Хранение информации

В цифровых вычислительных машинах можно выделить три основных вида запоминающих устройств: сверхоперативная, оперативная и внешняя память. Обычно сверхоперативная память строится на регистрах. Регистры используются для временного хранения и преобразования информации.

Некоторые из наиболее важных регистров содержатся в центральном процессоре компьютера. Центральный процессор содержит регистры (иногда называемые аккумуляторами), в которые помещаются аргументы (т.е. операнды) арифметических операций. Сложение, вычитание, умножение и деление занесенной в аккумуляторы информации выполняется с помощью очень сложных логических схем. Кроме того, с целью проверки необходимости изменения нормальной последовательности передач управления в аккумуляторах могут анализироваться отдельные биты. Кроме запоминания операндов и результатов арифметических операций, регистры используются также для временного хранения команд программы и управляющей информации о номере следующей выполняемой команды.

Оперативная память предназначена для запоминания более постоянной по своей природе информации. Важнейшим свойством оперативной памяти является адресуемость. Это означает, что каждая ячейка памяти имеет свой идентификатор, однозначно идентифицирующий ее в общем массиве ячеек памяти. Этот идентификатор называется адресом. Адреса ячеек являются операндами тех машинных команд, которые обращаются к оперативной памяти. В подавляющем большинстве современных вычислительных систем единицей адресации является байт - ячейка, состоящая из 8 двоичных разрядов. Определенная ячейка оперативной памяти или множество ячеек могут быть связаны с конкретной переменной в программе. Однако для выполнения арифметических вычислений, в которых участвует переменная, необходимо, чтобы до начала вычислений значение переменной было перенесено из ячейки памяти в регистр. Если результат вычисления должен быть присвоен переменной, то результирующая величина снова должна быть перенесена из соответствующего регистра в связанную с этой переменной ячейку оперативной памяти.

Во время выполнения программы ее команды и данные в основном размещаются в ячейках оперативной памяти. Полное множество элементов оперативной памяти часто называют основной памятью.

Внешняя память служит прежде всего для долговременного хранения данных. Характерным для данных на внешней памяти является то, что они могут сохраняться там даже после завершения создавшей их программы и могут быть впоследствии многократно использованы той же программой при повторных ее запусках или другими программами. Внешняя память используется также для хранения самих программ, когда они не выполняются. Поскольку стоимость внешней памяти значительно меньше оперативной, а объем значительно больше, то еще одно назначение внешней памяти - временное хранение тех кодов и данных выполняемой программы, которые не используются на данном этапе ее выполнения. Активные коды выполняемой программы и обрабатываемые ею на данном этапе данные должны обязательно быть размещены в оперативной памяти, так как прямой обмен между внешней памятью и операционными устройствами (регистрами) невозможен.

Как хранилище данных, внешняя память обладает в основном теми же свойствами, что и оперативная, в том числе и свойством адресуемости. Поэтому в принципе структуры данных на внешней памяти могут быть теми же, что и в оперативной, и алгоритмы их обработки могут быть одинаковыми. Но внешняя память имеет совершенно иную физическую природу, для нее применяются (на физическом уровне) иные методы доступа, и этот доступ имеет другие временные характеристики. Это приводит к тому, что структуры и алгоритмы, эффективные для оперативной памяти, не оказываются таковыми для внешней памяти.

Информация и ее представление в памяти

Числа используются для символического представления количества объектов. Очень простым методом представления количества является использование одинаковых значков. В такой системе между значками и пересчитываемыми объектами устанавливается взаимно однозначное соответствие. Например, шесть объектов могут быть представлены как ****** или 111111. Такая система становится очень неудобной, если попытаться с ее помощью представить большие количества.

Системы счисления, подобные римской, обеспечивают частичное решение проблемы представления большого количества объектов. В римской системе дополнительные символы служат для представления групп значков. Например, можно принять что I=*, Y=IIIII, X=YY, L=XXXXX и т.д. Заданная величина представляется с помощью комбинирования символов в соответствии с рядом правил, которые в некоторой степени зависят от положения символа в числе. Недостатком системы, которая с самого начала основывается на группировании некоторого множества символов с целью формирования нового символа, является то обстоятельство, что для представления очень больших количеств требуется очень много уникальных символов.

Позиционные системы счисления

В позиционной системе счисления используется конечное число R уникальных символов. Величину R часто называют основанием системы счисления. В позиционной системе количество представляется как самими символами, так и их позицией в записи числа.

Система счисления с основанием десять, или десятичная система является позиционной. Рассмотрим, например, число 1303. Его можно представить в виде:

(Здесь и далее символ ^ используется как знак операции возведения в степень).

В позиционной системе могут быть представлены и дробные числа. Например, одна четвертая записывается в виде 0.25, что интерпретируется как:

Другой пример позиционной системы счисления - двоичная система. Двоичное число 11001.101 представляет то же самое количество, что и десятичное число 26.625. Разложение данного двоичного числа в соответствии с его позиционным представлением следующее:

Наиболее часто встречаются системы счисления имеющие основание 2,8,10 и 16, которые обычно называют двоичной, восьмеричной, десятичной и шестнадцатеричной системами, соответственно. Вся вычислительная техника работает в двоичной системе счисления, так как базовые элементы вычислительной техники имеют два устойчивых состояния. Восьмеричная и шестнадцатеричная системы используются для удобства работы с большими двоичными числами.

Изображение чисел в позиционной системе счисления

Изображение чисел в любой позиционной системе счисления с натуральным основанием R (R >1) базируется на представлении их в виде произведения целочисленной степени m основания R на полином от этого основания :

где: a[i] { 0,1,..., R-1 } - цифры R-ичной системы счисления ; n - количество разрядов (разрядность), используемых для представления числа; R - основание системы счисления; m {..., -2, -1, 0,+1,+2,...} - порядок числа; R^(-i) - позиционный вес i - того разряда числа.

Так, в десятичной (R=10) системе для представления чисел используются цифры a = {0,1,...9}; в двоичной (R=2) - a = {0,1}, в шестнадцатеричной (R=16), a = {0,1....9,A,B,C,D,E,F} где прописные латинские буквы A..F эквивалентны соответственно числам 10..15 в десятичной системе. Например,

Перевод чисел из одной системы счисления в другую

При переводе целого числа (целой части числа) из одной системы счисления в другую исходное число (или целую часть) надо разделить на основание системы счисления, в которую выполняется перевод. Деление выполнять, пока частное не станет меньше основания новой системы счисления. Результат перевода определяется остатками от деления: первый остаток дает младшую цифру результирующего числа, последнее частное от деления дает старшую цифру.

При переводе правильной дроби из одной системы счисления в другую систему счисления дробь следует умножать на основание системы счисления, в которую выполняется перевод. Полученная после первого умножения целая часть является старшим разрядом результирующего числа. Умножение вести до тех пор пока произведение станет равным нулю или не будет получено требуемое число знаков после разделительной точки.

При переводе смешанных чисел целая и дробная части числа переводятся отдельно.

Системы счисления

Чтобы обеспечить соответствующую основу для изучения структур данных следует обсудить существующие типы систем счислений: позиционные и непозиционные.

Классификация структур данных

Теперь можно дать более конкретное определение данного на машинном уровне представления информации.

Независимо от содержания и сложности любые данные в памяти ЭВМ представляются последовательностью двоичных разрядов, или битов, а их значениями являются соответствующие двоичные числа. Данные, рассматриваемые в виде последовательности битов, имеют очень простую организацию или, другими словами, слабо структурированы. Для человека описывать и исследовать сколько-нибудь сложные данные в терминах последовательностей битов весьма неудобно. Более крупные и содержательные, нежели бит, "строительные блоки" для организации произвольных данных получаются на основе понятия "структуры данного".

Под СТРУКТУРОЙ ДАННЫХ в общем случае понимают множество элементов данных и множество связей между ними. Такое определение охватывает все возможные подходы к структуризации данных, но в каждой конкретной задаче используются те или иные его аспекты. Поэтому вводится дополнительная классификация структур данных, направления которой соответствуют различным аспектам их рассмотрения. Прежде чем приступать к изучению конкретных структур данных, дадим их общую классификацию по нескольким признакам.

Понятие "ФИЗИЧЕСКАЯ структура данных" отражает способ физического представления данных в памяти машины и называется еще структурой хранения, внутренней структурой или структурой памяти.

Рассмотрение структуры данных без учета ее представления в машинной памяти называется абстрактной или ЛОГИЧЕСКОЙ структурой. В общем случае между логической и соответствующей ей физической структурами существует различие, степень которого зависит от самой структуры и особенностей той среды, в которой она должна быть отражена. Вследствие этого различия существуют процедуры, осуществляющие отображение логической структуры в физическую и, наоборот, физической структуры в логическую. Эти процедуры обеспечивают, кроме того, доступ к физическим структурам и выполнение над ними различных операций, причем каждая операция рассматривается применительно к логической или физической структуре данных.

