3.2.1 Định nghĩa
Cây nhị phân là cây rỗng hoặc là cây mà mỗi nút có tối đa hai nút con. Trong đó các nút con của cây được phân biệt thứ tự rõ ràng, một nút con gọi là nút con trái và một nút con gọi là nút con phải.
Ta qui ước vẽ nút con trái bên trái nút cha và nút con phải bên phải nút cha, mỗi nút con được nối với nút cha của nó bởi một đoạn thẳng.
Ví dụ: Hai cây n h ị p h â n s a u l à k h á c n h a u : m ộ t c â y c ó c o n t r á i v à m ộ t c â y c ó c o n p h ả i A A ≠ A B C D E F G H M I K 1 2 3 4 5 8 7 6 9 10 9 11 9
Node Info Parent
1 A 2 B 1 3 C 1 4 D 2 5 E 2 6 F 3 7 G 3 8 H 3 9 I 5 10 K 5 11 M 7 Hình ảnh cây sau khi cài đặt
Hình 3.6 – Cây và hình ảnh cây được biểu diễn bởi cha của mỗi đỉnh sử dụng mảng
* Các dạng cây nhị phân đặc biệt
( Đây là các dạng của cây nhị phân suy biến, có dạng là một danh sách )
Nhận xét:
+ Trong cây nhị phân có cùng số đỉnh
- Cây nhị phân suy biến có chiều cao lớn nhất - Cây nhị phân đầy đủ có chiều cao nhỏ nhất + Với cây nhị phân đầy đủ cần chú ý tới một số tính chất
- Số lượng tối đa các đỉnh ở mức i là 2i
- Số lượng tối đa các đỉnh trên cây có chiều cao h là: 2h+1 - 1
3.2.2. Duyệt cây nhị phân
Có thể áp dụng các phép duyệt cây tổng quát để duyệt cây nhị phân. Tuy nhiên vì cây nhị phân là cấu trúc cây đặc biệt nên các phép duyệt cây nhị phân cũng đơn giản hơn. Có ba cách duyệt cây nhị phân thường dùng (xem kết hợp với Hình 3.7):
Cây nhị phân hoàn chỉnh: Các nút ứng với các mức trừ mức gần mức cuối cùng đều có 2 con
Cây nhị phân đầy đủ: Các nút có bậc tối đa ở mọi mức kể cả mức gần mức cuối cùng
Cây Zic-Zắc cây lệch trái cây lệch phải
root
left right
- Duyệt tiền tự - thứ tự trước (root-Left-Right): duyệt nút gốc, duyệt tiền tự con trái rồi duyệt tiền tự con phải.
- Duyệt trung tự - duyệt theo thứ tự giữa (Left-Root-Right): duyệt trung tự con trái rồi đến nút gốc sau đó là duyệt trung tự con phải.
- Duyệt hậu tự - duyệt theo thứ tự sau(Left-Right-Root): duyệt hậu tự con trái rồi duyệt hậu tự con phải sau đó là nút gốc.
Chú ý: Danh sách duyệt tiền tự, hậu tự của cây nhị phân trùng với danh sách duyệt tiền tự, hậu tự của cây, nhưng danh sách duyệt trung tự thì cho ra kết quả khác.
3.2.3 Biểu diễn cây nhị phân trên máy tính a) Biểu diễn cây nhị phân bằng mảng a) Biểu diễn cây nhị phân bằng mảng
#include<stdio.h>
#define N 100
// dinh nghia mot Node tren cay
typedef struct Node
{
item Data;
int left,right; }Node;
// cay nhi phan ban chat la mot mang cac Node
typedef struct bTree1
{
Node elems[N];
int size; }bTree1;
b) Biểu diễn cây nhị phân bằng con trỏ
#include<stdio.h>
// dinh nghia mot Node tren cay
typedef struct Node
{ item Data; Node *left,*right; }Node; Node *bTree2; Nhận xét:
Với dạng biểu diễn bTree2, để quản lý cây người ta sử dụng một con trỏ luôn trỏ tới gốc cây, ta có thể truy cập đến các đỉnh trên cây tuần tự xuất phát từ gốc cây, giả sử con trỏ T. Khi đó, cây rỗng khi T = null
3.2.4 Các phép toán cơ bản trên cây nhị phân
Xét cây T, biểu diễn bởi bTree1
1 - Tạo cây rỗng
//Pheps toan khoi tao, cay rong khi so nut tren cay =0 void Init (BinTree *T)
{
(*T).size=0; }
2 - Kiểm tra cây rỗng
//Pheps toan khoi tao, cay rong khi so nut tren cay =0 int Init (BinTree *T)
{
return ((*T).size==0); }
3 - Xác định con trái của một nút thứ p
//output: chi so nut con trai cua p int Left(BinTree T, int p)
{
return(T.elems[p].left);
}4 - Xác định con phải của một nút thứ p
