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Apostila: Estruturas de dados e Arquivos
Ivre Marjorie R. Machado
Linguagem de programação C++
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Índice
1- Registros 2- Alocação Dinâmica de Memória3- Ponteiros4- Análise de Complexidade5- Técnicas de Análise de Algoritmos6- Tipos Abstratos de dados (TAD)7- TAD – Listas Encadeadas8- TAD – Pilha9- TAD – Fila
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Índice
10- Recursividade11- TAD – Árvores12- Balanceamento em Árvores13- Pesquisa em Memória Primária Árvore Binária de Busca14- Pesquisa em Memória Primária Tabela Hash15- Pesquisa Digital Árvore TRIE16- Ordenação
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Registros
Ivre Marjorie R. Machado
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Definição
• Registros são estruturas de dados capazes de agregar várias informações
• É possível gerar novos tipos de dados, não se limitando apenas à utilização dos tipos de dados primitivos (char, int, float, double)
• Cada informação contida em um registro é chamada de campo ou membro
5
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Definição
• Os campos podem ser de diferentes tipos primitivos, ou mesmo podem representar outros registros
Registros são conhecidos como variáveis compostas heterogêneas
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Declaração de Registros
• São definidos por meio da utilização da palavra struct, conforme apresentado:
struct nome_do_registro
{
tipo campo1;
tipo campo2;
...
tipo campon;
};
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Declaração de Registros
struct Aluno
{
char nome[255];
int idade, cel;
char endereco[300];
};
Palavra-chave Nome do Registro
chaves
Ponto-e-vírgula
Campos ou Membros
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Declaração de Registros
• Definir uma estrutura não cria nenhuma variável, somente informa ao compilador as características de um novo tipo de dados
• Não há reserva de memória
• No exemplo, foi definido um novo tipo de dado denominado Aluno
• A definição desse tipo pode vir antes da função main() ou dentro dela
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Declaração de Variáveis do Tipo Registro
• Para utilizar uma struct, é necessária a declaração de variáveis desse tipo:
• Para o nosso exemplo:
nome_do_registro nome_da_variável;
Aluno alu1, alu2;
variáveisTipo de dado10
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Declaração de Variáveis do Tipo Registro
• A declaração reserva espaço de memória suficiente para armazenar cada um dos membros da estrutura (nome, idade, cel e endereco) para a variável alu1 e alu2
• Também é possível declarar um vetor ou uma matriz do tipo da estrutura, como:
Aluno alu[10], mat[2][3];
vetor matriz11
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Acesso a Membros de Estruturas
• Após a variável ser declarada, o programa precisa manipular o conteúdo de cada campo individualmente
• Para isso, é preciso informar o nome da variável e o do campo desejado, separados por um ponto
nome_da_variável.nome_do_campo
ponto12
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Acesso a Membros de Estruturas
• Para armazenar um determinado valor nas variáveis do exemplo:
• Para armazenar um dado digitado pelo usuário
strcpy(alu1.nome,”Maria”);
alu1.idade = 16;
gets(alu1.nome);
Cin<<alu1.idade;
13
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Exemplo 1
int main()
{
//nesse exemplo a estrutura foi criada dentro da main()
struct Aluno
{
char nome[255];
char endereco[300];
int idade, cel;
} alu1;
cout<<"\nCadastro - Aluno 1: ";
cout<<"\nDigite o nome: ";
gets(alu1.nome);
cout<<"\nDigite o endereco: ";
gets(alu1.endereco);
cout<<"\nDigite a idade: ";
cin>>alu1.idade;
cout<<"\nDigite o celular: ";
cin>>alu1.cel; 14
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Exemplo 1
cout<<"\n************* Cadastro realizado *************";
cout<<"\nAluno 1 ";
cout<<"\nNome: "<<alu1.nome;
cout<<"\nIdade: "<<alu1.idade;
cout<<"\nCel: "<<alu1.cel;
cout<<"\nEndereco: "<<alu1.endereco;
cout<<"\nFim do programa!"
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
15
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Exemplo 2
//nesse exemplo a estrutura foi criada fora da main()
struct Aluno
{
char nome[255];
char endereco[300];
int idade, cel;
};
int main()
{
Aluno alu1;
cout<<"\nCadastro - Aluno 1: ";
cout<<"\nDigite o nome: ";
gets(alu1.nome);
cout<<"\nDigite o endereco: ";
gets(alu1.endereco);
cout<<"\nDigite a idade: ";
cin>>alu1.idade;
cout<<"\nDigite o celular: ";
cin>>alu1.cel; 16
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Exemplo 2
cout<<"\n************* Cadastro realizado *************";
cout<<"\nAluno 1 ";
cout<<"\nNome: "<<alu1.nome;
cout<<"\nIdade: "<<alu1.idade;
cout<<"\nCel: "<<alu1.cel;
cout<<"\nEndereco: "<<alu1.endereco;
cout<<"\nFim do programa!"
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
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Declaração de Vetor do tipo Registro
• Pode-se criar vetores utilizando uma estrutura de dados
• Alterando o exemplo para que sejam armazenados os dados (nome, idade, cel, endereco) de 10 alunos.
Aluno alu[10];
vetor
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Acesso a Membros com Vetor de Estruturas
• Para preencher o vetor todo com 10 alunos
for(i=0; i<10; i++)
{
gets(alu1[i].nome);
cin<<alu1[i].idade;
}
Índice do vetor
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Exemplo 3struct Aluno
{
char nome[255];
char endereco[300];
int idade, cel;
};
int main()
{
Aluno alu1[10];
int i;
for(i=0; i<10; i++)
{
cout<<"\nCadastro - Aluno "<<i+1<<": ";
cout<<"\nDigite o nome: ";
gets(alu1[i].nome);
cout<<"\nDigite o endereco: ";
gets(alu1[i].endereco);
cout<<"\nDigite a idade: ";
cin>>alu1[i].idade;
cout<<"\nDigite o celular: ";
cin>>alu1[i].cel;
}20
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Exemplo 3
for(i=0; i<10; i++)
{
cout<<"\n*********** Cadastro realizado ************";
cout<<"\nAluno "<<i+1;
cout<<"\nNome: "<<alu1[i].nome;
cout<<"\nIdade: "<<alu1[i].idade;
cout<<"\nCel: "<<alu1[i].cel;
cout<<"\nEndereco: "<<alu1[i].endereco;
}
cout<<"\nFim do programa!";
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
21
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Passando Registros para Funções
• As estruturas podem ser passadas como parâmetros de funções da mesma maneira que uma variável simples
• O nome de uma estrutura não é um endereço, portanto, ela pode ser passada por valor
• O exemplo a seguir apresenta uma função que recebe duas estruturas como parâmetro e imprime os valores da soma de seus membros
22
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Exemplo 4
//A estrutura e a função estão antes da main()
struct Venda
{
int pecas;
float preco;
};
void listavenda(Venda c, Venda d)
{
cout<<"\n**** Venda Total ****";
cout<<"\nTotal de pecas: "<<(c.pecas + d.pecas);
cout<<"\nPreco total: "<<((c.pecas*c.preco) + (d.pecas*d.preco));
}
23
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Exemplo 4
int main()
{
Venda A, B;
cout<<"\nVenda A";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>A.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>A.preco;
cout<<"\nVenda B";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>B.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>B.preco;
listavenda(A,B);//chamada da função
cout<<"\nFim do programa";
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
24
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Passando Registros para Funções por referência
• A sintaxe das passagem de estrutura para funções por referência é a mesma da passagem de variáveis simples por referência
• Como as estruturas, em geral, são dados que ocupam uma grande quantidade de memória, é conveniente que se use passagem de parâmetro por referência
Usando referência não há criação de uma cópia da variável na função
25
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Exemplo 5
//Alterando o exemplo anterior para que a função receba os parâmetros
//por referência
struct Venda
{
int pecas;
float preco;
};
void listavenda(Venda *c, Venda *d)
{
cout<<"\n**** Venda Total ****";
cout<<"\nTotal de pecas: "<<((*c).pecas+ (*d).pecas);
cout<<"\nPreco total: "<<(((*c).pecas* (*c).preco)+((*d).pecas*
(*d).preco));
}
26
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Exemplo 5
int main()
{
Venda A, B;
cout<<"\nVenda A";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>A.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>A.preco;
cout<<"\nVenda B";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>B.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>B.preco;
listavenda(&A,&B);//chamada da função
cout<<"\nFim do programa";
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
27
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Exemplo 6
//Outra forma de passar a estrutura como parâmetros por referência
struct Venda
{
int pecas;
float preco;
};
void listavenda(Venda& c, Venda& d)
{
cout<<"\n**** Venda Total ****";
cout<<"\nTotal de pecas: "<<(c.pecas + d.pecas);
cout<<"\nPreco total: "<<((c.pecas * c.preco)+(d.pecas * d.preco));
}
28
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Exemplo 6
int main()
{
Venda A, B;
cout<<"\nVenda A";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>A.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>A.preco;
cout<<"\nVenda B";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>B.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>B.preco;
listavenda(A,B);//chamada da função
cout<<"\nFim do programa";
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
29
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Funções que retornam um Registro
• A linguagem C++ permite que as funções retornem uma estrutura completa para outra função, como o exemplo:
Venda novavenda()
{
Venda x;
cout<<"\nVenda A";
cout<<"\nInsira o numero de pecas: ";
cin>>x.pecas;
cout<<"\nInsira o preco: ";
cin>>x.preco;
return x;
}
30
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Exercícios
1- Explique qual a diferença entre vetor e registro. Dê exemplos.
31
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Exercícios2- Foi realizada uma pesquisa de algumas características físicas
de 50 habitantes de uma certa região. De cada habitante foram coletados os seguintes dados: sexo, altura, idade e cor dos olhos (A - Azuis, V - Verdes ou C – Castanhos).
Faça um programa que leia esses dados e armazene-os em um registro do tipo vetor. Em seguida, determine:
a) a média de idade das pessoas com olhos castanhos e altura superior a 1.60 m
b) a maior idade entre os habitantes
c) a quantidade de indivíduos do sexo feminino cuja idade esteja entre 20 e 45 anos (inclusive) ou que tenham olhos verdes e altura inferior a 1.70 m
d) o percentual de homens32
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Referência Bibliográfica
• ASCENCIO, Ana Fernanda Gomes e CAMPOS, Edilene A. Veneruchi. Fundamentos da Programação de Computadores – Algoritmos, Pascal e C/C++. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007. 2ª Edição. Capítulo 10.
• MIZRAHI, Victorine Viviane. Treinamento em Linguagem C++. 2ª Ed. Módulo 1. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2006. Capítulo 7.
33
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Alocação Dinâmica de Memória
Ivre Marjorie R. Machado
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Definição
• Na declaração de um vetor é preciso dimensioná-lo, ou seja, saber, de antemão, quanto de espaço é necessário
– Prever o número máximo de elementos no vetor durante a codificação
Ex.: Suponha que desejamos desenvolver um programa para calcular a média e a variância
das notas de uma prova. Mas não sabemos que o número máximo de alunos?
35
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Definição
• Solução:
– Dimensionar um vetor com um número absurdamente alto, para não termos limitação no momento da utilização do programa
– Essa solução pode levar a um desperdício de memória ou uma limitação do número de alunos e consequentemente do programa
36
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Definição
• A linguagem C oferece meios de requisitar espaços de memória em tempo de execução
• Assim, voltando ao exemplo, é possível consultar o número de alunos e então fazer a alocação do vetor dinamicamente, sem de desperdício de memória
Alocação dinâmica de memória
37
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Reserva de espaço de memória
Existem 3 maneiras de reservar espaço de memória:
1. Usar variáveis globais (e estáticas): o espaço reservado existe enquanto o programa estiver sendo executado
2. Usar variáveis locais: o espaço existe apenas enquanto a função que declarou a variável está sendo executada
3. Requisitar ao sistema, em tempo de execução, um espaço de um determinado tamanho: Esse espaço permanece reservado até que seja explicitamente liberado pelo programa.
38
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Função Malloc()
• Biblioteca: stdlib.h
• A função básica para alocar memória é a malloc()
• A função recebe como parâmetro o número de bytes que se deseja alocar e retorna o endereço inicial da área da memória alocada
– Dessa forma, é necessário o uso de um ponteiro para receber o endereço inicial do espaço alocado
39
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Função Malloc()
• Exemplo: Alocação dinâmica de um vetor de inteiros com 10 elementos:
int *v;
v = malloc(10 * 4);
Considerando que 1 inteiro ocupa 4 bytes
40
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Função Malloc()
• Para ficarmos livres de compiladores e máquinas, usamos o operador sizeof()
int *v;
v = malloc(10 * sizeof(int));
diz quantos bytes o tipo especificado tem
41
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Função Malloc()
• Como malloc retorna um ponteiro genérico, para um tipo qualquer, representado por void *
– que pode ser convertido para o tipo apropriado na atribuição:
int *v;
v = (int *)malloc(10 * sizeof(int));
Conversão para o tipo int
42
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Função Malloc()
• Se não houver espaço livre suficiente para realizar a alocação, a função retorna um endereço nulo (NULL):
int *v;
v = (int *)malloc(10 * sizeof(int));
if( v == NULL)
{
cout<<“Memória insuficiente”;
exit(1); //aborta o programa e retorna 1
}
...43
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Função Free()
• Biblioteca: stdlib.h
• A função básica para liberar um espaço de memória alocado dinamicamente é a free()
• A função recebe como parâmetro o ponteiro da memória a ser liberada
int *v;
v = (int *)malloc(10* sizeof(int));
...
Free(v); //libera espaço de memória
44
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Função Free()
• Só podemos passar para a função free() um ponteiro (endereço) de memória que tenha sido alocado dinamicamente
• Cuidado, pois não é possível acessar o espaço da memória depois de liberado
45
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Exercícios
1- Explique a vantagem de usar alocação dinâmica de memória. Use exemplos.
2- O que é alocação dinâmica de memória?
3- Como podemos liberar um espaço de memória alocado dinamicamente?
