные (словари),

- специальные тексты на формализованных языках,

- естественно-языковые тексты общего вида,

- структурированные данные.

В качестве количественной меры сжатия используется коэф­фициент сжатия - отношение длины первоначального к сжатому тексту, а также продолжительность требуемых преобразований.

Теоретическая часть

Сжатие числовых данных

Наиболее распространены методы: разностное кодирование, кодирование повторений и подавление незначащих нулей.

Суть разностного кодирования заключается в хранении вмес­то абсолютных значений разностей двух смежных чисел или отк­лонения чисел от их среднего значения. Например, для последо­вательности чисел 2, 14, 18, 27, 34 первый способ даст после­довательность 2, 12, 4, 9, 7. Второй способ порождает последо­вательность: -17, -5, -1, 8, 15 (среднее значение для исходной последовательности - 19).

Первый вариант эффективен для медленно меняющихся после­довательностей, второй - когда максимальное отклонение от сред­него значительно меньше абсолютного значения среднего.

Кодирование повторений заключается в замене цепочки оди­наковых символов кодом этого числа и числом повторений. Напри­мер, для последовательности 5555 6666 888888 применение этого способа даст последовательность 5(4) 6(4) 8(6).

Подавление незначащих нулей означает отбрасывание незнача­щих нулей в старших разрядах целой части числа и в младших разрядах дробной части. Например, применение этого спо­соба сжатия к последовательности 0010 01, 100 011 011 даст после­довательность: 10 1, 1 11 11.

Сжатие словарей

Под словарями понимают списки неповторяющихся цепочек сим­волов в алфавитном или ином строгом порядке. Такой словарь мож­но рассматривать как монотонную последовательность чисел и для его сжатия применять метод разностного кодирования (см. п.1.1). Здесь он заключается в отбрасывании у каждого слова начальных букв, совпадающих с начальными символами предыдущего слова и замене их на число отброшенных букв. Например, словарь:

вычислитель

вычислительный

вычислять

в результате рассматриваемого способа кодирования будет заме­нен словарем:

вычислитель

11ный

6ять.

Такой метод, однако, неудобен тем, что при декодировании любого конкретного слова требуется последовательно декодировать все предшествующие слова. Поэтому порой используются отдельные перечни наиболее часто встречающихся частей слов (суффиксы, префиксы), где каждой из них ставится в соответствие более ко­роткий код, заменяющий её в словаре. Например, словарь:

встречающийся

заменяющий

с помощью этого способа сжатия заменится на совокупность сло­варей:

основной                                                                  вспомогательный

встреча1ся                                                    1- ющий

заменя1

Важнейшим здесь является алгоритм выбора достаточно длин­ных и часто встречающихся подцепочек. При его разработке исполь­зуются эвристические алгоритмы, поскольку эффективного алгорит­ма поиска оптимального решения не существует.

Когда составляющие словаря образуют сильно обособленные группы слов, можно разделить весь словарь на подсловари, прис­воив каждому из них свой индекс, и кодировать слова независи­мо в каждом из них кодами минимальной длины, а слова из раз­личных подсловарей различать этими индексами. Такой метод яв­ляется модификацией описанного в п. 1.1 метода сжатия числовых данных через их среднее значение.

Сжатие специальных текстов

К специальным относятся тексты на формальных языках, от­личающихся ограниченным словарем, замкнутой грамматикой. Сюда прежде всего относятся тексты на языках программирования, ма­шинные коды, различные формулы и обозначения, а также ограни­ченные подмножество фраз естественного языка в таких четко фор­мализованных задачах как организация реплик в интерактивных системах, выдача сообщений при компиляции и т.п.

Для данного типа информации пригодны методы, описанные в п. 1.5. В то же время специфика этих текстов позволяет осуще­ствить экономное хранение, основанное на выделении длинных часто повторяющихся фрагментов. Например, текст Фортран-прог­раммы:

ТYРЕ *, ’ФОРТРАН’

ТYРЕ *, ’ПРОГРАММА'

может быть представлен с использованием кодового словаря:

программа                                                    словарь

1, 'ФОРТРАН'                                                  1 - ТУРЕ *

1, 'ПРОГРАММА'

Адаптивные алгоритмы

Строят код постоянной длины для фрагментов переменной длины.

