Prednáška 22

Oznamy

Plán prednášok a cvičení na zvyšok semestra:

• Dnes pokračujeme stromy.
• V utorok 14.12. v rámci cvičení tréning na skúšku.
  • Na testovači už sú tréningové príklady na skúšku. Za niektoré budete môcť získať bonusový bod, ak ich vyriešite do 12.1. (ako tréning sa dajú riešiť aj neskôr). V utorok na cvičeniach pribudne ešte jeden tréningový príklad za 4 body. Ak prídete na cvičenia a odovzdáte na konci aspoň rozumne rozrobenú verziu programu, získate jeden bonusový bod, aj keď ho nestihnete dokončiť.
• V stredu 15.12. ak treba dokončíme stromy, potom nepovinná prednáška o nepreberaných črtách jazykov C a C++ (táto nepovinná časť učiva nebude vyžadovaná na skúške, ale môžete ju použiť).
• V piatok 17.12. od 12:00 predtermín skúšky, doplnkové cvičenia nebudú

Binárne vyhľadávacie stromy

Opakovanie

Príklad binárneho vyhľadávacieho stromu.

Binárny vyhľadávací strom (binary search tree) je dátová štruktúra určená na ukladanie dynamickej množiny prvkov.

• V binárnom vyhľadávacom strome má každý vrchol 0, 1 alebo 2 deti
• V každom vrchole máme položku s dátami (pre jednoduchosť typu int)
• Pre každý vrchol v stromu platí:
  • Každý vrchol v ľavom podstrome v má hodnotu data menšiu ako vrchol v
  • Každý vrchol v pravom podstrome v má hodnotu data väčšiu ako vrchol v

struct node {
    /* vrchol binárneho vyhľadávacieho stromu  */
    int data;       /* hodnota */
    node * parent;  /* rodič vrchola, NULL v koreni */
    node * left;    /* ľavé dieťa, NULL ak neexistuje */
    node * right;   /* pravé dieťa, NULL ak neexistuje */
};

/* Samotná štruktúra binárneho vyhľadávacieho stromu (obal pre používateľa). */
struct binarySearchTree {
    node *root;  /* koreň stromu, NULL pre prázdny strom */
};

Videli sme vyhľadávanie prvku v binárnom vyhľadávacom strome. Čas výpočtu je v najhoršom prípade úmerný výške stromu.

Vkladanie do binárneho vyhľadávacieho stromu

Nasledujúca funkcia insertNode vloží uzol *v na správne miesto podstromu zakoreneného v *root ako jeho list.

• Predpokladáme, že prvok v strome nie je.
• Putujeme po strome podobne ako pri vyhľadávaní prvku, až kým nenarazíme na nulový smerník.
  • Na tomto mieste by mal byť nový prvok, takže ho tam pridáme ako nový list
  • Uvádzame rekurzívnu verziu, dá sa aj cyklom, podobne ako pri hľadaní
• Funkcia bstInsert vytvorí uzol s daným kľúčom key a pomocou funkcie insertNode ho vloží do binárneho vyhľadávacieho stromu t.

/* Vloží uzol v na správne miesto podstromu zakoreneného v root */
void insertNode(node *root, node *v) {
    assert(root != NULL && v != NULL);
    if (v->data < root->data) {
        if (root->left == NULL) {
            root->left = v;
            v->parent = root;
        } else {
            insertNode(root->left, v);
        }
    } else {
        if (root->right == NULL) {
            root->right = v;
            v->parent = root;
        } else {
            insertNode(root->right, v);
        }
    }
}

/* Vloží do stromu t nový uzol s kľúčom key. */
void bstInsert(binarySearchTree &t, int key) {
    node *v = new node;
    v->data = key;
    v->left = NULL;
    v->right = NULL;
    v->parent = NULL;
    if (t.root == NULL) {
        t.root = v;
    } else {
        insertNode(t.root, v);
    }
}

Čas vkladania je tiež v najhoršom prípade úmerný hĺbke stromu.