46
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Exercícios
4- Escreva o que será impresso pelo programa abaixo.
int main ( )
{
int *A;
A = (int*)malloc(sizeof(int));
*A = 10;
cout<<"\nvalor de A: "<<*A;
int *B;
B = A;
*B = 15;
cout<<"\nvalor de B: "<<*B;
}
47
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Exercícios
5- Escreva o que será impresso pelo programa abaixo.
int main ( )
{
int *A;
A = (int*)malloc(sizeof(int));
*A = 10;
cout<<"\nPrimeiro valor de A: "<<*A;
int *B;
B= (int*)malloc(sizeof(int));
*B = *A;
*B = 15;
cout<<"\nvalor de B: "<<*B;
cout<<"\nSegundo valor de A: "<<*A;
} 48
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Exercícios
6- Dado o código abaixo, indique o resultado do mesmo para cada um dos valores de “*A”.
void main(){
int *A;A = (int*)malloc(sizeof(int));*A = ??;int *B;B = (int*)malloc(sizeof(int));*B = *A;*B = 15;cout<<"\n "<<*B;cout<<"\n "<<*A;
}
*A = 10 Resposta:
(*A = _____ e *B = _____ )
*A = 35 Resposta:
(*A = _____ e *B = _____ )
• Substitua o valor do símbolo ‘??’ nocódigo por cada um dos valoresapresentados para *A abaixo. Em seguida,mostre os resultados que serão impressosna tela (*B e *A) para cada um dosvalores.
49
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Referência Bibliográfica
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão.
50
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Ponteiros
Ivre Marjorie R. Machado
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Definição
• Ponteiro é um endereço de memória
• Seu valor indica em que parte da memória do computador uma variável está alocada, não o que está armazenado nela
Ponteiro variável é um lugar na memória que armazena o endereço de outra
variável
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Razões para usar ponteiros
• Receber parâmetros em funções que necessitem modificar o parâmetro original
• Criar estruturas complexas, como listas encadeadas e árvores binárias, em que um item deve conter referência a outro
• Alocar e desalocar memória do sistema
• Passar para uma função o endereço de outra
53
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Ponteiros
• Dizemos que uma variável aponta para outra variável quando a primeira contém o endereço da segunda
• Endereço de memória: um endereço é a referência que o computador usa para localizar variáveis
– Toda variável ocupa uma certa localização na memória e seu endereço é o do primeiro byte ocupado por ela
54
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Declaração de Ponteiros
int *ptr;
Nome_ponteiroTipo de dado
int a, *ptr;
a = 5;
ptr = &a;
*ptr = 6;
112
ptr ->108
a 5104
Exemplo:
55
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Declaração de Ponteiros
int *ptr;
Nome_ponteiroTipo de dado
int a, *ptr;
a = 5;
ptr = &a;
*ptr = 6;
112
ptr -> 104108
a 5104
Exemplo:
56
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Declaração de Ponteiros
int *ptr;
Nome_ponteiroTipo de dado
int a, *ptr;
a = 5;
ptr = &a;
*ptr = 6;
112
ptr -> 104108
a 6104
Exemplo:
57
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Ponteiros
• Operador de endereços: &
• Acessa no endereço da posição da memória reservada para a variável
int *ptr;
ptr = &a;
58
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Ponteiros
• Operador indireto: * (resulta no conteúdo / valor da variável)
• Acessa o conteúdo de endereço de memória armazenado
int *ptr;
*ptr = 6;
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Exemplo1 - Ponteiros
int main()
{
int x = 4, y =7;
int *px, *py;
cout<<"\n &X= "<<&x<<" X= "<<x;
cout<<"\n &Y= "<<&y<<" Y= "<<y;
cout<<"\n";
px=&x;
py=&y;
cout<<"\n PX= "<<px<<" *PX= "<<*px;
cout<<"\n PY= "<<py<<" *PY= "<<*py;
cout<<"\n";
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}60
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Exemplo2 - Ponteiros
int main()
{
int x, y;
int *px=&x;
*px = 14;
y = *px;
cout<<"\n y= "<<y;
cout<<"\n x= "<<x;
cout<<"\n";
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
61
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Operações com Ponteiros
1. Atribuição:
2. Incrementando:
3. Diferença:
4. Comparações: usando os operadores ( >, <, <=, >=, ==, != )
px = &x;
px++; px = py + 3;
px - py;
62
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Ponteiros para Estruturas
• Do mesmo modo que podemos declarar variáveis do tipo estrutura:
Aluno alu;
struct Aluno
{
int mat;
char nome[255], curso[50];
};
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Ponteiros para Estruturas
• Podemos declarar variáveis do tipo ponteiro para estrutura:
Aluno *palu;
palu-> mat nome curso
64
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Acesso aos campos da Estrutura
• Para acessar os campos da estrutura com um ponteiro:
(*nome_ponteiro). Nome_campo
ponto
Os parênteses são indispensáveis, pois o operador “*” tem precedência menor do que o operador de
acesso “.”
65
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Acesso aos campos da Estrutura
• Outra forma de acessar os membros é:
• E para acessar o endereço de um campo:
nome_ponteiro -> Nome_campo
&nome_ponteiro -> Nome_campo
66
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Alocação dinâmica de Estruturas
Aluno *palu;
palu = (Aluno*)malloc(sizeof(Aluno));
struct Aluno
{
int mat;
char nome[255], curso[50];
};
Estrutura Aluno criada anteriormente
67
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Alocação dinâmica de Estruturas
• Após uma alocação dinâmica, podemos acessar normalmente os campos da estrutura com a variável ponteiro que armazena seu endereço
68
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Exercícios
1- O que é um ponteiro?
2- Explique o que significa a instrução:
int *p;
3- Explique para que serve o operador & e o operador * nas instruções abaixo:
a) p = &i;
b) *p = i;
69
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Exercícios
4- Escreva o que será impresso pelo programa abaixo.
int main()
{
int x=3, y=7;
int *px=&x;
*px = 12;
y = *px;
cout<<"\n y= "<<y;
cout<<"\n x= "<<x;
cout<<"\n";
system("PAUSE");
}70
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Exercícios
5- Escreva o que será impresso pelo programa abaixo.
int main()
{
int x=3, y=7;
int *px=&x, *py=&y;
y= 4;
cout<<"\n *px= "<<*px;
cout<<"\n *py= "<<*py;
cout<<"\n";
system("PAUSE");
} 71
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Exercícios
6- Escreva o que será impresso pelo programa abaixo.
void Troca (int *A, int B)
{
int temp;
temp = *A;
*A = B;
B = temp;
}
int main()
{
int x,y;
x = 5;
y = 3;
Troca(&x,y);
cout << x << endl << y;
getch();
}
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Referência Bibliográfica
• MIZRAHI, Victorine Viviane. Treinamento em Linguagem C++. 2ª Ed. Módulo 2. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2006. Capítulo 11.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulos 4 e 8.
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Análise de Complexidade
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Introdução
• O projeto de um algoritmo deve considerar o desempenho que este terá após sua implementação.
• Várias soluções podem surgir e aspectos de tempo de execução e espaço ocupado são pontos muito relevantes na escolha da solução mais adequada.
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Introdução
• Analisar um algoritmo significa predizer os recursos computacionais que o algoritmo requer quando da sua execução: memória, largura de banda de comunicação, hardware de computação.
• Recurso mais considerado: tempo de processamento.
• Em geral, existem vários algoritmos para solucionar um mesmo problema e a análise é capaz de identificar qual é o mais eficiente.
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Introdução
• A área de análise de algoritmos pode considerar dois tipos de problemas distintos:
– Análise de um algoritmo em particular: custo para a resolução de um problema específico.
– Análise de uma classe de algoritmos: um conjunto de algoritmos para resolver um problema específico é estudado, para determinar qual o melhor.
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Introdução
• Interesse: expressão ou fórmula matemática (modelo matemático) que represente o tempo de execução de um algoritmo.
• Aspectos mais importantes da análise de tempo:– quantidade de elementos a processar (tamanho da
entrada);
– forma como os elementos estão dispostos na entrada.
• Tempo de execução de um algoritmo: uma função f(n), onde n é o tamanho da entrada.
• A função f deve expressar o número de operações básicas, ou passos, executados pelo algoritmo.
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Introdução
• Interesse: expressão ou fórmula matemática (modelo matemático) que represente o tempo de execução de um algoritmo.
• Aspectos mais importantes da análise de tempo:– quantidade de elementos a processar (tamanho da
entrada);
– forma como os elementos estão dispostos na entrada.
• Tempo de execução de um algoritmo: uma função f(n), onde n é o tamanho da entrada.
• A função f deve expressar o número de operações básicas, ou passos, executados pelo algoritmo.
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Introdução
A operação básica de maior freqüência de execução no algoritmo é denominada
operação dominante ou operação fundamental.
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Complexidade de Tempo
• A complexidade de tempo de um algoritmo tem por objetivo avaliar sua eficiência.
• Para medir o custo de execução de um algoritmo comum definir uma função de custo ou função de complexidade f, em que f(n) é a medida do tempo necessário para executar um algoritmo para um problema de tamanho n
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Complexidade de Tempo
• A complexidade de tempo de um algoritmo tem por objetivo avaliar sua eficiência.
• Para medir o custo de execução de um algoritmo comum definir uma função de custo ou função de complexidade f, em que f(n) é a medida do tempo necessário para executar um algoritmo para um problema de tamanho n.
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Complexidade de Tempo
• Função de complexidade de tempo do algoritmo: se f(n) for uma medida da quantidade do tempo necessário para executar um algoritmo de tamanho n
• Função de complexidade de espaço do algoritmo: se f(n) for uma medida da quantidade de memória necessária para executar um algoritmo de tamanho n
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Complexidade de Tempo
• Melhor caso: corresponde ao menor tempo de execução sobre todas as possíveis entradas de tamanho n
• Caso médio (ou caso esperado): corresponde à média dos tempos de execução de todas as entradas de tamanho n
• Pior caso: corresponde ao maior tempo de execução sobre todas as possíveis entradas de tamanho n
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Exemplo1
• Seja f uma função de complexidade tal que f(n) é o número de registros consultados no arquivo, isto é, o número de vezes que a chave de consulta é comparada com a chave de cada registro.Os casos a considerar são:
Melhor caso: f(n) = 1
Pior caso: f(n) = n
Caso médio: f(n) = (n+1)/2
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Exemplo2
Considere o problema de encontrar o maior e o menor elementos de um vetor de inteiros v[0..n-1], n>=1
void calculaMaxMin1(int vet[], int n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
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Exemplo2
Para o exemplo anterior, temos que f é uma função de complexidade tal que f(n) é o número de comparações entre os elementos de vet, se vet contiver n elementos, temos que:
f(n) = 2(n-1), para n > 0
Esse programa pode ser facilmente melhorado. Basta observar que a comparação vet[i] < minsomente é necessária quando o resultado da
comparação vet[i] > max é falso.
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Exemplo2 – Nova versão
void calculaMaxMin2(int vet[], int n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
else if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
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Exemplo2 – Nova versão
void calculaMaxMin2(int vet[], int n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
else if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
Melhor caso: f(n) = n-1
Pior caso: f(n) = 2(n-1)
Caso médio: f(n) = 3n/2-3/2
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Exemplo2 – Nova versão
void calculaMaxMin(int vet[], int
n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
else if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
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Comportamento Assintótico de Funções
• O nº de comparações para encontrar o maior elemento de um conjunto de n inteiros, ou para ordenar os elementos de um conjunto com n elementos, aumenta com n
• Parâmetro n fornece uma medida da dificuldade para se resolver o problema
– O custo para obter uma solução para um dado problema aumenta com o tamanho de n do problema
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Comportamento Assintótico de Funções
• Para valores suficientemente pequenos de n, qualquer algoritmo custa pouco para ser executado, mesmo os algoritmos ineficientes– Para problemas de tamanho pequeno a escolha
do algoritmo não é um problema crítico
– A análise de algoritmos é realizada apenas para valores grandes de n
– A análise de um algoritmo geralmente conta com apenas algumas operações elementares, e em muitos casos com uma operação elementar
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Notação Assintótica
• Passos:
1. Identificar o termo dominante da expressão que descreve sua complexidade, ou seja, descreve a ordem de crescimento assintótico desta expressão.
2. Obter uma função que é um limitante superior assintótico para a nossa expressão, isto é, para instâncias arbitrárias de tamanho n podemos resolver o problema em tempo menor ou igual a O(n).
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Notação O(f(n))
f(n) = O(1)
Complexidade constante, ou seja, independe do tamanho da entrada n. As instruções são executadas um número fixo de vezes
f(n) = O(log n)
Complexidade sub-linear ou logarítmica, ocorre geralmente em problemas que dividem-se em problemas menores em sua resolução
f(n) = O(n)
Complexidade linear, ou seja, quando um pequeno trabalho é realizado sobre os elementos de entrada n. Esta situação é boa para algoritmos que tenham entrada e saída n.
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Notação O(f(n))
f(n) = O(n log n)
Esta complexidade geralmente acontece com algoritmos que separam o problema em menores e unem as resoluções depois de encontrá-las.
f(n) = O(n^2)
Complexidade quadrática, ou seja, quando itens são processados aos pares, geralmente quando temos um anel dentro do outro.
f(n) = O(2^n)
Complexidade exponencial. São algoritmos péssimos em ponto de vista prático. Geralmente são algoritmos utilizados para resolução de problemas na força bruta.
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Notação O(f(n))
f(n) = O(n!)
Complexidade fatorial. São algoritmos piores que os exponenciais. Péssimos na prática e resultado de aplicação d e força bruta, não são recomendados para resolução de problemas.
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Notação Assintótica
• A tabela de classes de problemas está ordenada de maneira crescente
• Para compararmos dois algoritmos, é necessário saber primeiro a qual classe pertencem ao algoritmos.
– Se forem de classe diferentes s comparação fica fácil, seguindo a ordem da tabela.
– Se forem da mesma classe, deverão ser comparados por suas funções reais de complexidade de tempo, lembrando que o caso comparado deve ser o mesmo (ex. pior caso com pior caso)
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Funçãode custo
Tamanho n
10 20 30 40 50 60
n 0,00001 s 0,00002 s
0,00003 s
0,00004 s
0,00005 s
0,00006
n² 0,0001 s 0,0004 s 0,0009 s 0,0016 s 0,0035 s 0,0036 s
n³ 0,001 s 0,008 s 0,027 s 0,64 s 0,125 s 0,316 s
n⁵ 0,1 s 3,2 s 24,3 s 1,7 min 5,2 min 13 min
2^n 0,001 s 1 s 17,9 min 12,7 dias 35,7 anos
366 séc.
3^n 0,059 s 58 min 6,5 anos 3855 séc.
10⁸ séc. 10¹³ séc.
Comparação de funções de complexidades
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Trabalho de Pesquisa
• Fazer uma pesquisa sobre:
– Problemas P
– Problemas NP
– Problemas NP-completos
• Conceitue cada um. Dê exemplos.
• Não esqueça de colocar as referências usadas.