Различаются ПРОСТЫЕ (базовые, примитивные) структуры (типы) данных и ИНТЕГРИРОВАННЫЕ (структурированные, композитные, сложные). Простыми называются такие структуры данных, которые не могут быть расчленены на составные части, большие, чем биты. С точки зрения физической структуры важным является то обстоятельство, что в данной машинной архитектуре, в данной системе программирования мы всегда можем заранее сказать, каков будет размер данного простого типа и какова структура его размещения в памяти. С логической точки зрения простые данные являются неделимыми единицами. Интегрированными называются такие структуры данных, составными частями которых являются другие структуры данных - простые или в свою очередь интегрированные. Интегрированные структуры данных конструируются программистом с использованием средств интеграции данных, предоставляемых языками программирования.

В зависимости от отсутствия или наличия явно заданных связей между элементами данных следует различать НЕСВЯЗНЫЕ структуры (векторы, массивы, строки, стеки, очереди) и СВЯЗНЫЕ структуры (связные списки).

Весьма важный признак структуры данных - ее изменчивость - изменение числа элементов и (или) связей между элементами структуры. В определении изменчивости структуры не отражен факт изменения значений элементов данных, поскольку в этом случае все структуры данных имели бы свойство изменчивости. По признаку изменчивости различают структуры СТАТИЧЕСКИЕ, ПОЛУСТАТИЧЕСКИЕ, ДИНАМИЧЕСКИЕ. Классификация структур данных по признаку изменчивости приведена на рис. 1.1. Базовые структуры данных, статические, полустатические и динамические характерны для оперативной памяти и часто называются оперативными структурами. Файловые структуры соответствуют структурам данных для внешней памяти.

Операции над структурами данных

Над любыми структурами данных могут выполняться четыре общие операции: создание, уничтожение, выбор (доступ), обновление.

Операция создания заключается в выделении памяти для структуры данных. Память может выделяться в процессе выполнения программы или на этапе компиляции. В ряде языков (например, в С) для структурированных данных, конструируемых программистом, операция создания включает в себя также установку начальных значений параметров, создаваемой структуры.

Например, в PL/1 оператор DECLARE N FIXED DECIMAL приведет к выделению адресного пространства для переменной N. В FORTRAN ( Integer I ), в PASCAL ( I:integer ), в C ( int I ) в результате описания типа будет выделена память для соответствующих переменных. Для структур данных, объявленных в программе, память выделяется автоматически средствами систем программирования либо на этапе компиляции, либо при активизации процедурного блока, в котором объявляются соответствующие переменные. Программист может и сам выделять память для структур данных, используя имеющиеся в системе программирования процедуры/функции выделения/освобождения памяти. В объектно-ориентированных языках программирования при разработке нового объекта для него должны быть определены процедуры создания и уничтожения.

Главное заключается в том, что независимо от используемого языка программирования, имеющиеся в программе структуры данных не появляются "из ничего", а явно или неявно объявляются операторами создания структур. В результате этого всем экземплярам структур в программе выделяется память для их размещения.

Операция уничтожения структур данных противоположна по своему действию операции создания. Некоторые языки, такие как BASIC, FORTRAN не дают возможности программисту уничтожать созданные структуры данных. В языках PL/1, C, PASCAL структуры данных, имеющиеся внутри блока, уничтожаются в процессе выполнения программы при выходе из этого блока. Операция уничтожения помогает эффективно использовать память.

Операция выбора используется программистами для доступа к данным внутри самой структуры. Форма операции доступа зависит от типа структуры данных, к которой осуществляется обращение. Метод доступа - один из наиболее важных свойств структур, особенно в связи с тем, что это свойство имеет непосредственное отношение к выбору конкретной структуры данных.

Операция обновления позволяет изменить значения данных в структуре данных. Примером операции обновления является операция присваивания, или, более сложная форма - передача параметров.

Вышеуказанные четыре операции обязательны для всех структур и типов данных. Помимо этих общих операций для каждой структуры данных могут быть определены операции специфические, работающие только с данными данного типа (данной структуры). Специфические операции рассматриваются при рассмотрении каждой конкретной структуры данных.

Структурность данных и технология программирования

Большинство авторов публикаций, посвященных структурам и организации данных, делают основной акцент на том, что знание структуры данных позволяет организовать их хранение и обработку максимально эффективным образом - с точки зрения минимизации затрат как памяти, так и процессорного времени. Другим не менее, а может быть, и более важным преимуществом, которое обеспечивается структурным подходом к данным, является возможность структурирования сложного программного изделия. Современные промышлено выпускаемые программные пакеты - изделия чрезвычайно сложные, объем которых исчисляется тысячами и миллионами строк кода, а трудоемкость разработки - сотнями человеко-лет. Естественно, что разработать такое программное изделие "все сразу" невозможно, оно должно быть представлено в виде какой-то структуры - составных частей и связей между ними. Правильное структурирование изделия дает возможность на каждом этапе разработки сосредоточить внимание разработчика на одной обозримой части изделия или поручить реализацию разных его частей разным исполнителям.

При структурировании больших программных изделий возможно применение подхода, основанного на структуризации алгоритмов и известного, как "нисходящее" проектирование или "программирование сверху вниз", или подхода, основанного на структуризации данных и известного, как "восходящее" проектирование или "программирование снизу вверх".

В первом случае структурируют прежде всего действия, которые должна выполнять программа. Большую и сложную задачу, стоящую перед проектируемым программным изделием, представляют в виде нескольких подзадач меньшего объема. Таким образом, модуль самого верхнего уровня, отвечающий за решение всей задачи в целом, получается достаточно простым и обеспечивает только последовательность обращений к модулям, реализующим подзадачи. На первом этапе проектирования модули подзадач выполняются в виде "заглушек". Затем каждая подзадача в свою очередь подвергается декомпозиции по тем же правилам. Процесс дробления на подзадачи продолжается до тех пор, пока на очередном уровне декомпозиции получают подзадачу, реализация которой будет вполне обозримой. В предельном случае декомпозиция может быть доведена до того, что подзадачи самого нижнего уровня могут быть решены элементарными инструментальными средствами (например, одним оператором выбранного языка программирования).

Другой подход к структуризации основывается на данных. Программисту, который хочет, чтобы его программа имела реальное применение в некоторой прикладной области не следует забывать о том, что программирование - это обработка данных. В программах можно изобретать сколь угодно замысловатые и изощренные алгоритмы, но у реального программного изделия всегда есть Заказчик. У Заказчика есть входные данные, и он хочет, чтобы по ним были получены выходные данные, а какими средствами это обеспечивается - его не интересует. Таким образом, задачей любого программного изделия является преобразование входных данных в выходные. Инструментальные средства программирования предоставляют набор базовых (простых, примитивных) типов данных и операции над ними. Интегрируя базовые типы, программист создает более сложные типы данных и определяет новые операции над сложными типами. Можно здесь провести аналогию со строительными работами: базовые типы - "кирпичики", из которых создаются сложные типы - "строительные блоки". Полученные на первом шаге композиции "строительные блоки" используются в качестве базового набора для следующего шага, результатом которого будут еще более сложные конструкции данных и еще более мощные операции над ними и т.д. В идеале последний шаг композиции дает типы данных, соответствующие входным и выходным данным задачи, а операции над этими типами реализуют в полном объеме задачу проекта.

Программисты, поверхностно понимающие структурное программирование, часто противопоставляют нисходящее проектирование восходящему, придерживаясь одного выбранного ими подхода. Реализация любого реального проекта всегда ведется встречными путями, причем, с постоянной коррекцией структур алгоритмов по результатам разработки структур данных и наоборот.

Еще одним чрезвычайно продуктивным технологическим приемом, связанным со структуризацией данных является инкапсуляция. Смысл ее состоит в том, что сконструированный новый тип данных - "строительный блок" - оформляется таким образом, что его внутренняя структура становится недоступной для программиста - пользователя этого типа. Программист, использующий этот тип данных в своей программе (в модуле более высокого уровня), может оперировать с данными этого типа только через вызовы процедур, определенных для этого типа. Новый тип данных представляется для него в виде "черного ящика" для которого известны входы и выходы, но содержимое - неизвестно и недоступно.

Инкапсуляция чрезвычайно полезна и как средство преодоления сложности, и как средство защиты от ошибок. Первая цель достигается за счет того, что сложность внутренней структуры нового типа данных и алгоритмов выполнения операций над ним исключается из поля зрения программиста-пользователя. Вторая цель достигается тем, что возможности доступа пользователя ограничиваются лишь заведомо корректными входными точками, следовательно, снижается и вероятность ошибок.