Сжимают текст в процессе однократного его сканирования. Кодирование заключается в нахождении повторяющихся участков текста и замене каждого участка указателем, адресованным к той части текста, где такой участок уже встречался. Для декодирования в этом случае кодовой таблицы не требуется. В качестве указателя может использоваться структура (m, n), где m – количество символов назад или вперед по тексту, переместившись на которые можно найти подобный фрагмент текста; n – длина фрагмента в символах.

Существует два типа встроенных указателей, указывающих на предшествующие или последующие участки. Алгоритмы, использую­щие указатели назад, могут работать с непрерывным входным по­током данных, генерируя непрерывный выходной поток сжатой ин­формации. На каждом шаге алгоритма входной текст заполняет буфер фиксированной длины, внутри которого производится иден­тификация одинаковых подстрок максимально возможной длины. При нахождении двух таких подстрок вторая заменяется указате­лем, адресованным в начало первой.

Алгоритмы с указателями вперед могут работать лишь с тек­стами конечной длины, поскольку требуют обратного сканирова­ния текста. Здесь также используется поиск совпадающих подст­рок в буфере переменной длины с уже закодированным текстом.

Одной из характерных черт адаптивных алгоритмов являет­ся достаточная их универсальность, т.е. возможность работать с любыми, не только текстовыми данными, ненужность начальной информации о характере данных и их статистике. Эта черта сни­жает эффективность сжатия и достигаемое сжатие, как правило, меньше полученного другими методами. Но часто адаптивные ал­горитмы просты и все же приемлемы по эффективности.

Коэффициент сжатия текстовых данных этим методом лежит в пределах 1, 8 - 2, 5.

Статистические алгоритмы.

Выводы по части 3.

В процессе ускоренной компьютеризации общества объемы данных, хранимых на машинных носителях, быстро растут. Ещё совсем недавно они измерялись килобайтами и мегабайтами, а теперь - гигабайтами и более крупными единицами. Естественно желание хранить эти данные предельно компакт­но. Причем интересны  обратимые методы, устраняющие избыточ­ность информации при сжатии и восстанавливающие её при разжатии. Описанные в реферате методы обратимы.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Методы сжатия данных

Метод Шеннона-Фано

Знаки упорядочиваются по возрастанию их частот и образуют частичные суммы S_i = Sp_j (j = 1, 2, 3, ….. i), где р_j - частота j-того знака. Далее процесс разбивается на несколько шагов. В первом шаге столбец знаков рассекается на две части так, чтобы частичная сумма сечения была близка к 0, 5. Процесс деления подстолбцов повторяется так, чтобы каждый раз частичная сумма в точке сечения оказывалась ближе к среднему арифметическому частичных сумм на нижнем и верхнем краях разделяемого подстолбца. При каждом разбиении элементам верхней части ставится в соответс­твие 1, нижней - 0. Например: пусть

знаки    р_i                

A          0, 11               

B                0, 15

C                0, 20

D               0, 24

E                0, 30

Тогда процедура разбиения складывается из шагов:

Знаки        pi                                       коды

A               0, 11     1    1        111

B                0, 15 1        0        110

C                0, 20     0                   10

D               0, 24 0  1                   01

E                0, 30     0                   00

шаг1 шаг2 шагЗ

Метод Хаффмена

Знаки упорядочиваются по возрастанию частоты. Два самых редких знака объединяются в один класс, и их частоты складываются. Полученные частоты переупорядочиваются и процесс повторяется до тех пор, пока все знаки ни будут объединены в один класс.

