Сборник по задачам и примерам Assembler



Дерево

То, что неясно, следует выяснить. То, что трудно творить, следует делать с великой настойчивостью.
Конфуций Деревом называется сетевая структура, обладающая следующими свойствами:

  • среди всех узлов существует один, который не имеет ребер, входящих от других узлов, — этот узел называется корнем;
  • все узлы, за исключением корня, имеют одно и только одно входящее ребро;
  • ко всем узлам дерева имеется путь, начало которого лежит в корне дерева. Графически дерево изображают так, как показано на рис. 2.18.

Рис. 2.18. Изображение дерева и соответствующего ему связного списка

Следуя терминологии дерева, можно ввести некоторые определения, касающиеся его структуры. Ребра, соединяющие смежные узлы дерева, называются ветвями. Оконечные узлы дерева, которые не ссылаются на другие узлы, называются листьями. Другие узлы дерева, за исключением корня, называются узлами ветвления. Две смежные вершины дерева состоят в «родственных» отношениях. Вершина X, находящаяся на более высоком уровне дерева по отношению к вершине Y, называется отцом. Соответственно, вершина Y по отношению к X называется сыном. Если вершина X имеет несколько сыновей, то по отношению друг к другу последних называются братьями. В принципе, вместо этих терминов можно использовать следующие: родитель, потомок и т. п. Классификация деревьев производится по степени исхода ветвей из узлов деревьев. Дерево называется m-арным, если степень исхода его узлов не превышает значения m.
В практических приложениях широко используется специальный класс деревьев — бинарные деревья. Бинарное дерево — m-арное дерево при m = 2. Это означает, что степень исхода его вершин не превышает 2. В случае когда m равно 0 или 2, имеет место полное бинарное дерево. Важно то, что любое m-арное дерево можно преобразовать в эквивалентное ему бинарное дерево. В свою очередь, в силу ограничений по степени исхода вершин бинарное дерево легче представлять в памяти и обрабатывать. По этой причине мы основное внимание уделим работе с бинарными деревьями.
Перечислим операции, которые обычно выполняются при работе с деревьями:

  • представление дерева в памяти;
  • обход или прохождение дерева (поиск в дереве);
  • включение в дерево и исключение из дерева определенного узла;
  • балансировка дерева и операции со сбалансированным деревом.

Представление дерева в памяти

Естественным является представление дерева в памяти компьютера в форме многосвязного списка. Это наиболее динамичное представление. В случае постоянства структуры дерева могут использоваться и другие способы представления дерева в памяти, например в виде массива, как это было во время рассмотрения нами двоичной сортировки. В случае представления дерева в форме многосвязного списка указатель на начало списка должен указывать на элемент списка, являющийся корнем. В свою очередь, узлы дерева связываются между собой так, чтобы корень дерева был связан с корнями его поддеревьев и т. д. При этом можно выделить три случая.

  • Связь узлов в дереве осуществляется таким образом (рис. 2.19, а), что каждый узел-сын содержит ссылку на вышестоящий узел (узел-отца). В этом случае корень будет содержать нулевой указатель на месте соответствующего указателя. Имея такой тип связей узлов в дереве, можно подниматься от нижних уровней дерева к его корню, что может быть полезным при реализации определенных видов синтаксического разбора.
  • Каждый узел дерева содержит указатели на свои поддеревья (рис. 2.19, б), то есть каждый отец ссылается на своих сыновей. Этот способ применим для представления деревьев небольшой арности, например бинарных деревьев. Имея указатель на корень дерева, можно достичь любого узла дерева.
  • Каждый узел дерева ссылается на свои поддеревья с помощью списка, при этом каждый узел содержит два указателя — для представления списка поддеревьев и для связывания узлов в этот список (рис. 2.19, е).

Рис. 2.19. Варианты связи узлов дерева между собой

Бинарное дерево обычно представляется с помощью второго способа (рис. 2.19, б). Минимально для представления узла достаточно трех полей: содержательной части узла и двух указателей — на левого (старшего) и правого (младшего) сыновей. Таким образом, представить бинарное двоичное дерево можно с помощью нелинейного двусвязного списка. Структуру узла в программе можно описать так:

node_tree struc ;узел дерева
simbol db 0 содержательная часть
l_son dd 0 указатель на старшего (левого) сына
r_son dd 0 указатель на младшего (правого) сына
ends

Рассмотрим на простом примере реализацию основных операций над деревом. Ранее при обсуждении сортировок упоминался двоичный поиск. При этом говорилось, что сам алгоритм совпадает с алгоритмом прохождения пути от вершины двоичного дерева к заданной его вершине. Реализуем этот вид поиска, но уже с использованием действительно двоичного дерева. Для начала построим двоичное дерево, используя произвольный массив чисел.