Современные языки программирования блочного типа (PASCAL, C) обладают достаточно развитыми возможностями построения программ с модульной структурой и управления доступом модулей к данным и процедурам. Расширения же языков дополнительными возможностями конструирования типов и их инкапсуляции делает язык объектно-ориентированным. Сконструированные и полностью закрытые типы данных представляют собой объекты, а процедуры, работающие с их внутренней структурой - методы работы с объектами. При этом в значительной степени меняется и сама концепция программирования. Программист, оперирующий объектами, указывает в программе ЧТО нужно сделать с объектом, а не КАК это надо делать.

Технология баз данных развивалась параллельно с технологией языков программирования и не всегда согласованно с ней. Отчасти этим, а отчасти и объективными различиями в природе задач, решаемых системами управления базами данных (СУБД) и системами программирования, вызваны некоторые терминологические и понятийные различия в подходе к данным в этих двух сферах. Ключевым понятием в СУБД является понятие модели данных, в основном тождественное понятию логической структуры данных. Отметим, что физическая структура данных в СУБД не рассматривается вообще. Но сами СУБД являются программными пакетами, выполняющими отображение физической структуры в логическую (в модель данных). Для реализации этих пакетов используются те или иные системы программирования, разработчики СУБД, следовательно, имеют дело со структурами данных в терминах систем программирования. Для пользователя же внутренняя структура СУБД и физическая структура данных совершенно прозрачна; он имеет дело только с моделью данных и с другими понятиями логического уровня.

В отличии от порядковых типов (все целые, символьный, логический), значения которых всегда сопоставляются с рядом целых чисел и, следовательно, представляются в памяти машины абсолютно точно, значение вещественных типов определяет число лишь с некоторой конечной точностью, зависящей от внутреннего формата вещественного числа.

Десятичные типы

Десятичные типы не поддерживаются языком PASCAL, но имеются в некоторых других языках, например, COBOL, PL/1. Эти типы приме няются для внутримашинного представления таких данных, которые в первую очередь должны храниться в вычислительной системе и выдаваться пользователю по требованию, и лишь во вторую очередь - обрабатываться (служить операндами вычислительных операций). Неслучайно эти типы впервые появились в языке COBOL, ориентированном на обработку экономической информации: в большинстве задач этой сферы важно прежде всего хранить и находить информацию, а ее преобразование выполняется сравнительно редко и сводится к простейшим арифметическим операциям.

Архитектура некоторых вычислительных систем (например, IBM System/390) предусматривает команды, работающие с десятичным представлением чисел, хотя эти команды и выполняются гораздо медленнее, чем команды двоичной арифметики. В других архитектурах операции с десятичными числами моделируются программно.

К десятичным типам относятся: десятичный тип с фиксированной точкой и тип шаблона.

Операции над числовыми типами

Над числовыми типами, как и над всеми другими, возможны прежде всего четыре основных операции: создание, уничтожение, выбор, обновление. Специфические операции над числовыми типами - хорошо известные всем арифметические операции: сложение, вычитание, умножение, деление. Операция возведения в степень в некоторых языках также является базовой и обозначается специальным символом или комбинацией символов (^ - в BASIC, ** - в PL/1), в дру- гих - выполняется встроенными функциями (pow в C).

Обратим внимание на то, что операция деления по-разному выполняется для целых и вещественных чисел. При делении целых чисел дробная часть результата отбрасывается, как бы близка к 1 она ни была. В связи с этим в языке PASCAL имеются даже разные обозначения для деления вещественных и целых чисел - операции "/" и "div" соответственно. В других языках оба вида деления обозначаются одинаково, а тип деления определяется типом операндов. Для целых операндов возможна еще одна операция - остаток от деления - ("mod" - в PASCAL, "%" - в C).

Еще одна группа операций над числовыми типами - операции сравнения: "равно", "не равно", "больше", "меньше" и т.п. Существенно, что хотя операндами этих операций являются данные числовых типов, результат их имеет логический тип - "истина" или "ложь".Говоря об операциях сравнения, следует обратить внимание на особенность выполнения сравнений на равенство/неравенство вещественных чисел. Поскольку эти числа представляются в памяти с некоторой (не абсолютной) точностью, сравнения их не всегда могут быть абсолютно достоверны.

Поскольку одни и те же операции допустимы для разных числовых типов, возникает проблема арифметических выражений со смешением типов. Это создает некоторые неудобства для программистов, так как в реальных задачах выражения со смешанными типами встречаются довольно часто. Поэтому большинство языков допускает выражения, операнды которых имеют разные числовые типы, но обрабаты- ваются такие выражения в разных языках по-разному. В языке PL/1, например, все операнды выражения приводятся к одному типу - к типу той переменной, в которую будет записан результат, а затем уже выражение вычисляется. В языке же C преобразование типов выполняется в процессе вычисления выражения, при выполнении каждой отдельной операции, без учета других операций; каждая операция вычисляется с точностью самого точного участвующего в ней операнда. Программист, использующий выражения со смешением типов, должен точно знать правила их вычисления для выбранного языка.

Логический тип

Значениями логического типа BOOLEAN может быть одна из предварительно объявленных констант false (ложь) или true (истина).

Данные логического типа занимают один байт памяти. При этом значению false соответствует нулевое значение байта, а значению true соответствует любое ненулевое значение байта. Например: false всегда в машинном представлении: 00000000; true может выглядеть таким образом: 00000001 или 00010001 или 10000000.

Однако следует иметь в виду, что при выполнении операции присваивания переменной логического типа значения true, в соответствующее поле памяти всегда записывается код 00000001.

Над логическими типами возможны операции булевой алгебры - НЕ (not), ИЛИ (or), И (and), исключающее ИЛИ (xor) - последняя реализована для логического типа не во всех языках. В этих операциях операнды логического типа рассматриваются как единое целое - вне зависимости от битового состава их внутреннего представления.

Кроме того, следует помнить, что результаты логического типа получаются при сравнении данных любых типов.

Интересно, что в языке C данные логического типа отсутствуют, их функции выполняют данные числовых типов, чаще всего - типа int. В логических выражениях операнд любого числового типа, имеющий нулевое значение, рассматривается как "ложь", а ненулевое - как "истина". Результатами логического типа являются целые числа 0 (ложь) или 1 (истина).

Символьный тип

Значением символьного типа char являются символы из некоторого предопределенного множества. В большинстве современных персональных ЭВМ этим множеством является ASCII (American Standard Code for Information Intechange - американский стандартный код для обмена информацией). Это множество состоит из 256 разных символов, упорядоченных определенным образом и содержит символы заг- лавных и строчных букв, цифр и других символов, включая специальные управляющие символы. Допускается некоторые отклонения от стандарта ASCII, в частности, при наличии соответствующей системной поддержки это множество может содержать буквы русского алфавита. Порядковые номера ( кодировку) можно узнать в соответствующих разделах технических описаний.

Значение символьного типа char занимает в памяти 1 байт. Код от 0 до 255 в этом байте задает один из 256 возможных символов ASCII таблицы.

Например: символ "1" имеет ASCII код 49, следовательно машинное представление будет выглядеть следующим образом: 00110001.

ASCII, однако, не является единственно возможным множеством. Другим достаточно широко используемым множеством является код EBCDIC (Extended Binary Coded Decimal Interchange Code - расширенный двоично-кодированный десятичный код обмена), применяемый в системах IBM средней и большой мощности. В EBCDIC код символа также занимает один байт, но с иной кодировкой, чем в ASCII.

И ASCII, и EBCDIC включают в себя буквенные символы только латинского алфавита. Символы национальных алфавитов занимают "свободные места" в таблицах кодов и, таким образом, одна таблица может поддерживать только один национальный алфавит. Этот недостаток преодолен во множестве UNICODE, которое находит все большее распространение прежде всего в UNIX-ориентированных системах. В UNICODE каждый символ кодируется двумя байтами, что обеспечивает более 64 тыс. возможных кодовых комбинаций и дает возможность иметь единую таблицу кодов, включающую в себя все национальные алфавиты. UNICODE, безусловно, является перспективным, однако, повсеместный переход к двухбайтным кодам символов может вызвать необходимость переделки значительной части существующего программного обеспечения.

Специфические операции над символьными типами - только операции сравнения. При сравнении коды символов рассматриваются как целые числа без знака. Кодовые таблицы строятся так, что результаты сравнения подчиняются лексикографическим правилам: символы, занимающие в алфавите места с меньшими номерами, имеют меньшие коды, чем символы, занимающие места с большими номерами. В основном символьный тип данных используется как базовый для построения интегрированного типа "строка символов", рассматриваемого в гл.4.

Физическая структура указателя

Физическое представление адреса существенно зависит от аппаратной архитектуры вычислительной системы. Рассмотрим в качестве примера структуру адреса в микропроцессоре i8086.