// xac dinh con phai cua p int Right(BinTree T, int p) {
return(T.elems[p].right);
}
5 - Kiểm tra nút lá:
Nếu 1 nút là nút lá thì nó không có con, khi đó con trái và con phải của nó cùng bằng nil
Function IsLeaf(p: BinaryTree2): boolean;
{ hàm kiểm tra nút được trỏ bởi con trỏ P có là nút lá hay không} Begin
isLeaf := (LeftChild(p)=Nil)and(RightChild(p)=Nil); End;
6 – tìm cha của một nút thứ p
int Parent(BinTree T, int p) {
int i=0;
while (i<T.size ) {
if ((T.elems [i].left==p)||(T.elems [i].right==p) return i;
else i++; }
if (i==T.size) return -1;//neu khong thay cha thi tra ve gia tri -1
}
8 - Các thủ tục duyệt cây: bạn đọc tự cài đặt
3.3 Cây tìm kiếm nhị phân (binary search tree)
Nhu cầu tìm kiếm là quan trọng, trong hầu hết các hệ thống lưu trữ, quản lý dữ liệu, thao tác tìm kiếm là thao tác thường được dùng nhất để khai thác thông tin, đối với cây tổng quát và cây đa phân việc tìm kiếm bị hạn chế vì khi tìm kiếm ta chỉ có thể áp dụng phương pháp tìm kiếm tuần tự. Vì vậy người ta đưa ra một cấu trúc cây thỏa mãn nhu cầu tìm kiếm trên bằng cách tạo thêm một số ràng buộc trên cây nhị phân – được gọi là: Cây tìm kiếm nhị phân (TKNP)/cây nhị phân tìm kiếm (NPTK), ta có thể áp dụng phương pháp tìm kiếm nhị phân để tìm thông tin lưu trên cây này.
3.3.1 Định nghĩa cây TKNP
Cây tìm kiếm nhị phân là một cây nhị phân thoả mãn các điều kiện sau:
Điều kiện 1:
Tất cả các khoá tại các đỉnh của cây con bên trái đều có giá trị đi trước (< ) các khoá tại đỉnh gốc
Điều kiện 1:
Khoá tại gốc đi trước (<) tất cả các khoá ở các đỉnh của cây con bên phải
Điều kiện 3:
Cây con bên trái và cây con bên phải cũng là cây tìm kiếm nhị phân
Ví dụ xét cây tìm kiếm nhị phân có khóa là các số nguyên lưu tại các đỉnh trên cây như sau:
Lưu ý:
Dữ liệu lưu trữ tại mỗi nút có thể rất phức tạp, ví dụ là một record chẳng hạn, Khi đó, khoá của nút được tính dựa trên một số trường nào đó, ta gọi là trường khoá. Trường khoá phải chứa các giá trị có thể so sánh được, tức là nó phải lấy giá trị từ một tập hợp có thứ tự.
Nhận xét:
- Trên cây TKNP không có hai nút cùng khoá. - Cây con của một cây TKNP là cây TKNP.
- Khi duyệt trung tự (InOrder) cây TKNP ta được một dãy có thứ tự tăng. 10 6 15 4 8 12 23 1 5 7 9 11 14 20 Hình 3.8 – Hình ảnh 1 cây TKNP
55
3.3.2 Biểu diễn cây tìm kiếm nhị phân trên máy tính
Cây TKNP, trước hết, là một cây nhị phân. Do đó ta có thể áp dụng các cách cài đặt như đã trình bày trong phần cây nhị phân để cài đặt cây nhị phân tìm kiếm, điều lưu ý ở đây là mỗi đỉnh trên cây phải có một thành phần khóa, xác định duy nhất cho đỉnh đó. Một cách cài đặt cây TKNP thường gặp là cài đặt bằng con trỏ. Mỗi nút của cây như là một mẩu tin (record) có tối thiểu ba trường: một trường chứa khoá, hai trường kia là hai con trỏ trỏ đến hai nút con (nếu nút con nào vắng mặt ta gán con trỏ tương ứng trỏ tới nó bằng null). Xét dạng biểu diễn cây bởi con trỏ, ta gọi là BSTree như sau:
Cài đặt cây TKNP bằng con trỏ:
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
// dinh nghia cay nhi phan tim kiem bawng con tro
typedef struct Node
{
int key;
int data;
Node *left, *right; } Node;
typedef Node * SearchTree;
Nhận xét
Cây NPTK có sự khác biệt so với câ y nhị phân về các phép toán. Với cây nhị phân tìm kiếm ta có các phép toán như: tìm kiếm, thêm hoặc xoá một nút trên cây TKNP để cây sau khi xóa phải luôn đảm bảo tính chất của cây TKNP.