Cvičenia

• Napíšte nerekurzívny variant funkcie insertNode.
• Napíšte funkciu treeSort, ktorá z poľa celých čísel a pomocou volaní funkcie bstInsert vytvorí binárny vyhľadávací strom a následne pomocou prehľadávania tohto stromu v poradí inorder pole a utriedi.
• Ako bude vyzerať strom po nasledujúcej postupnosti operácií?

    binarySearchTree t;
    bstInit(t);
    bstInsert(t, 2);
    bstInsert(t, 5);
    bstInsert(t, 3);
    bstInsert(t, 10);
    bstInsert(t, 7);  

Minimum a následník

Uvedieme teraz dve funkcie, ktoré sa zídu pri mazaní prvku zo stromu, ale môžu sa zísť aj inokedy.

Prvá funkcia minNode nájde vo vyhľadávacom strome uzol, v ktorom je uložená najmenšia hodnota.

• Všetky prvky menšie ako koreň sú v ľavom podstrome, bude tam zrejme aj minimum.
• Tá istá úvaha platí pre koreň ľavého podstromu.
• Ideme teda doľava kým sa dá, posledný vrchol vrátime (list alebo vrchol, ktorý má iba pravé dieťa).
• Nie je treba teda prechádzať celý strom a nemusíme sa ani pozerať na položku data v uzloch.
• Dá sa napísať cyklom aj rekurzívne.
• Obalom pre používateľa bude funkcia bstMin, ktorá pomocou funkcie minNode nájde minimálny kľúč v danom binárnom vyhľadávacom strome t.

/* Vrati uzol s minimalnou hodnotou data v podstrome s korenom v. */
node *minNode(node *v) {
    assert(v != NULL);
    while (v->left != NULL) {
        v = v->left;
    }
    return v;
}

/* Vrati minimalny kluc uzla v strome t. */
int bstMin(binarySearchTree &t) {
    assert(t.root != NULL);
    return minNode(t.root)->data; 
}

Cvičenia:

• Napíšte rekurzívny variant funkcie minNode.
• Ako by bolo treba funkciu zmeniť, aby hľadala maximum?

Funkcia successorNode nájde pre daný uzol v jeho následníka (angl. successor) v binárnom vyhľadávacom strome, čiže uzol, ktorý vo vzostupnom poradí podľa kľúčov nasleduje bezprostredne za uzlom v.

• Ak má uzol v pravé dieťa, následník uzla v bude vrchol s minimálnou hodnotou data v pravom podstrome
• V opačnom prípade môže byť následníkom uzla v jeho rodič, ak v je jeho ľavé dieťa.
• Ak je v pravým dieťaťom svojho rodiča, môže to byť jeho prarodič (ak je rodič uzla v ľavým dieťaťom tohto prarodiča), atď.
• Vo všeobecnosti teda ide o najbližšieho predka uzla v takého, že v patrí do jeho ľavého podstromu.
• V strome existuje práve jeden uzol bez následníka (najväčší prvok).
  • Ako presne sa bude funkcia nižšie pre tento prvok správať?

/* Vrati uzol, ktory vo vzostupnom poradi uzlov podla klucov nasleduje za v. Ak taky uzol neexistuje, vrati NULL. */
node *successorNode(node *v) {
    assert(v != NULL);
    if (v->right != NULL) {
        return minNode(v->right);
    }
    while (v->parent != NULL && v == v->parent->right) {
        v = v->parent;
    }
    return v->parent;
}

Mazanie z binárneho vyhľadávacieho stromu

Nasledujúca funkcia bstRemove zmaže z binárneho vyhľadávacieho stromu t uzol s kľúčom key (ak sa taký uzol v strome vyskytuje).