Машинное слово этого процессора имеет размер 16 двоичных разрядов. Если использовать представление адреса в одном слове, то можно адресовать 64 Кбайт памяти, что явно недостаточно для сколько-нибудь серьезного программного изделия. Поэтому адрес представляется в виде двух 16-разрядных слов - сегмента и смещения. Сегментная часть адреса загружается в один из специальных сегментных регистров (в i8086 таких регистров 4). При обращении по адресу задается идентификатор сегментного регистра и 16-битное смещение. Полный физический (эффективный) адрес получается следующим образом. Сегментная часть адреса сдвигается на 4 разряда влево, освободившиеся слева разряды заполняются нулями, к полученному таким образом коду прибавляется смещение, как показано на рис. 2.8.

Полученный эффективный адрес имеет размер 20 двоичных разрядов, таким образом, он позволяет адресовать до 1 Мбайт памяти.

Представление указателей в языках программирования

В программе на языке высокого уровня указатели могут быть типизированными и нетипизированными. При объявлении типизированного указателя определяется и тип объекта в памяти, адресуемого этим указателем. Так например, объявления в языке PASCAL:

или в языке C:

означают, что переменная ipt представляет собой адрес области памяти, в которой хранится целое число, а cpt - адрес области памяти, в которой хранится символ. Хотя физическая структура адреса не зависит от типа и значения данных, хранящихся по этому адресу, компилятор считает указатели ipt и cpt имеющими разный тип, и в Pascal оператор:

будет расценен компилятором как ошибочный (компилятор C для аналогичного оператора присваивания ограничится предупреждением). Таким образом, когда речь идет об указателях типизированных, правильнее говорить не о едином типе данных "указатель", а о целом семействе типов: "указатель на целое", "указатель на символ" и т.д. Могут быть указатели и на более сложные, интегрированные структуры данных, и указатели на указатели.

Нетипизированный указатель - тип pointer в Pascal или void * в C - служит для представления адреса, по которому содержатся данные неизвестного типа. Работа с нетипизированными указателями существенно ограничена, они могут использоваться только для сохранения адреса, обращение по адресу, задаваемому нетипизированным указателем, невозможно.

Операции над указателями.

Основными операциями, в которых участвуют указатели являются присваивание, получение адреса, выборка.

Присваивание является двухместной операцией, оба операнда которой - указатели. Как и для других типов, операция присваивания копирует значение одного указателя в другой, в результате оба указателя будут содержать один и тот же адрес памяти. Если оба указателя, участвующие в операции присваивания типизированные, то оба они должны указывать на объекты одного и того же типа.

Операция получения адреса - одноместная, ее операнд может иметь любой тип, результатом является типизированный (в соответствии с типом операнда) указатель, содержащий адрес объекта-операнда.

Операция выборки - одноместная, ее операндом является типизированный (обязательно!) указатель, результат - данные, выбранные из памяти по адресу, заданному операндом. Тип результата определяется типом указателя-операнда.

Перечисленных операций достаточно для решения задач прикладного программирования поэтому набор операций над указателями, допустимых в языке Pascal, этим и ограничивается. Системное программирование требует более гибкой работы с адресами, поэтому в языке C доступны также операции адресной арифметики, которые описываются ниже.

К указателю можно прибавить целое число или вычесть из него целое число. Поскольку память имеет линейную структуру, прибавление к адресу числа даст нам адрес области памяти, смещенной на это число байт (или других единиц измерения) относительно исходного адреса. Результат операций "указатель + целое", "указатель - целое" имеет тип "указатель".

Можно вычесть один указатель из другого (оба указателя-операнда при этом должны иметь одинаковый тип). Результат такого вычитания будет иметь тип целого числа со знаком. Его значение показывает на сколько байт (или других единиц измерения) один адрес отстоит от другого в памяти.

Отметим, что сложение указателей не имеет смысла. Поскольку программа разрабатывается в относительных адресах и при разных своих выполнениях может размещаться в разных областях памяти, сумма двух адресов в программе будет давать разные результаты при разных выполнениях. Смещение же объектов внутри программы друг относительно друга не зависит от адреса загрузки программы, поэ- тому результат операции вычитания указателей будет постоянным, и такая операция является допустимой.

Операции адресной арифметики выполняются только над типизированными указателями. Единицей измерения в адресной арифметике является размер объекта, который указателем адресуется. Так, если переменная ipt определена как указатель на целое число (int *ipt), то выражение ipt+1 даст адрес, больший не на 1, а на количество байт в целом числе (в MS DOS - 2). Вычитание указателей также дает в результате не количество байт, а количество объектов данного типа, помещающихся в памяти между двумя адресами. Это справедливо как для указателей на простые типы, так и для указателей на сложные объекты, размеры которых составляют десятки, сотни и более байт.

В связи с имеющимися в языке C расширенными средствами работы с указателями, следует упомянуть и о разных представлениях указателей в этом языке. В C указатели любого типа могут быть ближними (near) и дальними (far) или (huge). Эта дифференциация связана с физической структурой адреса в i8086, которая была рассмотрена выше. Ближние указатели представляют собой смещение в текущем сегменте, для представления такого указателя достаточно одного 16-разрядного слова. Дальние указатели представляются двумя 16-разрядными словами - сегментом и смещением. Разница между far или huge указателями состоит в том, что для первых адресная арифметика работает только со смещением, не затрагивая сегментную часть адреса, таким образом, операции адресной арифметики могут изменять адрес в диапазоне не более 64 Кбайт; для вторых - в адресной арифметике участвует и сегментная часть, таким образом, предел изменения адреса - 1 Мбайт.

Впрочем, это различие в представлении указателей имеется только в системах программирования, работающих в среде MS DOS, в современных же операционных системах, поддерживающих виртуальную адресацию, различий между указателями нет, все указатели можно считать гигантскими.

Тип указателя представляет собой адрес ячейки памяти (в подавляющем большинстве современных вычислительных систем размер ячейки - минимальной адресуемой единицы памяти - составляет один байт). При программировании на низком уровне - в машинных кодах, на языке Ассемблера и на языке C, который специально ориентирован на системных программистов, работа с адресами составляет значительную часть программных кодов. При решении прикладных задач с использованием языков высокого уровня наиболее частые случаи, когда программисту могут понадобиться указатели, следующие:

1) При необходимости представить одну и ту же область памяти, а следовательно, одни и те же физические данные, как данные разной логической структуры. В этом случае в программе вводятся два или более указателей, которые содержат адрес одной и той же области памяти, но имеют разный тип (см.ниже). Обращаясь к этой области памяти по тому или иному указателю, программист обрабатывает ее содержимое как данные того или иного типа.

2) При работе с динамическими структурами данных,что более важно. Память под такие структуры выделяется в ходе выполнения программы, стандартные процедуры/функции выделения памяти возвращают адрес выделенной области памяти - указатель на нее. К содержимому динамически выделенной области памяти программист может обращаться только через такой указатель.

Простые структуры данных

Простые структуры данных называют также примитивными или базовыми структурами. Эти структуры служат основой для построения более сложных структур. В языках программирования простые структуры описываются простыми (базовыми) типами. К таким типам относятся: числовые, битовые, логические, символьные, перечисляемые, интервальные, указатели. В дальнейшем изложении мы ориентируемся в основном на язык PASCAL и его реализации в среде MS DOS. Структура простых типов PASCAL приведена на рис 2.1 (через запятую указан размер памяти в байтах, требуемый для размещения данных соответствующего типа). В других языках программирования набор простых типов может несколько отличаться от указанного. Размер же памяти, необходимый для данных того или иного типа, может быть разным не только в разных языках программирования, но и в разных реализациях одного и того же языка.

Логическая структура

Массив - такая структура данных, которая характеризуется: фиксированным набором элементов одного и того же типа; каждый элемент имеет уникальный набор значений индексов; количество индексов определяют мерность массива, например, два индекса - двумерный массив, три индекса - трехмерный массив, один индекс - одномерный массив или вектор; обращение к элементу массива выполняется по имени массива и значениям индексов для данного элемента.

Другое определение: массив - это вектор, каждый элемент которого - вектор.

Синтаксис описания массива представляется в виде:

Для случая двумерного массива:

Наглядно двумерный массив можно представить в виде таблицы из (k1-n1+1) строк и (k2-n2+1) столбцов.

Физическая структура

Физическая структура - это размещение элементов массива в памяти ЭВМ. Для случая двумерного массива, состоящего из (k1-n1+1) строк и (k2-n2+1) столбцов физическая структура представлена на рис. 3.3.

Операции

Важнейшая операция физического уровня над массивом - доступ к заданному элементу. Как только реализован доступ к элементу, над ним может быть выполнена любая операция, имеющая смысл для того типа данных, которому соответствует элемент. Преобразование логической структуры в физическую называется процессом линеаризации, в ходе которого многомерная логическая структура массива преобразуется в одномерную физическую структуру.