3.3.3 Các phép toán cơ bản trên cây tìm kiếm nhị phân 1- Khởi tạo cây TKNP rỗng 1- Khởi tạo cây TKNP rỗng
Ta cho con trỏ quản lý nút gốc (Root) của cây bằng NIL.
2 - Tìm kiếm một nút có khóa cho trước trên cây TKNP
Để tìm kiếm 1 nút có khoá x trên cây TKNP, ta bắt đầu từ nút gốc bằng cách so sánh khoá của nút gốc với khoá x.
- Nếu nút gốc bằng null thì không có khoá x trên cây.
- Ngược lại, Nếu x bằng khoá của nút gốc thì giải thuật dừng và ta đã tìm được nút chứa khoá x.
- Nếu x lớn hơn khoá của nút gốc thì ta tiến hành việc tìm khoá x trên cây con bên phải.
- Nếu x nhỏ hơn khoá của nút gốc thì ta tiến hành việc tìm khoá x trên cây con bên trái.
Ví dụ: tìm nút có khoá 30 trong cây ở trong Hình 3.9 như sau:
20
10 35
- So sánh 30 với khoá nút gốc là 20, vì 30 > 20 vậy ta tìm tiếp trên cây con bên phải, tức là cây có nút gốc có khoá là 35.
- So sánh 30 với khoá của nút gốc là 35, vì 30 < 35 vậy ta tìm tiếp trên cây con bên trái, tức là cây có nút gốc có khoá là 22.
- So sánh 30 với khoá của nút gốc là 22, vì 30 > 22 vậy ta tìm tiếp trên cây con bên phải, tức là cây có nút gốc có khoá là 30.
- So sánh 30 với khoá nút gốc là 30, 30 = 30 vậy đến đây giải thuật dừng và ta tìm được nút chứa khoá cần tìm.
Giải thuật dưới đây trả về kết quả là con trỏ p trỏ tới nút chứa khoá x hoặc null nếu không tìm thấy.
// Viet phep toan tim kiem 1 khoa x tren cay tim kiem T //input:T searchtree; x:int;
//output: Dia chi cuar nut cos khoa la x Node; Node * Search(SearchTree T, int x)
{
Node* V=T; int found=0;
while ((V!=NULL)&& (found==0)) if (x<V->key) V->left ;
else if (x>V->key) V=V->right; else { found=1; return V; } }
Câu hỏi thảo luận:
Cây tìm kiếm nhị phân được tổ chức như thế nào để quá trình tìm kiếm được hiệu quả nhất nếu thông tin cần tìm kiếm không phải là khóa trên cây?
Nhận xét:
Giải thuật này sẽ rất hiệu quả về mặt thời gian nếu cây TKNP được tổ chức tốt, nghĩa là cây tương đối "cân bằng". Về cây cân bằng các bạn có thể tham khảo thêm trong các tài liệu tham khảo của môn học này.
3 - Thêm một nút có khóa x vào cây TKNP
Xét cây TKNP gốc T, hãy thêm vào T đỉnh có khóa là x nếu x chưa có trên cây. T sau khi thêm x vẫn thỏa mãn là cây TLNP
hai nút có cùng một khoá. Do đó nếu ta muốn thêm một nút có khoá x vào cây TKNP trước hết ta phải tìm kiếm để xác định có nút nào chứa khoá x chưa?
+ Nếu có thì giải thuật kết thúc (không làm gì cả!). + Ngược lại, sẽ thêm một nút mới chứa khoá x này.
Thêm khoá x vào cây TKNP đảm bảo cấu trúc cây TKNP không bị phá vỡ. Có nhiều cách để thêm, tuy nhiên để tránh phức tạp, người ta thường thực hiện thêm ở mức lá. Cách giải cụ thể như sau ta bắt đầu từ nút gốc bằng cách so sánh khóa cuả nút gốc với khoá x.
- Nếu nút gốc bằng Nil thì khoá x chưa có trên cây, do đó ta thêm khoá x vào cây.
- Nếu x bằng khoá của nút gốc thì giải thuật dừng, trường hợp này ta không thêm.
- Nếu x lớn hơn khoá của nút gốc thì ta tiến hành (một cách đệ qui) giải thuật này trên cây con bên phải.
- Nếu x nhỏ hơn khoá của nút gốc thì ta tiến hành (một cách đệ qui) giải thuật này trên cây con bên trái.
Ví dụ: thêm khoá 19 vào cây ở trong Hình 3.9, ta làm như sau:
- So sánh 19 với khoá của nút gốc là 20, vì 19 < 20 vậy ta xét tiếp đến cây bên trái, tức là cây có nút gốc có khoá là 10.