• Najprv pomocou funkcie findNode nájde uzol v s kľúčom key.
• Ak je v list, jednoducho ho zmažeme.
• Ak má v jedno dieťa, toto dieťa prevesíme priamo pod otca v a v zmažeme.
• Ak má v dve deti, nájdeme nasledovníka v, t.j. minimum v pravom podstrome v.
• Tento nasledovník nemá ľavé dieťa, vieme ho teda zmazať.
• Jeho údaje presunieme do vrcholu v.
• Tiež treba dať pozor na mazanie koreňa.

/* Zmaze zo stromu t uzol s klucom key, ak tam taky je. */
void bstRemove(binarySearchTree &t, int key) {
    // Najde uzol v s hodnotou, ktoru treba vymazat.
    node *v = findNode(t.root, key);                   
    if (v == NULL) {
        return;
    }
    
    // Najde uzol *rm stromu t, ktory sa napokon realne zmaze.   
    node *rm;                                          
    if (v->left == NULL || v->right == NULL) {         
        rm = v;
    } else  {
        rm = successorNode(v);
    }
   
    // Ak rm != v, presunie kluc uzla *rm do uzla *v. 
    if (rm != v) {                                     
        v->data = rm->data;
    }
    
    // ak ma uzol rm dieta, jeho rodicom bude rodic rm
    node *child;                                      
    if (rm->left != NULL) {
        child = rm->left;
    } else {
        child = rm->right;
    }                   
    if (child != NULL) {
        child->parent = rm->parent;
    }
    if (rm->parent == NULL) {
        t.root = child;
    } else if (rm == rm->parent->left) {
        rm->parent->left = child;    
    } else if (rm == rm->parent->right) {
        rm->parent->right = child;
    }
    // rm uz nie je v strome, uvolnime jeho pamat
    delete rm;
}

Zložitosť jednotlivých operácií

• Časová zložitosť operácií bstFind(t), bstInsert(t) aj bstRemove(t) je úmerná výške stromu t, ktorú označíme h.
• Predminule sme ukázali, že pre strom s n uzlami máme log₂(n+1)-1 ≤ h ≤ n-1.
• Zložitosť uvedených operácií je teda v najhoršom prípade lineárna od počtu uzlov stromu (tento prípad nastane, ak prvky vkladáme od najmenšieho po najväčší alebo naopak).
• Dá sa však ukázať, že ak sa prvky vkladajú v náhodnom poradí, výška stromu bude v priemere logaritmická od počtu uzlov.
• Na predmete Algoritmy a dátové štruktúry (druhý ročník) sa tieto tvrdenia dokazujú poriadne a preberajú sa tam aj varianty vyhľadávacích stromov, pre ktoré je zložitosť uvedených operácií logaritmická aj v najhoršom prípade.

Lexikografické stromy

Lexikografický strom reprezentujúci množinu reťazcov a, aj, ale, aleba, alebo, cez, na, nad.

Lexikografické stromy (niekde tiež prefixové stromy; angl. trie zo slova retrieval) sú dátová štruktúra na uchovávanie množiny reťazcov. Ide o stromy, ktoré nemusia byť binárne:

• Uzol lexikografického stromu má najviac toľko detí, koľko je znakov v uvažovanej abecede. Každé dieťa je označené iným znakom abecedy. Graficky si môžeme predstaviť tento znak prislúchajúci k hrane spájajúcej ridiča a dieťa.
• Koreň lexikografického stromu zodpovedá prázdnemu reťazcu.
• Uzol v hĺbke k zodpovedá reťazcu dĺžky k, ktorý dostaneme prečítaním písmen na ceste z koreňa do daného uzla.
• Každý uzol lexikografického stromu obsahuje logickú hodnotu vyjadrujúcu, či k nemu prislúchajúci reťazec patrí do množiny reprezentovanej týmto lexikografickým stromom.
• V korektnom lexikografickom strome všetky listy zodpovedajú reťazcom z reprezentovanej množiny.
• Vnútorné vrcholy môžu zodpovedať reťazcu z množiny alebo iba prefixu jedného alebo viacerých takých reťazcov.