В соответствии с формулами (3.3), (3.4) и по аналогии с вектором (3.1), (3.2) для двумерного массива c границами изменения индексов:

[B(1)..E(1)][B(2)..E(2)], размещенного в памяти по строкам, адрес элемента с индексами [I(1),I(2)] может быть вычислен как:

где Dm зависит от способа размещения массива. При размещении по строкам:

при размещении по столбцам:

При вычислении адреса элемента наиболее сложным является вычисление третьей составляющей формулы (3.6), т.к. первые две не зависят от индексов и могут быть вычислены заранее. Для ускорения вычислений множители D(m) также могут быть вычислены заранее и сохраняться в дескрипторе массива. Дескриптор массива, таким образом, содержит: начальный адрес массива - Addr[I(1),I(2),...,I(n)]; число измерений в массиве - n; постоянную составляющую формулы линеаризации (первые две составляющие формулы (3.6); для каждого из n измерений массива: значения граничных индексов - B(i), E(i); множитель формулы линеаризации - D(i).

Одно из определений массива гласит, что это вектор, каждый элемент которого - вектор. Некоторые языки программирования позволяют выделить из многомерного массива одно или несколько измерений и рассматривать их как массив меньшей мерности.

Например, если в PL/1-программе объявлен двумерный массив:

то выражение: A[*,I] - будет обращаться к одномерному массиву, состоящему из элементов: A(1,I), A(2,I),...,A(10,I).

Символ-джокер "*" означает, что выбираются все элементы массива по тому измерению, которому соответствует заданный джокером индекс. Использование джокера позволяет также задавать групповые операции над всеми элементами массива или над выбранным его измерением,

К операциям логического уровня над массивами необходимо отнести такие как сортировка массива, поиск элемента по ключу. Наиболее распространенные алгоритмы поиска и сортировок будут рассмотрены в данной главе ниже.

Адресация элементов с помощью векторов айлиффа

Из выше приведенных формул видно, что вычисление адреса элемента многомерного массива может потребовать много времени, поскольку при этом должны выполняться операции сложения и умножения, число которых пропорционально размерности массива. Операцию умножения можно исключить, если применять следующий метод.

Специальные массивы

На практике встречаются массивы, которые в силу определенных причин могут записываться в память не полностью, а частично. Это особенно актуально для массивов настолько больших размеров, что для их хранения в полном объеме памяти может быть недостаточно. К таким массивам относятся симметричные и разреженные массивы.

Числовые множества

Стандартный числовой тип, который может быть базовым для формирования множества - тип byte.

Множество хранится в памяти как показано в таблице 3.3.

Символьные множества

Символьные множества хранятся в памяти также как и числовые множества. Разница лишь в том, что хранятся не числа, а коды ASCII символов.

В этом случае представление множества S в памяти выглядит следующим образом :

Множество из элементов перечислимого типа

Множество, базовым типом которого есть перечислимый тип, хранится также, как множество, базовым типом которого является тип byte. Однако, в памяти занимает место, которое зависит от количества элементов в перечислимом типе.

В памяти будет занимать :
ByteSize = (9 div 8)-(0 div 8)+1=2 байта
При этом память для переменной S будет распределена как показано на рис. 3.8.

Множество от интервального типа

Множество, базовым типом которого есть интервальный тип, хранится также, как множество, базовым типом которого является тип byte. Однако, в памяти занимает место, которое зависит от количества элементов, входящих в объявленный интервал.

Это не значит, что первый элемент будет начинаться с 10-того или 0-ого бита, как может показаться на первый взгляд. Как видно из формулы вычисления смещения внутри байта 10 mod 8 = 2, смещение первого элемента множества I начнЯтся со второго бита. И, хотя множество этого интервала свободно могло поместиться в один байт, оно займЯт (17 div 8)-(10 div 8)+1 = 2 байта.

В памяти это множество имеет представление как на рис. 3.9.

Операции над множествами

Пусть S1, S2, S3 : set of byte , Над этими множествами определены следующие специфические операции: 1) Объединение множеств: S2+S3. Результатом является множество, содержащее элементы обоих исходных множеств. 2) Пересечение множеств: S2*S3. Результатом является множество, содержащее общие элементы обоих исходных множеств. 3) Проверка на вхождение элемента в множество: a in S1. Результатом этой операции является значение логического типа - true, если элемент a входит в множество S1, false - в противном случае.

Логическое и машинное представление записей

Запись - конечное упорядоченное множество полей, характеризующихся различным типом данных. Записи являются чрезвычайно удобным средством для представления программных моделей реальных объектов предметной области, ибо, как правило, каждый такой объект обладает набором свойств, характеризуемых данными различных типов.

Пример записи - совокупность сведений о некотором студенте.

Объект "студент" обладает свойствами: "личный номер" - характеризуется целым положительным числом, "фамилия-имя-отчество" - характеризуется строкой символов и т.д.

В памяти эта структура может быть представлена в одном из двух видов :

а) в виде последовательности полей, занимающих непрерывную область памяти (рис. 3.10). При такой организации достаточно иметь один указатель на начало области и смещение относительно начала. Это дает экономию памяти, но лишнюю трату времени на вычисление адресов полей записи.

Операции над записями

Важнейшей операцией для записи является операция доступа к выбранному полю записи - операция квалификации. Практически во всех языках программирования обозначение этой операции имеет вид:

Так, для записи, описанной в начале п.3.5.1, конструкции: stud1.num и stud1.math будут обеспечивать обращения к полям num и math соответственно.

Над выбранным полем записи возможны любые операции, допустимые для типа этого поля.

Большинство языков программирования поддерживает некоторые операции, работающие с записью, как с единым целым, а не с отдельными ее полями. Это операции присваивания одной записи значения другой однотипной записи и сравнения двух однотипных записей на равенство/неравенство. В тех же случаях, когда такие операции не поддерживаются языком явно (язык C), они могут выполняться над отдельными полями записей или же записи могут копироваться и сравниваться как неструктурированные области памяти.

Записи с вариантами

В ряде прикладных задач программист может столкнуться с группами объектов, чьи наборы свойств перекрываются лишь частично. Обработка таких объектов производится по одним и тем же алгоритмам, если обрабатываются общие свойства объектов, или по разным - если обрабатываются специфические свойства. Можно описать все группы единообразно, включив в описание все наборы свойств для всех групп, но такое описание будет неэкономичным с точки зрения расходуемой памяти и неудобным с логической точки зрения. Если же описать каждую группу собственной структурой, теряется возможность обрабатывать общие свойства по единым алгоритмам.

Для задач подобного рода развитые языки программирования (C, PASCAL) предоставляют в распоряжение программиста записи с вариантами. Запись с вариантами состоит из двух частей. В первой части описываются поля, общие для всех групп объектов, моделируемых записью. Среди этих полей обычно бывает поле, значение которого позволяет идентифицировать группу, к которой данный объект принадлежит и, следовательно, какой из вариантов второй части записи должен быть использован при обработке. Вторая часть записи содержит описания непересекающихся свойств - для каждого подмножества таких свойств - отдельное описание. Язык программирования может требовать, чтобы имена полей-свойств не повторялись в разных вариантах (PASCAL), или же требовать именования каждого варианта (C). В первом случае идентификация поля, находящегося в вариантной части записи при обращении к нему ничем не отличается от случая простой записи:

Во втором случае идентификация немного усложняется:

Рассмотрим использование записей с вариантами на примере. Пусть требуется размещать на экране видеотерминала простые геометрические фигуры - круги, прямоугольники, треугольники. Для "базы данных", которая будет описывать состояние экрана, удобно представлять все фигуры однотипными записями. Для любой фигуры описание ее должно включать в себя координаты некоторой опорной точки (центра, правого верхнего угла, одной из вершин) и код цвета. Другие же параметры построения будут разными для разных фигур. Так для круга - радиус; для прямоугольника - длины непараллельных сторон; для треугольника - координаты двух других вершин.

Запись с вариантами для такой задачи в языке PASCAL выглядит, как:

а в языке C, как:

И если в программе определена переменная fig1 типа figure, в которой хранится описание окружности, то обращение к радиусу этой окружности в языке PASCAL будет иметь вид: fig1.radius, а в C: fig1.circle.radius

Поле с именем fig_type введено для представления идентификатора вида фигуры, который, например, может кодироваться символами: "C"- окружность или "R"- прямоугольник, или "T"- треугольник.

Выделение памяти для записи с вариантами показано на рис.3.12.

Таблицы

Когда речь шла о записях, было отмечено, что полями записи могут быть интегрированные структуры данных - векторы, массивы, другие записи. Аналогично и элементами векторов и массивов могут быть также интегрированные структуры. Одна из таких сложных структур - таблица. С физической точки зрения таблица представляет собой вектор, элементами которого являются записи. Характерной логической особенностью таблиц, которая и определила их рассмотрение в отдельном разделе, является то, что доступ к элементам таблицы производится не по номеру (индексу), а по ключу - по значению одного из свойств объекта, описываемого записью-элементом таблицы. Ключ - это свойство, идентифицирующее данную запись во множестве однотипных записей. Как правило, к ключу предъявляется требование уникальности в данной таблице. Ключ может включаться в состав записи и быть одним из ее полей, но может и не включаться в запись, а вычисляться по положению записи. Таблица может иметь один или несколько ключей. Например, при интеграции в таблицу записей о студентах (описание записи приведено в п.3.5.1) выборка может производиться как по личному номеру студента, так и по фамилии.