Построение двоичного дерева

Как уже отмечалось выше, для реализации двоичного поиска необходим упорядоченный массив чисел. Поэтому уже на этапе построения двоичное дерево необходимо специальным образом организовать. Двоичное дерево поиска организуется так, что между его узлами существуют следующие соотношения: для каждого узла а, все элементы левого поддерева меньше а, а элементы правого поддерева больше либо равны а.

:prg02_12.asm - программа построения и инициализации двоичного дерева.
:Вход: произвольный массив чисел в памяти.
:Выход: двоичное дерево в памяти.
;объявления структур:
node_tree struc :узел дерева
simbol db 0 содержательная часть
l_son dd 0 указатель на старшего (левого) сына
r_son dd 0 указатель на младшего (правого) сына
ends
.data
mas db 37h.12h.8h.65h.4h.54h.llh.02h.32h.5h.4h.87h.7h.21h.65h.45h.22h.
Ilh,77h.51h,26h.73h.35h.l2h.49h.37h.52h l_mas=$-mas
.code
BuildBinTree proc
формируем корень дерева и указатель на дерево HeadTree
:для размещения дерева используем кучу, выделяемую процессу по умолчанию (1 Мбайт).
:но при необходимости можно создать и доп. кучу с помощью HeapCreate
iHANDLE GetProcessHeap (VOID):
call GetProcessHeap
movHand_Head,eax сохраняем дескриптор ;запрашиваем и инициализируем блок памяти из кучи для корня дерева:
xorebx.ebx :здесь будет указатель на предыдущий узел ;LPVOID HeapAllос(HANDLE hHeap, DWORD dwFlags, DWORD dwBytes):
push type node_tree :размер структуры для узла дерева
push 0 ;флаги не задаем
push eax :описатель кучи (он же в Hand_Head)
call НеарАПос
mov HeadTree.eax запоминаем указатель на корень дерева
mov ebx.eax :и в ebx :подчистим выделенную область памяти в куче
push ds
pop es
mov edi .eax
mov ecx.type node_tree
mov al .0 rep stosb
leaesi.mas ;первое число из mas в корень дерева
lodsb ;число в al
mov [ebx].simbol.al
mov ecx.l_mas-l @@cycll: ;далее в цикле работаем с деревом и массивом mas
push ecx ;НеарА11ос портит ecx. возвращая в нем некоторое значение ;запрашиваем блок памяти из кучи для узла дерева: ;LPVOID HeapAllос(HANDLE hHeap. DWORD dwFlags, DWORD dwBytes);
push type node_tree:размер структуры для узла дерева
push 0 :флаги не задаем
push HandJHead :описатель кучи
call НеарАПос
pop ecx
mov ebx.eax запоминаем указатель на узел дерева в ebx
mov NewNode.eax :и во врем, перем. ¦подчистим выделенную область памяти в куче
movedi.eax
push ecx
mov ecx.type node_tree
mov al .0 rep stosb
pop ecx
:читаем очередное число из mas и записываем его в новый узел lodsb :число в al mov [ebx].simbol,al
;ищем место в дереве согласно условиям упорядочивания ;и настраиваем указатели в узлах дерева
mov ebx.HeadTree m_search: cmpal.[ebx].simbol mov edi .ebxпродублируем
jae ml :если al >= [ebxj.simbol :если меньше, то идем по левой ветке
mov ebx.[ebx].l_son
cmp ebx.O
jnem_search ;если этого сына нет. то добавляем его к папе
mov ebx.NewNode
mov [edi].l_son.ebx
jmp end_cycl 1
:если больше или равно, то по правой ml: mov ebx. [ebx]. r_son
cmp ebx.O
jnem_search :если этого сына нет. то добавляем его к папе
mov ebx.NewNode
mov [edi].r_son.ebx end_cycll: loop @@cycll
ret ;двоичное дерево поиска построено BuildBinTree endp start proc near :точка входа в программу:
call BuildBinTree

В результате мы должны получить дерево, обойдя которое в определенном порядке, получим упорядоченный массив чисел:

2h.4h.4h,5h.7h,8h.nh.llh,12h.l2h.21h.22h.26h.32h,35h,37h.37h.4*5h.49h.51h.52h. 54h.65h.65h.73h.77h.87h.

бедимся в этом, разработав программу обхода двоичного дерева.

Обход узлов дерева

Возможны три варианта обхода дерева:

  • сверху вниз — корень, левое поддерево, правое поддерево;
  • слева направо — левое поддерево, корень, правое поддерево;
  • снизу вверх — левое поддерево, правое поддерево, корень.