Uzly lexikografickéeho stromu budeme reprezentovať šruktúrou node

• Uzol obsahuje obsahuje booleovskú premennú isWord, v ktorej je uložená informácia o tom, či reťazec prislúchajúci k danému uzlu patrí alebo nepatrí do reprezentovanej množiny a pole children smerníkov na jednotlivé deti daného uzla.
• Veľkosť alphSize tohto poľa je rovná veľkosti uvažovanej abecedy.
• V ukážkovom programe uvažujeme abecedu 'a'..'z'.

const int alphSize = 'z' - 'a' + 1;

struct node {
    // pole smernikov na deti
    node *children[alphSize]; 
    // udava, ci uzol prislucha k slovu z reprezentovanej mnoziny 
    bool isWord;              
};

Samotný lexikografický strom je potom daný iba smerníkom na svoj koreň:

struct trie {
    node *root;      
};

Inicializácia a likvidácia lexikografického stromu

Nasledujúca funkcia inicializuje prázdny lexikografický strom t:

void trieInit(trie &t) {
    t.root = NULL; 
}

Uvoľnenie pamäte alokovanej pre podstrom zakorenený v uzle root realizujeme obdobne ako pri binárnych vyhľadávacích stromoch. Jediný rozdiel spočíva v potenciálne väčšom počte detí uzla root.

void destroySubtree(node *root) {
    if (root != NULL) {
        for (int i = 0; i < alphSize; i++) {
            destroySubtree(root->children[i]);
        }
        delete root;
    }
}

Nasledujúca funkcia potom zlikviduje celý lexikografický strom t:

void trieDestroy(trie &t) {
    destroySubtree(t.root);
}

Hľadanie v lexikografickom strome

Funkcia trieFind pre daný lexikografický strom t a reťazec word zistí, či slovo word patrí do množiny reprezentovanej stromom t.

• Postupuje po písmenách reťazca word. Kým nedôjde na koniec slova, snaží sa ísť po hranách, ktoré zodpovedajú jednotlivým písmenám.
• V prípade, že v niektorom bode narazí na NULL, slovo word sa v strome nenachádza.
• V opačnom prípade toto slovo dočíta v nejakom uzle v. V takom prípade slovo word patrí do reprezentovanej množiny práve vtedy, keď v->isWord má hodnotu true.

bool trieFind(trie &t, const char *word) {
    node *v = t.root;
    if (v == NULL) {
        return false;
    }
    for (int i = 0; word[i] != 0; i++) {
        int c = word[i] - 'a';
	assert(c >= 0 && c < alphSize);
        v = v->children[c];
        if (v == NULL) {
            return false;
        }
    }
    return v->isWord;
}

Vkladanie do lexikografického stromu

Pri vkladaní reťazca do množiny realizovanej lexikografickým stromom často vznikne potreba vytvárať nové uzly tohto stromu. Túto podúlohu realizuje funkcia createNode, ktorá vytvorí nový uzol s hodnotou isWord danou jej argumentom a so všetkými smerníkmi na deti nastavenými na NULL.

node *createNode(bool isWord) {
    node *v = new node;
    for (int i = 0; i < alphSize; i++) {
        v->children[i] = NULL;
    }
    v->isWord = isWord;
    return v;
}

Vloženie reťazca word do lexikografického stromu t potom realizuje funkcia trieInsert, ktorá pracuje nasledovne:

• Začne v koreni stromu, odkiaľ postupuje nižšie smerom k listom.
• V každom uzle sa pozrie na ďalšie písmeno slova word. Ak danému uzlu chýba dieťa pre toto písmeno, vytvorí ho pomocou funkcie createNode. Následne sa presunie do tohto dieťaťa.
• Ak v nejakom uzle v príde na koniec slova word, nastaví hodnotu v->isWord na true.

void trieInsert(trie &t, const char *word) {
    if (t.root == NULL) {
        t.root = createNode(false);
    }
    node *v = t.root;
    for (int i = 0; word[i] != 0; i++) {
        int c = word[i] - 'a';
        assert(c >= 0 && c < alphSize);
        if (v->children[c] == NULL) {
            v->children[c] = createNode(false);
        }
        v = v->children[c];
    }
    v->isWord = true;
}

Vymazávanie z lexikografického stromu

Vymazávanie slov z množiny reprezentovanej lexikografickým stromom budeme realizovať prostredníctvom pomocnej rekurzívnej funkcie removeFromSubtree.