Основной операцией при работе с таблицами является операция доступа к записи по ключу. Она реализуется процедурой поиска. Поскольку поиск может быть значительно более эффективным в таблицах, упорядоченных по значениям ключей, довольно часто над таблицами необходимо выполнять операции сортировки. Эти операции рассматриваются в следующих разделах данной главы.

Иногда различают таблицы с фиксированной и с переменной длиной записи. Очевидно, что таблицы, объединяющие записи совершенно идентичных типов, будут иметь фиксированные длины записей. Необходимость в переменной длине может возникнуть в задачах, подобных тем, которые рассматривались для записей с вариантами. Как правило таблицы для таких задач и составляются из записей с вариантами, т.е. сводятся к фиксированной (максимальной) длине записи. Значительно реже встречаются таблицы с действительно переменной длиной записи. Хотя в таких таблицах и экономится память, но возможности работы с такими таблицами ограничены, так как по номеру записи невозможно определить ее адрес. Таблицы с записями переменной длины обрабатываются только последовательно - в порядке возрастания номеров записей. Доступ к элементу такой таблицы обычно осуществляется в два шага. На первом шаге выбирается постоянная часть записи, в которой содержится - в явном или неявном виде - длина записи. На втором шаге выбирается переменная часть записи в соответствии с ее длиной. Прибавив к адресу текущей записи ее длину, получают адрес следующей записи.

Так таблица с записями переменной длины может, например, рассматриваться в некоторых задачах программируемых в машинных кодах. Каждая машинная команда - запись, состоит из одного или нескольких байт. Первый байт - всегда код операции, количество и формат остальных байтов определяется типом команды. Процессор выбирает байт по адресу, задаваемому программным счетчиком, и определяет тип команды. По типу команды процессор определяет ее длину и выбирает остальные ее байты. Содержимое программного счетчика увеличивается на длину команды.

Последовательный или линейный поиск

Простейшим методом поиска элемента, находящегося в неупорядоченном наборе данных, по значению его ключа является последовательный просмотр каждого элемента набора, который продолжается до тех пор, пока не будет найден желаемый элемент. Если просмотрен весь набор, но элемент не найден - значит, искомый ключ отсутствует в наборе.

Для последовательного поиска в среднем требуется (N+1)/2 сравнений. Таким образом, порядок алгоритма - линейный - O(N).

Программная иллюстрация линейного поиска в неупорядоченном массиве приведена в следующем примере, где a - исходный массив, key - ключ, который ищется; функция возвращает индекс найденного элемента или EMPTY - если элементт отсутствует в массиве.

Бинарный поиск

Другим относительно простым методом доступа к элементу является метод бинарного (дихотомического, двоичного) поиска, который выполняется в заведомо упорядоченной последовательности элементов. Записи в таблицу заносятся в лексикографическом (символьные ключи) или численно (числовые ключи) возрастающем порядке. Для достижения упорядоченности может быть использован какой-либо из методов сортировки (см. 3.9).

В рассматриваемом методе поиск отдельной записи с определенным значением ключа напоминает поиск фамилии в телефонном справочнике. Сначала приближенно определяется запись в середине таблицы и анализируется значение ее ключа. Если оно слишком велико, то анализируется значение ключа, соответствующего записи в середине первой половины таблицы, и указанная процедура повторяется в этой половине до тех пор, пока не будет найдена требуемая запись. Если значение ключа слишком мало, испытывается ключ, соответствующий записи в середине второй половины таблицы, и процедура повторяется в этой половине. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет найден требуемый ключ или не станет пустым интервал, в котором осуществляется поиск.

Для того, чтобы найти нужную запись в таблице, в худшем случае требуется log2(N) сравнений. Это значительно лучше, чем при последовательном поиске.

Программная иллюстрация бинарного поиска в упорядоченном массиве приведена в следующем примере, где a - исходный массив, key - ключ, который ищется; функция возвращает индекс найденного элемента или EMPTY - если элементт отсутствует в массиве.

Трассировка бинарного поиска ключа 275 в исходной последовательности:

представлена в таблице 3.4.

Операции логического уровня над статическими структурами. Поиск

В этом и следующих разделах представлен ряд алгоритмов поиска данных и сортировок, выполняемых на статических структурах данных, так как это характерные операции логического уровня для таких структур. Однако, те же операции и те же алгоритмы применимы и к данным, имеющим логическую структуру таблицы, но физически размещенным в динамической памяти и на внешней памяти, а также к логическим таблицам любого физического представления, обладающим изменчивостью.

Объективным критерием, позволяющим оценить эффективность того или иного алгоритма, является, так называемый, порядок алгоритма. Порядком алгоритма называется функция O(N), позволяющая оценить зависимость времени выполнения алгоритма от объема перерабатываемых данных (N - количество элементов в массиве или таблице). Эффективность алгоритма тем выше, чем меньше время его выполнения зависит от объема данных. Большинство алгоритмов с точки зрения порядка сводятся к трем основным типам:

Эффективность степенных алгоритмов обычно считается плохой, линейных - удовлетворительной, логарифмических - хорошей.

Аналитическое определение порядка алгоритма, хотя часто и сложно, но возможно в большинстве случаев. Возникает вопрос: зачем тогда нужно такое разнообразие алгоритмов, например, сортировок, если есть возможность раз и навсегда определить алгоритм с наилучшим аналитическим показателем эффективности и оставить "право на жизнь" исключительно за ним? Ответ прост: в реальных задачах имеются ограничения, определяемые как логикой задачи, так и свойствами конкретной вычислительной среды, которые могут помогать или мешать программисту, и которые могут существенно влиять на эффективность данной конкретной реализации алгоритма. Поэтому выбор того или иного алгоритма всегда остается за программистом.

В последующем изложении все описания алгоритмов даны для работы с таблицей, состоящей из записей R[1], R[2], ..., R[N] с ключами K[1], K[2], ..., K[N]. Во всех случаях N - количество элементов таблицы. Программные примеры для сокращения их объема работают с массивами целых чисел. Такой массив можно рассматривать как вырожденный случай таблицы, каждая запись которой состо- ит из единственного поля, которое является также и ключом. Во всех программных примерах следует считать уже определенными: константу N- целое положительное число, число элементов в массиве; константу EMPTY - целое число, признак "пусто" (EMPTY=-1); тип - type SEQ = array[1..N] of integer; сортируемые последовательности.

Сортировки слиянием.

Алгоритмы сортировки слиянием, как правило, имеют порядок O(N*log2(N)), но отличаются от других алгоритмов большей сложностью и требуют большого числа пересылок. Алгоритмы слияния применяются в основном, как составная часть внеш- ней сортировки, которая более подробно будет рассматриваться нами во втором томе нашего пособия. Здесь же для понимания принципа слияния мы приводим простейший алгоритм слияния в оперативной памяти.

Операции логического уровня над статическими структурами. Сортировка

Для самого общего случая сформулируем задачу сортировки таким образом: имеется некоторое неупорядоченное входное множество ключей и должны получить выходное множество тех же ключей, упорядоченных по возрастанию или убыванию в численном или лексикографическом порядке.

Из всех задач программирования сортировка, возможно, имеет самый богатый выбор алгоритмов решения. Назовем некоторые факторы, которые влияют на выбор алгоритма (помимо порядка алгоритма).

1). Имеющийся ресурс памяти: должны ли входное и выходное множества располагаться в разных областях памяти или выходное множество может быть сформировано на месте входного. В последнем случае имеющаяся область памяти должна в ходе сортировки динамически перераспределяться между входным и выходным множествами; для одних алгоритмов это связано с большими затратами, для других - с меньшими.

2). Исходная упорядоченность входного множества: во входном множестве (даже если оно сгенерировано датчиком случайных величин) могут попадаться упорядоченные участки. В предельном случае входное множество может оказаться уже упорядоченным. Одни алгоритмы не учитывают исходной упорядоченности и требуют одного и того же времени для сортировки любого (в том числе и уже упорядоченного) множества данного объема, другие выполняются тем быстрее, чем лучше упорядоченность на входе.

3). Временные характеристики операций: при определении порядка алгоритма время выполнения считается обычно пропорциональным числу сравнений ключей. Ясно, однако, что сравнение числовых ключей выполняется быстрее, чем строковых, операции пересылки, характерные для некоторых алгоритмов, выполняются тем быстрее, чем меньше объем записи, и т.п. В зависимости от характеристик записи таблицы может быть выбран алгоритм, обеспечивающий минимизацию числа тех или иных операций.