- So sánh 19 với khoá của nút gốc là 10, vì 19 > 10 vậy ta xét tiếp đến cây bên phải, tức là cây có nút gốc có khoá là 17.
- So sánh 19 với khoá của nút gốc là 17, vì 19 > 17 vậy ta xét tiếp đến cây bên phải. Nút con bên phải bằng NULL, chứng tỏ rằng khoá 19 chưa có trên cây, ta thêm nút mới chứa khoá 19 và nút mới này là con bên phải của nút có khoá là 17, ta thu được cây như Hình 3.10
Giải thuật
void InsertTree(SearchTree &T, int x) {
Node *V,*P,*N;
int found=0;
// cap phat 1 nut
N=(Node*)calloc(1,sizeof(Node)); 20
10 35
5 17 22 42
15 30
Hình 3.10 – Thêm khóa 19 vào cây TKNP
58 if (N!=NULL) { N->left=NULL; N->right=NULL; N->key=x;
if (T==NULL) T=N;// neu cay rong nut moi them chinh la goc cua cay else { V=T; while ((V!=NULL)&&(!found)) { if (x<V->key ) { P=V; V=V->left ; } else if (x>V->key ) { P=V; V=V->right ; } else found=1; } if (found==0) {
if (x<P->key) P->left =N;//them N vao ben trai cuar P if (x>P->key) P->right=N;
} }
}
else printf("\n Ko cap phat dc bo nho"); }
4 - Xóa một nút có khóa cho trước ra khỏi cây TKNP
Xét cây TKNP gốc T, khoá x. Nếu đỉnh có khoá x có trên T thì loại bỏ đỉnh này sao cho T sau khi loại bỏ x vẫn là cây TKNP
Cách giải:
- Nếu không tìm thấy nút chứa khoá x thì giải thuật kết thúc.
- Nếu tìm gặp nút được trỏ bởi P có chứa khoá x, ta có ba trường hợp sau: T H 1 : Nếu p là lá: ta thay nó bởi Nil.
T H 2 : Nếu p có một trong 2 con là (rỗng):
- Treo cây con khác vào vị trí của p (như hình dưới) - Giải phóng vùng nhớ được trỏ bởi p
T X M P T M T1
TH3: Đỉnh loại bỏ được trỏ bởi P có 2 con đều khác rỗng. Thay nút được trỏ bởi p bởi nút lớn nhất trên cây con trái của nó (nút cực phải của cây con trái) hoặc là nút bé nhất trên cây con phải của nó (nút cực trái của cây con phải). Rồi xóa nút cực phải (hoặc nút cực trái ), việc xoá nút này sẽ rơi vào một trong 2 trường hợp ở trên (TH1 hoặc TH2) .Trong hình dưới đây, ta thay x bởi khoá của nút cực trái của cây con bên phải rồi ta xoá nút cực trái này.
5. Nhập dữ liệu cho cây NPTK
void taocay(SearchTree &T) {
int x; T=NULL;
printf("\n Nhap x="); scanf("%d",&x);
while (x!=0)
{
InsertTree(T,x);
printf("\n Nhap x="); scanf("%d",&x); }
}
6. In dữ liệu trên cây
//dung thuat toan duyet cay theo thu tu truoc void Incay(SearchTree T) { if (T!=NULL) { printf("%5d",T->key); Incay(T->left); // printf("%5d",T->key); Incay(T->right); } } T X M T1 P T2 y T y M T1 P T2 x
7. Duyệt cây theo thứ tự trước, giữa và thứ tự sau void inorder(SearchTree T) { if (T!=NULL) { inorder(T->left); printf("%5d",T->key); inorder(T->right); } }
CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH DỮ LIỆU ĐỒ THỊ 4.1 Định nghĩa đồ thị và các khái niệm
4.1 1. Định nghĩa đồ thị
Đồ thị là một cấu trúc rời rạc, dùng để mô tả một tập hợp các đối tượng rời rạc có mối quan hệ n - m với nhau (n,m ≥ 0). ký hiệu đồ thị G là G=< V, E>, trong đó:
+ V là tập các đỉnh ( vertices)
+ E là tập các cạnh/cung ( Edges): Tập các cặp (u,v) mà u,v là hai đỉnh thuộc V
Dựa và đặc tính của tập E, ta có:
+ G là đơn đồ thị: Nếu giữa 2 đỉnh u,v bất kỳ có nhiều nhất 1 cạnh/cung + G là đa đồ thị: Nếu giữa 2 đỉnh u,v bất kỳ có thể có nhiều hơn 1 cạnh/cung