Курсовая: Разработка алгоритмов и программ выполнения операций над последовательными и связанными представлениями структур данных
МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ.
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
им. К.Э. ЦИОЛКОВКОГО
КАФЕДРА ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
к курсовой работе на тему: “Разработка алгоритмов и
программ выполнения операций над последовательными
и связанными представлениями структур данных”
по курсу “Теория алгоритмов и вычислительных
методы”
Руководитель: Авдошин С.М.
Дата сдачи: _____________
Подпись: _____________
Студент: Лицентов Д.Б.
Группа: 3ИТ-2-26
Москва
1998
1. Постановка задачи.
Дано:
Два орграфа X и Y с N вершинами (X в последовательном представлении, Y
в связанном представлении) без кратностей. Дуги орграфов образуют
неупорядоченные списки. Орграфы задаются неупорядоченными
списками смежных вершин - номеров вершин, в которые ведут ребра из
каждой вершины графа.
Требуется:
Выполнить над ребрами орграфов операцию разности(X/Y). В результате
выполнения этой операции новый орграф Z определяется в связанном
представлении, а старый орграф X исправляется в последовательном
представлении.
Особенности представления данных:
Последовательное представление данных: одномерный массив Array,
содержащую два целочисленных поля I (содержит номер вершины, из которой
исходит дуга) и J (содержит номер вершины, в которую входит дуга).
Array[ 1 ]
From
To
Array[ 2 ]
From
To
…
From
To
Array[ N ]
From
To
N – количество дуг в орграфе X.
Связанное представление данных: одномерный массив Spisok указателей на
структуру index, представляющую собой элемент списка и содержащий поле:
целочисленное index (содержит номер вершины, в которую входит дуга) и
Next - указатель на структуру Spisok, указывающее на следующий элемент
списка
Spisok[ 1 ]
To
…
To NULL
…
To
…
To NULL
Spisok[ N ]
To
…
To NULL
N - количество вершин в графе Y,Z.
2. Внешнее описание программы.
Ввод информации об неориентированных графах происходит из файла, формат
которого должен быть нижеследующим:
N
X11 X12 ... X1k1 0
X21 X22 ... X2k2 0
...
XN1 XN2 ... XNkN 0
Y11 Y12 ... Y1k1 0
Y21 Y22 ... Y2k2 0
...
YN1 YN2 ... YNkN 0
где N - число вершин в графах
Xij - номер очередной вершины смежной i в графе X (i = 1..N,
j=1..ki)
Yij - номер очередной вершины смежной i в графе Y(i = 1..N,
j=1..ki)
Если из какой-то вершины не выходит ни одного ребра, то для нее в
исходных данных задаем только ноль (например ‘0’ - вершина 2
изолирована). Таким образом, для каждого графа должно вводится в общей
сложности N нолей.
Формат печати результатов работы программы представлен в следующем
формате:
Даны неориентированные графы X и Y без кратностей.
Для каждого графа задаем номера вершины смежности с данной.
Граф X (в ЭВМ в последовательном представлении):
1 : X11 X12 ... X1k1
2 : X21 X22 ... X2k2
...
N : XN1 XN2 ... XNkN
Граф Y (в ЭВМ в связанном представлении):
1 : Y11 Y12 ... Y1k1
2 : Y21 Y22 ... Y2k2
...
N : YN1 YN2 ... YNkN
Над графами выполняется операция разности двумя способами
с получением нового графа Z (в связанном представлении):
1 : Z11 1,Z12 ... Z1k1
2 : Z21 Z22 ... Z2k2
...
N : ZN1 ZN2 ... ZNkN
И исправлением старого графа X (в последовательном представлении):
1 : X11 X12 ... X1k1
2 : X21 X22 ... X2k2
...
N : XN1 XN2 ... XNkN
Кол-во вершин, кол-во дуг графа X, кол-во дуг графа Y
и кол-во времени, затраченного на вычисление разности X и Y:
N MX MY T
где T - кол-во времени, затраченного на вычисление разности X и Y
Zij - номер очередной вершины смежной i в графе Z(i = 1..N,
j=1..ki)
MX - кол-во дуг в графе X
MY - кол-во дуг в графе Y
Метод решения:
Принцип решения основан на методе полного перебора, что конечно не
лучший вариант, но все-таки лучше, чем ничего.