4). Сложность алгоритма является не последним соображением при его выборе. Простой алгоритм требует меньшего времени для его реализации и вероятность ошибки в реализации его меньше. При промышленном изготовлении программного продукта требования соблюдения сроков разработки и надежности продукта могут даже превалировать над требованиями эффективности функционирования.

Разнообразие алгоритмов сортировки требует некоторой их классификации. Выбран один из применяемых для классификации подходов, ориентированный прежде всего на логические характеристики применяемых алгоритмов. Согласно этому подходу любой алгоритм сортировки использует одну из следующих четырех стратегий (или их комбинацию).

1). Стратегия выборки. Из входного множества выбирается следующий по критерию упорядоченности элемент и включается в выходное множество на место, следующее по номеру.

2). Стратегия включения. Из входного множества выбирается следующий по номеру элемент и включается в выходное множество на то место, которое он должен занимать в соответствии с критерием упорядоченности.

3). Стратегия распределения. Входное множество разбивается на ряд подмножеств (возможно, меньшего объема) и сортировка ведется внутри каждого такого подмножества.

4). Стратегия слияния. Выходное множество получается путем слияния маленьких упорядоченных подмножеств.

Далее приводится обзор (далеко не полный) методов сортировки, сгруппированных по стратегиям, применяемым в их алгоритмах. Все алгоритмы рассмотрены для случая упорядочения по возрастанию ключей.

Статические структуры данных

Статические структуры относятся к разряду непримитивных структур, которые, фактически, представляют собой структурированное множество примитивных, базовых, структур. Например, вектор может быть представлен упорядоченным множеством чисел. Поскольку по определению статические структуры отличаются отсутствием изменчивости, память для них выделяется автоматически - как прави- ло, на этапе компиляции или при выполнении - в момент активизации того программного блока, в котором они описаны. Ряд языков программирования (PL/1, ALGOL-60) допускают размещение статических структур в памяти на этапе выполнения по явному требованию программиста, но и в этом случае объем выделенной памяти остается неизменным до уничтожения структуры. Выделение памяти на этапе компиляции является столь удобным свойством статических структур, что в ряде задач программисты используют их даже для представления объектов, обладающих изменчивостью. Например, когда размер массива неизвестен заранее, для него резервируется максимально возможный размер.

Каждую структуру данных характеризуют еЯ логическим и физическим представлениями. Очень часто говоря о той или иной структуре данных, имеют в виду еЯ логическое представление. Физическое представление обычно не соответствует логическому, и кроме того, может существенно различаться в разных программных системах. Нередко физической структуре ставится в соответствие дескриптор, или заголовок, который содержит общие сведения о физической структуре. Дескриптор необходим, например, в том случае, когда граничные значения индексов элементов массива неизвестны на этапе компиляции, и, следовательно, выделение памяти для массива может быть выполнено только на этапе выполнения программы (как в языке PL/1, ALGOL-60). Дескриптор хранится как и сама физическая структура, в памяти и состоит из полей, характер, число и размеры которых зависят от той структуры, которую он описывает и от приня- тых способов ее обработки. В ряде случаев дескриптор является совершенно необходимым, так как выполнение операции доступа к структуре требует обязательного знания каких-то ее параметров, и эти параметры хранятся в дескрипторе. Другие хранимые в дескрипторе параметры не являются совершенно необходимыми, но их использование позволяет сократить время доступа или обеспечить контроль правильности доступа к структуре. Дескриптор структуры данных, поддерживаемый языками программирования, является "невидимым" для программиста; он создается компилятором и компилятор же, формируя объектные коды для доступа к структуре, включает в эти коды команды, обращающиеся к дескриптору.

Статические структуры в языках программирования связаны со структурированными типами. Структурированные типы в языках программирования являются теми средствами интеграции, которые позволяют строить структуры данных сколь угодно большой сложности. К таким типам относятся: массивы, записи (в некоторых языках - структуры) и множества (этот тип реализован не во всех языках).

Характерные особенности полустатических структур

Полустатические структуры данных характеризуются следующими признаками: они имеют переменную длину и простые процедуры ее изменения; изменение длины структуры происходит в определенных пределах, не превышая какого-то максимального (предельного) значения.

Если полустатическую структуру рассматривать на логическом уровне, то о ней можно сказать, что это последовательность данных, связанная отношениями линейного списка. Доступ к элементу может осуществляться по его порядковому номеру.

Физическое представление полустатических структур данных в памяти - это обычно последовательность слотов в памяти, где каждый следующий элемент расположен в памяти в следующем слоте (т.е. вектор). Физическое представление может иметь также вид однонаправленного связного списка (цепочки), где каждый следующий элемент адресуется указателем находящемся в текущем элементе. В пос- леднем случае ограничения на длину структуры гораздо менее строгие.

Логическая структура стека

Стек - такой последовательный список с переменной длиной, включение и исключение элементов из которого выполняются только с одной стороны списка, называемого вершиной стека. Применяются и другие названия стека - магазин и очередь, функционирующая по принципу LIFO (Last - In - First- Out - "последним пришел - первым исключается"). Примеры стека: винтовочный патронный магазин, тупиковый железнодорожный разъезд для сортировки вагонов.

Основные операции над стеком - включение нового элемента (английское название push - заталкивать) и исключение элемента из стека (англ. pop - выскакивать).

Полезными могут быть также вспомогательные операции: определение текущего числа элементов в стеке; очистка стека; неразрушающее чтение элемента из вершины стека, которое может быть реализовано, как комбинация основных операций:

Некоторые авторы рассматривают также операции включения/исключения элементов для середины стека, однако структура, для которой возможны такие операции, не соответствует стеку по определению.

Для наглядности рассмотрим небольшой пример, демонстрирующий принцип включения элементов в стек и исключения элементов из стека. На рис. 4.1 (а,б,с) изображены состояния стека: а). пустого; б-г). после последовательного включения в него элементов с именами 'A', 'B', 'C'; д, е). после последовательного удаления из стека элементов 'C' и 'B'; ж). после включения в стек элемента 'D'.

Машинное представление стека и реализация операций

При представлении стека в статической памяти для стека выделяется память, как для вектора. В дескрипторе этого вектора кроме обычных для вектора параметров должен находиться также указатель стека - адрес вершины стека. Указатель стека может указывать либо на первый свободный элемент стека, либо на последний записанный в стек элемент. (Все равно, какой из этих двух вариантов выбрать, важно в последствии строго придерживаться его при обработке стека.) В дальнейшем мы будем всегда считать, что указатель стека адресует первый свободный элемент и стек растет в сторону увеличения адресов.

При занесении элемента в стек элемент записывается на место, определяемое указателем стека, затем указатель модифицируется таким образом, чтобы он указывал на следующий свободный элемент (если указатель указывает на последний записанный элемент, то сначала модифицируется указатель, а затем производится запись элемента). Модификация указателя состоит в прибавлении к нему или в вычитании из него единицы (помните, что наш стек растет в сторону увеличения адресов.

Операция исключения элемента состоит в модификации указателя стека (в направлении, обратном модификации при включении) и выборке значения, на которое указывает указатель стека. После выборки слот, в котором размещался выбранный элемент, считается свободным.

Операция очистки стека сводится к записи в указатель стека начального значения - адреса начала выделенной области памяти.

Определение размера стека сводится к вычислению разности указателей: указателя стека и адреса начала области.

Программный модуль, представленный в примере 4.1, иллюстрирует операции над стеком, расширяющимся в сторону уменьшения адресов. Указатель стека всегда указывает на первый свободный элемент.

В примерах 4.1 и 4.3 предполагается, что в модуле будут уточнены определения предельного размера структуры и типа данных для элемента структуры:

Стеки в вычислительных системах

Стек является чрезвычайно удобной структурой данных для многих задач вычислительной техники. Наиболее типичной из таких задач является обеспечение вложенных вызовов процедур.

Предположим, имеется процедура A, которая вызывает процедуру B, а та в свою очередь - процедуру C. Когда выполнение процедуры A дойдет до вызова B, процедура A приостанавливается и управление передается на входную точку процедуры B. Когда B доходит до вызова C, приостанавливается B и управление передается на процедуру C. Когда заканчивается выполнение процедуры C, управление должно быть возвращено в B, причем в точку, следующую за вызовом C. При завершении B управление должно возвращаться в A, в точку, следующую за вызовом B. Правильную последовательность возвратов легко обеспечить, если при каждом вызове процедуры записывать адрес возврата в стек. Так, когда процедура A вызывает процедуру B, в стек заносится адрес возврата в A; когда B вызывает C, в стек заносится адрес возврата в B. Когда C заканчивается, адрес возврата выбирается из вершины стека - а это адрес возврата в B. Когда заканчивается B, в вершине стека находится адрес возврата в A, и возврат из B произойдет в A.