• Entregar impresso dia (06/09/2012).
• Pode ser feito em dupla.
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Notas de aula Profª Raquel Marcia Müller (http://www.comp.uems.br/Members/rmmuller/pg_aedii)
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Técnicas de Análise de Algoritmos
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• A análise de algoritmos ou programas utiliza técnicas de matemática discreta, envolvendo contagem ou enumeração dos elementos de um conjunto que possuam propriedade comum:
– Manipulação de somas, produtos, permutações, fatoriais, coeficientes binomiais, solução de equações de recorrência, entre outras.
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Introdução
• Infelizmente não existe um conjunto completo de regras para analisar programas.
• Dessa forma, algumas dessas técnicas serão ilustradas informalmente com exemplos.
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Introdução
• Complexidade de tempo da maioria dos problemas é polinomial ou exponencial.
– Polinomial: função de complexidade é O (p(n)) , onde p(n) é um polinômio.
• Exemplos: pesquisa binária (O (log n)), pesquisa seqüencial ( O (n)), ordenação por inserção (O (n²)), e multiplicação de matrizes (O (n³)).
– Exponencial: função de complexidade é O (c^n), c> 1.
• Exemplo:Problema do Caixeiro Viajante(PCV) (O (n!)).
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Complexidade
• O(1) ou constante
• O(log n) ou logaritímica
• O(n) ou linear
• O(n log n) ou n log de n
• O(n²) ou quadrática
• O(n³) ou cúbica
• O(n!) ou fatorial
Maior Complexidade
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Notação O - Exemplos
• f(n) = 403 = O(1)
• f(n) = 5 + 2 logn + 3 log²n = O(log²n)
• f(n) = 5 + 2 logn + 3n = O(n)
• f(n) = 5*2^n + 5n^10 = O(2^n)
• f(n) = n² - 1 = O(n²)
• f(n) = n³ - 1 = O(n³)
• f(n) = 3n + 5 logn + 2 = O(n)
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Complexidade de algumas estruturas de controle
• Regras rígidas sobre o cálculo da complexidade de qualquer algoritmo não existem, cada caso deve ser estudado em suas condições.
• No entanto, as estruturas de controle clássicas da programação estruturada permitem uma estimativa típica de cada uma.
• A partir disso, algoritmos construídos com combinações delas podem ter sua complexidade mais facilmente estabelecida.
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• Comando simples : tem um tempo de execução constante, O(c) = O(1).
• Seqüência: tem um tempo igual à soma dos tempos de cada comando da seqüência; se cada comando é O(1), assim, também será a seqüência; senão, pela regra da soma, a seqüência terá a complexidade do comando de maior complexidade.
• Alternativa : qualquer um dos ramos pode ter complexidade arbitrária; a complexidade resultante é a maior delas; isto vale para alternativa dupla (if-else) ou múltipla (switch).
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• Repetições
• Repetição contada: é aquela em que cada iteração (ou “volta”) atualiza o controle mediante uma adição(geralmente, quando se usa uma estrutura do tipo for, que especifica incremento/decremento automático de uma variável inteira).
• Se o número de iterações é independente do tamanho do problema, a complexidade de toda a repetição é a complexidade do corpo da mesma, pela regra da constante (ou pela regra da soma de tempos).
for (i=0; i<k ; i++)
trecho com O(g(n))
se k não é f(n)então o
trecho é O(g(n))
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• Se o número de iterações é função de n, pela regra do produto teremos a complexidade da repetição como a complexidade do corpo multiplicada pela função que descreve o número de iterações. Isto é:
for (i=0; i<10 ; i++)
{
x = x+v;
printf (“%d”, x);
}
isto é O(1), logo toda a repetição é
O(1)
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for (i=0; i<n; i++)
trecho com O(g(n))como o número de iterações é f(n)=n então o trecho é
O(n*g(n))
for (i=0; i<k*n ; i++)
trecho com O(log n)o trecho é O(f(n)*g(n)), no caso O(k*n*log n),
ou seja: O(n log n)
Exemplo:
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• Uma aplicação comum da regra do produto é a determinação da complexidade de repetições aninhadas.
• Exemplo:
• Exemplo:
for (i=0; i<n ; i++)
for (j=0; j<n ; j++)
trecho com O(1)
o trecho é O(f(n)*g(n)), no caso
g(n)=n*1 (laço interno); logo,
O(n*n), ou seja: O(n²)
for (i=1; i<=n ; i++)
for (j=1; j<=i ; j++)
trecho com O(1)
o laço interno é executado 1+2+3+...n-1
+n=n*(n+1)/2 vezes, logo, O(n*(n+1)/2), ou seja: O(0.5(n²+n)) ou
seja O(n²)
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for (i=1; i<=n ; i++)
for (j=n; i<=j ; j--)
trecho com O(1)
o laço interno é executado n+n-1+n-2+...+2+1=n*(n+1)/2 vezes, ou seja: O(n²)
como no caso anterior
• Os dois últimos exemplos podem ser generalizados para quaisquer aninhamentos de repetições contadas em k níveis, desde que todos os índices dependam do tamanho do problema. Nesse caso, a complexidade da estrutura aninhada será da ordem de n ^ k.
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for (IndExt=1; IndExt<=n ; IndExt++)
for (IndMed=IndExt; IndMed<=n ; IndMed++)
for (IndInt=1; IndInt<=IndMed; IndInt++)
trecho com O(1)
o laço mediano é executado n+n-1+n-2+... +2+1=(n²+n)/2 vezes; o laço mais
interno será executado no máximo n vezes; logo, tem-se O((n²+n)*n), ou seja: O(n³)
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• Repetições
• Repetição multiplicativa: é aquela em que cada iteração atualiza o controle mediante uma multiplicação ou divisão.
limite=1;
while (limite<=n)
{
trecho com O(1)
limite = limite*2;
}
o número de iterações depende de n; limite vai
dobrando a cada iteração; depois de k iterações, limite = 2^k e k = log2limite; como o valor
máximo de limite é n, então o trecho é O(log2n)
= O(log n)
OBS: Na verdade O(log n) independe da base do logaritmo, pois logan = logab*logbn = c*logbn.
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int limite;
for (limite=n; limite!=0; limite /=2)
trecho com O(1)
o número de iterações depende de n; limite vai-se subdividindo a cada iteração; depois de k=log2n iterações, encerra; então o trecho é O(log n)
• Os dois exemplos anteriores também podem ser generalizados, adotando-se um fator genérico de multiplicação fator. Nesse caso, o número de iterações será dado por k = logfatorlimite = O(logf(n)), se o limite é função de n.
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int limite=n;
while (limite!=0)
{
for (i=1; i<=n; i++)
trecho com O(1)
limite = limite/2;
}
o número de iterações depende de n; limite vai-se
subdividindo a cada iteração; o laço interno é O(n), o
externo O (log n);logo, o trecho é O (n log n)
Exemplo:
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• Chamada de função: Pode ser resolvida considerando-se que a função também tem um algoritmo com sua própria complexidade. Esta é usada como base para cálculo da complexidade do algoritmo invocador. Por exemplo: se a invocação estiver num ramo de uma alternativa, sua complexidade será usada na determinação da máxima complexidade entre os dois ramos; se estiver no interior de um laço, será considerada no cálculo da complexidade da seqüência repetida, etc.
• A questão se complica ao se tratar de uma chamada recursiva.
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• Embora não haja um método único para esta avaliação, em geral a complexidade de um algoritmo recursivo será função de componentes como: a complexidade da base e do núcleo da solução e a profundidade da recursão. Por este termo entende-se o número de vezes que o procedimento é invocado recursivamente. Este numero, usualmente, depende do tamanho do problema e da taxa de redução do tamanho do problema a cada invocação. E é na sua determinação que reside a dificuldade da análise de algoritmos recursivos.
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• Exemplo:
int fatorial (int n)
{
if (n==0)
return 1; // Base
else
return n*fatorial(n- 1); //Núcleo
}
• A redução do problema se faz de uma em uma unidade, a cada reinvocação do procedimento, a partir de n, até alcançar n = 0. Logo, a profundidade da recursão é igual a n. O núcleo da solução (que é repetido a cada reinvocação) tem complexidade O(1), pois se resume a uma multiplicação. A base tem complexidade O(1), pois envolve apenas uma atribuição simples. Nesse caso, conclui-se que o algoritmo tem um tempo T(n) = n*1+1 = O(n).
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Exemplo
• Considere um algoritmo recursivo, nesse caso é necessário obter uma equação de recorrência (maneira de definir uma função por uma expressão envolvendo a mesma função)
• O exemplo a seguir inspeciona n elementos de um conjunto e permite descartar 2/3 dos elementos e então fazer uma chamada recursiva sobre os n/3 elementos restantes
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Exemplo 1- Algoritmo recursivo
void pesquisa(int n)
{
if(n<=1)
{
cout<<"Inspeciona o elemento e termina";
}
else
{
cout<<"\nPara cada um dos n elementos -
inspecione o elemento";
pesquisa(n/3);
}
}
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Exemplo 1- Algoritmo recursivo
void pesquisa(int n)
{
if(n<=1)
{
cout<<"Inspeciona o elemento e termina";
}
else
{
cout<<"\nPara cada um dos n elementos -
inspecione o elemento";
pesquisa(n/3);
}
}
Para esse exemplo, a
complexidade será O(n),
Complexidade linear.
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Exemplo
• Considere o algoritmo para ordenar nelementos de um vetor v cujo princípio é o seguinte:
1. Selecione o menor elemento do vetor
2. Troque esse elemento com o primeiro elemento do v[0]
3. A seguir, repita essas duas operações com os n-1 elementos restantes, depois com os n-2 elemento, até que reste apenas um elemento
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Exemplo 2- Programa para ordenar
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Exemplo 2- Programa para ordenar
O número n de elementos
representa o tamanho da
entrada de dados.
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Exemplo 2- Programa para ordenar
O programa contém dois anéis,
um dentro do outro.
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Exemplo 2- Programa para ordenar
Devemos começar a análise pelo anel
interno. Nesse anel temos um comando de decisão que, por
sua vez, possui apenas um
comando de atribuição.
131
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Exemplo 2- Programa para ordenar
O comando de atribuição leva um tempo constante
para ser executado, assim como a avaliação da condição do comando de
decisão.
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Exemplo 2- Programa para ordenar
Não sabemos se o corpo do comando
de decisão será executado ou não: nessas situações
devemos considerar o pior caso, isto é,
assumir que a linha 10 sempre será
executada.
133
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Exemplo 2- Programa para ordenar
O tempo para incrementar o índice do anel e avaliar sua
condição de terminação também é
O(1), e o tempo combinado para
executar uma vez o anel composto pelas
linhas de 6 a 11 é O(max(1,1,1)) = O(1), conforme a regra da
soma para notação O.
134
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Exemplo 2- Programa para ordenar
Como o número de iterações do anel é n-i, então o tempo gasto no anel é O(( n-i ) * 1)
= O( n-i ), conforme regra do produto.
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Exemplo 2- Programa para ordenar
O corpo do anel mais externo contém, além
do anel interno, os comandos de
atribuição nas linhas 5, 13, 14 e 15. Logo, o tempo de execução
das linhas de 5 a 15 é O(max(1,(n-i),1,1,1)) =
O(n-i).
136
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Exemplo 2- Programa para ordenar
A linha 3 é executada n-1 vezes, e o tempo total
para executar o programa está limitado
ao produto de uma constante pelo
somatório de (n – i) a saber:
137
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Exemplo 2- Programa para ordenar
)(222
)1()( 2
21
1
nOnnnn
inn
i
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Complexidade de Tempo
• Melhor caso: corresponde ao menor tempo de execução sobre todas as possíveis entradas de tamanho n
• Caso médio (ou caso esperado): corresponde à média dos tempos de execução de todas as entradas de tamanho n
• Pior caso: corresponde ao maior tempo de execução sobre todas as possíveis entradas de tamanho n
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Exemplo3
Considere o problema de encontrar o maior e o menor elementos de um vetor de inteiros v[0..n-1], n>=1
void calculaMaxMin1(int vet[], int n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
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Exemplo3
Para o exemplo anterior, temos que f é uma função de complexidade tal que f(n) é o número de comparações entre os elementos de vet, se vet contiver n elementos, temos que:
f(n) = 2(n-1), para n > 0
Esse programa pode ser facilmente melhorado. Basta observar que a comparação vet[i] < minsomente é necessária quando o resultado da
comparação vet[i] > max é falso.
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Exemplo4 – Nova versão
void calculaMaxMin2(int vet[], int n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
else if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
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Exemplo4 – Nova versão
void calculaMaxMin2(int vet[], int n)
{
int max = vet[0], min = vet[0];
for(int i=1; i<n; i++)
{
if(vet[i]>max)
max = vet[i];
else if(vet[i]<min)
min = vet[i];
}
}
Melhor caso: f(n) = n-1
Pior caso: f(n) = 2(n-1)
Caso médio: f(n) = (3n-3)/2
Melhor caso: o vetor está ordenado
crescente e no pior caso está
ordenado decrescente
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Notas de aula Profª Raquel Marcia Müller (http://www.comp.uems.br/Members/rmmuller/pg_aedii)
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Tipos Abstratos de dados (TAD)
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• TAD: Tipos Abstratos de Dados
• Ideia central: encapsular (esconder) de quem usa um determinado tipo a forma concreta com que ele foi implementado
146
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TAD - Exemplo
• Se criarmos um tipo para representar um ponto no espaço, um cliente desse tipo usa-o de forma abstrata, com base apenas nas funcionalidades oferecidas pelo tipo
• A forma com que ele foi efetivamente implementado (armazenando cada coordenada num campo ou agrupando todas num vetor) passa a ser um detalhe de implementação, que não deve afetar o uso do tipo nos mais diversos contextos
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Modularização
• Vantagens:– desacoplamos a implementação do uso
– facilitamos a manutenção
– aumentamos o potencial de reutilização do tipo criado
– a implementação do tipo pode ser alterada sem afetar seu uso em outros contextos.
• Modularização: divisão de um programa em vários arquivos-fontes.
148
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Modularização
• Um módulo agrupa vários tipos e funções com funcionalidades relacionadas, caracterizando assim uma finalidade bem definida.