Аномалии исходных данных и реакция программы на них:
нехватка памяти при распределение: вывод сообщения на экран и завершение
работы программы;
неверный формат файла: вывод сообщения на экран и завершение работы
программы;
Входные данные
Входными данными для моей работы является начальное число вершин графа,
которое по мере работы программы увеличиться на 30 верши. Это число не
может превосходить значения 80 вершин, так как в процессе работы
программы число увеличивается на 30 и становиться 110 – это
«критическое» число получается из расчета 110(216/3. Это происходит
потому, что стандартный тип int не может вместить в себя более чем 216.
Мне же требуется для нормально работы программы, чтобы тип вмещал в себя
утроенное количество вершин неориентированного графа. Конечно, это всего
лишь приближение, но с учётом того, что графы генерируются случайно
возможность набора 33000 невелико и, следовательно, допустимо.
Входной файл генерируется каждый раз новый.
Графы для расчета мультипликативных констант генерируются случайным
образом, используя датчик случайных чисел, это-то и накладывает
ограничения на количество вершин. Дело в том, что при работе с
генератором случайных чисел предпостительно иоспользовать целый тип
данных – так говорил товарищ Подбельский В.В.
Оценка временной сложности.
Каткие сведения о временной сложности.
Качество алгоритма оценивается как точность решения и эффективность
алгоритма, которая определяется тем временем, которое затрачивается для
решения задачи и необходимым объёмом памяти машины.
.
Размерность задачи – это совокупность параметров, определяющих меру
исходных данных. Временная оценка алгоритма бывает двух типов:
апосториорная – оценка сложности алгоритма с точностью до
мультипликативных констант, сделанных для конкретной машины.
для всех отрицательных значений N.
Вычисление временной сложности.
Для того, чтобы проверить правильность временной оценки алгоритма, надо
знать априорную оценку сложности.
Проверка вычислительной сложности алгоритма сводиться к
экспериментальному сравнению двух или более алгоритмов, решающих одну и
ту же задачу. При этом возникают две главные проблемы: выбор входных
данных и перевода результатов эксперимента в графики кривых сложности.
При прогоне программы мы получаем значения функции, которые можно
изобразить на графике как функцию f(NX,NY,NZ). Данные точки показывают
характер кривой. Для аппроксимации этого облака точек в своей курсовой
работе я использовал метод наименьших квадратов.
Анализ по методу наименьших квадратов заключается в определении
параметров кривой, описывающих связь между некоторым числом N пар
значений Xi, Yi (в данном случае n и t соответственно), обеспечивая при
этом наименьшую среднеквадратичную погрешность. Графически эту задачу
можно представить следующим образом – в облаке точек Xi, Yi плоскости XY
(смотри рисунок) требуется провести прямую так, чтобы величина всех
отклонений отвечала условию:
Для того чтобы получить значение функции на K-том эксперименте, мы
засекаем значение времени перед вызовом функции, которая реализует
алгоритм, вставим оператор вида:
TikTak=clock();
Где функция clock() даёт время с точностью до нескольких миллисекунд (в
языке С++ она описана в заголовочном файле time.h). После выполнения
процедуры, реализует алгоритм, мы находим разность времени
TikTak=cloc() - TikTak;
После всех проделанных манипуляций нужно прировнять к нулю все частные
производные. Это будет выглядеть, в общем виде, примерно так:
получим
Положим Аij=(ti, tj) и B=(ti,TikTak) => мы получили систему уравнений
AX=B, где Х=С. Формирование в матрице столбцов А и столбцов В
записывается очень легко используя любой алгоритмический язык. После
заполнения матрицы её остаётся решить и вывести решения этой задачи.
Решение производиться методом Жордана.
Априорная временная оценка процедур.
Процедура вывода графа на экран в последовательном представлении:
Void prin3(Array *X, int N1, int N)
X – граф в связаном представлении
N – количество вершин графа.
N1 – количество дуг в графе Х
O(N,N1)=N*N1
Процедура вывода графа на экран в связаном представлении:
Void print3(Spisok **X, int N)
X – граф в связаном представлении
N – количество дуг в графе.