В микропроцессорах семейства Intel, как и в большинстве современных процессорных архитектур, поддерживается аппаратный стек. Аппаратный стек расположен в ОЗУ, указатель стека содержится в паре специальных регистров - SS:SP, доступных для программиста. Аппаратный стек расширяется в сторону уменьшения адресов, указатель его адресует первый свободный элемент. Выполнение команд CALL и INT, а также аппаратных прерываний включает в себя запись в аппаратный стек адреса возврата. Выполнение команд RET и IRET включает в себя выборку из аппаратного стека адреса возврата и передачу управления по этому адресу. Пара команд - PUSH и POP - обеспечивает использование аппаратного стека для программного решения других задач.

Системы программирования для блочно-ориентированных языков (PASCAL, C и др.) используют стек для размещения в нем локальных переменных процедур и иных программных блоков. При каждой активизации процедуры память для ее локальных переменных выделяется в стеке; при завершении процедуры эта память освобождается. Поскольку при вызовах процедур всегда строго соблюдается вложенность, то в вершине стека всегда находится память, содержащая локальные переменные активной в данный момент процедуры.

Этот прием делает возможной легкую реализацию рекурсивных процедур. Когда процедура вызывает сама себя, то для всех ее локальных переменных выделяется новая память в стеке, и вложенный вызов работает с собственным представлением локальных переменных. Когда вложенный вызов завершается, занимаемая его переменными область памяти в стеке освобождается и актуальным становится представление локальных переменных предыдущего уровня. За счет этого в языках PASCAL и C любые процедуры/функции могут вызывать сами себя. В языке PL/1, где по умолчанию приняты другие способы размещения локальных переменных, рекурсивная процедура должна быть определена с описателем RECURSIVE - только тогда ее локальные переменные будут размещаться в стеке.

Рекурсия использует стек в скрытом от программиста виде, но все рекурсивные процедуры могут быть реализованы и без рекурсии, но с явным использованием стека. В программном примере 3.17 приведена реализация быстрой сортировки Хоара в рекурсивной процедуре. Программный пример 4.2 показывает, как будет выглядеть другая реализация того же алгоритма.

Один проход сортировки Хоара разбивает исходное множество на два множества. Границы полученных множеств запоминаются в стеке. Затем из стека выбираются границы, находящиеся в вершине, и обрабатывается множество, определяемое этими границами. В процессе его обработки в стек может быть записана новая пара границ и т.д. При начальных установках в стек заносятся границы исходного множества. Сортировка заканчивается с опустошением стека.

Логическая структура очереди

Очередью FIFO (First - In - First- Out - "первым пришел - первым исключается"). называется такой последовательный список с переменной длиной, в котором включение элементов выполняется только с одной стороны списка (эту сторону часто называют концом или хвостом очереди), а исключение - с другой стороны (называемой началом или головой очереди). Те самые очереди к прилавкам и к кассам, которые мы так не любим, являются типичным бытовым примером очереди FIFO.

Основные операции над очередью - те же, что и над стеком - включение, исключение, определение размера, очистка, неразрушающее чтение.

Машинное представление очереди fifo и реализация операций

При представлении очереди вектором в статической памяти в дополнение к обычным для дескриптора вектора параметрам в нем должны находиться два указателя: на начало очереди (на первый элемент в очереди) и на ее конец (первый свободный элемент в очереди). При включении элемента в очередь элемент записывается по адресу, определяемому указателем на конец, после чего этот указатель увеличивается на единицу. При исключении элемента из очереди выбирается элемент, адресуемый указателем на начало, после чего этот указатель уменьшается на единицу.

Очевидно, что со временем указатель на конец при очередном включении элемента достигнет верхней границы той области памяти, которая выделена для очереди. Однако, если операции включения чередовались с операциями исключения элементов, то в начальной части отведенной под очередь памяти имеется свободное место. Для того, чтобы места, занимаемые исключенными элементами, могли быть повторно использованы, очередь замыкается в кольцо: указатели (на начало и на конец), достигнув конца выделенной области памяти, переключаются на ее начало. Такая организация очереди в памяти называется кольцевой очередью. Возможны, конечно, и другие варианты организации: например, всякий раз, когда указатель конца достигнет верхней границы памяти, сдвигать все непустые элементы очереди к началу области памяти, но как этот, так и другие варианты требуют перемещения в памяти элементов очереди и менее эффективны, чем кольцевая очередь.

В исходном состоянии указатели на начало и на конец указывают на начало области памяти. Равенство этих двух указателей (при любом их значении) является признаком пустой очереди. Если в процессе работы с кольцевой очередью число операций включения превышает число операций исключения, то может возникнуть ситуация, в которой указатель конца "догонит" указатель начала. Это ситуация заполненной очереди, но если в этой ситуации указатели сравняются, эта ситуация будет неотличима от ситуации пустой очереди. Для различения этих двух ситуаций к кольцевой очереди предъявляется требование, чтобы между указателем конца и указателем начала оставался "зазор" из свободных элементов. Когда этот "зазор" сокращается до одного элемента, очередь считается заполненной и дальнейшие попытки записи в нее блокируются. Очистка очереди сводится к записи одного и того же (не обязательно начального) значения в оба указателя. Определение размера состоит в вычислении разности указателей с учетом кольцевой природы очереди.

Программный пример 4.3 иллюстрирует организацию очереди и операции на ней.

Очереди с приоритетами

В реальных задачах иногда возникает необходимость в формировании очередей, отличных от FIFO или LIFO. Порядок выборки элементов из таких очередей определяется приоритетами элементов. Приоритет в общем случае может быть представлен числовым значением, которое вычисляется либо на основании значений каких-либо полей элемента, либо на основании внешних факторов. Так, и FIFO, и LIFO-очереди могут трактоваться как приоритетные очереди, в которых приоритет элемента зависит от времени его включения в очередь. При выборке элемента всякий раз выбирается элемент с наибольшим приоритетом.

Очереди с приоритетами могут быть реализованы на линейных списковых структурах - в смежном или связном представлении. Возможны очереди с приоритетным включением - в которых последовательность элементов очереди все время поддерживается упорядоченной, т.е. каждый новый элемент включается на то место в последовательности, которое определяется его приоритетом, а при исключении всегда выбирается элемент из начала. Возможны и очереди с приоритетным исключением - новый элемент включается всегда в конец очереди, а при исключении в очереди ищется (этот поиск может быть только линейным) элемент с максимальным приоритетом и после выборки удаляется из последовательности. И в том, и в другом варианте требуется поиск, а если очередь размещается в статической памяти - еще и перемещение элементов.

Наиболее удобной формой для организации больших очередей с приоритетами является сортировка элементов по убыванию приоритетов частично упорядоченным деревом, рассмотренная нами в п.3.9.2.

Очереди в вычислительных системах

Идеальным примером кольцевой очереди в вычислительной системы является буфер клавиатуры в Базовой Системе Ввода-Вывода ПЭВМ IBM PC. Буфер клавиатуры занимает последовательность байтов памяти по адресам от 40:1E до 40:2D включительно. По адресам 40:1A и 40:1C располагаются указатели на начало и конец очереди соответственно. При нажатии на любую клавишу генерируется прерывание 9. Обработчик этого прерывания читает код нажатой клавиши и помещает его в буфер клавиатуры - в конец очереди. Коды нажатых клавиш могут накапливаться в буфере клавиатуры, прежде чем они будут прочитаны программой. Программа при вводе данные с клавиатуры обращается к прерыванию 16H. Обработчик этого прерывания выбирает код клавиши из буфера - из начала очереди - и передает в программу.

Очередь является одним из ключевых понятий в многозадачных операционных системах (Windows NT, Unix, OS/2, ЕС и др.). Ресурсы вычислительной системы (процессор, оперативная память, внешние устройства и т.п.( используются всеми задачами, одновременно выполняемыми в среде такой операционной системы. Поскольку многие виды ресурсов не допускают реально одновременного использования разными задачами, такие ресурсы предоставляются задачам поочередно. Таким образом, задачи, претендующие на использование того или иного ресурса, выстраиваются в очередь к этому ресурсу. Эти очереди обычно приоритетные, однако, довольно часто применяются и FIFO-очереди, так как это единственная логическая организация очереди, которая гарантированно не допускает постоянного вытеснения задачи более приоритетными. LIFO-очереди обычно используются операционными системами для учета свободных ресурсов.

Также в современных операционных системах одним из средств взаимодействия между параллельно выполняемыми задачами являются очереди сообщений, называемые также почтовыми ящиками. Каждая задача имеет свою очередь - почтовый ящик, и все сообщения, отправляемые ей от других задач, попадают в эту очередь. Задача-владелец очереди выбирает из нее сообщения, причем может управлять порядком выборки - FIFO, LIFO или по приоритету.