• Se um módulo definir um novo tipo de dado e o conjunto de operações para manipular dados desse tipo, dizemos que o módulo representa um tipo abstrato de dados (TAD)
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Interface - TAD
• A interface de um TAD consiste:
– Na definição do nome do tipo e do conjunto de funções exportadas para sua criação e manipulação
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Exemplo 1 – TAD Ponto
• Operações:– Cria: operação que cria um ponto com coordenadas x
e y
– Atribui: operação que atribui novos valores às coordenadas de um ponto
– Distancia: operação que calcula a distância entre dois pontos
– Libera: operação que libera a memória alocada por um ponto
• Interface: arquivo ponto.h
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Exemplo 2 – TAD Circulo
• Operações:– Cria: operação que cria um circulo com centro
(x,y) e raio r
– Area: operação que calcula a area do circulo
– Interior: operação que verifica se um dado ponto está dentro do circulo
– Libera: operação que libera a memória alocada por um circulo
• Interface: arquivo circulo.h
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007. Capítulo 1.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 9.
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TAD – Listas Encadeadas
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• O vetor não é estrutura muito flexível, pois precisamos dimensioná-lo com um número máximo de elementos– Complexidade das funções para inserir e remover
usando vetor em um tempo linear é O(n)
• Solução: utilizar estruturas de dados que cresçam conforme precisamos armazenar novos elementos– E diminuam a medida que retiramos elementos
armazenados
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Introdução
• Essas estruturas são chamadas dinâmicas e armazenam cada um dos seus elementos por alocação dinâmica – Complexidade para inserir e remover: O (1)
• A primeira estrutura a ser estudada é a lista encadeada
• As listas encadeadas são amplamente utilizadas para implementar diversas outras estruturas de dados com semânticas próprias
156
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Introdução
• Tipos de listas:
– Listas Simplesmente Encadeadas
– Listas Circulares
– Listas Duplamente Encadeadas
157
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Lista Linear Encadeada
• Para cada novo elemento inserido na estrutura => alocamos um espaço de memória para armazená-lo
• Assim, o espaço total de memória gasto pela estrutura é proporcional ao número de elementos armazenados
• Não podemos garantir que os elementos armazenados na lista ocuparão um espaço contíguo de memória– Portanto, não temos acesso direto aos elementos da
lista
159
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Lista Linear Encadeada
• Exemplos de listas:
Lista Telefônica
Lista de clientes de uma agência bancária
Lista de setores de disco a serem acessados por um sistema operacional
Lista de pacotes a serem transmitidos em um nó de uma rede de computação de pacotes
160
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Lista Linear Encadeada
• Para percorrer todos os elementos da lista, devemos explicitamente guardar o seu encadeamento
Isso é feito armazenando-se junto com a informação de cada
elemento, um ponteiro para o próximo elemento da lista
161
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Lista Linear Encadeada
Info1 Info2 Info3
prim
NULL
162
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Lista Linear Encadeada
• Estrutura:
– Consiste em uma sequência encadeada de elementos, em geral chamados nós (nodos) da lista
– Um nó da lista é representado por um estrutura que contém dois campos: a informação armazenada e o ponteiro para o próximo elemento da lista
163
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Lista Linear Encadeada
• A lista é representada por um ponteiro para o primeiro elemento (ou nó)
• Do primeiro elemento, podemos alcançar o segundo, seguindo o encadeamento, e assim por diante
• O último elemento da lista possui um ponteiro para inválido, com valor NULL e sinaliza que não existe um próximo elemento
164
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Exemplo – Lista Encadeada
struct nodo
{
int valor;
nodo* prox;
};
valor prox
165
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Principais Operações Lista Encadeada
1. Função Inserir na Lista
2. Função Imprime os elementos da Lista
3. Função Verifica se a Lista está vazia
4. Função Remover um elemento da Lista
166
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1- Função Inserir na Lista
• Uma vez criada a lista vazia, podemos inserir nela novos elementos
• Para cada elemento inserido, devemos alocar dinamicamente a memória necessária para armazenar o elemento e encadeá-lo na lista existente
• Parâmetros para a função: o ponteiro para a lista e o valor/ informação do novo elemento
167
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1- Função Inserir na Lista
• A função inserir na lista pode:
– Inserir um novo elemento no fim da lista, fazendo que o último elemento aponte para NULL,
– Inserir no início da lista fazendo com que o prim(primeiro ponteiro) aponte para esse novo elemento.
168
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2- Função Imprime os elementos
• Essa função percorre todos os elementos da Lista e imprime os valores dos elementos armazenados na lista
• Usamos uma variável auxiliar que é um ponteiro (aux) que aponta para cada uma das estruturas até chegar no NULL
169
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3- Função Verifica se a Lista está vazia
• Essa função pode ser útil e utilizada em outras funções
• A função recebe a lista e retorna 1 se estiver vazia ou 0 se não estiver vazia
• Uma lista está vazia se seu valor é NULL
170
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3- Função Verifica se a Lista está vazia
int ListaVazia(nodo * primeiro)
{
if(primeiro == NULL)
return 1;
else
return 0;
}
171
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4- Função Remover um elemento
• Parâmetros: lista e o valor do elemento que desejamos remover da lista
• Função mais complexa
• Se o elemento a ser retirado for o primeiro da lista: devemos fazer
172
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Listas Circulares
• Algumas aplicações necessitam representar conjuntos cíclicos
• Estrutura: o último elemento tem como próximo o primeiro elemento da lista, o que forma um ciclo
• Nesse caso nem faz sentido em falar em primeiro ou último elemento já que é um ciclo– dessa forma, a lista pode ser representada por
um ponteiro para um elemento inicial qualquer
174
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Lista Circular
Info1 Info2 Info3
prim
175
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Função Imprime elementos Lista Circular
• Para percorrer os elementos de uma lista circular é necessário visitar todos os elementos a partir de um ponteiro do elemento inicial até alcançar novamente esse mesmo elemento
176
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Função Imprime elementos Lista Circular
void imprimeListaCircular(nodo* primeiro)
{
nodo* aux = primeiro;
if(aux != NULL)
{
do{
cout<<prim->valor;
aux = aux -> prox;
}while (aux != primeiro);
}
}
177
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Listas Duplamente Encadeada
• A lista encadeada vista anteriormente, também chamada Lista Simplesmente Encadeada (LSE), caracteriza-se por formar um encadeamento simples entre os elementos:
–Cada elemento armazena um ponteiro para o próximo elemento da lista
179
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Listas Duplamente Encadeada
• Problemas da LSE:
– não conseguimos percorrer eficientemente os elementos em ordem inversa (do final para o início da lista)
– O encademento simples também dificulta a retirada de um elemento da lista, pois não temos um ponteiro para o elemento anterior ao ser retirado
180
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Listas Duplamente Encadeada
• Solução: Listas duplamente encadeadas
• Nessas listas, cada elemento tem um ponteiro para o próximo e um ponteiro para o elemento anterior
• Assim, dado um elemento, podemos acessar os dois elementos adjacentes: o próximo e o anterior
181
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Listas Duplamente Encadeada
Info1 Info2 Info3
prim
Ou NULL
182
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Exemplo – Lista Duplamente Encadeada
struct nodo2
{
int valor;
nodo* ant;
nodo* prox;
};
ant valor prox
183
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Principais Operações Lista Duplamente Encadeada
1. Função Inserir na Lista
2. Função Remover um elemento da Lista
3. Função Buscar elemento na Lista
184
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Função Remover Elemento daLista Duplamente Encadeada
• A função fica mais complicada, pois é necessário acertar o encadeamento duplo
– Em contrapartida, podemos retirar um elemento da lista se conhecermos apenas o ponteiro para esse elemento
185
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Função Remover Elemento daLista Duplamente Encadeada
• Se p representa o ponteiro do elemento que desejamos retirar, para acertar o encadeamento devemos conceitualmente fazer:
p-> ant-> prox = p-> prox;p-> prox -> ant = p-> ant;
Isto é, o anterior passa a apontar para o próximo, e o próximo passa a apontar para o anterior 186
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Função Remover Elemento daLista Duplamente Encadeada
• Se p aponta para um elemento no meio da lista: as duas atribuições são suficientes para acertar o encadeamento
• Se p aponta para um elemento no extremo da lista:
– Se p for o último elemento, o elemento anterior deverá apontar para NULL quando p for removido
– Se p for o primeiro elemento, o ponteiro para o primeiro deverá apontar para o próximo elemento
187
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Exercícios
1- Implemente as principais operações para o TAD lista simplesmente encadeada
2- Implemente as principais operações para o TAD lista duplamente encadeada
188
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Exercícios
3- Analise a estrutura “no” e o procedimento “abcd”:
189
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Exercícios
Sabendo-se que as variáveis “prim” e “ult” são, respectivamente, ponteiros para o início e o final de uma lista simplesmente encadeada com 5 elementos, o procedimento “abcd” é utilizado para:
[A] incluir um elemento no final da lista.
[B] excluir o último elemento da lista.
[C] incluir um elemento no início da lista.
[D] excluir o primeiro elemento da lista.
190
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Exercícios
4- Marque (certo) ou (errado):
a) (CESPE - 2008 - TRT - 5ª Região (BA) - Técnico Judiciário -Tecnologia da Informação )
A principal característica de uma lista encadeada é o fato de o último elemento da lista apontar para o elemento imediatamente anterior.
b) (CESPE - 2009 - ANAC - Técnico Administrativo -Informática)Em uma lista circular duplamente encadeada, cada nó aponta para dois outros nós da lista, um anterior e um posterior.
191
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Exercícios
(Poscomp-2011)
( ) Uma lista permite que as inserções possam ser feitas em qualquer lugar (posição), mas as remoções, não.
( ) Em uma lista circular com encadeamento simples, o primeiro elemento aponta para o segundo e para o último.
( ) Para remover um elemento de uma lista duplamente encadeada, deve-se alterar o encadeamento dos elementos anterior e próximo ao elemento removido.
192
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 10.
193
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TAD – Pilha
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Uma das Estrutura de dados mais simples é a PILHA
– Por isso, é a mais utilizada em programação
Principal ideia: todo acesso a seus elementos é feito a partir do topo
196
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Introdução
• Quando um novo elemento é introduzido na pilha, ele passa a ser o elemento do topo
• O único elemento que pode ser removido da pilha é o do topo
• Os elementos da pilha só podem ser retirados na ordem inversa à ordem em que foram introduzidos: o primeiro que sai é o último que entrou (LIFO – Last in, first out)
197
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Introdução
• Operações Básicas:
1. Operação empilhar (push):
– inseri um novo elemento no topo da pilha
2. Operação desempilhar (pop):
– remove um elemento do topo da pilha
198
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Funcionamento da Pilha
a
push (a)
topo
199
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Funcionamento da Pilha
a
push (a)
topo
b
a
push (b)
topo
200
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Funcionamento da Pilha
a
push (a)
topo
b
a
push (b)
topo
c
b
a
push (c)
topo
201
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Funcionamento da Pilha
c
b
a
topo
pop ()desempilha o c
b
a
topo
202
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Funcionamento da Pilha
c
b
a
push (a)
topo
pop ()desempilha o c
b
a
topo
a topo
pop ()desempilha o b
203
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Exemplo - Pilha
• O exemplo mais próximo é a própria pilha de execução da linguagem C
– As variáveis locais das funções são dispostas em uma pilha, e uma função só tem acesso às variáveis da função que está no topo
• Não é possível acessar as variáveis da função locais às outras funções
204
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Implementação de pilha com lista
struct Lista
{
float valor;
Lista* prox;
};
struct Pilha
{
Lista* topo;
};
205
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Pilha* cria_pilha(void)
{
Pilha* p = (Pilha*)malloc(sizeof(Pilha));
p->topo = NULL;
return p;
}
void push_pilha(Pilha* p, float num)
{
Lista* n = (Lista*)malloc(sizeof(Lista));
n->valor = num;
n->prox = p->topo;
p->topo = n;
}
int pilha_vazia(Pilha* p)
{
return (p->topo == NULL);
} 206
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float pop_pilha(Pilha* p)
{
Lista* t;
float v;
if(pilha_vazia(p))
{
cout<<"\n Pilha vazia";
exit(1);
}
else
{
t = p->topo;
v = t->valor;
p->topo = t->prox;
free(t);
return v;
}
} 207
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void libera_pilha(Pilha* p)
{
Lista* q = p->topo;
while(q != NULL)
{
Lista* t = q->prox;
free(q);
q = t;
}
free(p);
}
void imprime_pilha(Pilha* p)
{
Lista* q;
for(q=p->topo; q!=NULL; q=q->prox)
{
cout<<"\n "<<q->valor;
}
}208
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int main()
{
Pilha* pi = cria_pilha();
push_pilha(pi,2);
push_pilha(pi,4);
push_pilha(pi,1);
imprime_pilha(pi);
getch();
system("cls");
pop_pilha(pi);
imprime_pilha(pi);
getch();
}
209
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Exercícios
1- Faça uma função que retorne a quantidade de elementos (tamanho) de uma pilha.
2- Faça uma função para concatenar duas pilhas, essa função deve receber as pilhas como parâmetro (observe a imagem).
2.1
4.5
1.0
P1 – topo -> 7.2
3.1
9.8
P2 – topo ->
7.2
3.1
9.8
2.1
4.5
1.0
P1 – topo ->
concatena
210
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 11.
211
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TAD – Fila
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Outra Estrutura de dados bastante usada na computação é a FILA
• O que a diferencia da pilha é a ordem de saída dos elementos: enquanto na pilha “o último que entra é o primeiro que sai”, na fila “o primeiro que entra é o primeiro que sai”
214
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Introdução
Ideia principal: só podemos inserir um novo elemento no final da fila e só
podemos retirar o elemento do início.
215
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Introdução
• Analogia natural com a fila do dia-a-dia: quem entra primeiro na fila é o primeiro a se atendido (ex. fila de Banco, fila do CAA, fila do Mc Donald, etc)
• Os elementos da fila só podem ser retirados na ordem em que foram introduzidos: o primeiro que entra é o primeiro que sai (FIFO – First in, First out)
216
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Introdução
• Operações Básicas:
1. Inserir elementos na fila:
– inserir elementos em uma extremidade da fila
2. Retirar elementos da fila:
– retirar elementos de outra extremidade da fila
217
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Exemplo - Fila
• Um exemplo de utilização em computação é a implementação de uma fila de impressão:
– Impressora é compartilhada por várias máquinas: adotar uma estratégia para determinar o documento será impresso primeiro
• Estratégia mais simples: tratar todas as requisições com a mesma prioridade e imprimir os documentos na ordem em que forem submetidos (o primeiro submetido é o primeiro a ser impresso)
218
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Estrutura de fila com lista encadeada
ini fim
Info1 Info2 Info3
219
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Implementação de fila com lista
struct Lista
{
float info;
Lista* prox;
};
struct Fila
{
Lista* ini;
Lista* fim;
};220
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Fila* fila_cria()
{
Fila* f = (Fila*)malloc(sizeof(Fila));
f->ini = NULL;
f->fim = NULL;
return f;
}
int fila_vazia(Fila* f)
{
return (f->ini == NULL);
}
221
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void fila_insere(Fila* f, float v)
{
Lista* n = (Lista*)malloc(sizeof(Lista));
n->info = v; //armazena a informação
n->prox = NULL; //novo no será o ultimo
if(f->fim != NULL) //fila não esta vazia?