O(N)=N
Процедура вычисления разности графов с возвращающим значением
последовательного графа:
Array * RaznostZ(int n, int &n1, Array *X, Spisok **Y,Array *Z)
N - количество дуг графа
N1 – количество вершин в графе Х
X – грав в последовательном представлении
Y - грав в связаном представлении
Z – грав в последовательном представлении
O(N,N1)=N1*N*k=N1*N2
N2 – количество вершин в графе Y
Процедура вычисления разности графов с возвращающим значением
последовательного графа:
Spisok * RaznostY(int n, int &n1, Array *X, Spisok **Y)
N - количество дуг графа
N1 – количество вершин в графе Х
X – грав в последовательном представлении
Y - грав в связаном представлении
O(N,N1)=N1*N*(k+l)=N1*(N3+N2)
N2 – количество вершин в графе Y
N3 – количество вершин в графе Z – возвращаемом.
Процедура ввода графов в последовательном представлении:
Spisok **ReadFileY( Spisok **Y, char *st)
St – указатель на строку с именем файла из которого будет происходить
ввод
Y - грав в связаном представлении
O(N,N1)=N+N2
N2 – количество вершин в графе Y
Процедура ввода графов в последовательном представлении:
Array *ReadFileY( Array *X, char *st)
St – указатель на строку с именем файла из которого будет происходить
ввод
Для демонстрации работоспособности программы я вывожу некий, случайно
сформированный граф на дисплей для маленькой размерности (в данном
примере 4 вершины), далее вывожу на экран разность этих графов. Как
легко убедиться, в том что это правильная разность, можно предположить,
что это будет справедливо и для графов большей размерности.
Демонстрация работоспособности программы.
Имя файла с данными задачи: GrapH.txt
X в последовательном
0: 2
1: 1 3 0
2: 2 0 3
3: 3 0
Y в свяанном
0: 1 3
1: 1 0
2: 3 2
3: 2 3 1
Z=X-Y в последовательном
0: 2
1: 3
2: 0
3: 0
новый Y - в связанном представлении
0: 2
1: 3
2: 0
3: 0
Press Any Key to continue
После предложения программы нажать любую клавишу вы видите перед собой
экран следующего содержания:
Немного подождите - идут эксперименты...
Число вершин в графе = 85
RaznostZ... этот комп пока ещё работает...
RasnostY... Повторяю который раз?! Ответ:9
Число вершин в графе = 90
RaznostZ... этот комп пока ещё работает...
RasnostY... Повторяю который раз?! Ответ:9
Число вершин в графе = 95
RaznostZ... этот комп пока ещё работает...
RasnostY... Повторяю который раз?! Ответ:9
Число вершин в графе = 100
RaznostZ... этот комп пока ещё работает...
RasnostY... Повторяю который раз?! Ответ:9
Число вершин в графе = 105
RaznostZ... этот комп пока ещё работает...
RasnostY... Повторяю который раз?! Ответ:9
Число вершин в графе = 110
RaznostZ... этот комп пока ещё работает...
RasnostY... Повторяю который раз?! Ответ:9
если вы видите эту надпись, значит эксперименты прошли удачно
Press any key для вывода результатов на экран.
После предложения программы нажать любую клавишу вы видите перед собой
экран следующего содержания:
O(nX,nY,nZ)=C1*nX*(nY+nZ)
C0=3.894613e-06
C1=1.953171e-06
C2=1.941442e-08
C3=7.187807e-12
C4=3.05476e05
Верш Кол-во дуг Х Кол-во дуг Y Кол-во дуг Z Эксперимент
Теория
70 3028 3045 1120
0.06044 0.058657
75 3507 3531 1289
0.071429 0.074507
80 4032 3978 1471
0.082418 0.082331
85 4488 4577 1608
0.104396 0.103425
90 5136 5061 1898
0.126374 0.125175
95 5692 5638 2075
0.137363 0.138322
Press Any Key for exit to you system.
В графе эксперимент я вывожу экспериментально время – время которое я
получил при выполнение моей процедуры. В графе теория я вывожу значение
времени получившееся при подстановке мультипликативных констант в
исходное уравнение.