• Funkcia z podstromu zakorenenom v uzle root vymaže sufix reťazca word začínajúci na pozícii index.
• Funkcia vráti booleovskú hodnotu podľa toho, či sa pri tomto vymazaní sufixu z daného podstromu vymazal jeho koreň root.
• Ak sa slovo word v reprezentovanej množine nenachádza, funkcia removeFromSubtree vyhlási chybu pomocou funkcie assert.

Funkcia removeFromSubtree pracuje nasledovne:

• Ak je sufix reťazca word začínajúci na indexe index prázdny, nastaví hodnotu root->isWord na false.
• V opačnom prípade funkcia removeFromSubtree zavolá rekurzívne samú seba pre dieťa zodpovedajúce písmenu na pozícii index reťazca word. Ak toto volanie dané dieťa zmaže, prestaví smerník na toto dieťa na NULL.
• V prípade, že po vykonaní jednej z predchádzajúcich dvoch operácií nemá uzol root žiadne dieťa a súčasne má root->isWord hodnotu false, uvoľní pamäť alokovanú pre uzol root a informáciu o jeho zmazaní vráti na výstupe.

bool removeFromSubtree(node *root, const char *word, int index) {
    assert(root != NULL);
    if (word[index] == 0) {
        assert(root->isWord);
        root->isWord = false;
    } else {
        int c = word[index] - 'a';
        bool deleted = removeFromSubtree(root->children[c], word, index + 1);
        if (deleted) {          
            root->children[c] = NULL;
        }
    }
    int numChildren = 0;                        
    for (int i = 0; i < alphSize; i++) {
        if (root->children[i] != NULL) {
            numChildren++;
        }
    }
    if (numChildren == 0 && !root->isWord) {
        delete root;
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}

Samotné odstránenie reťazca word z množiny reprezentovanej stromom t potom realizuje funkcia trieRemove.

void trieRemove(trie &t, const char *word) {
    // zavolame rekurziu pre koren stromu
    bool rootRemoved = removeFromSubtree(t.root, word, 0);
    // ak bol koren odstraneny, nastavime t.root na NULL
    if (rootRemoved) {
        t.root = NULL;
    }
}

Výška lexikografického stromu

Nasledujúca funkcia vypočíta výšku podstromu zakoreneného v uzle root:

int subtreeHeight(node *root) {
    if (root == NULL) {
        return -1;
    }
    int maxHeight = -1;
    for (int i = 0; i < alphSize; i++) {
        int height = subtreeHeight(root->children[i]);
        if (height > maxHeight) {
            maxHeight = height;
        }
    }
    return maxHeight + 1;
}

Výšku samotného lexikografického stromu t potom spočíta nasledujúca funkcia:

int trieHeight(trie &t) {
    return subtreeHeight(t.root);
}

Vypisovanie slov reprezentovaných lexikografickým stromom

Nasledujúca funkcia printSubtree prehľadáva podstrom zakorenený v uzle root a v reťazci s postupne generuje všetky slová z reprezentovanej množiny, ktoré zároveň vypisuje na konzolu. V parametri index dostane hĺbku aktuálneho vrcholu, t.j. pozíciu, v reťazci, na ktorú pridáme ďalší znak.