{
f->fim->prox = n;
}
else //senão a fila esta vazia
{
f->ini = n;
}
f->fim = n; //fila aponta p novo elemento
}
222
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float fila_retira(Fila* f)
{
Lista* t;
float v;
if(fila_vazia(f))
{
cout<<"Fila vazia";
exit(1); //aborta o programa
}
t = f->ini;
v = t->info;
f->ini = t->prox;
if(f->ini == NULL) //fila ficou vazia?
{
f->fim = NULL;
}
free(t);
return v;
} 223
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void fila_libera(Fila* f)
{
Lista* q = f->ini;
while(q != NULL)
{
Lista* t = q->prox;
free(q);
q = t;
}
free(f);
}
void fila_imprime(Fila* f)
{
Lista* q;
for(q = f->ini; q!=NULL; q = q->prox)
{
cout<<" "<<q->info<<" - ";
}
} 224
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int main()
{
Fila* f = fila_cria();
fila_insere(f, 20);
fila_insere(f, 80);
fila_insere(f, 10);
fila_imprime(f);
getch();
system("cls");
fila_retira(f);
fila_imprime(f);
getch();
}225
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Exercícios
1- Faça uma função que retorna a quantidade de elementos existem na fila.
2- Faça uma função que verifica se existe um determinado número(valor) inserido na fila.
226
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 12.
227
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Recursividade
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Uma função é dita recursiva se definida em termos dela mesma
• Ou seja, uma função é recursiva quando dentro dela está presente uma instrução de chamada a ela própria
229
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Exemplo – Fatorial Recursivo
int fatorial(int n)
{
if(n==0)
{
return 1;
}
else
{
return(n * fatorial(n-1));
}
}
230
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Exemplo – Fatorial Recursivo
int main()
{
int num;
do{
cout<<"\nDigite um numero ou negativo para terminar: ";
cin>>num;
if(num>0)
{
cout<<"\nO fatorial de "<<num<<" e: "<<fatorial(num);
}
}while(num>0);
cout<<"\nFim do programa";
getch();
}
231
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Introdução
• O código gerado por uma função recursiva exige a utilização de mais memória, o que torna a execução mais lenta
• Não é difícil criar funções recursivas, o difícil é reconhecer as situações nas quais a recursão é apropriada
• Três pontos devem ser lembrados quando queremos escrever uma função recursiva
232
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Criando uma função recursiva
• 1º Passo: definir o problema em termos recursivos
• Isso significa definir o problema usando ele mesmo na definição
• Ex.: O fatorial de um número pode ser definido por meio da seguinte expressão:
n! = n * (n-1)!
233
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Criando uma função recursiva
• 2º Passo: encontrar a condição básica. Toda função recursiva deve ter uma condição de término chamada de condição básica
• A função fatorial(), quando chamada, verifica se num é zero
– Se a condição for satisfeita, interrompe a recursão
234
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Criando uma função recursiva
• 3º Passo: cada vez que a função é chamada recursivamente deve estar mais próxima de satisfazer a condição básica
• Isso garante que o programa não girará em uma sequência infinita de chamadas
• No exemplo, a cada chamada, o valor de num estará mais próximo de zero
235
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Como trabalha uma função recursiva?
• Para entender o funcionamento de uma função recursiva, vamos imaginar que a chamada recursiva é a chamada a outra função que tenha o mesmo código da função original
236
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Como trabalha uma função recursiva?
• Supondo que o número digitado tenha sido 3:int fatorial(int 3)
{
...
else
{
return(3 * fatorial(2));
}
}
237
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Como trabalha uma função recursiva?
• Supondo que o número digitado tenha sido 3:int fatorial(int 3)
{
...
else
{
return(3 * fatorial(2));
}
}
int fat1(int 2)
{
...
else
{
return(2 * fatorial(1));
}
}
238
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Como trabalha uma função recursiva?
• Supondo que o número digitado tenha sido 3:int fatorial(int 3)
{
...
else
{
return(3 * fatorial(2));
}
}
int fat1(int 2)
{
...
else
{
return(2 * fatorial(1));
}
}
int fat2(int 1)
{
...
else
{
return(1 * fatorial(0));
}
}
239
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Como trabalha uma função recursiva?
• Supondo que o número digitado tenha sido 3:int fatorial(int 3)
{
...
else
{
return(3 * fatorial(2));
}
}
int fat1(int 2)
{
...
else
{
return(2 * fatorial(1));
}
}
int fat2(int 1)
{
...
else
{
return(1 * fatorial(0));
}
}
int fat3(int 0)
{
if(n == 0)
{
return (1);
}
...
}
240
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Como trabalha uma função recursiva?
• Supondo que o número digitado tenha sido 3:int fatorial(int 3)
{
...
else
{
return(3 * fatorial(2));
}
}
int fat1(int 2)
{
...
else
{
return(2 * fatorial(1));
}
}
int fat2(int 1)
{
...
else
{
return(1 * fatorial(0));
}
}
int fat3(int 0)
{
if(n == 0)
{
return (1);
}
...
}
241
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Como trabalha uma função recursiva?
• O que ocorre na memória é quase a mesma coisa, exceto pelo fato de que não há repetição do código da função
• Observe que várias chamadas estão ativas ao mesmo tempo
• Enquanto a última chamada não terminar, a penúltima não termina e assim por diante– Isso faz as variáveis de cada chamada serem todas
mantidas na memória, o que requer mais memória
242
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Como trabalha uma função recursiva?
3!
3 * 2!
2 * 1!
1* 0!
1
243
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Característica da função recursiva
• As funções recursivas devem ter:
– Ponto de Parada: resolvido sem utilização de recursividade, sendo este ponto geralmente um limite superior ou inferior da regra geral.
– Regra Geral: o método geral da recursividade reduz a resolução do problema através da invocação recursiva de casos mais pequenos, sendo estes casos menores resolvidos através da resolução de casos ainda menores, e assim sucessivamente, até atingir o ponto de parada que finaliza o método.
244
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Característica da função recursiva
• Exemplo
Fatorial(n) = (n == 0) 1 // Ponto de parada
(n) n * (n-1)! // Regra geral
245
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Exemplo – Torre de Hanói
a b c
1
2
3
246
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Exemplo – Torre de Hanói
void mover(int n, char orig, char temp, char dest)
{
if(n==1)
{
cout<<"\n Mova o disco 1 da haste "<<orig<<" para
haste "<<dest;
}
else
{
mover(n-1, orig, dest, temp);
cout<<"\n Mova o disco "<<n<<" da haste
"<<orig<<" para haste "<<dest;
mover(n-1, temp, orig, dest);
}
}
247
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Exemplo – Torre de Hanói
int main()
{
mover(3, 'A', 'B', 'C');
getch();
}
248
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Exemplo – Impressão de um seqüência de números
void print_numero(int num)
{
if (num > 0)
{
print_numero(num-1);
cout << num << " ";
}
}
void print_numero_inv(int num)
{
if (num > 0)
{
cout << num << " ";
print_numero_inv(num-1);
}
}
int main(){
int numero;cout << "Digite o numero inicial: ";cin >> numero;print_numero(numero);cout << endl;print_numero_inv(numero);cout << endl;system("pause");
}
250
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Exemplo – Resto da divisão de um número por outro (método sem recursão)
#include <iostream.h>
int resto(int x, int y)
{
while(x >= y)
{
x = x –y;
}
return( x );
}
int main(){
int num, den;cout << "Digite o numerador: ";cin >> num;cout << "Digite o denominador: ";cin >> den;
cout << resto(num, den);cout << endl;system("pause");
}
251
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Exemplo – Resto da divisão de um número por outro (método recursivo)
#include <iostream.h>
int resto(int x, int y)
{
if (x < y)
return(x);
return( resto(x - y, y) );
}
int main(){
int num, den;cout << "Digite o numerador: ";cin >> num;cout << "Digite o denominador: ";cin >> den;
cout << resto(num, den);cout << endl;system("pause");
}
252
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Exercícios
1- Escreva uma função recursiva denominada potencia() que aceite dois parâmetros inteiros positivos i e j. A função retorna i elevado a potência j. Por exemplo: potencia(2,3) é igual a 8. Use a seguinte definição:
i elevado à potência j é igual a i elevado à potência j-1 vezes i
253
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Exercícios
2- Escreva uma função recursiva de nome soma() que receba um número inteiro positivo n como argumento e retorne a soma dos n primeiro números inteiros.
Por exemplo, se a função receber n= 5, deve retornar 15, pois 15 = 1+2+3+4+5
254
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 11.
255
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TAD – Árvores
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Estruturas de dados chamadas lineares como vetores e listas não são adequadas para representar dados que devem ser dispostos e maneira hierárquica– Exemplo: arquivos (documentos) que criamos em
um computador são armazenados dentro de uma estrutura hierárquica de diretórios (pastas)
– Existe um diretório base dentro do qual podemos armazenar diversos subdiretórios e arquivos
258
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Introdução
• Árvores: são estruturas de dados adequadas para a representação de hierarquias
– A forma mais natural de definir uma estrutura de árvore é usando a recursividade
• Recursividade: habilidade de uma função chamar a si mesma
259
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Recursividade
• Uma função poderá também ser considerada recursiva se chamar outras funções que, em algum momento, chamem a primeira função, tornando esse conjunto de funções um processo recursivo.
• Cada vez que uma função é chamada de forma recursiva, é guardada uma cópia dos seus parâmetros de forma a não perder os valores dos parâmetros das chamadas anteriores.
260
Árvores
Uma árvore é composta por:
• um nó Raiz, denominado r, que contém zero ou mais sub árvores• nós folhas ou extremos, que não possuem filhos
261
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Representação das Árvores
Nó Raiz
...
Folhas262
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Árvores
• É tradicional desenhar as estruturas de árvores com a raiz para cima e as folhas para baixo
• Não fica explicita a direção dos ponteiros– Fica subentendido que os ponteiros apontam
sempre do pai para os filhos
– Os tipos de árvores existentes são diferenciados pelo número de filhos por nó e as informações armazenadas em cada nó
263
Árvores Binárias
• Exemplo de utilização: avaliação de expressões
• Como trabalhamos com operadores que esperam um ou dois operandos, os nós da árvore para representar uma expressão têm no máximo dois filhos
264
Árvores Binárias
• nós folhas representam os operandos
• nós internos representam operadores
• No exemplo, a expressão representada é a:
(3+6) * (4-1) + 5
265
Árvores Binárias
• Em uma árvore binária, cada nó tem zero, um ou dois filhos.
• Recursivamente, podemos definir uma árvore binária como sendo:
– uma árvore vazia, ou
– um nó raiz tendo duas subárvores, identificadas como a subárvore da direita (sad) e a subárvore da esquerda (sae)
raiz
sae sad
Vazia
* A definição recursiva será usada na construção de algoritmos e na verificação (informal) da correção e do seu desempenho
266
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Árvores Binárias
a
b c
d e f
Os nós a, b, c, d, e e f formam uma árvore binária:- Sub árvore à esquerda formada por b e
d- Sub árvore à direita formada por c, e e f- A raiz da árvore representada pelo nó a- As raízes das sub árvores representadas
pelos nós b e c- Folhas representadas pelos nós d, e e f- Além disso, cada nó folha representa
uma árvore, com duas sub árvores vazias.
267
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Árvores Bináriasa
b c
d e f
Podemos usar a seguinte notação textual: - A árvore vazia é representada por < >- e a árvore não vazia, por <raiz sae sad>
Para o nosso exemplo:<a<b< ><d< >< >>><c<e< >< >><f< >< >>>>
268
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Representação
• De modo semelhante ao que fizemos para as demais estruturas, podemos definir um tipo para representar uma árvore binária
struct arv
{
char info;
arv* esq;
arv* dir;
};
269
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Representação
• Da mesma forma que uma lista encadeada é representada por um ponteiro para o nó para o primeiro nó, a estrutura da árvore é representada por um ponteiro para o nó raiz
• Dado o ponteiro para o nó raiz tem-se acesso aos demais nós
270
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Operações básicas
• Cria árvore vazia
–Como uma árvore é representada pelo endereço do nó raiz, uma árvore vazia tem de ser representada pelo valor NULL
271
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Operações básicas
• Cria árvore não-vazia:
– Para construir árvores não-vazias, podemos ter uma operação que cria um nó raiz dadas a informação e as duas sub árvores, a da esquerda e a da direita
– Essa operação tem como retorno o endereço do nó raiz criado
272
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Operações básicas
• Imprime árvore:
– Consiste em exibir todo o conteúdo da árvore
– Essa função deve percorrer recursivamente a árvore, visitando todos os nós e imprimindo sua informação
– Como uma árvore binária ou é vazia ou é composta pela raiz e por duas sub árvores
273
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Operações básicas
• Imprime árvore:
– Portanto, para imprimir a informação de todos os nós da árvore devemos primeiro testar se ela é vazia
– se não for, imprimimos a informação associada à raiz e chamamos (recursivamente) a função para imprimir as sub árvores
274
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Operações básicas
• Libera árvore:
– Operação para liberar a memória
275
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados.Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 13.
276
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Balanceamento em Árvores
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Dois argumentos favoráveis às árvores:
1. as árvores são bem apropriadas para representar a estrutura hierárquica de um certo domínio
2. o processo de busca é muito mais rápido usando árvores do que listas encadeadas
• No entanto, o 2º argumento, nem sempre se mantém
278
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Introdução
• Observe as árvores, todas elas armazenam os mesmos dados, mas obviamente, a árvore (a) é a melhor e a (c) é a pior.
(a)
(b)(c)
279
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Introdução
• O que acontece nas árvores (b) e (c) é que elas são assimétricas, portanto, não são distribuídas uniformemente
(a)
(b)(c)
280
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Introdução
• Uma árvore é dita balanceada quando as suassub-árvores à esquerda e à direita possuem a mesma altura.
• E todos os nós vazios estão no mesmo nível, ou seja, a árvore está completa.
• A árvore que não está balanceada, define-se como degenerada
281
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Introdução
• Como em uma árvore binária cada nó pode ter dois filhos, o número de nós em um certo nível é o dobro do número de ascendentes que residem no nível prévio
Altura Nível Nós em um nível
1 0 2 ^ 0 = 1
2 1 2 ^ 1 = 2
3 2 2 ^ 2 = 4
4 3 2 ^ 3 = 8
283
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Balanceamento
• Pode ser:
–Balanceamento Estático
–Balanceamento Dinâmico: AVL
284
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Balanceamento
• Balanceamento Estático
–O balanceamento estático de uma árvore binária consiste em construir uma nova versão, reorganizando-a.
285
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Balanceamento
• Balanceamento Dinâmico: AVL– Árvore AVL em homenagem aos matemáticos russos
(Adelson-Velskii e Landism -1962)
– Uma árvore AVL é uma árvore binária de pesquisa onde a diferença em altura entre as subárvoresesquerda e direita é no máximo 1 (positivo ou negativo).• A essa diferença chamamos de “fator de balanceamento”
de n(FatBal (n)).
• Essa informação deverá constar em cada nó de uma árvore balanceada
286
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Árvore AVL
• Árvore AVL (ou árvore balanceada pela altura)
• Assim, para cada nodo podemos definir um fator de balanceamento (FB) , que vem a ser um número inteiro igual a:
• O Fator de uma folha é sempre Zero (0)
FB(nodo p) = altura(subárvore direita p) -altura(subárvore esquerda p)
287
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Exemplos de Árvores AVL
• Os números nos nodos representam o FB para cada nodo.
• Para uma árvore ser AVL os fatores de balanço devem ser necessariamente -1, 0, ou 1.
288
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Árvore AVL
• Se o fator de balanceamento de qualquer nó em uma árvore AVL se tornar menor do que -1 ou maior do que 1
– a árvore tem que ser balanceada
– Um arvore AVL pode ser tornar desbalanceada em quatro situações, mas somente duas delas necessitam ser analisadas
• as outras duas são simetricas
290
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Balanceamento de Árvore AVL
• Inicialmente inserimos um novo nodo na árvore.
– A inserção deste novo nodo pode ou não violar a propriedade de balanceamento.
• Caso a inserção do novo nodo não viole a propriedade de balanceamento
– Podemos então continuar inserindo novos nodos.
291
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Balanceamento de Árvore AVL
• Caso contrário precisamos nos preocupar em restaurar o balanço da árvore.
– A restauração deste balanço é efetuada através do que denominamos ROTAÇÕES na árvore.
– “Rotações” => movimentações dos nós, pode ser feito a medida que um nó é inserido
292
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Balanceamento de Árvore AVL
• Primeiro caso: resultado de inserir um nó na subárvore da direita do filho à direita (ver próximo slide)
– Inserindo um nó em algum lugar da subarvore da direita de Q, perturba o balanceamento da árvore P
– Para resolver: girar o nó Q ao redor de seu ascendente P, de modo que o fator de balanceamento tanto de P como de Q se torna zero, o que é ainda melhor do que no princípio
293
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Balanceamento de Árvore AVL
(a)(b)
(c)
294
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Balanceamento de Árvore AVL
• Segundo caso: resultado de inserir um nó na subárvore da esquerda do filho à direita (ver próximos slides)
– Para trazer a árvore de volta ao balanceamento, uma dupla rotação é realizada
– O balanço da árvore P é restaurado girando-se R ao redor do nó Q e então girando-se R novament, dessa vez ao redor do nó P
295
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Balanceamento de Árvore AVL
(a)(b)
296
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Balanceamento de Árvore AVL
(c)(d)
297
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Balanceamento de Árvore AVL
(e)
298
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Dicas: Árvore AVL
1. Para identificarmos quando uma rotação é simples ou dupla observamos os sinais de FatBal:
– se o sinal for igual, a rotação é simples.
– se o sinal for diferente a rotação é dupla.
2. Se FB + rotação para esquerda
3. Se FB - rotação para direita
299
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Exercícios
1- Considere a inserção dos seguintes valores (nesta ordem) em uma árvore AVL: 5,3,8,2,4,7,10,1,6,9,11. Para essas inserções nenhuma rotação é necessária. Desenhe a árvore AVL resultante e determine o fator de balanceamento de cada nó.
300
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Exercícios
2- Construir uma árvore AVL com os seguintes dados:
• Inserir inicialmente 10, 20, 30
• Se necessário fazer balanceamento
• Inserir 25 e 27
• Se necessário fazer balanceamento
301
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• DROZDEK, Adam. Estruturas de dados e algoritmos em c++. São Paulo: CengageLearning, 2009. Tradução: Luiz Sérgio de Castro Paiva. Capítulo: 6.
302
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Pesquisa em Memória Primária Árvore Binária de Busca
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Pesquisa = busca
304
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Árvore binária de busca
• O algoritmo de busca binária apresentado tem bom desempenho computacional
• e deve ser usado quando temos os dados ordenados armazenados em um vetor
305
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Árvore binária de busca
• Mas se precisarmos inserir e remover elementos da estrutura e ao mesmo tempo dar suporte a funções de busca eficientes, a estrutura de vetor
– (e, consequentemente, a busca binária) não se mostra adequada
• Para inserir um novo elemento em um vetor ordenado, temos de rearrumar os elementos no vetor para abrir espaço para inserção do novo elemento
306
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Árvore binária de busca
• Uma situação semelhante ocorre quando removemos um elemento do vetor
• Sendo assim, precisamos de uma estrutura dinâmica que dê suporte a operações de busca
• No caso, podemos usar a estrutura estudada: Árvore Binária
307
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Árvore binária de busca
• As árvores binárias aqui consideradas têm uma propriedade fundamental:
– o valor associado a raiz é sempre maior do que os valores associados a qualquer nós das subárvores
• Essa propriedade garante que quando percorremos a árvore em ordem simétrica (sae – raiz – sad), os valores são encontrados em ordem crescente
308
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Árvore binária de busca
8
4 9
1 2
Ordem simétrica: 1 - 4 - 2 - 8 - 9
sae sad 309
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Árvore binária de busca
• Uma variação possível permite a repetição de valores na árvore: – o valor associado à raiz é sempre maior do que o valor
associado a qualquer nó da sae
– e é sempre menor ou igual ao valor associado a qualquer nó sad
• Nesse caso, como a repetição de valores é permitida, quando a árvore é percorrida em ordem simétrica, os valores são encontrados em ordem não decrescente
310
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Árvore binária de busca
• Ao usar a propriedade de ordem simétrica, a busca de um valor em uma árvore pode ser feita de forma eficiente
• Para procurar um valor numa árvore, comparamos o valor que buscamos ao valor associado à raiz– Em caso de igualdade, o valor foi encontrado
– Se o valor for menor, a busca continua em sae
– Se o valor for maior, a busca continua em sad
311
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Árvore binária de busca
• Exemplo:6
2 8
1 4
3312
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Árvore binária de busca
• Tipo da árvore binária:
struct Arv
{
int info;
Arv* esq;
Arv* dir;
};
313
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Árvore binária de busca
• A árvore é representada pelo ponteiro para o nó raiz
• A árvore vazia é inicializada pela atribuição de NULL à variável que representa a árvore
• Uma função simples para criar a árvore vazia é:
Arv* abb_cria()
{
return NULL;
}314
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Árvore binária de busca
• Caso já exista uma árvore binária de busca, podemos imprimir os valores da árvore em ordem crescente percorrendo os nós em ordem simétrica:
void abb_imprime(Arv* a)
{
if(a!= NULL)
{
abb_imprime(a->esq);
cout<<"\n"<<a->info;
abb_imprime(a->dir);
}
} 315
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Árvore binária de busca
• Até agora nada mudou para as árvores binárias que tínhamos visto
• Outras operações vão explorar a propriedade das árvores de busca
• Busca: função que busca um elemento na árvore
• Insere: função que insere um novo elemento na árvore
• Retira: função que retira um elemento da árvore
316
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Operação de busca
• A operação para buscar um elemento na árvore explora a propriedade de ordenação da árvore,
• Desempenho computacional proporcional à sua altura (O(log n)) para árvores balanceadas
317
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Operação de inserção
• A operação de inserção adiciona um elemento na árvore na posição correta para que a propriedade fundamental seja mantida
• Para inserir um valor v em uma árvore, usamos sua estrutura recursiva e a ordenação especificada na propriedade fundamental– Se a (sub)árvore for vazia, deve ser substituída por uma
árvore cujo único nó (o nó raiz) contém o valor v
– Se a árvore não for vazia, comparamos v ao valor na raiz da árvore e inserimos v na sae ou na sad, conforme resultado da comparação
318
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Operação de inserção
• É importante lembrar da necessidade de atualizar os ponteiros para as subárvores à esquerda ou à direita
–quando da chamada recursiva da função, pois a função de inserção pode alterar o valor do ponteiro para a raiz da (sub)árvore.
319
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Operação de inserção
Arv* abb_insere(Arv* a, int v)
{
if(a == NULL)
{
a = (Arv*)malloc(sizeof(Arv));
a->info = v;
a->esq = a->dir = NULL;
}
else if (v < a->info)
a->esq = abb_insere(a->esq, v);
else
a->dir = abb_insere(a->dir, v);
return a;
} 320
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Operação de remoção
• A operação de remoção permite retirar um determinado elemento da árvore
• Essa operação também deve ter como valor de retorno a eventual nova raiz da árvore, mas sua implementação é mais complexa que a inserção
• Novamente a implementação deve ser recursiva
321
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Operação de remoção
• Se a árvore for vazia, nada tem de ser feito, pois o elemento não está presente na árvore
• Se a árvore não for vazia, comparamos o valor armazenado no nó raiz ao valor que se deseja retirar da árvore
• Se o valor associado à raiz for maior do que o valor a ser retirado, chamamos a função recursivamente para retirar o elemento da subárvore à esquerda
322
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Operação de remoção
• Se o valor associado à raiz for menor retiramos o elemento da (sub)árvore à direita
• Finalmente, se o valor associado à raiz for igual, encontramos o elemento a ser retirado e devemos efetuar essa operação
• Portanto, estaremos sempre retirando um nó raiz de uma (sub)árvore
• Nesse caso, existem 3 situações possíveis
323
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Operação de remoção
• 1ª situação: é quando se deseja retirar uma raiz que é folha que é folha (isto é, uma raiz que não tem filhos)
– Neste caso, basta liberar a memória alocada pelo elemento e ter como valor de retorno a raiz atualizada, que passa a ser NULL
• 2ª situação: acontece quando a raiz a ser retirada possui um único filho
– Ao se retirar esse nó, a raiz da árvore passa a ser o único filho existente
324
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Operação de remoção
• O caso complicado ocorre quando a raiz a ser retirada tem dois filhos, para poder retirar esse nó da árvore, devemos proceder assim:
– Encontrarmos o elemento que precede a raiz na ordenação. Isso equivale a encontrar o elemento mais à direita da subárvore à esquerda
325
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Operação de remoção
• Trocamos a informação da raiz com a informação do nó encontrado
• Retiramos da subárvore à esquerda, chamando a função recursivamente, o nó encontrado (que agora contém a informação da raiz que se deseja retirar). Observa-se que retirar o nó mais à direita é trivial, pois ele é um nó folha ou um nó com um único filho (no caso, o filho da direita nunca existe)
326
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Operação de remoçãoArv* abb_retira(Arv* r, int v)
{
if(r == NULL)
return NULL;
else if(r->info > v)
r->esq = abb_retira(r->esq, v);
else if(r->info < v)
r->dir = abb_retira(r->dir, v);
else //achou o elemento
{
/*elemento sem filhos*/
if(r->esq == NULL && r->dir == NULL)
{
free(r);
r= NULL;
}
//.... 327
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Operação de remoção
else if(r->esq == NULL)
{
Arv* t = r;
r = r->dir;
free(t);
}
else if(r->dir == NULL)
{
Arv* t = r;
r = r->esq;
free(t);
}
else
{
//.... 328
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Operação de remoção
Arv* f = r->esq;
while(f->dir != NULL)
{
f = f->dir;
}
r->info = f->info;
f->info = v;
r->esq = abb_retira(r->esq, v);
}
}
return r;
}
329
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Árvores Balanceadas
• É fácil prever que, após várias operações de inserção/remoção, a árvore tende a ficar desbalanceada
– Essas operações não garantem o balanceamento
• Para que seja possível usar árvores binárias de busca e manter sempre a altura das árvores no mínimo, ou próximo dele
– É necessário um processo de inserção e remoção de nós mais complicado
330
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Árvores Balanceadas
• E com isso manter as árvores “balanceadas” ou “equilibradas”, tendo as duas subárvoresde cada nó o mesmo peso, isto é, o mesmo número de elementos nas subárvores deve ser igual ou aproximadamente igual
331
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: ThomsonLearning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 17.
332
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Pesquisa em Memória Primária Tabela Hash
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• Tabelas de dispersão = tabela hash
• Essas estruturas se bem projetadas podem ser usadas para buscar um elemento em ordem constante: O(1).
• Preço pago por essa eficiência:
– será um uso maior de memória,
– mas esse uso excedente não precisa ser tão grande e é proporcional ao número de elementos armazenados.
334
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Introdução
• Os registros armazenados em uma tabela hashsão diretamente endereçados a partir de uma transformação aritmética sobre a chave de pesquisa
335
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Introdução
• Limitação da tabela hash:
– Ausência de ordenação
– Ausência de navegação
• Utilização das tabelas hash:
– Banco de dados
– Dicionários
– Tabelas de símbolos
– Sistemas de senha e autenticação
336
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Exemplo
• Desejamos armazenar dados referentes aos alunos de uma disciplina. Cada aluno é individualmente identificado pelo seu numero de matrícula.
• Podemos usar o número de matrícula como chave de busca do conjunto de alunos armazenados.
• O número de matrícula é dado por uma sequencia de 8 dígitos, – o último dígito representa um dígito de controle e,
portanto, não parte efetiva do número de matrícula.
337
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Exemplo
• Se 9711234-4 fosse um número de matrícula válido, o último dígito 4, após o hífen, representaria o dígito de controle.
• O número de matrícula efetivo nesse caso seria composto pelo primeiro sete dígitos: 9711234.
338
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Exemplo
• Para permitir um acesso a qualquer aluno em ordem constante, podemos usar o número de matrícula do aluno como índice de um vetor (vet)
• Se isso for possível, acessamos os dados do aluno cuja matrícula é dada por mat pela indexação do vetor (vet[mat])
• Assim, o acesso ao elemento ocorre em ordem constante, imediata
• Problema: o preço pago para ter acesso rápido é muito grande
339
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Estrutura do Aluno
struct Aluno
{
int mat;
char nome[81], email[41], turma;
};
340
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Exemplo
• Como a matrícula é composta por sete dígitos, o número inteiro que conceitualmente representa uma matrícula varia de 0 a 9999999. Portanto, precisamos dimensionar nosso vetor com dez milhões (10.000.000) de elementos. Isso pode ser feito por:
#define MAX 10000000
Aluno vet[MAX];
341
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Exemplo
• Para acessar o nome do aluno com matrícula mat, basta usar:
vet[mat].nome
• Como a estrutura de cada aluno, no exemplo, ocupa menos de 127 bytes, estamos falando de um gasto de 1.270.000.000 bytes, ou seja, acima de 1 Gbyte de memória
342
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Exemplo
• Amenizando o problema: podemos usar um vetor de ponteiros em vez de um vetor de estruturas. Desse modo, as posições do vetor que não correspondem a alunos cadastrados teriam valores NULL
• Para cada aluno cadastrado, alocaríamos dinamicamente a estrutura de aluno e armazenaríamos um ponteiro para essa estrutura no vetor
• Para acessar o nome do aluno, agora, vamos usar:
vet[mat]->nome
343
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Exemplo
• Assim, ao considerar que cada ponteiro ocupa 4 bytes, o gasto excedente de memória seria de, no máximo, aproximadamente, 40 Mbytes.
• Apesar de menor, esse gasto de memória ainda é proibitivo.
• Resolvendo esse problema: e ainda com acesso rápido: usaremos tabelas de dispersão (hash table)
344
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Tabela Hash
• Idéia central
– Identificar, na chave de busca, quais são as partes significativas
345
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Tabela Hash
• Os dígitos mais significativos são os 4 últimos seqüenciais
• Dessa maneira, podemos usar um número de matrícula parcial, de acordo com a dimensão que queremos dar a nossa tabela (ou nosso vetor)
• Ex. para dimensionar nossa tabela com apenas 100 elementos, podemos usar os dois últimos dígitos seqüenciais do numero de matrícula
346
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Tabela Hash
• A tabela pode então ser declarada por:
Aluno* tab[100];
• Para acessar o nome do aluno cujo número de matrícula é dado por mat, usamos como índice da tabela apenas os dois últimos dígitos. Isso poderia se conseguido com a aplicação do operador módulo (%):
vet[mat%100]-> nome
347
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Tabela Hash
• Dessa forma, o uso de memória excedente é pequeno, e o acesso a um determinado aluno, a partir do número de matrícula, continua imediato
• Problema: Provavelmente, existirão dois ou mais alunos da turma que apresentarão os mesmo dois últimos dígitos no numero da matrícula
348
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Colisão
• Existe colisão, pois alunos diferentes são mapeados para o mesmo índice da tabela
• Para que a estrutura funcione de maneira adequada, temos que resolver esse problema com o devido tratamento das colisões
• Existem diversos métodos para tratar colisões em tabelas hash, no entanto, não há como eliminar a ocorrência de colisões nas tabelas hash
• O que fazemos é minimizar as colisões, além disso, mesmo com colisões é necessário saber identificar cada elemento da tabela individualmente.
349
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Função de dispersão
• A função de dispersão (ou função hash) mapeia uma chave de busca em um índice da tabela
• No exemplo, adotamos como função hash a utilização dos dois últimos dígitos do número de matrícula
• Nossa função poderia ser assim:
int hash(int mat)
{
return (mat%100);
}
350
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Tratamento de Colisão
• Existem diversas estratégias para tratar eventuais colisões que surgem quando duas ou mais chaves de busca são mapeadas para um mesmo índice da tabela hash
• Nas estratégias que serão apresentadas, a tabela de dispersão será representada por um vetor de ponteiros para a estrutura que representa a informação a ser armazenada, no exemplo, Aluno
351
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Tratamento de Colisão
• Assim, podemos definir um tipo que representa a tabela:
#define N 127
typedef Aluno* Hash[N];
352
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Tratamento de Colisão
• Nas duas primeiras estratégias a serem apresentadas,
–os elementos que colidem são armazenados em outros índices, ainda não ocupados, da própria tabela
• A escolha da posição ainda não ocupada para armazenar um elemento que colide diferencia as estratégias a serem discutidas
353
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Tratamento de Colisão
• Uso da posição consecutiva livre
• Na 1ª estratégia, se a função de dispersão mapeia a chave de busca para um índice já ocupado, procuramos o próximo índice livre da tabela para armazenar o novo elemento
• Uma tabela hash nunca terá todos os elementos preenchidos (ocupação acima de 75% eleva o número de colisões)– Portanto, devemos sempre garantir que existirá uma
posição livre na tabela.
354
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Tratamento de Colisão
• Uso da posição consecutiva livre
* * * * * *
Busca por posição livre
h( x )x
355
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Tratamento de Colisão
• Uso da posição consecutiva livre
Aluno* hsh_busca(Hash tab, int mat)
{
int h = hash(mat);
while(tab[h] != NULL)
{
if(tab[h]->mat == mat)
{
return tab[h];
}
h = (h+1)% N;
}
return NULL;
}356
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Função para inserção
Aluno* hsh_insere(Hash tab, int mat, char* n, char* e, char t)
{
int h = hash(mat);
while(tab[h]!= NULL)
{
if(tab[h]->mat == mat)
{
break;
}
h = (h+1)%N;
}
if(tab[h] == NULL) //não encontrou o elemento
{
tab[h]=(Aluno*)malloc(sizeof(Aluno));
tab[h]->mat = mat;
}
//atribui - modifica informação
strcpy(tab[h]->nome, n);
strcpy(tab[h]->email, e);
tab[h]->turma = t;
return tab[h];
}357
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Tratamento de Colisão
• Uso de uma segunda função de dispersão
• Para evitar a concentração de posições ocupadas na tabela, esta 2ª estratégia faz uma variação na forma de procurar uma posição livre a fim de armazenar o elemento que colidiu.
• Possível segunda função de dispersão:
X = chave de busca
N = dimensão da tabela
358
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Tratamento de Colisão
• Uso de uma segunda função de dispersão
• De posse dessa nova função, se houver colisão, procuramos uma posição livre na tabela com incrementos da mesma forma que o anterior, dados por . Em vez de tentarmos (h(x) + 1 )%N, tentamos (h(x) + h´(x))% N
359
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Tratamento de Colisão
• Cuidados:
1. A função de dispersão nunca deve retornar zero, pois isso não faria com que o índice fosse incrementado
2. De preferência, essa função não deve retornar um número divisor da dimensão da tabela, pois isso nos limitaria a procurar uma posição livre em um subconjunto restrito dos índices da tabela
• Se a dimensão da tabela for um número primo, garante-se automaticamente que o resultado da função não será um divisor
360
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Tratamento de Colisão
• Implementação da função de busca:
int hash2(int mat)
{
return (N - 2 - mat%(N-2));
}
Aluno* hsh_busca(Hash tab, int mat)
{
int h = hash(mat);
int h2 = hash2(mat);
while(tab[h] != NULL)
{
if(tab[h]->mat == mat)
{
return tab[h];
}
h = (h+h2)% N;
}
return NULL;
}
361
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Tratamento de Colisão
• Uso de listas encadeadas
• Uma estratégia diferente, mas ainda simples, consiste em fazer com que cada elemento da tabela hash represente um ponteiro para uma lista encadeada
• Todos os elementos mapeados para um mesmo índice seriam armazenados na lista encadeada
362
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Tratamento de Colisão
• Uso de listas encadeadas
* * * * *
* Os índices da tabela que não têm elementos associados representam listas vazias.
363
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Tratamento de Colisão
• Uso de listas encadeadas
• Com essa estratégia, cada elemento armazenado na tabela será um elemento de uma lista encadeada
• Portanto devemos prever, na estrutura da informação um ponteiro adicional para o próximo elemento da lista
364
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Tratamento de Colisão
• Uso de listas encadeadas
struct Aluno
{
int mat;
char nome[81];
char email [41];
char turma;
Aluno* prox;
};
365
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Tratamento de Colisão
• Uso de listas encadeadasAluno* hsh_busca(Hash tab, int mat)
{
int h = hash(mat);
Aluno* a = tab[h];
while(a != NULL)
{
if(a->mat == mat)
{
return a;
}
a = a->prox;
}
return NULL;
}366
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Aluno* hsh_insere(Hash tab, int mat, char* n, char* e, char t)
{
int h = hash(mat);
Aluno* a = tab[h];
while(a!= NULL)
{
if(a->mat == mat)
{
break;
}
a = a->prox;
}
if(a == NULL) //não encontrou o elemento
{
a =(Aluno*)malloc(sizeof(Aluno));
a->mat = mat;
a->prox = tab[h];
tab[h] = a;
}
//atribui - modifica informação
strcpy(a->nome, n);
strcpy(a->email, e);
a->turma = t;
return a;
}
Função para inserção
367
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Etapas – Método Tabela Hash
• Duas etapas principais:
1. Computar o valor da função de transformação (hash) a qual transforma a chave de pesquisa em um endereço da tabela
2. Considerando que duas ou mais chaves podem ser transformadas em um mesmo endereço da tabela, é necessário existir um método para lidar com colisões
368
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Exercícios
1- Considere as seguintes estruturas de dados:
(I)Tabela hash (II)Fila
(III)Arvore de pesquisa (IV)Pilha
Qual ou quais das estruturas acima requer mais do que tempo médio constante para Inserção de um elemento?
(a) Somente(I)
(b) Somente (II)
(c) Somente(III)
(d) Somente (IV)
(e) Todas.
369
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Exercícios
2- Ao usar o cálculo de endereço ou hashing, geralmente é necessário o uso de um método de tratamento de colisões. Sobre esse método, é correto afirmar:
a) O tratamento de colisões é necessário apenas quando a tabela está cheia e se necessita inserir mais uma chave.
b) O tratamento de colisões é necessário para deter minar o local da chave no momento da inserção na tabela.
c) O tratamento de colisões é necessário quando a tabela está vazia, pois não é possível calcular o endereço diretamente nesse caso.
d) O tratamento de colisões é necessário quando a chave inserida ainda não existir na tabela de endereçamento.
e) O tratamento de colisões é necessário, pois o hashing gera repetição de endereço para diferentes chaves.
370
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Exercícios
3- (CESPE - 2010 - TRE-MT - Técnico Judiciário - Programação de Sistemas) Em sistema computacional, a forma de armazenar os dados tem papel essencial no tempo e na quantidade de memória necessários à execução de um programa. Em relação a diferentes tipos de estruturas dinâmicas de dados, assinale a opção correta.
a) Pilhas e filas são estruturas de dados em que a inserção e remoção de dados são realizadas em posições previamente especificadas pelo programador.
b) Listas ligadas, também chamadas listas encadeadas, podem ser organizadas de várias maneiras diferentes: simplesmente encadeadas ou duplamente encadeadas; circulares ou não circulares; ordenadas ou não ordenadas; lineares ou não lineares.
371
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Exercícios
(continuação questão 3)
c) Árvores binárias são estruturas de dados adequadas à representação de hierarquias, e cada nó da árvore tem zero, um ou mais filhos. A relação hierárquica entre seus filhos é definida por sua localização nas subárvores.
d) Tabelas de dispersão ou hash tables apresentam como aspecto negativo a possibilidade de haver colisão na inserção de informações. Entre as técnicas utilizadas para tratar esse problema, inclui-se o endereçamento aberto e o uso de listas encadeadas.
e) Listas de adjacências e matriz de adjacência possuem a desvantagem comum de não ser possível determinar se uma aresta pertence ou não ao grafo.
372
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: ThomsonLearning, 2007. Capítulo 5.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 18.
373
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Pesquisa DigitalÁrvore TRIE
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• A pesquisa digital é baseada na representação das chaves como um sequência de caracteres ou de dígitos
375
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TRIE
• Definida em 1960
• Vem da palavra RETRIEVAL (relacionado a recuperação de informação)
• Usa parte da chave para guiar a pesquisa
• Cada chave é uma sequencia de caracteres, e uma TRIE é organizada ao redor desses caracteres, não ao redor de chaves inteiras
376
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TRIE
• Cada nó contém informações sobre um ou mais símbolos do Alfabeto
• Alfabeto pode abranger: {0,1}, {A, B, C, D ...} ou {1,2,3,4,....} e mais o caracter nulo (ou branco)
377
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TRIE
• São usadas para:
– manuseamento de dicionários;
– pesquisas em textos de grande dimensão;
– construção de índices de documentos;
– expressões regulares (padrões de pesquisa).
378
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TRIE
• O caminho da raiz da TRIE para qualquer outro nó representa um prefixo de uma string
• Em Tries Compactas todos os descendentes diretos do mesmo pai são agrupados
• No último nodo, o último caracter da palavra que estiver sendo procurada deverá ter associado a si (como seu apontador) a posição da palavra no texto
379
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Conclusão
• Portanto: • Cada nível da árvore que se desce, corresponde
a avançar um elemento na chave• Cada nó pode conter informação sobre um ou
mais símbolos do alfabeto utilizado• Assim: uma dada sequência de arestas pode
formar qualquer palavra (chave) possível com base nesse alfabeto; não existe limite para o tamanho de uma sequência (e portanto para o tamanho de uma chave); as sequências têm comprimento variável
382
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: ThomsonLearning, 2007. Capítulo 5.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• Celes, Waldemar; Cerqueira, Renato e Rangel, José Lucas. Introdução a Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004 – 5ª impressão. Capítulo 18.
383
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Ordenação
Ivre Marjorie R. Machado
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Introdução
• A eficiência do manuseio de dados muitas vezes pode ser aumentada se os dados forem dispostos de acordo com algum critério de ordem– Ex.: Dicionários, índices de livros, folhas de
pagamento, contas bancárias, listas de estudantes, etc
• Embora um computador possa manipular um agenda de telefones não-ordenado mais fácil e rapidamente do que um ser humano, é extremamente ineficiente ter um computador processando dados desordenados.
385
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Introdução
• Sendo assim, frequentemente é necessário ordenar dados antes do processamento
• 1ª Etapa => escolher o critério de ordenação
– A escolha varia de aplicação a aplicação e precisa ser definida pelo usuário
– Ex.: Ordem ascendente e descendente
• 2ª Etapa => como usar o critério escolhido para colocar os dados em ordem
386
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Introdução
• A ordenação final pode ser obtida de vários modos, mas apenas algumas delas podem ser significativas e eficientes
• Para decidir o melhor método, certos critérios de eficiência devem ser estabelecidos e um método deve ser selecionado para comparar quantitativamente diferentes algoritmos– Propriedades usadas para comparar: número de
comparações e número de movimentos de dados
387
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Introdução
• Para ordenar um conjunto de dados, eles têm que ser comparados e movidos conforme necessário– A eficiência dessas duas operações depende do
tamanho do conjunto de dados– Vamos calcular o numero de comparações e de
movimentações apenas quando for possível (pior caso, melhor caso e caso médio)
• Aspecto predominante na escolha do algoritmo de ordenação: tempo gasto para ordenar registros em um arquivo
388
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Introdução
• Um método de ordenação é dito estável
– se a ordem relativa dos itens com chaves iguais mantém-se inalterada pelo processo de ordenação
389
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Ordenação Bubble Sort (Tipo bolha)
• O algoritmo consome tempo e processamento
• Apesar de simples, não deve ser utilizado com matrizes ou listas muito extensas para evitar lentidão no processamento
• Seu funcionamento é muito simples
• O Algoritmo faz um loop (laço) pelos valores da matriz comparando-os e movendo o maior para a posição anterior
390
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Ordenação Bubble Sort (Tipo bolha)
• Este método cria uma ordenação decrescente
• Para criar uma ordenação crescente, o algoritmo deverá mover o maior valor para a posição posterior, após o elemento testado
391
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void bubble_sort(char matriz[], int tamanho)
{
int i, j;
char temp;
for (i=0; i < tamanho; i++)
for(j=0;j < tamanho; j++)
if (matriz[i] < matriz[j])
{
temp = matriz[i];
matriz[i] = matriz[j];
matriz[j] = temp;
}
}
Ordenação Bubble Sort (Tipo bolha)
392
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Ordenação por Seleção (Select Sort)
• O algoritmo Select Sort também consome processamento e tempo, e assim, também não é adequado em matrizes e listas muito grandes
• Ele trabalha selecionando um elemento como o primeiro da lista, por exemplo.
• É realizada uma pesquisa na lista para encontrar o valor mínimo e este é então posicionado no lugar do elemento pesquisado.
393
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Ordenação por Seleção (Select Sort)
• Funcionamento:
1- Selecione o menor item do vetor
2- Troque-o com o item que está na primeira posição do vetor
– Repita essas duas operações com os n-1 itens restantes, depois com os n-2 itens, até que reste apenas um elemento
394
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void ordena(char v[], int n)
{
for(int i=0; i<n-1; i++)
{
int min = i;
for(int j=i+1; j<n; j++)
{
if(v[j] < v[min])
{
min = j;
}
//troca
int aux = v[min];
v[min] = v[i];
v[i] = aux;
}
}
}
Ordenação por Seleção (Select Sort)
Complexidade O(n²)
395
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Ordenação por Seleção (Select Sort)
• Observações:
• O fato de o arquivo já está ordenado não ajuda em nada, pois o custo continua quadrático
• O algoritmo não é estável, pois ele nem sempre deixa os registros com chaves iguais na mesma posição
396
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Ordenação por Seleção (Select Sort)Exemplo
1 2 3 4 5 6
Chaves iniciais O R D E N A
i = 1 A R D E N O
i =2 A D R E N O
i = 3 A D E R N O
i = 4 A D E N R O
i = 5 A D E N O R397
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Ordenação por Seleção (Select Sort)Exemplo agora com números
1 2 3 4 5 6
Chaves iniciais 8 1 4 9 2 3
i = 1 1 8 4 9 2 3
i =2 1 2 4 9 8 3
i = 3 1 2 3 9 8 4
i = 4 1 2 3 4 8 9
i = 5 1 2 3 4 8 9398
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Ordenação por Inserção
• Método preferido dos jogadores de cartas
• Em cada passo, a partir de i = 2, o i-ésimo item da sequência fonte é apanhado e transferido para a sequência destino, sendo inserido no seu lugar apropriado
• Exemplo: considere que as chaves serão inseridas nessa ordem: O R D E N A
399
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Ordenação por Inserção
• Funcionamento:
1- A colocação do item no seu lugar apropriado na sequência destino é realizada movendo-se itens com chaves maiores para a direita e então inserindo o item na posição deixada vazia.
400
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void insertionSort(char v[], int n)
{
for (int i = 1; i < n; i++)
{
int x = v[i];
for (int j = i; j > 0 && x < v[j - 1]; j--)
v[j] = v[j-1];
v[j] = x;
}
}
Ordenação por Inserção
401
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Ordenação por InserçãoExemplo
1 2 3 4 5 6
Chaves iniciais O R D E N A
i = 2 O R D E N A
i =3 D O R E N A
i = 4 D E O R N A
i = 5 D E N O R A
i = 6 A D E N O R402
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Ordenação por Inserção
• Observação:
• O método de ordenação por inserção é estável,
–pois ele deixa os registros com chaves iguais na mesmo posição relativa
403
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Ordenação Shellsort
• Shell (1939) propôs uma extensão do algoritmo de ordenação por inserção
• O método da inserção troca itens adjacentes quando está procurando o ponto de inserção as sequência destino
• Se o menor item estiver na posição mais à direita no vetor, então o número de comparações e movimentações é igual a n-1para encontrar o seu ponto de inserção
404
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Ordenação Shellsort
• A ordenação Shell Sort compara os elementos de uma matriz que estão separados por uma distância específica chamada gap até que os elementos comparados com o gap corrente estejam em ordem
• O gap é então é dividido por 2 e o processo continua, até que o gap seja igual a 1 e nenhuma divisão possa mais ser feita (com um valor inteiro como resultado)
• Ao final do processo, a matriz estará ordenada
405
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void shell_sort(int matriz[], int tamanho)
{
int i, gap, temp, ret;
gap = tamanho/2;
do
{
do
{
ret = 0;
for(i=0; i<(tamanho-gap);i++)
{
if(matriz[i]>matriz[i+gap])
{
temp = matriz[i];
matriz[i]=matriz[i+gap];
matriz[i+gap]=temp;
ret = 1;
}
}
}while(ret == 1);
}while(gap = gap/2);
}
Ordenação Shell Sort
406
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Ordenação Shell sortExemplo
1 2 3 4 5 6
Chaves iniciais O R D E N A
gap = 3 E R D O N A
E N D O R A
E N A O R D
407
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Ordenação Shell sortExemplo
1 2 3 4 5 6
Chaves iniciais E N A O R D
gap = 1 E N A O R D
A E N O R D
A E N O R D
A E N O R D
A D E N O R
408
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Ordenação Shellsort
• Este método se parece muito com o algoritmo tipo bolha (Bubble Sort) somado ao tipo seleção (Select Sort), com a diferença de ser mais rápido e podermos escolher quais elementos da matriz serão ordenados
• Assim, este algoritmo pode ser considerado um dos que consome menor processamento e também tempo de execução
409
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Ordenação Shellsort
• É uma ótima opção para arquivos de tamanho moderado
– mesmo porque sua implementação é simples e requer uma quantidade de código pequena
– Existem métodos mais eficientes, mas são também muito mais complicados para implementar
410
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Ordenação Quicksort
• Este algoritmo seleciona o valor central da lista como um separador (pivô)
• A partir daí ele cria duas listas:
– a primeira com os valores menores que o separador
– e outra com os valores maiores ou iguais ao separador.
411
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Ordenação Quicksort
• A seguir a ordenação chama a si mesma recursivamente, sempre selecionando um novo separador nas listas, e criando novas listas menores até que estas tenham apenas um único elemento
• O algoritmo então reposiciona os valores das novas listas na lista original
• Ao final do algoritmo uma matriz (lista) estará ordenada
412
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void quick_sort(int matriz[], int primeiro,
int ultimo)
{
int temp, high, low, separador, temp1;
low = primeiro;
high = ultimo;
separador = matriz[(primeiro+ultimo)/2];
do
{
while(matriz[low]<separador)
low++;
while(matriz[high]>separador)
high--;
Ordenação Quicksort
413
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if(low<=high)
{
temp = matriz[low];
matriz[low++] = matriz[high];
matriz[high--]=temp;
}
}while(low<=high);
if(primeiro<high)
quick_sort(matriz, primeiro, high);
if(low<ultimo)
quick_sort(matriz, low, ultimo);
}
Ordenação Quicksort
414
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Ordenação QuicksortExemplo
1 2 3 4 5 6
O R D E N A
A D R E N O
A D E R N O
A D E N R O
A D E N O R
415
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Ordenação Quicksort
• Note que as novas “listas” são geradas levando em conta a posição da lista anterior
– Assim o programa saberá exatamente qual a posição de cada valor
• Observe que neste método, o consumo de memória é bem grande
• Em média o tempo de execução do quicksort é O(n log n)
417
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Ordenação Mergesort
• Complexidade: O(n log n)
• O algoritmo é baseado na abordagem de desenvolvimento dividir e conquistar. Ainda, explora a recursividade, o que o torna bastante intuitivo
418
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Ordenação Mergesort
• Idéia: dividir a sequência de entrada em duas subsequências. Então, realiza-se a ordenação das duas subsequências, de forma recursiva
• Por fim, intercala-se as sequênciasordenadas para obter o resultado final
419
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Ordenação Mergesort
• O algoritmo consiste em intercalar pares de sequências de um item para formar sequênciasordenadas de comprimento 2
• Intercalar pares de sequências de comprimento 2 para formar sequências ordenadas de comprimento 4 e assim por diante...
• … até duas sequências de comprimento n/2 serem intercaladas para formar a sequênciaordenada final, de comprimento n.
420
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Ordenação Mergesort
5 2 4 7 1 3 2 6
2 5 4 7 1 3 2 6
2 4 5 7 1 2 3 6
1 2 2 3 4 5 6 7
421
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Ordenação Heapsort
• Complexidade: O(n log n)
• O algoritmo leva esse nome por utilizar, na sua solução, uma estrutura do tipo heap
• Um heap é um arranjo (sequência) representado por uma árvore binária(completa)
422
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Ordenação Heapsort
• Para construí-lo, é necessário conhecer
– o comprimento do arranjo a ser representado (número de elementos)
– e o tamanho do heap, que é definido como o número de elementos no heap armazenados dentro do arranjo A
423
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Ordenação Heapsort
• O algoritmo de ordenação Heapsort utiliza um heap máximo, isto é, para cada nó diferente da raiz, seu valor deve ser menor que o valor do nó pai
• Para que a ordenação ocorra, primeiro é construído um heap máximo que represente a sequência
• O heap é construído de baixo pra cima, a partir do penúltimo nível, subindo os valores maiores para os níveis superiores.
424
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Ordenação Heapsort
• A ordenação de heap usa o heap, uma árvore binária com as seguintes propriedades:
– O valor de cada nó não é menor do que os valores de cada um de seus filhos
– A árvore é perfeitamente balanceada e as folhas no último nível estão todas nas posições mais a esquerda
425
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Ordenação Heapsort
• Etapas:
1- na primeira fase a matriz é transformada em um heap
2- essa fase começa depois que a heap é construída, vamos criar uma matriz e trocar o último valor com o primeiro
Essas etapas irão repetir até que a matriz esteja toda ordenada
426
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Ordenação Heapsort
Procedimento HeapSort (A vetor, tamA, tam_heap inteiro)Início
declare i inteiro;{Constrói o heap que representa o arranjo}para i de tamA até 2 passo -1 faça
Troca A[1] por A[i];tam_heap = tam_heap - 1;Reorganiza o heap;
fim paraFim
427
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1- Transforma a matriz em um heap
1º
429
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1- Transforma a matriz em um heap
2º
430
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1- Transforma a matriz em um heap
3º
431
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1- Transforma a matriz em um heap
4º
432
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
15 12 6 11 10 2 3 1 8
8 12 6 11 10 2 3 1 15
434
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
435
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
2º
436
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
12 11 6 8 10 2 3 1 15
1 11 6 8 10 2 3 12 15
438
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
439
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
2º
440
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
11 10 6 8 1 2 3 12 15
3 10 6 8 1 2 11 12 15
442
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
443
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
2º
444
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
10 8 6 3 1 2 11 12 15
2 8 6 3 1 10 11 12 15
446
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
447
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
2º
448
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
8 3 6 2 1 10 11 12 15
1 3 6 2 8 10 11 12 15
450
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
451
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
6 3 1 2 8 10 11 12 15
2 3 1 6 8 10 11 12 15
453
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
454
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2- Construção de uma matriz troca entre o primeiro e último valor
3 2 1 6 8 10 11 12 15
1 2 3 6 8 10 11 12 15
456
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Monto a árvore novamente e transformo em um heap
1º
457
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Montando a matrizpercebemos que ela já está ordenada:
1 2 3 6 8 10 11 12 15
459
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*Comparação entre os métodos de ordenação
500 5.000 10.000 30.000
Inserção 11,3 87 161 -
Seleção 16,2 124 228 -
Shellsort 1,2 1,6 1,7 2
Quicksort 1 1 1 1
Heapsort 1,5 1,6 1,6 1,6
Ordem aleatória dos registros
* A tabela apresenta uma comparação do tempo total real para ordenar arranjos com 500, 5.000, 10.000 e 30.000 registros
460
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Comparação entre os métodos de ordenação
500 5.000 10.000 30.000
Inserção 1 1 1 1
Seleção 128 1.524 3.066 -
Shellsort 3,9 6,8 7,3 8,1
Quicksort 4,1 6,3 6,8 7,1
Heapsort 12,2 20,8 22,4 24,6
Ordem ascendente dos registros
461
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Comparação entre os métodos de ordenação
500 5.000 10.000 30.000
Inserção 40,3 305 575 -
Seleção 29,3 221 417 -
Shellsort 1,5 1,5 1,6 1,6
Quicksort 1 1 1 1
Heapsort 2,5 2,7 2,7 2,9
Ordem descendente dos registros
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Referência Bibliográfica
• ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
• CORMEN, Thomas. Algoritmos: teoria e prática. Campus, 2002.
• DROZDEK, Adam. Estrutura de dados e algoritmos em c++. São Paulo: Cengage Learning, 2009. Capítulo 9.
• Notas de aula da Prof. Raquel Marcia Müller. Disponível em: http://www.comp.uems.br/Members/rmmuller/pt_aedii/Aula4-Ordenacao.pdf
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