Например,

}G

}F

Знаки pi                                       Знаки pi

A    0, 11 (0)                    C    0, 20 (0)

B    0, 15 (1)                    D    0, 24 (1)

C    0, 20                                  F     0, 26

D    0, 24                                  E    0, 30

E    0, 30

 

}H

       Знаки pi                                                  Знаки pi

F    0, 26 (0)                                G    0, 44 (0)      

E    0, 30 (1)                                H    0, 56 (1)

G   0, 44                                                           

 

Тогда коды исходных символов (они «собираются» из частных кодов дополнительных обозначений – F, G, H- в обратном относительно хода кодировки порядке):

 

Исходные Коды         Пояснения

символы

A                 100 (А вошел в F с кодом 0; F вошел в H с кодом 0; у H код 1. Тогда обратный порядок - 100)

B                 101 (B вошел в F с кодом 1; F вошел в H с кодом 0; у H код 1. Тогда обратный порядок – 101)

С           00 (С вошел в G с кодом 0; у G код 0)

D              01 (D вошел в G с кодом 1; у G код 0. Тогда обратный порядок – 01)

E                11 (E вошел в H с кодом 1, у H код 1)

 

Заключение.

Я думаю, что эти вопросы, определяющие часть информатики, посвященную обработке информации, помогают профессиональному программисту, с одной стороны, ознакомится с некоторыми практическими задачами информатики, а с другой стороны, закрепить навыки прикладного программирования и составления блок-схем. Эта довольно сложная часть информатики нуждается в более полном освещении, а о пользе улучшения навыков обработке текстовой информации, а также работы с базами данных нечего и говорить. Говоря коротко, и профессионал, и начинающий пользователь может найти для себя много полезного в предоставленной выше информации.

 

Список литературы

Каган и Каневский “Цифровые вычислительные машины и системы”.

Газета “Компьютер - инфо”.

[1] Добавление незначащего нуля обусловлено требованием четности числа цифр

Санкт - Петербург

Г.

 

АННОТАЦИЯ

Реферат составлен на страницах. Содержит 2 рисунка, 3 таблицы и 2 приложения.

Ключевые слова: адресация, автокоррекция, сжатие.

Целью реферата является разработка и описание трех практических задач современной информатики:

ü адресации элементов баз данных, множества или списка, для определения по первичному ключу местоположения элемента в блоке информации;

ü автокоррекции языковых текстов для обнаружения и исправления ошибок в текстах;

ü сжатии данных, для хранения данных в предельно компактной форме.

 

СОДЕРЖАНИЕ

АННОТАЦИЯ. 2

СОДЕРЖАНИЕ. 3

Введение. 4

ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ АДРЕСАЦИИ.. 5

ВВЕДЕНИЕ. 5

1. Теоретическая часть. 5

1.1. Последовательное сканирование списка.. 5

1. 2. Блочный поиск.. 5

1.3. Двоичный поиск.. 5

1.4. Индексно-последовательная организация.. 6

1.5. Индексно-произвольная организация.. 6

1.6. Адресация с помощью ключа, эквивалентного адресу.. 7

1.7. Алгоритм преобразования ключа в адрес.. 8

Выводы по части 1. 10

ЧАСТЬ 2. АВТОКОРРЕКЦИЯ ТЕКСТА. 11

ВВЕДЕНИЕ. 11

1. Теоретическая часть. 11

1.1. Методы обнаружения ошибок.. 11

1.2. Автоматизация процесса исправления.. 11

1.3. Диалоговый и пакетный режимы... 12

Выводы по части 2. 13

ЧАСТЬ 3. СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ.. 13

ВВЕДЕНИЕ. 13

1.   Теоретическая часть. 13

1.1. Сжатие числовых данных.. 13

1.2. Сжатие словарей.. 13

1.3. Сжатие специальных текстов.. 14

1.4. Сжатие структурированных данных.. 15

1.5. Сжатие текстовой информации общего вида.. 15

1.5.1. Адаптивные алгоритмы. .. 16

1.5.2. Статистические алгоритмы. 16

1.5.2.1. Кодирование фрагментов фиксированной длины... 16

1.5.2.2. Кодирование фрагментов переменной длины... 17

Выводы по части 3. 17

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Методы сжатия данных. 18

Метод Шеннона-Фано.. 18

Метод Хаффмена.. 18

Заключение. 20

Список литературы.. 20

 

Введение

Настоящий реферат состоит из трех самостоятельных частей, в которых излагаются три практические задачи современной информатики – адресация элементов данных линейного списка, автокоррекция естественно языковых текстов, сжатие данных.