void printSubtree(node *root, char *s, int index) {
    if (root == NULL) {
        return;
    }
    if (root->isWord) {
        s[index] = 0; // ukoncenie retazca pred vypisom
        printf("%s\n", s);
    }
    for (int i = 0; i < alphSize; i++) {
        s[index] = 'a' + i;
        printSubtree(root->children[i], s, index + 1);
    }
}

Funkcia triePrint vypisujúca všetky slová v množine reprezentovanej lexikografickým stromom t najprv spočíta výšku stromu t, ktorá je rovná dĺžke najdlšieho reťazca tejto množiny. Následne dynamicky alokuje reťazec dostatočnej dĺžky na uchovanie každého slova množiny a zavolá funkciu printSubtree pre koreň stromu t.

void triePrint(trie &t) {
    int height = trieHeight(t);
    if (height >= 0) { 
        char *s = new char[height + 1];
        printSubtree(t.root, s, 0);
        delete[] s;
    }
}

Abstraktný dátový typ slovník

• ADT dynamická množina reprezentoval dynamickú množinu prvkov s operáciami add, remove a contains.
• Často chceme k jednotlivým kľúčom ukladať aj ďalšie údaje a tieto údaje pre daný kľúč vrátiť.
• Príkladom môže byť zoznam kontaktov, kde kľúčom je meno osoby a pre dané meno chceme vrátiť kontaktné údaje danej osoby (emailová adresa, telefón a pod.)
• ADT s touto funkcionalitou sa nazýva slovník.
• Všetky implementácie množiny vieme priamočiaro rozšíriť na ukladanie takých ďalších údajov.
• Ukážkový program nižšie spočíta výskyty slov v texte. Jednotlivé slová sú kľúčami v slovníku implementovanom pomocou lexikografického stromu a v každom uzle si pamätáme namiesto hodnoty isWord počítadlo, ktoré udáva, koľkokrát sme príslušné slovo videli na vstupe.

Sylaby predmetu

Základy

Konštrukcie jazyka C

• premenné typov int, double, char, bool, konverzie medzi nimi
• podmienky (if, else, switch), cykly (for, while)
• funkcie (a parametre funkcií - odovzdávanie hodnotou, referenciou, smerníkom)

void f1(int x){}                                 //hodnotou
void f2(int &x){}                                //referenciou
void f3(int* x){}                                //smerníkom
void f(int a[], int n){}                         //polia bez & (ostanú zmeny)
void kresli(Turtle &t){}                         //korytnačky, SVGdraw a pod. s &

Polia, reťazce (char[])

int A[4]={3, 6, 8, 10}; 
int B[4];               
B[0]=3; B[1]=6; B[2]=8; B[3]=10;

char C[100] = "pes";
char D[100] = {'p', 'e', 's', 0};

• funkcie strlen, strcpy, strcmp, strcat

Súbory, spracovanie vstupu

• cin, cout alebo printf, scanf
• fopen, fclose, feof
• fprintf, fscanf
• getc, putc, ungetc, fgets, fputs
• spracovanie súboru po znakoch, po riadkoch, po číslach alebo slovách

Smerníky, dynamicky alokovaná pamäť, dvojrozmerné polia

int i;    // „klasická“ celočíselná premenná
int *p;   // ukazovateľ na celočíselnú premennú

p = &i;         // spravne
p = &(i + 3);   // zle i+3 nie je premenna
p = &15;        // zle konstanta nema adresu
i = *p;         // spravne ak p bol inicializovany

int * cislo = new int;  // alokovanie jednej premennej
*cislo = 50;
..
delete cislo;

int a[4];
int *b = a;  // a,b su teraz takmer rovnocenne premenne 

int *A = new int[n]; // alokovanie 1D pola danej dlzky
..
delete[] A;

int **a;       // alokovanie 2D matice
a = new int *[n];
for (int i = 0; i < n; i++) a[i] = new int[m];
..
for (int i = 0; i < n; i++) delete[] a[i];
delete[] a;

Abstraktné dátové typy

Abstraktný dátový typ dynamické pole (rastúce pole)

