游标实现链表及二叉树和BST树

2017-12-15  本文已影响0人  molscar

代码地址:https://github.com/tofar/data-structure/tree/master/code/cursor

1. 链表的游标实现

诸如BASIC和FORTRAN等许多语言都不支持指针。如果需要链表而又不能使用指针,这时我们可以使用游标(cursor)实现法来实现链表。

在链表的实现中有两个重要的特点:

  1. 数据存储在一组结构体中。每一个结构体包含有数据以及指向下一个结构体的指针。
  2. 一个新的结构体可以通过调用malloc而从系统全局内存(global memory)得到,并可以通过free而被释放。

游标法必须能够模仿实现这两条特性:

满足条件1的逻辑方法是要有一个全局的结构体数组(模拟系统全局内存)。对于数组中的任何单元,其数组下标可以用来代表一个地址。

typedef int PtrToNode;
typedef PtrToNode List;
typedef PtrToNode Position;

struct Node {
    ElementType Element;
    Position Next;
};
struct Node cursor_space[ SPACE_SIZE ];

作为备用单链表,用来malloc或free游标可用空间,该表用0作为表头。刚开始时,freelist就是整个结构体数组。0指向的为空余空间的下标,若0指向0则表示没有空余空间。

需要理解的是:所有的链表,包括备用表和已用表,全部都在我们定义的全局结构体数组中,只是它们的表头不同,从不同的表头出发形成了不同的单链表。

假设我们定义了一个大小为11的游标空间,其初始化状态如下:

Slot Element Next
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10
10 0

注:对于Next, 0的值等价于NULL指针。

上面的状态用链表形式表示为:cursor_space[0]—>cursor_space[1]—>cursor_space[2]—>cursor_space[3]—>cursor_space[4]—>cursor_space[5]—>cursor_space[6]—>cursor_space[7]—>cursor_space[8]—>cursor_space[9]—>cursor_space[10]—>NULL.

为执行malloc功能,将(在表头后面的)第一个元素从freelist中删除。为了执行free功能,我们将该单元放在freelist的前端。

malloc和free的游标实现如下:

/*cursor_alloc*/
Position cursor_alloc( void )
{
    Position p;
    p = cursor_space[0].Next;
    cursor_space[0].Next = cursor_space[p].Next;
    return p;  // 返回开辟空间,0永远指向空余空间
}
/*cursor_free*/
void cursor_free( Position p )
{
    cursor_space[p].Next = cursor_space[0].Next;
    cursor_space[0].Next = p;
}

为加深理解,请参考如下实例:

Slot Element Next
0 - 6
1 b 9
2 f 0
3 header 7
4 - 0
5 header 10
6 - 4
7 c 8
8 d 2
9 e 0
10 a 1

如果单链表L的值是5,M的值是3,我们又规定了freelist表头为0,因此,从上表中我们可以得到三个链表:

freelist:cursor_space[0]—>cursor_space[6]—>cursor_space[4]—>NULL

L:header—>a—>b—>e—>NULL

M:header—>c—>d—>f—>NULL

freelist是分配L、M链表后还剩余的可分配空间。

游标实现

/* return ture if L is empty */
int isempty(list L)
{
    return cursor_space[L].next = 0;
}
/* return true if P is the last position in list L */

int islast(position p, list L)
{
    return cursor_space[P].next == 0;
}
/* return position of X in L; 0 if not found */
/* uses a header node */

position find(element_type X, list L)
{
    position p;
    
    p = cursor_space[L].next;
    while(p && cursor_space[p].element != X)
        p = cursor_space[p].next;
    
    return p;
}
/* delete first occurence of X from a list */
/* assume use of a header node */

void delete(element_type X, list L)
{
    position p, tmpcell;
    
    p = find_previous(X, L);
    
    if(!islast(p, L))
    {
        tmpcell = cursor_space[p].next;
        cursor_space[p].next = cursor_space[tmpcell].next;
        cursor_free(tmpcell);
    }
}
/* insert (after legal position P) */

void insert(element_type X, list L, position P)
{
    position tmpcell;
    
    tmpcell = cursor_alloc();
    if(tmpcell == 0)
        fatal_error("out of sapce!!!");

    cursor_space[tmpcell].element = X;
    cursor_space[tmpcell].next = cursor_space[P].next;
    cursor_space[P].next = tmpcell;
}

2. 二叉树

typedef struct tREE
{
  int data;
  int left;
  int right;
} TREE;

和链表实现类似,再定义一个全局数组 tr[ ] 即可。

3. BST树

BST:即二叉搜索树:

  1. 所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);

  2. 所有结点存储一个关键字;

  3. 非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;

    img

    二叉树定义:

    //define a tree using cursors
    typedef struct tREE
    {
      int data;
      int left;
      int right;
    } TREE;
    

    寻找最小节点:

    //找到最小的节点
    static int find_min (int root)
    {
      if (tr[root].left < 0)
        return (root);
    
      return (find_min (tr[root].left));
    }
    

    插入:

    //插入
    static int insert (int root, int i)
    {
      if (root < 0)
      {
        return (i);
      }
    
      if (tr[i].data < tr[root].data)
        tr[root].left =  insert (tr[root].left, i) ;
      else if (tr[i].data > tr[root].data)
        tr[root].right = insert (tr[root].right, i) ;
    
      return (root);
    }
    

    删除:

    //删除节点i
    static int delete (int root, int i)
    {
      int tmp;
    
      if (root < 0)
        return (-1);
    
      if (tr[i].data < tr[root].data)
        tr[root].left = delete (tr[root].left, i);
      else if (tr[i].data > tr[root].data)
        tr[root].right = delete (tr[root].right, i);
      else if (tr[root].left > 0 && tr[root].right > 0)
      {
        tmp = find_min (tr[root].right);
        tr[root].data = tr[tmp].data;
        tr[root].right = delete (tr[root].right, tmp);
      }
      else if (tr[root].left > 0)
        return (tr[root].left);
      else
        return (tr[root].right);
    
      return (root);
    }
    
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