Понятно, что процедура обхода рекурсивна. Под термином «обход дерева» понимается то, что в соответствии с одним из определенных выше вариантов посещается каждый узел дерева и с его содержательной частью выполняются некоторые действия. Для нашей задачи подходит только второй вариант, так как только в этом случае порядок посещения узлов будет соответствовать упорядоченному массиву. В качестве полезной работы будем извлекать значение из узла двоичного дерева и выводить его в массив в памяти. Отметим особенности функции LRBeat, производящей обход дерева. Во-первых, она рекурсивная, во-вторых, в ней для хранения адресов узлов используется свой собственный стек. Стек, поддерживаемый на уровне архитектуры микропроцессора, используется для работы процедурного механизма, и мы со своими проблемами только «путаемся у него под ногами».

:prg02_13.asm - программа обхода двоичного дерева поиска (слева направо). ;Вход: произвольный масиив чисел в памяти. :Выход: двоичное дерево в памяти.
объявления структур: nodejxee struc :узел дерева
ends
: для программного стека
desc_stk struc :дескриптор стека
ends
•.описание макрокоманд работы со стеком:
create_stk macro HandHead:REQ.descr:REQ.Si zeStk:=<256>
¦.создание стека
endm
push_stk macro descr:REQ.rg_item:REQ
добавление элемента в стек
endm
pop_stkmacro descr:REQ. rg_item:REQ
извлечение элемента из стека
endm
.data
исходный массив:
masdb 37h.l2h,8h.65h.4h.54h.llh.02h.32h,5h,4h,87h.7h.21h.65h.45h.22h,llh.77h.
51h.26h.73h.35h.12h.49h.37h.52h l_mas=$-mas
упорядоченный массив (результат см. в отладчике): ordered array db 1 mas dup (0)
doubleWord_stkdesc_stk <> -.дескриптор стека
count call dd 0 :счетчик количества рекурсивного вызова процедуры
.code
BuildBinTree proc ;см. prg02_12.asm
:двоичное дерево поиска построено
ret
BuildBinTree endp LRBeat proc
:рекурсивная процедура обхода дерева - слева направо :(левое поддерево, корень, правое поддерево)
inc count_call ;подсчет количества вызовов процедуры
:(для согласования количества записей и извлечений из стека)
cmp ebx.O
je @@exit_p
mov ebx.[ebx].l_son
cmp ebx, 0
je @@ml
push_stk doubleWord_stk.ebx mini: call LRBeat
pop stkdoubleWord stk.ebx
r r_ —
jnc @@m2
:подчистим за собой стек и на выход raovecx.count_call
dec ecx
pop NewNode:pop "в никуда"
loop $-6
jmp @@exi t_p @@m2: moval,[ebx].simbol
stosb
mov ebx, [ebx]. r_son cmp ebx.O je @@ml push stk doubleWord stk.ebx
c'all LRBeat " @@exit_p: deccount_call
ret
LRBeat endp start proc near ;точка входа в программу:
call BuildBinTree :формируем двоичное дерево поиска ;обходим узлы двоичного дерева слева направо и извлекаем значения ;из содержательной части, нам понадобится свой стек (размер (256 байт) нас устроит. :но макроопределение мы подкорректировали)
create_stk Hand_Head.doubieWord_stk
push ds
pop es
lea edi.ordered_array
mov ebx.HeadTree push_stk doubleWord_stk.ebx указатель на корень в наш стек
call LRBeat

Еще одно замечание о рекурсивной процедуре. Реализация рекурсивное™ в программах ассемблера лишена той комфортности, которая характерна для языков высокого уровня. При реализации рекурсивной процедуры LRBeat возникает несбалансированность стека, в результате после последнего ее выполнения на вершине стека лежит не тот адрес и команда RET отрабатывает неверно. Для устранения подобного эффекта нужно вводить корректировочный код, суть которого заключается в следующем. Процедура LRBeat подсчитывает количество обращений к ней и легальных, то есть через команду RET, выходов из нее. При последнем выполнении анализируется счетчик обращений countcal 1 и производится корректировка стека.
Для полноты изложения осталось только показать, как изменится процедур;!. LRBeat для других вариантов обхода дерева.
Построенное выше бинарное дерево теперь можно использовать для дальнейших операций, в частности поиска. Для достижения максимальной эффективности поиска необходимо, чтобы дерево было сбалансированным. Так, дерево считается идеально сбалансированным, если число вершин в его левых и правых поддеревьях отличается не более чем на 1. Более подробные сведения о сбалансированных деревьях вы можете получить, изучая соответствующую литературу. Здесь же будем считать, что сбалансированное дерево уже построено. Разберемся с тем, как производить включение и исключение узлов в подобном, заранее построенном упорядоченном дереве.

Включение узла в упорядоченное бинарное дерево

Задача включения узла в дерево уже была решена нами при построении дерева. Осталось оформить соответствующий фрагмент программы в виде отдельной процедуры addNodeTree. Чтобы не дублировать код, разработаем рекурсивный вариант процедуры включения — addNodeTree. Он хоть и не так нагляден, как нерекурсивный вариант кода в программе prg_03.asm, но выглядит достаточно профессионально. Текст процедуры addNodeTree вынесен на дискету.
Работу процедуры addNodeTree можно проверить с помощью программы prgO2_ 13.asm (в ПРИМЕРе ей соответствует программа prgO2_14.asm).
В результате проведенных работ мы получили дублирование кода, строящего и дополняющего дерево. В принципе для строительства и включения в дерево достаточно одной процедуры addNodeTree. Но в учебных целях мы ничего изменять не будем, чтобы иметь два варианта строительства дерева — рекурсивный и не рекурсивный. При необходимости читатель сам определит, какой из вариантов более всего отвечает его задаче и в соответствии с этим доработает этот код.
Исключение узла из упорядоченного бинарного дерева
Эта процедура более сложная. Причиной тому то обстоятельство, что существует несколько вариантов расположения исключаемого узла в дереве: узел является листом, узел имеет одного потомка и узел имеет двух потомков. Самый непростой случай — последний. Процедура удаления элемента del NodeTree является рекурсивной и, более того, содержит вложенную процедуру del, которая также является рекурсивной. Текст процедуры del NodeTree вынесен на дискету.
Работу этой процедуры можно проверить с помощью программы prg02_13.asm (в ПРИМЕРе ей соответствует программа prg02_15.asm).
Графически процесс исключения из дерева выглядит так, как показано на рис. 2.20. Исключаемый узел помечен стрелкой.

Рис. 2.20. Исключение из дерева

Для многих прикладных задач, занимающихся обработкой символьной информации, важное значение могут иметь так называемые лексикографические деревья. Для нашего изложения они важны тем, что эффективно могут быть применены при разработке трансляторов, чему мы также уделим внимание в этой книге.

Лексикографическое дерево

Деревья поиска, подобные лексикографическим, являются альтернативой методам поиска, основанным на хэшировании. Структурно лексикографическое дерево представляет собой бинарное дерево поиска. Рассмотрим задачу, которая заключается в анализе некоторого текстового файла и сборе статистики о частоте встречаемости слов в этом тексте. В качестве итога требуется вывести на экран информацию о частоте встречаемости каждого слова. В такой постановке задачи программа будет состоять из следующих частей.

  • Чтение текстового файла и построение соответствующего ему лексикографического дерева. Для этого будем читать и проверять на предмет новизны каждое слово в анализируемом тексте. Если слово встретилось впервые, то необходимо сформировать и внести в дерево узел, который структурно состоит из двух полей: поля для хранения самого слова и поля для хранения частоты встречаемости этого слова в тексте.
  • Для вывода на экран статистики необходимо совершить левосторонний обход дерева. Если изменить условия вывода статистики, например упорядочить слова по частоте встречаемости в тексте, то необходимо выполнить перестроение дерева и его последующий правосторонний обход.

Для простоты преобразования положим, что каждое слово может встречаться в тексте не более 9 раз. Длина слова — не более 10 символов (для экономии места контроль количества вводимых символов не производится). Слова в файле разделяются одним пробелом. Также для сокращения текста программы считаем, что имя входного файла фиксировано — in.File.txt.
Программа построения лексикографического дерева prg_12_78.asm имеет достаточно большой размер, в связи с чем ее текст вынесен на дискету.
Бинарные деревья — не единственный вид деревьев, которые могут быть использованы в ваших программах. В литературе можно ознакомиться с представлениями деревьев, отличных от бинарных. Мы не будем развивать далее проблему представления деревьев, хотя, честно говоря, очень хочется. За кадром остались такие важные проблемы, как балансировка деревьев, работа с В-деревь-ями и т. д. После столь обстоятельного введения и наличия соответствующей литературы, вы сможете без особого труда решить эти и другие проблемы. Тем более, что на худой конец любое дерево можно преобразовать в бинарное и работать с ним, используя приемы, описанные в настоящем разделе.
В преддверии рассмотрения следующего материала отметим, что разработанная в этом разделе программа будет очень полезна в процессе построения различных транслирующих программ, частным случаем которых являются компиляторы. Лексикографические деревья можно с успехом использовать в процессе работы сканера, задачей которого, в частности, является выяснение принадлежности некоторого идентификатора к ключевым словам некоторого языка. Введите в файл infile.txt список ключевых слов (разделенных одним пробелом), запустите программу и в памяти вы получите лексикографическое дерево.


Книжный магазин