• operácie init, add, get, set, length

Abstraktný dátový typ dynamická množina (set)

• operácie init, find, insert, remove
• implementácie pomocou
  • neutriedeného poľa
  • utriedeného poľa
  • spájaných zoznamov
  • binárnych vyhľadávacích stromov
  • hašovacej tabuľky
  • lexikografického stromu (ak kľúč je reťazec)

Abstraktné dátové typy rad a zásobník

• operácie pre rad (frontu, queue): init, isEmpty, enqueue, dequeue, peek
• operácie pre zásobník (stack): init, isEmpty, push, pop
• implementácie: v poli alebo v spájanom zozname
• využitie: ukladanie dát na spracovanie, odstránenie rekurzie
• kontrola zátvoriek a vyhodnocovanie výrazov pomocou zásobníka

Dátové štruktúry

Spájané zoznamy

struct node {
    int data;
    item* next;
};
struct linkedList {
    item* first;
};
void insertFirst(linkedList &z, int d){
    /* do zoznamu z vlozi na zaciatok novy prvok s datami d */
    item* p = new item;   // vytvoríme nový prvok
    p->data = d;          // naplníme dáta
    p->next = z.first;    // prvok bude prvým prvkom zoznamu (ukazuje na doterajší začiatok)
    z.first = p;          // tento prvok je novým začiatkom
}

Strom pre výraz (65 – 3*5)/(2 + 3)

Binárne stromy

struct node {
    /* vrchol stromu  */
    dataType data;
    node * left;  /* lavy syn */
    node * right; /* pravy syn */
};

node * createNode(dataType data, node *left, node *right) {
    node *v = new node;
    v->data = data;
    v->left = left;
    v->right = right;
    return v;
}

• prehľadávanie inorder, preorder, postorder
• použitie na uloženie aritmetických výrazov

Binárne vyhľadávacie stromy

• vrcholy vľavo od koreňa menší kľúč, vpravo od koreňa väčší
• insert, find, remove v čase závisiacom od hĺbky stromu

Lexikografické stromy

• ukladajú množinu reťazcov
• nie sú binárne: vrchol môže mať veľa synov
• insert, find, remove v čase závisiacom od dĺžky kľúča, ale nie od počtu kľúčov, ktoré už sú v strome

struct node {
    /* vrchol lexikografickeho stromu  */
    char data; // pismeno ulozene v tomto vrchole
    bool isWord; // je tento vrchol koncom slova?
    node* next[Abeceda]; // pole smernikov na deti    
};

Hašovanie

• hašovacia tabuľka veľkosti m
• kľúč k premietneme nejakou funkciou na index v poli (0,...,m-1}
• každé políčko hašovacej tabuľky spájaný zoznam prvkov, ktoré sa tam zahašovali
• v ideálnom prípade sa prvky rozhodia pomerne rovnomerne, zoznamy krátke, rýchle hľadanie, vkladenie, mazanie
• v najhoršom prípade všetky prvky v jednom zozname, pomalé hľadanie a mazanie

int hash(int k, int m){ // veľmi jednoduchá hašovacia funkcia, v praxi väčšinou zložitejšie
    return abs(k) % m;
}
struct node {
    int item;
    node* next;
};

struct set {
    node** data;
    int m;
};

Algoritmy

Rekurzia

• Rekurzívne funkcie
• Vykresľovanie fraktálov
• Prehľadávanie s návratom (backtracking)
• Vyfarbovanie
• Prehľadávanie stromov

Triedenia

• nerekurzívne: Bubblesort, Selectionsort, Insertsort
• rekurzívne: Mergesort, Quicksort
• súvisiace algoritmy: binárne vyhľadávanie

Matematické úlohy

• Euklidov algoritmus, Eratostenovo sito
• Práca s aritmetickými výrazmi: vyhodnocovanie postfixovej formy, prevod z infixovej do postfixovej, reprezentácia vo forme stromu