Они призваны, с одной стороны, для ознакомления с некоторыми практическими задачами информатики, а с другой – закрепить навыки прикладного программирования и составления блок-схем.

Первая задача нашла свое применение в таких программных продуктах, как системы управления базами данных, операционные системы (организация поисковых операций в системных данных), компиляторы (работа с таблицами идентификаторов) и многих других. Алгоритмы адресации имеют универсальный характер и используются практически во всех задачах, в которых ведется организация и поиск информации в одномерных массивах, независимо от места ее нахождения – основная память или внешняя.

Вторая задача носит более частный характер, а изложенные методы используются при проверке орфографии в текстовых и табличных процессорах, издательских системах, а также как средство верификации результатов работы сканера – после распознавания текста для устранения возможных ошибок выполняется его орфографический анализ.

Проблема сжатия данных решается в современных архиваторах. Они, как правило, используют комбинацию методов, изложенных в третьей части.

Задачи программируются на языке программирования, который изучается в курсе «Алгоритмические языки и программирование», и, тем самым, закрепляют навыки, полученные в этой дисциплине. Кроме этого, требование подготовки блок-схем средствами WinWord позволяет углубить знания, связанные, с одной стороны, с логическим проектированием алгоритма, а с другой – с правилами начертания блок-схем.

Запрограммированные и отлаженные задачи должным образом оформляются, что также способствует умению правильно и аккуратно закреплять результат работы на бумажном носителе информации.

 

 

ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ АДРЕСАЦИИ

ВВЕДЕНИЕ

Основную проблему при адресации элементов списков можно сформулиро­вать следующим образом: как по первичному ключу определить местоположение элемента с данным ключом (задача поиска)? Существует несколько различных спосо­бов адресации. Они рассматриваются далее.

Иногда бывает необходимо объединить несколько полей, чтобы образовать уникальный ключ, называемый в этом случае сцепленным ключом: например, ключ, идентифициру­ющий студента в институте, является комбинацией номера группы, фамилии, имени и отчества студента (есть случаи, когда в од­ной группе учатся студенты с одинаковыми фамилиями и именами).

Кроме простого и сцепленного, ключ может быть первичным – определять максимум один элемент в списке или вторичным – определять множество (в общем случае не одноэлементное) элементов в списке. Например, фамилия студента в учебной группе, как правило, является первичным ключом, а пол студента – вторичный ключ, поскольку одному значению этого ключа (мужской или женский) соответствует, в общем случае, группа студентов.

 

Теоретическая часть

Последовательное сканирование списка

Наиболее простым способом локализации элемента списка является сканирование списка с проверкой ключа каждого элемента. Этот спо­соб, однако, требует слишком много времени для большинства применений. Он может быть эффективен только при пакетной обра­ботке последовательного файла, находящегося, например, на маг­нитной ленте, когда каждая запись все равно должна быть прочи­тана.

Блочный поиск

Если элементы упорядочены по ключу, то при сканировании списка не требуется чтение каждого элемента. Компьютер мог бы, напри­мер, просматривать каждый n-ный элемент в последовательности возрастания ключей. При нахождении элемента с ключом, большим, чем ключ, используемый при поиске, просматриваются последние n-1 элементов, которые были пропущены. Этот способ называется блочным поиском: элементы группируются в блоки, и каждый блок проверяется по одному разу до тех пор, пока ни будет найден нужный блок. Вычисление оптимального для блочного поиска раз­мера блока выполняется следующим образом: в списке, со­держащем N элементов, число просмотренных элементов минимально при длине блока, равной Ö N. При этом в среднем анализируется Ö N элементов.

Двоичный поиск

При двоичном поиске рассматривается элемент, находящийся в середине области, в которой выполняется поиск, и его ключ срав­нивается с поисковым ключом. Затем поисковая область делится пополам, и процесс повторяется. При этом, если N велико, то в среднем будет просмотрено примерно log₂N-1 элементов. Это число меньше, чем число просмотров для случая блочного поиска.

123Следующая ⇒

Поделиться: