Informatik 2 - Datenstrukturen
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Informatik 2 Datenstrukturen Prof. Dr.-Ing. Holger Vogelsang [email protected] Inhaltsverzeichnis Abstrakte Datentypen (3) Datenstrukturen in Java (11) Elementare Datenstrukturen (14) Iteratoren (42) Streams (58) Hashtabellen (67) Bäume (113) Graphen (202) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 2 Abstrakte Datentypen Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 3 Abstrakte Datentypen Übersicht Bisher: Einführung in objektorientierte Programmierung Einfache Datenstrukturen wie Array, Vektor und Liste Jetzt: Festlegung von Schnittstelle und Funktionalität einer Datenstruktur, ohne eine konkrete Implementierung zu verwenden Definition: Abstrakter Datentyp Ein abstrakter Datentyp (ADT) ist ein Datentyp (eine Menge von Werten und eine Sammlung von Operationen auf diesen Werten), der nur über eine Schnittstelle zugänglich ist. Ein ADT kann bei identischer Funktionalität unterschiedliche mögliche Implementierungen besitzen. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 4 Abstrakte Datentypen Übersicht Eine ADT-Spezifikation besteht aus einer Signatur und Axiomen (hier stark vereinfacht dargestellt, die mathematischen Begriffe wurden teilweise nicht verwendet). Signatur ∑ = (S, Ω) mit - S = Die Menge von Datentypen, die der ADT verwendet. Einer der Datentypen wird in der Regel durch den ADT neu definiert. Die anderen existieren bereits. - Ω = Die Menge von Methoden und Konstanten des ADT. Axiome legen die Semantik und damit das Verhalten des ADT unabhängig von einer konkreten Implementierung fest. In diesen Unterlagen werden teilweise Beispiele aus dem Buch „Algorithmen und Datenstrukturen“ von Saake und Sattler übernommen. Die Darstellung der ADTs entspricht auch der Syntax aus dem Buch. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 5 Abstrakte Datentypen Beispiel: Liste Unvollständiger ADT für eine Liste List von Elementen des Datentyps T. type List(T) import Nat operators [] List _:_ : T × List List addFirst : List × T List getFirst : List T getTail : List List size : List Nat axioms ∀l : List, ∀x : T getTail(addFirst(l, x)) = l getFirst(addFirst(l, x)) = x getFirst(x : l) = x getTail(x : l) = l size([]) = 0 size(x : l) = succ(size(l)) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen [] erzeugt eine neue, leere Liste _:_ Konstruktionsvorschrift (neuer Operator) x : l Element x und weitere Listenelemente in l succ entstammt ADT für natürliche Zahlen 6 Abstrakte Datentypen Beispiel: Liste Mögliche Listen: [] leere Liste 1 : [] Liste mit dem Element 1 1 : 2 : 3 : 4 : [] Liste mit den Elementen 1 bis 4 Deutlich erkennbar: Das Wissen über die konkrete Implementierung der Liste ist für die Anwendung nicht erforderlich. In einer Programmiersprache: Schnittstelle der Klasse (öffentliche Methoden und Datentypen) sowie die Dokumentation des Verhalten sind erforderlich. Die Art der Implementierung ist unwichtig (sofern sie das Laufzeitverhalten nicht beeinflusst). Wozu dient das Wissen über ADTs? ADT könnte in Java eine Schnittstelle (ein interface) sein. Die konkrete Implementierung implementiert die Schnittstelle. Es lässt sich prima „auf der Schnittstelle“ arbeiten. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 7 Abstrakte Datentypen Anwendung eines ADT Beispiel ADT List und konkrete Java-Umsetzung der Operatoren type List(T) import Nat operators [] List _:_ : T × List List addFirst : List × T List getFirst : List T getTail : List List size : List Nat axioms ∀l : List, ∀x : T getTail(addFirst(l, x)) = l getFirst(addFirst(l, x)) = x getFirst(x : l) = x getTail(x : l) = l size([]) = 0 size(x : l) = succ(size(l)) <<interface>> List +add(int i, e: T): boolean +get(index: int): T +remove(index: int): T +size(): int T: class T: class LinkedList ArrayList +add(int i, e: T): boolean +get(index: int): T +remove(index: int): T +size(): int +add(int i, e: T): boolean +get(index: int): T +remove(index: int): T +size(): int Verkettete Liste Holger Vogelsang T: class Informatik 2 - Datenstrukturen Vektor 8 Abstrakte Datentypen Anwendung eines ADT Beispiel ADT List und konkrete Java-Umsetzung der Axiome type List(T) import Nat operators [] List _:_ : T × List List addFirst : List × T List getFirst : List T getTail : List List size : List Nat axioms ∀l : List, ∀x : T getTail(addFirst(l, x)) = l getFirst(addFirst(l, x)) = x getFirst(x : l) = x getTail(x : l) = l size([]) = 0 size(x : l) = succ(size(l)) z.B. als Dokumentation oder zur Validierung einer Implementierung Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 9 Abstrakte Datentypen ADT: Beschreibung der Axiome Die Axiome können durch nahezu beliebige „Sprachen“ beschrieben werden. Komplexere Aussagen sind z.B. mit OCaml (funktionale Programmiersprache, siehe http://caml.inria.fr/) möglich soll hier nicht näher vertieft werden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 10 Datenstrukturen in Java Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 11 Datenstrukturen in Java Übersicht Vereinfachte Übersicht über die Collections-Klassen in Java Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 12 Datenstrukturen in Java Schnittstellen Iterable<E>: Über die Datenstruktur kann direkt iteriert werden siehe Iteratoren. Collection<E>: Gruppe von Elementen, Duplikate können erlaubt sein List<E>: Collection mit einer Ordnung, Indexzugriff ist erlaubt (möglicherweise ineffizient) RandomAccess: Leere Schnittstelle, der Indexzugriff ist mit konstanter Zeit möglich. Queue<E>: spezielle Queue-Operationen vorhanden Deque<E>: Queue mit Einfüge- und Löschoperationen an Anfang und Ende Set<E>: Menge von Elementen ohne Duplikate SortedSet<E>: Menge mit einer Totalordnung der Elemente (anhand ihrer natürlichen Ordnung oder anhand eines Vergleichs-Objektes) NavigableSet<E>: SortedSet mit Methoden, um kleinere oder größere Elemente zu finden Map<K,V>: Bildet Schlüssel-Objekte (K) auf Werte (V) ab. SortedMap<K,V>: Eine Map mit einer Totalordnung der Elemente NavigableMap<K,V>: SortedMap mit Methoden, um kleinere oder größere Schlüssel zu finden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 13 Elementare Datenstrukturen Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 14 Elementare Datenstrukturen Übersicht in Java Elementare Datenstrukturen Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 15 Elementare Datenstrukturen Vektor – Prinzip Die Klassen ArrayList<E> und Vector<E> verwalten dynamisch beliebig viele Objekte. Die Anordnung der Objekte erfolgt sequentiell. Die interne Implementierung erfolgt durch ein Array. Der Vektor besitzt eine Referenz auf den Speicherbereich. Ein Vektor eignet sich besonders für einen schnellen freien Zugriff über Indizes auf die Elemente. Der Indexzugriff erfolgt immer geprüft. Vector ist im Gegensatz zu ArrayList thread-sicher und damit langsamer. ArrayList ArrayList size Extra Platz 0 Holger Vogelsang 1 2 3 4 5 6 E: class -values[*]: E -size: int 7 Informatik 2 - Datenstrukturen 16 Elementare Datenstrukturen Beispiel zu ArrayList Beispiel: import java.util.ArrayList; public class ArrayListTest { public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> contents = new ArrayList<>(10); for (int i = 0; i < 10; i++) { contents.add(i * i); } int v = contents.get(12); } } // Geprüfter Zugriff --> // Abfangen der Fehler System.out.println(contents.size()); System.out.println(contents.contains(2)); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 17 Elementare Datenstrukturen ArrayList und Vektor in Java Beide implementieren RandomAccess: Indexzugriff in konstanter Zeit Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 18 Elementare Datenstrukturen Vektor – Aufwandsabschätzungen Aufwandsabschätzungen für die Vektor-Klassen Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen O(N) Löschen O(N) Indexzugriff O(1) Suche, sortierte Daten O(ln N) Binärsuche Suche, unsortierte Daten O(N) sequentielles Durchlaufen Informatik 2 - Datenstrukturen 19 Elementare Datenstrukturen Liste: Prinzip Prinzip einer einfach verketteten Liste: LinkedList last first Listelement value Listelement value Listelement value Die Liste besitzt einen Kopf und ein Ende. Jeder Listeneintrag verweist auf seinen Nachfolger. Jeder Listeneintrag beinhaltet die Nutzdaten. LinkedList E: class first 0, 1 last Holger Vogelsang 0, 1 Listelement -value: E E: class 0, 1 next Informatik 2 - Datenstrukturen 20 Elementare Datenstrukturen Liste: Prinzip Prinzip einer doppelt verketteten Liste: LinkedList last first Listelement value Listelement value Listelement value Die Liste besitzt einen Kopf und ein Ende. Jeder Listeneintrag verweist auf seinen Nachfolger und Vorgänger Jeder Listeneintrag beinhaltet die Nutzdaten. LinkedList E: class first 0, 1 last 0, 1 Listelement -value: E 0, 1 Holger Vogelsang E: class 0, 1 next prev Informatik 2 - Datenstrukturen 21 Elementare Datenstrukturen Liste in Java LinkedList implementiert nicht RandomAccess: Indexzugriff nicht in konstanter Zeit! Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 22 Elementare Datenstrukturen Liste – Aufwandsabschätzung Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen (an Index x) O(N) sequentielles Durchlaufen Einfügen (Anfang, Ende) O(1) Löschen (an Index x) O(N) sequentielles Durchlaufen Löschen (Anfang, Ende) O(1) Indexzugriff O(N) sequentielles Durchlaufen Suche, sortierte Daten O(N) sequentielles Durchlaufen Suche, unsortierte Daten O(N) sequentielles Durchlaufen Informatik 2 - Datenstrukturen 23 Elementare Datenstrukturen Beste Eigenschaften von Vektor und Liste kombinieren Lassen sich die guten Eigenschaften von Vektor und Liste kombinieren? Schnelles Einfügen und Löschen an Anfang und Ende Indexzugriff Wiederholtes schnelles Einfügen und Löschen an benachbarten Positionen (Lokalitätseigenschaft) Ja: GapList (CircularArrayList, …) Zur Erinnerung: ArrayList (ist ein Vektor) ArrayList ArrayList size Extra Platz 0 1 2 3 4 5 6 E: class -values[*]: E -size: int 7 Die GapList ist ähnlich aufgebaut, kann aber den „Extra Platz“ an einer beliebigen Position, also auch zwischen belegten Einträgen, haben. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 24 Elementare Datenstrukturen Beste Eigenschaften von Vektor und Liste kombinieren Ausgangssituation: GapList Extra Platz E1 0 E2 1 E3 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 9 10 11 Einfügen am Ende (wie bei ArrayList): GapList Extra Platz E1 0 Holger Vogelsang E2 1 E3 E4 2 3 4 5 6 7 8 Informatik 2 - Datenstrukturen 25 Elementare Datenstrukturen Beste Eigenschaften von Vektor und Liste kombinieren Ausgangssituation: GapList Extra Platz E1 0 E2 1 E3 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Einfügen am Anfang (wie bei einem Ring-Puffer): GapList Extra Platz E1 0 Holger Vogelsang E2 1 E4 E3 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Informatik 2 - Datenstrukturen 26 Elementare Datenstrukturen Beste Eigenschaften von Vektor und Liste kombinieren Ausgangssituation: GapList Extra Platz E1 0 E2 1 E3 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Einfügen in der Mitte zwischen 1 und 2 (die Elemente an der Einfügestelle werden so verschoben, dass dort die Lücke entsteht): GapList Extra Platz E1 0 Holger Vogelsang E2 E4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 E3 11 Informatik 2 - Datenstrukturen 27 Elementare Datenstrukturen Beste Eigenschaften von Vektor und Liste kombinieren Das Einfügen in eine GapList ist immer dann sehr schnell, wenn an benachbarten Positionen eingefügt wird (Lokalitätseigenschaft). Das Löschen funktioniert ähnlich wie das Einfügen, ist ebenfalls sehr schnell. Ist die GapList voll, dann wird wir bei einer ArrayList ein neues Array angelegt und alle Elemente kopiert. Dummerweise gibt es im SDK keine GapList… Ausweg: Brownies Collections von http://www.magicwerk.org/page-collections-overview.html Bieten weitere schnelle und speichersparendere Array-artige Datenstrukturen sollen hier nicht betrachtet werden GapList implementiert List und Collection aus dem SDK. Auch Nachteil: Bei sehr vielen Elementen wird der Aufwand trotzdem recht hoch. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 28 Elementare Datenstrukturen Unveränderliche Listen Bereits bekannt: „Value Objects“ für unveränderliche Objekte Gibt es dasselbe auch bei Datenstrukturen? Mit Collections.unmodifiableList(List<? extends T list> lässt sich eine unveränderliche Sicht auf eine vorhandene List (und damit z.B. eine ArrayList oder LinkedList) erzeugen. Diese Methode existiert auch für andere Datenstrukturen. Diese List kann an Methoden übergeben werden, ohne dass der Aufrufer die List verändern kann. Der Versuch, die unveränderbare List zu verändern, führt zu einer Exception. Dummerweise ist das den Methoden nicht anzusehen gut testen. Enthält die List lediglich „Value Objects“, dann kann der Aufrufer sicher sein, dass die aufgerufene Methode keine Änderungen vorgenommen hat. Unterschied zu den vorgestellten „Value Objects“: Es ist nicht vorgesehen, eine Änderung in Form einer veränderten Kopie zu erstellen und diese Kopie zurückzugeben. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 29 Elementare Datenstrukturen Unveränderliche Listen Beispiel: public void doSomething(List<String> names) { // Ist names veränderbar oder nicht?? names.add("Vogelsang"); } public static void main(String[] args) { Kein // Veränderbare ArrayList Fehler List<String> names = new ArrayList<>(); doSomething(names); // Unveränderbare Sicht auf die ArrayList List<String> unmodNames = Collections.unmodifiableList(names); doDomething(unmodNames); } UnsupportedOperationException Die Lösung ist etwas unbefriedigend, zumal keine veränderte Kopie erzeugt werden kann. Leider bietet das JDK auch keine bessere Lösung Ausweg: Fremdbibliotheken. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 30 Elementare Datenstrukturen Unveränderliche Listen Beispiel: Open-Source-Bibliothek „a-foundation“ (https://github.com/arnohaase/afoundation), angelehnt an Datenstrukturen aus der Sprache Scala. Anderer Aufbau der Listen: Eine Liste kennt ihr erstes Element sowie den Rest der Liste, der wiederum eine Liste ist. Das letzte Element ist die leere Liste nil. Idee: siehe ADT-Einführung! Beispiel: // Leere Liste erzeugen AList<String> noNames = Alist.<String>nil(); // Neue Liste erzeugen, dabei jeweils Elemente vorne in "Kopien" von noNames einfügen // (noNames bleibt unverändert). AList<String> names = noNames.cons("Vogelsang").cons("Pape"); AList<String> names2 = names.cons("Körner"); AList<String> names3 = names.cons("Hoffmann"); System.out.println(noNames); // Leere Liste [] System.out.println(names); // Liste [Pape, Vogelsang] System.out.println(names2); // Liste [Körner, Pape, Vogelsang] System.out.println(names3); // Liste [Hoffmann, Pape, Vogelsang] Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 31 Elementare Datenstrukturen Unveränderliche Listen Interne Repräsentation: names2 "Körner" names3 names "Hoffmann" "Pape" "Vogelsang" Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen nil 32 Elementare Datenstrukturen Unveränderliche Listen Da sich die Listen nie ändern, können neue Listen auf die Daten aller Listen verweisen. Das klappt nur, wenn die Listen lediglich „Value Objects“ enthalten. Fazit: Unveränderliche Objekte und Datenstrukturen vereinfachen manchmal die Programmierung und erlauben besser lesbaren Code. Sie können, müssen aber nicht, effizienter als veränderbare Objekte und Datenstrukturen sein. Im Zusammenhang mit Multithreading (siehe drittes Semester) sind solche unveränderlichen Daten manchmal ganz hilfreich. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 33 Elementare Datenstrukturen Queue – Prinzip Prinzip einer Queue (Warteschlange): Queue 0 1 2 3 Daten werden in einer Queue am Ende mit offer eingetragen und am Anfang der Queue mit poll entfernt Warteschlange (häufig auch push/pop). Es gibt einige Container-Klassen, die Queue-Funktionalität einsetzen. Beispiel: LinkedList. Einsatzgebiete einfaches Nachrichtensystem (Nachricht ablegen = offer, Nachricht abholen = poll). allgemeine asynchrone Kommunikation zwischen Auftragnehmer und Auftraggeber Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 34 Elementare Datenstrukturen Queue in Java LinkedList implementiert Queue Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 35 Elementare Datenstrukturen Queue in Java Die Methoden gibt es doppelt (aus Queue und Deque): Funktion Methoden mit Ausnahmen Methoden ohne Ausnahmen (Fehlercode) Einfügen (push) add(E), push(E) offer(E), addLast(E) Entfernen (pop) remove(), removeFirst() poll(), pollFirst() Auslesen (top) element(), getFirst() peek(), peekFirst() Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 36 Elementare Datenstrukturen Queue – Prinzip Arbeitsweise einer Queue an einem Beispiel. Initialzustand: Queue offer(E4): poll(): E2 E3 0 1 2 Queue offer E1 E2 E3 E4 0 1 2 3 E2 E3 E4 0 1 2 Queue poll Holger Vogelsang E1 Informatik 2 - Datenstrukturen 37 Elementare Datenstrukturen Stack – Prinzip Prinzip eines Stacks (Stapel): Stack 0 1 2 3 Daten werden in einem Stack am Ende mit offer eingetragen und ebenfalls am Ende mit poll entfernt Stapel (häufig auch push/pop). Einsatzgebiete u.a.: Zwischenspeicherung von Objekten, wenn eine Rekursion zu einer Iteration aufgelöst wird. Text-Parser. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 38 Elementare Datenstrukturen Stack in Java Es gibt eine Stack-Klasse, die aber nicht optimal ist. Besser: Klasse, die Deque implementiert. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 39 Elementare Datenstrukturen Stack in Java Die Methoden gibt es doppelt (aus Queue und Deque): Funktion Methoden mit Ausnahmen Methoden ohne Ausnahmen (Fehlercode) Einfügen (push) add(E), push(E) offer(E), addLast(E) Entfernen (pop) removeLast() pollLast() Auslesen (top) getLast() peekLast() Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 40 Elementare Datenstrukturen Stack – Prinzip Arbeitsweise eines Stacks an einem Beispiel. Initialzustand: Stack offer(E4): pollLast(): Holger Vogelsang E1 E2 E3 0 1 2 Stack offer E1 E2 E3 E4 0 1 2 3 Stack pollLast E1 E2 E3 0 1 2 Informatik 2 - Datenstrukturen 41 Iteratoren Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 42 Iteratoren Motivation Wie lässt sich ein Algorithmus schreiben, der unabhängig von einer konkreten Datenstruktur arbeiten kann? Wie können beliebig viele Algorithmen quasi parallel eine unbekannte Datenstruktur bearbeiten? Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 43 Iteratoren Konzept Problem: Bisher werden Listen oder Vektoren durch eine Schleife, die direkt auf die Elemente des Containers zugreift, durchlaufen. Wie kann aber ein Algorithmus unabhängig von der Klasse (dem Container) geschrieben werden? Ziel: Konstruktion eines Algorithmus unabhängig von der konkreten Klasse (dem Container). Lösung: Iteratoren dienen als Bindeglied zwischen den Containern und Algorithmen auf Containern Prinzip „Umkehr der Abhängigkeiten“! Iteratoren sind abstrakte Datentypen, mit deren Hilfe auf eine Folge von Objekten zugegriffen werden kann. Ein Iterator verweist immer auf ein Objekt innerhalb einer Folge von Objekten. Die Vorlesung behandelt Iteratoren nicht vollständig. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 44 Iteratoren Konzept Mögliche Vektor- und Listenimplementierungen mit Sortierung der Elemente. ArrayList Extra Platz sequentielles Durchlaufen LinkedList last first sequentielles Durchlaufen Mit einem Iterator können alle Elemente in ihrer Sortierreihenfolge besucht werden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 45 Iteratoren Konzept Iterator als Bindeglied zwischen Algorithmus und Datenstruktur: ArrayList Zugriff erzeugt Zugriff auf die Datenstruktur über eine einheitliche Schnittstelle erzeugt Algorithmus Zugriff first LinkedList Holger Vogelsang last Informatik 2 - Datenstrukturen 46 Iteratoren Funktionsweise Jede Datenstruktur bietet eigene Iteratoren, die eine der beiden folgenden Schnittstellen implementieren: normaler Iterator, um eine Collection vom Anfang bis zum Ende zu durchlaufen Iterator, um eine List vorwärts und rückwärts zu durchlaufen • erlaubt das Ersetzen von Elementen • ermöglicht das Auslesen des aktuellen Indexes Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 47 Iteratoren Funktionsweise Jede Datenstruktur hat Methoden, die die Iteratorobjekte erzeugen: Datenstruktor Erzeugung des Iterators Collection<E> Iterator<E> iterator() List<E> ListIterator<E> listIterator() und Iterator<E> iterator() (weil List auch eine Collection ist) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 48 Iteratoren Beispiel public static void main( String[] args) { ArrayList<String> source = new ArrayList<>(); import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.ListIterator; public class IteratorTest { source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo public static void print( Iterator<?> iter) { while (iter.hasNext()) { System.out.println(iter.next()); } } public static <E> void modify( ListIterator<? super E> iter, E value) { while (iter.hasNext()) { iter.next(); iter.set(value); } } Holger Vogelsang 1"); 2"); 3"); 4"); print(source.iterator()); } } modify(source.listIterator(), "----"); Informatik 2 - Datenstrukturen 49 Iteratoren Weiteres Beispiel public static void main( String[] args) { ArrayList<String> source = new ArrayList<>(); import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.ListIterator; public class IteratorTest { public static <E> void copy( ListIterator<? super E> dest, ListIterator<? extends E> source) { while (source.hasNext()) { // Im Ziel überschreiben? if (dest.hasNext()) { dest.next(); dest.set(source.next()); } // Anhängen, da Ziel kürzer else { dest.add(source.next()); } } } Holger Vogelsang source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo 1"); 2"); 3"); 4"); ArrayList<String> dest = new ArrayList<>(); } } copy(dest.listIterator(), source.listIterator()); kopiert von ArrayList in ArrayList Informatik 2 - Datenstrukturen 50 Iteratoren Weiteres Beispiel – Variante 2 copy arbeitet auch mit LinkedList, Vector, und anderen Datentypen. copy kann auch zwischen unterschiedlichen Containern kopieren. public static void main( String[] args) { LinkedList<String> source = new LinkedList<>(); source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo } } public static void main( String[] args) { ArrayList<String> source = new ArrayList<>(); 1"); 2"); 3"); 4"); source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo source.add("Hallo 1"); 2"); 3"); 4"); LinkedList<String> dest = new LinkedList<>(); LinkedList<String> dest = new LinkedList<>(); copy(dest.listIterator(), source.listIterator()); copy(dest.listIterator(), source.listIterator()); } } Im SDK wird aber eher mit Collection und List statt mit Iteratoren gearbeitet. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 51 Iteratoren Bedeutung von Iteratoren: Beispiel Die folgenden Klassen verwalten ein einfaches Dateisystem direkt im Hauptspeicher des Computers. File Directory -name: String -access: int -contents: byte[*] 0..* -name: String -access: int files subdirectories 0..* parent 0, 1 // Eine Datei im Dateisystem public class File { private String name; // Name private int access; // Rechte private byte[] contents; // Inhalt } public File(String name, int access, byte[] contents){} public boolean equals( Object other){} // Holger Vogelsang // Verzeichnis im Dateisystem public class Directory { private String name; private Directory parent; // Vater private LinkedList<Directory> subdirectories; private LinkedList<File> files; private int access; } // Informatik 2 - Datenstrukturen 52 Iteratoren Bedeutung von Iteratoren: Beispiel Es ergibt sich ein Baum aus Verzeichnissen, in denen jeweils eine Anzahl von Dateien liegen kann. Ziel: Schreiben einiger Methoden der Directory-Klasse, die über Iteratoren auf den Baum zugreifen. Zählen aller Dateien Methode der Klasse Directory, die die Anzahl der Dateien in dem Verzeichnis sowie seinen Unterverzeichnissen ermittelt. public int countFiles() { int size = files.size(); for (Iterator<Directory> iter = subdirectories.iterator(); iter.hasNext();) { Directory currentDirectory = iter.next(); size += currentDirectory.countFiles(); } return size; } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 53 Iteratoren Bedeutung von Iteratoren: Beispiel Suchen einer Datei Methode der Klasse Directory, die nur in diesem Verzeichnis (nicht in seinen Unterverzeichnissen) eine Datei sucht. Doppelte Dateinamen kommen nicht vor. public boolean containsFile(File file) { for (Iterator<File> iter = files.iterator(); iter.hasNext(); ) { if (iter.next().equals(file)) { return true; } } return false; } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 54 Iteratoren Bedeutung von Iteratoren Abstrakte Zugriffe auf Datenstrukturen (nicht auf konkrete Collection-Klassen): Iteratoren Methoden der Schnittstellen List und Collection - Viele Algorithmen sind auch als statische Methoden in der Klasse Collections vorhanden (sortieren usw.). - Diese arbeiten fast immer auf den Schnittstellen List und Collection. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 55 Iteratoren Eine Auswahl an Algorithmen der Klasse Collections Algorithmus (Funktion) static <T> void copy( List<? super T> dest, List<? extends T> src) Bedeutung Kopiert Elemente eines Containers in einen anderen. Dabei werden die vorhandenen Elemente des Ziels überschrieben. Das Ziel muss genügend Platz für alle Elemente haben. Beispiel: LinkedList<String> src = new LinkedList<>(); LinkedList<String> dest = new LinkedList<>(); src.add("Test"); Collections.copy(dest, src); static <T> void fill( List<? super T> list, T obj) Überschreibt alle Elemente eines Ziel-Containers mit einem festen Wert. Beispiel: ArrayList<String> a = new ArrayList<>(); a.add("42"); a.add("66"); Collections.fill(a, "9"); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 56 Iteratoren Eine Auswahl an Algorithmen der Klasse Collections Algorithmus (Funktion) Bedeutung static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List<T> list) Mit sort kann der Inhalt eines Containers sortiert werden. Diese Methode verwendet den Standardtest equals, um zwei Objekte zu vergleichen. Beispiel: Vector<String> v = new Vector<>(); v.add("66"); v.add("42"); Collections.sort(v); static void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c) Diese Sortier-Methode verwendet den übergebenen Vergleicher, um zwei Objekte zu vergleichen. static void reverse(List<?> list) Dreht die Reihenfolge der Elemente um. Beispiel: Vector<String> v = new Vector<>(); v.add("66"); v.add("42"); Collections.reverse(v); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 57 Streams Motivation Mit Iteratoren lassen sich Datenstrukturen durchlaufen. Geht das auch eleganter? Wie kann das Durchlaufen von den Aktionen auf den einzelnen Elementen entkoppelt werden? Wie lassen sich Datenstrukturen parallel effizienter bearbeiten nicht Bestandteil dieser Vorlesung. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 58 Streams Motivation Zur Erinnerung: Durchlaufen einer Datenstruktur mit Hilfe von Iteratoren, Beispiel: for (Iterator<String> iter = names.iterator(); iter.hasNext(); ) { System.out.println(iter.next()); } Beispiel zur Summation aller positiven Werte: int sum = 0; for (Iterator<Integer> iter = values.iterator(); iter.hasNext(); ) { int value = iter.next(); if (value > 0) { sum += value; } } Es zeigt sich ein immer wiederkehrendes Muster: äußere Schleife zum Durchlaufen innerhalb der Schleife mit dem eigentlichen Code Problem: Große Datenstrukturen werden immer sequentiell abgearbeitet, obwohl im Computer vielleicht einige Prozessorkerne nichts zu tun haben. Die Stream-API übernimmt das Durchlaufen der Collection-Klassen und Anwenden der Funktionen auf die einzelnen Elemente. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 59 Streams Einführung Was bietet die Stream-API? Filtern von Werten (z.B. nur Strings einer bestimmten Länge auswählen) Abbilden von Daten eines Typs auf andere Typen (z.B. automatisch die Kundennummer aus einem Kundenobjekt auslesen) Begrenzung der Anzahl der Elemente (z.B. nur die ersten 100 Elemente berücksichtigen) Sortierung der Elemente beim Auslesen Reduktions-Operationen wie z.B. Summenbildung, erstes Element mit einer bestimmten Bedingung suchen, … Und vieles mehr, was aus Zeitgründen hier entfällt. Die übergebenen Funktionen sind Lambda-Ausdrücke. Ablauf: Datenstruktur Funktion1 Funktion2 Funktion3 Ergebnis Die Collections-Klassen besitzen eine Methode stream, um einen Stream zu erzeugen. Die Funktionen dürfen sehr häufig keine Nebeneffekte haben (siehe API-Dokumentation). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 60 Streams Einführung Beispiel zur Summation aller positiven Werte: int sum = values.stream().filter(v -> v > 0).mapToInt(x -> x).sum(); Was passiert hier? stream() erzeugt den „Strom von Daten“ aus der Datenquelle values. Filter erwartet als Parameter ein Objekt der Schnittstelle Predicate<T> mit diesem vereinfachten Aufbau: @FunctionalInterface public interface Predicate<T> { boolean test(T t); } Die Methode test wertet den Übergabeparameter aus und entscheidet, ob er die Bedingung erfüllt oder nicht. Alle Werte, die der Filter durchlässt, werden aufsummiert: values filter() Alle Werte aus values Holger Vogelsang v>0 mapToInt() Alle Werte aus values, die größer als 0 sind. sum() Werte als intZahlen Informatik 2 - Datenstrukturen sum Summe der Werte 61 Streams Erzeugung Weiteres Beispiel, Entfernung von Duplikaten, Sortierung der Zahlen in aufsteigender Reihenfolge und Beschränkung auf die ersten 10 Werte und Ausgabe: values.stream().distinct().sorted().limit(10).forEach(System.out::println); Ablauf: values distinct() Alle Werte aus values sorted() Alle Werte ohne Duplicate forEach limit() Alle Werte ohne Duplikate, sortiert nur die ersten 10 Werte Ausgabe auf der Konsole Weitere Möglichkeiten, Streams zu erzeugen: von primitiven Datentypen und Strings: - Stream<String> str = Stream.of("Douglas", "Adams"); - IntStream str = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5); - IntStream str = IntStream.range(0, 100); // Werte von 0 - 99 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 62 Streams Erzeugung Erzeugung von Daten auf einem Stream - Erzeugt einen Stream mit einer (potentiell) endlosen Folge von Strings: Stream<String> str = Stream.generate(()->"Adams"); - Erzeugt einen Stream mit einer (potentiell) endlosen Folge von Zufallszahlen: Stream<Double> str = Stream.generate(() -> Math.random()); und noch viele weitere Möglichkeiten! Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 63 Streams Filterung und Reduktion Filtern von Daten aus einem Stream: filter: Die Funktion ermittelt, ob der Wert behalten werden soll. map: Die Funktion bildet einen Wert auf einen anderen ab. Beispiel zur Umwandlung eines Namens auf seinen Anfangsbuchstaben vor der Ausgabe: names.stream().map(n -> n.charAt(0)).forEach(System.out::println); Reduktion des Streams auf ein Ergebnis: max: liefert den größten Wert eines Streams. Beispiel: names.stream().max(String::compareTo); sum: liefert die Summe aller Werte. findFirst: liefert den ersten Wert des Streams. usw. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 64 Streams Optionale Werte Was passiert eigentlich beim Aufruf von findFirst oder max, wenn es keinen Wert im Stream gibt? Diese Reduktion liefern ein Optional-Objekt zurück: Optional<String> first = names.stream().findFirst(); Die Methode isPresent dieses Objektes liefert true zurück, wenn es wirklich ein Ergebnis gab, ansonsten false. Die Methode get() liefert das Ergebnisobjekt zurück. Verwendung: if (first.isPresent()) { System.out.println(first.get()); } Warum so kompliziert? Optional kann auch innerhalb eines Stream verwendet werden, um Werte zu erzeugen, wenn es keinen Wert gespeichert hat nicht Bestandteil der Vorlesung. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 65 Streams Sammlung der Ergebnisse, Streams mit primitiv Sammlung der Ergebnisse von Stream-Operationen in einer Datenstruktur: List<String> result = stream.collect(Collectors.toList()); Es gibt viel mehr Möglichkeiten, Ergebnisse zu sammeln oder in Gruppen einzuteilen lassen wir lieber… Gute Erklärungen auch unter java.util.stream in der API-Dokumentation. Streams werden später in der Vorlesung beim Zugriff auf das Dateisystem wiederkommen! Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 66 Hashtabellen Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 67 Hashtabellen Motivation Wie können Daten laufzeiteffizient verwaltet werden? Welche Bedingungen gelten dabei? Wie sieht der Speicherbedarf dazu aus? Idee: Daten werden in einem Array abgelegt und der Index im Array aus den Daten berechnet. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 68 Hashtabellen Idee Problem: Wie kann eine Menge von Werten M, die durch eine Schlüsselmenge K repräsentiert werden kann, effizient verwaltet werden? schnelles Einfügen schnelles Suchen schnelles Löschen Gesucht ist eine Abbildung H von der Menge der Schlüssel K in den zur Verfügung stehenden Adressraum. Bisherige Lösung: Listen-, Vektordarstellungen, Arrays,... Dabei wurde beim Suchen jeweils die Speicheradresse ermittelt. Jetzt: Neue Lösung, bei der die Werte in einem Vektor oder Array liegen und die Werte mittels einer Schlüsseltransformation auf den Adressraum (den Vektor) abgebildet werden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 69 Hashtabellen Problem der Schlüsselabbildung Problem: Menge der möglichen Schlüsselwerte ist viel größer als die Menge der freien Speicheradressen. Beispiel: Die Elemente einer Menge werden mit Schlüsseln der Länge 10 Zeichen beschrieben. Es sollen maximal 1000 Elemente und damit 1000 Adressen verwendet werden. Wie sollen 2610 mögliche Schlüssel auf 1000 Adressen verteilt werden? Schlussfolgerung: Die Abbildungsfunktion H kann nicht eindeutig sein. Die Funktion H wird Hashfunktion genannt. Das Array, das die Werte aufnimmt, wird Hashtabelle genannt. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 70 Hashtabellen Perfekte Hashfunktion Eine (perfekte) Hashfunktion kann über einen Schlüsselwert direkt die Position des Objekts im Feld berechnen. Beispiel: Es existieren 26 Objekte, die Personen beschreiben: public class Person { .... } Diese Personen werden durch Ihren Nachnamen als Schlüssel identifiziert. Zufällig sind die Namen über das Alphabet verteilt. Es gibt also zu jedem Großbuchstaben genau eine Person, deren Namen mit diesem Schlüssel anfängt. Damit ergibt sich eine perfekte Hashfunktion: Person[] hashtable = new Person[26]; int hash(String key){ return key.charAt(0) – 'A'; } Dann kann die Person zu einem Schlüssel einfach so gefunden werden: Person dozent = hashtable[ hash("Vogelsang") ]; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 71 Hashtabellen Perfekte Hashfunktion Dieser Fall ist ziemlich unwahrscheinlich. Zumeist werden mehrere Personen den gleichen Anfangsbuchstaben haben und sich dann die Positionen im Feld teilen müssen. Man spricht dann auch von Kollision. Bis zu einem gewissen Grad kann man Kollisionen dadurch begegnen, dass man die Hashtabelle größer macht und die Hashfunktion so erweitert, dass zum Beispiel der zweite Buchstabe berücksichtigt wird. Damit das Ergebnis der Berechnung wieder in die Tabelle passt, wird es später modulo der Tabellengröße gerechnet. final int SHIFT = 257; int hash(String key) { return key.charAt(0) + key.charAt(1) * SHIFT; } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 72 Hashtabellen Strategien zur Kollisionserkennung Ab jetzt soll der Fall der nicht-perfekten Hashfunktion betrachtet werden. Frage: Wie soll verfahren werden, wenn beim Einfügen die Hashfunktion einen Index in der Tabelle ermittelt, der bereits durch einen anderen Wert belegt ist? Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 73 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung Idee: Alle Objekte, die auf den selben Index abgebildet werden, werden am selben Index der Hashtabelle am Ende einer linearen Liste angehängt. 0 HashMap 1 K, V: class * lists Holger Vogelsang 2 3 list 4 5 K, V: class 6 7 first 0, 1 last 0, 1 Informatik 2 - Datenstrukturen listelement K, V: class -data: pair<K, V> 0, 1 next 74 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung Vorteil: Die Hashtabelle kann nicht überlaufen. Solange überhaupt noch Speicher vorhanden ist, lassen sich auch Elemente in der Tabelle eintragen. Bezeichnung: mit Verkettung: Beim Suchen müssen nur Objekte mit gleichem Schlüsselwert in einer verketteten Liste verglichen werden. Problem: Der Zugriff wird mit zunehmender Anzahl der Kollisionen langsamer. Die Suche kann sogar zur linearen Suche entarten. Ist die zu erwartende Anzahl von Objekten bekannt, kann auch die Lösung mit einer Liste gut sein. Eine mögliche Lösung: Einsatz von Bäumen statt Listen. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 75 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung Nachteile von Hashtabellen mit Verkettung: Es muss dynamisch Speicher belegt werden, was das Eintragen in die Hashtabelle zu einer relativ aufwändigen Operation macht. Dynamische Container brauchen mehr Platz als ein statisches Feld mit gleich vielen Elementen. Bei zunehmender Anzahl der Kollisionen ist Listensuche erforderlich. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 76 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung Implementierung einer sehr einfachen und nicht optimalen Hashtabelle für Schlüssel und Werte eines beliebigen Typs mit Kollisionslisten (Projekt HashMap, Pair überschreibt equals für die Duplikatprüfung beim Einfügen): public class SimpleHashMap<K,V> implements Iterable<SimpleHashMap<K,V>.Pair> { // Paar für Schlüssel (K) und Wert (V), normalerweise impl. Interface class Pair { private K key; // + Getter private V value; // + Getter und Setter public Pair(K key, V value) { this.key = key; this.value = value; } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public boolean equals(Object otherPair) { if (otherPair != null && otherPair.getClass() == getClass()) { return ((Pair) otherPair).key.equals(key); } return false; } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 77 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung // Vektor mit den Listen, die ihrerseits die Paare aufnehmen private ArrayList<LinkedList<Pair>> entries; // Größe des Vektors übergeben public SimpleHashMap(int size) { entries = new ArrayList<>(); // Im Vektor alle Listen anlegen for (int i = 0; i < size; ++i) { entries.add(new LinkedList<Pair>()); } } // Schlüssel "key" und Wert "value" in der Hash-Tabelle ablegen public void put(K key, V value) { int index = indexFor(key.hashCode()); Pair pair = new Pair(key, value); // Eventuell vorhandenes Paar mit id. Schlüssel löschen LinkedList<Pair> list = entries.get(index); list.remove(pair); list.add(pair); } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 78 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung // Wert zu einem Schlüssel auslesen public V get(K key) { int index = indexFor(key.hashCode()); // Die Listen sequentiell durchsuchen for (Pair pair: entries.get(index)) { if (pair.key.equals(key)) { return pair.value; } } return null; } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 79 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung /** * Berechnet den Index aus einem Hashwert. Die Modulo-Berechnung * <code>abs(hashCode % laenge)</code> ist nicht ausreichend, da * der <code>hashCode</code> den Wert <code>Integer.MIN_VALUE</code> * besitzen kann. Der Absolutwert von <code>Integer.MIN_VALUE</code> * ist wiederum <code>Integer.MIN_VALUE</code>, also negativ! * @param hashCode Berechneter Hashwert. * @return Index innerhalb der Tabelle. */ private int indexFor(int hashCode) { int absHashCode = abs(hashCode); if (absHashCode < 0) { absHashCode = 0; } return absHashCode % entries.size(); } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 80 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung // Die Hash-Tabelle benötigt einen Iterator. Der wird // hier etwas anders als in der HashMap des JDK implementiert. // Innere Klasse von SimpleHashMap class HashMapIterator implements Iterator<Pair> { private int index; private Iterator<Pair> listIterator; public HashMapIterator() { // Erste nicht-leere Liste finden for (LinkedList<Pair> list: entries) { if (list.size() > 0) { listIterator = list.iterator(); break; } ++index; } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 81 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung @Override public boolean hasNext() { // Gibt es überhaupt ein Element? if (index >= 0 && index < entries.size() && listIterator != null) { // Hat die aktuelle Liste ein weiteres Element? if (listIterator.hasNext()) { return true; } // Nächste Liste mit Eintrag suchen int nextIndex = index; while (++nextIndex < entries.size()) { // Hat sie einen Eintrag? if (entries.get(nextIndex).size() > 0) { return true; } } } return false; } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 82 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung @Override public Pair next() { // Gibt es überhaupt ein Element? if (index >= 0 && index < entries.size() && listIterator != null) { // Hat die aktuelle Liste ein weiteres Element? if (listIterator.hasNext()) { return listIterator.next(); } // Nächste Liste mit Eintrag suchen while (++index < entries.size()) { // Hat sie einen Eintrag? if (entries.get(index).size() > 0) { listIterator = entries.get(index).iterator(); return listIterator.next(); } } } throw new NoSuchElementException(); } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 83 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung } } // Ein Löschen des aktuellen Elementes ist hier nicht implementiert // --> ist etwas länglich. @Override public void remove() { throw new UnsupportedOperationException(); } // Methode, um den Iterator der Hash-Tabelle auszulesen. Auch dieses // ist hier anders als in der HashMap des JDK umgesetzt. @Override public Iterator<Pair> iterator() { return new HashMapIterator(); } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 84 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Eine einfache Implementierung public class SimpleHashMapTest { public static void main(String[] args) { SimpleHashMap<String, Integer> simpleHashMap = new SimpleHashMap<>(31); simpleHashMap.put("Answer", 42); simpleHashMap.put("What?", 66); for (Iterator<SimpleHashMap<String, Integer>.Pair> iter = simpleHashMap.iterator(); iter.hasNext();) { SimpleHashMap<String, Integer>.Pair pair = iter.next(); System.out.println(pair.getKey() + ": " + pair.getValue()); } } } for (SimpleHashMap<String, Integer>.Pair pair: simpleHashMap) { System.out.println(pair.getKey() + ": " + pair.getValue()); } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 85 Hashtabellen Hashtabellen mit Verkettung: Aufwandsabschätzung Annahmen: Die Auslastung der Tabelle ist α = N / M. N = Anzahl der Schlüssel, M = Anzahl der Speicherplätze in der Tabelle. Der Schlüsselbereich S ist uniform, d.h., die Schlüssel werden gleichmäßig auf die Tabelle verteilt. Die Berechnung der Hashfunktion hat Aufwand O(1). Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen (inkl. Duplikatsuche) O(N), im Mittel θ(α+1) Löschen O(N), im Mittel θ(α+1) Suche, erfolgreich O(N), im Mittel θ(α+1) Suche, erfolglos O(N), im Mittel θ(α+1) Informatik 2 - Datenstrukturen 86 Hashtabellen Offene Hashtabellen/Geschlossene Hashtabellen Ein anderer Ansatz zur Kollisionsbehandlung sind offene Hashtabellen (manchmal auch geschlossene Hashtabellen): offen: offene Adressierung im Array geschlossen: Begrenzung der maximalen Schlüssel im Array Ansatz: Verzicht auf dynamische Verknüpfungen wie Listen etc. Statt dessen: Ist beim Einfügen der gesuchte Index belegt, so wird ein freier Nachbarindex gesucht und der Wert dort eingetragen. Zu Bestimmung eines Nachbarindexes existieren verschiedene Ansätze. Die Suche erfolgt analog: Zunächst wird durch den Schlüssel ein Index ermittelt. Steht dort nicht der gesuchte Wert, so werden die Nachbarindizes durchsucht. 0 Holger Vogelsang 1 2 3 4 5 6 7 Informatik 2 - Datenstrukturen 87 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Einfügen // Fiktive Beispielimplementierung einer Hash-Map ohne Duplikatsprüfung public class SimpleHashMap<K,V> { // Schlüssel- und Wertepaar class Pair { public K key; public V value; public Pair(K key, V value) { this.key = key; this.value = value; } } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public boolean equals(Object otherPair) { if (otherPair != null && otherPair.getClass() == getClass()) { return ((Pair) otherPair).key.equals(key); } return false; } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 88 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Einfügen // ArrayList mit den Paaren private ArrayList<Pair> entries; // Hash-Map in einer vorgegebenen Größe erzeugen public SimpleHashMap(int size) { entries = new ArrayList<Pair>(size); for (int i = 0; i < size; ++i) { entries.add(null); // jeder Eintrag ist leer } } // Schon bekannt aus dem vorherigen Beispiel private int indexFor(int hashCode) { int absHashCode = abs(hashCode); if (absHashCode < 0) { absHashCode = 0; } return absHashCode % entries.size(); } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 89 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Einfügen // Einfügen ohne Prüfung auf Duplikate (nicht sehr praxisnah). public void put(K key, V value) { int startIndex = indexFor(key.hashCode()); int count = 0; int currentIndex = startIndex; boolean finished = false; } do { if (entries.get(currentIndex) == null) { // freien Platz gefunden, Paar erzeugen und eintragen entries.set(currentIndex, new Pair(key, value)); finished = true; } else { // berechne nächsten Index count++; currentIndex = (startIndex + nextStep(count)) % entries.size(); } } while (!finished && (count < entries.size())); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 90 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Einfügen // Suche nach einem public V get(K key) int startIndex int count int currentIndex } Wert anhand seines Schlüssels { = indexFor(key.hashCode()); = 0; = startIndex; // Solange suchen, bis ein leerer Eintrag gefunden wurde do { if (entries.get(currentIndex) == null) { return null; } else { // gefunden! if (entries.get(currentIndex).key.equals(key)) { return entries.get(currentIndex).value; } // Berechne nächsten Index count++; currentIndex = (startIndex + nextStep(count)) % entries.size(); } } while (count < entries.size()); return null; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 91 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Lineares Sondieren Die Methode int nextStep(int attempt) ermittelt den nächsten zu testenden Eintrag. Im einfachsten Fall ist nextStep: private int nextStep(int attempt) { return attempt; } In diesem Fall nennt man die Vorgehensweise auch lineares Sondieren, und für die Testindizes gilt: h0 = hash(key); hi = (h0 + i); Nachteil: Die Schlüssel ballen sich um primäre Schlüssel (Schlüssel, die beim Einfügen nicht kollidieren). Ziel: nextStep sollte so gewählt werden, dass die Schlüssel wiederum gleichmäßig auf die freien Plätze verteilt werden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 92 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Quadratisches Sondieren Die Methode nextStep ermittelt den nächsten Eintrag durch eine quadratische Funktion. h0 = hash(key); hi = (h0 + i2); Vorteil: Die Verteilung ist einfach zu berechnen und verhindert im Wesentlichen primäre Ballungen. Nachteil: Es werden nicht alle Indizes der Hashtabelle berücksichtigt, damit wird u.U. ein freier Eintrag nicht gefunden. Es wird aber mindestens die halbe Tabelle durchsucht, wenn deren Größe eine Primzahl ist. Der Nachteil trägt nur dann, wenn die Tabelle relativ voll ist. In der Praxis sollte man eine Auslastung von max. 50% vorsehen. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 93 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Doppelte Hashfunktion Die Methode nextStep ermittelt den nächsten Eintrag durch einen Aufruf einer anderen Hashfunktion g. h0 = hash(key); hi = (h0 + i * g(key)); Doppelte Hashfunktionen zeigen das beste Verhalten, wenn die beiden Hashfunktionen hinreichend unabhängig voneinander sind. Die Wahrscheinlichkeit, dass beide Hashfunktionen den gleichen Wert liefern, sollte also gering sein. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 94 Hashtabellen Offene Hashtabellen: Pseudozufallszahlen Nach der Initialisierung durch den Konstruktor liefern sukzessive Aufrufe von nextStep der Reihe nach die Pseudozufallszahlen. Die Überlaufstrategie mit einem Pseudozufallszahlengenerator leidet auch unter sekundärer Clusterbildung, es sei denn, der Startwert wird vom Schlüssel abhängig gemacht. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 95 Hashtabellen Dynamische Hashtabellen Dynamische Hashtabellen sind in der Lage, sich bei Bedarf automatisch zu vergrößern oder zu verkleinern, ohne dass ein komplettes Neuberechnen der Hashwerte erforderlich ist. soll hier nicht betrachtet werden (zu kompliziert…) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 96 Hashtabellen Vergleich der Verfahren – einige Zahlen Vorteile der Hashtabelle mit Verkettung: Sie erlaubt Auslastungen α > 100%. Sie unterstützt sehr einfach das Löschen. Ein gegebener Schlüssel wird immer abgespeichert. Vorteile der offenen Hashtabellen: Die Zugriffsoperationen sind wesentlich effizienter. Die Algorithmen sind einfacher zu implementieren. Konkrete Werte der durchschnittlichen Anzahl von Einfüge-Versuchen für Füllgrade zwischen 60% und 95% (ohne Test auf Duplikate): Name Anzahl Versuche bei Füllgrad α 60% 70% 80% 90% 95% Kollisionsliste 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Lineares Sondieren 1,75 2,17 3,00 5,50 10,50 Pseudozufallszahlen 2,29 4,01 8,05 23,02 59,91 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 97 Hashtabellen Vergleich der Verfahren – einige Zahlen Verlauf beim Einfügen 70 60 50 mit Verkettung offen, lineares Sondieren 40 offen, Pseudozufallszahlen 30 20 10 0 Holger Vogelsang 60% 70% 80% 90% 95% Informatik 2 - Datenstrukturen 98 Hashtabellen Implementierungen in Java Es gibt noch weitere Klassen (siehe Folgeseiten) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 99 Hashtabellen Implementierungen in Java Hashtabellenimplementierungen in Java: HashMap<K,V>: - Ablage von Schlüssel-/Wertepaaren - Schlüsselduplikate sind nicht erlaubt. - Mehrere Iterierungsmöglichkeiten kommen gleich Hashtable<K,V>: - Ablage von Schlüssel- Wertepaaren - Schlüsselduplikate sind nicht erlaubt. - im Gegensatz zu HashMap thread-sicher - Iterieren wie bei HashMap HashSet<E>: - Ablage von Schlüsseln - Duplikate sind nicht erlaubt. - Iteratorzugriff mit der Methode public Iterator<E> iterator() Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 100 Hashtabellen Implementierungen in Java LinkedHashMap<K,V>: - Ablage von Schlüssel- Wertepaaren - Schlüsselduplikate sind nicht erlaubt. - Alle Paare sind untereinander durch eine doppelt-verkettete Liste verbunden. Entweder: • in Einfügereihenfolge, um diese zu erhalten • oder in jeweils aktualisierter Zugriffsreihenfolge beim Lesen, damit die Elemente mit den häufigsten Zugriffen vorne in der Liste stehen Cache! - Iterieren wie bei HashMap LinkedHashSet<E>: - siehe LinkedHashMap und HashSet (nur Schlüssel, verbunden über eine Liste) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 101 Hashtabellen Implementierungen in Java Beispiel zum Einsatz einer Hash-Tabelle in einer Server-Anwendung: Wenn der Browser mit GZIP komprimierte Dateien verarbeiten kann und wenn der Dateityp nicht ohnehin schon komprimierte Daten enthält dann komprimiere die Daten vor dem Versand mit GZIP. Die Hash-Tabelle enthält die Dateiendungen der nicht zu komprimierenden Dateien. Ausschnitt: private HashSet<String> compressedFileTypes = new HashSet<String>(); // public void doFilter(...) { if (!isGzipSupportedByBrowser(request) || compressedFileTypes.contains(fileType)) { chain.doFilter(request, response); return; } // vor dem Versand komprimieren GzipResponse gzipRespone = new GzipResponse(response); chain.doFilter(request, gzipRespone); gzipResponse.close(); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 102 Hashtabellen Implementierungen in Java Maps und Zugriff auf Iteratoren Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 103 Hashtabellen Implementierungen in Java Es existieren drei Varianten zum Iterieren: Set<K> keySet(): Liefert die Menge aller Schlüssel, über die iteriert werden kann. Die Werte sind nicht direkt zugreifbar. Collection<V> values(): Liefert alle Schlüssel, über die iteriert werden kann. Deren Zuordnung zu den Schlüsseln ist nicht mehr erkennbar. Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): Liefert die Menge aller Schlüssel-/Werte-Paare, über die iteriert werden kann. Beispiel mit direkter Iterator-Verwendung: HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); // füllen for (Iterator<Map.Entry<String, Integer>> entryIter = map.entrySet().iterator(); entryIter.hasNext(); ) { Map.Entry<String, Integer> entry = entryIter.next(); String key = entry.getKey(); Integer value = entry.getValue(); // … } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 104 Hashtabellen Implementierungen in Java Es existieren dementsprechend auch drei Varianten, um einen Stream zu erhalten: Stream<K> keySet().stream(): Liefert einen Stream, der alle Schlüssel beinhaltet. Stream<V> values().stream(): Liefert einen Stream, der alle Werte beinhaltet. Stream<Map.Entry<K,V>> entrySet().stream(): Liefert Stream, der die Menge aller Schlüssel-/Werte-Paare beinhaltet. Beispiel: HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); // füllen Stream<String> keyStream = map.keySet().stream(); Stream<Integer> valueStream = map.values().stream(); Stream<Map.Entry<String, Integer>> keyValueStream = map.entrySet().stream(); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 105 Hashtabellen Weiterer Einsatz von Hashfunktionen Wozu kann eine Hashfunktion noch dienen? Berechnung von Prüfsummen, um zu testen, ob eine Nachricht oder Datei verfälscht wurde. Beispiel: siehe http://tomcat.apache.org/download-80.cgi Datei Holger Vogelsang Hashwert Informatik 2 - Datenstrukturen 106 Hashtabellen Weiterer Einsatz von Hashfunktionen SHA1 ist eine 64-Bit Prüfsumme (hier über den Inhalt der Datei): Algorithmus: siehe https://de.wikipedia.org/wiki/Secure_Hash_Algorithm Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 107 Hashtabellen Wahl einer Hashfunktion Ziel: Gleichmäßige Verteilung der Werte in der Tabelle. Beispiel für eine schlechte Hashfunktion: Studenten-Objekte sollen in einer Hashtabelle gespeichert werden. Jeder Student hat eine 6-stellige Matrikelnummer, die fortlaufend vergeben wird. Größe der Hashtabelle: 10001. Hashfunktion 1: - Die ersten vier Stellen der Matrikelnummer bilden den Hash-Wert. - Problem: Alle Datensätze eines Jahrganges werden auf sehr wenige Positionen abgebildet. Hashfunktion 2: - Die letzten vier Stellen der Matrikelnummer bilden den Hash-Wert. - Besser: Die Datensätze verteilen sich gleichmäßiger auf die Tabelle. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 108 Hashtabellen Wahl einer Hashfunktion Einige Hinweise zur Wahl der Hashfunktion: Integer-Zahlen i: die Zahl i selbst oder i mod 2n (n ist eine große Primzahl) Fließkommazahlen: Addition oder andere Verknüpfung von Mantisse und Exponent Strings: Addition der ASCII/Unicode-Werte einiger/aller Zeichen, eventuell mit einem Faktor gewichtet Komplexere Objekte: Reduktion auf primitive Datentypen, die Attribute des Objektes sind. Beispiel: public class Rectangle { private int x; private int y; private int w; private int h; } Holger Vogelsang Hashwert aus Verknüpfung der Koordinaten + Größe Informatik 2 - Datenstrukturen 109 Hashtabellen Wahl einer Hashfunktion: Beispiele von Java Die Ermittlung einer guten Hashfunktion wird hier nicht besprochen. Hashfunktionen in Java (Ergebnis ist immer int): für einen String s der Länge n: - s[0]*31(n-1) + s[1]*31(n-2) + ... + s[n-1] - 0 für leere Strings für Byte-, Short- und Integer-Zahlen: - Die Zahl ist der Hashwert. für Long-Zahlen: - Exklusiv-Oder-Verknüpfung der unteren und oberen 32 Bit - Rückgabe der unteren 32 Bit für Double-Zahlen: - Umwandlung der Bit-Repräsentation der Zahl in long - Exklusiv-Oder-Verknüpfung der unteren und oberen 32 Bit (um Mantisse und Exponent zu berücksichtigen) - Rückgabe der unteren 32 Bit Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 110 Hashtabellen Wahl einer Hashfunktion: Beispiele von Java für Boole‘sche Werte: - true: 1231 - false: 1237 für einen Vector bzw. eine List der Länge n: - v[0].hashCode()*31(n-1) + v[1].hashCode()*31(n-2) + ... + v[n-1] .hashCode() - 0 für leere Vektoren Wichtig in Java: Objekte liefern durch Überschreiben der Methode int hashCode() ihren eigenen Hashwert zurück. Der Wert darf sich bei mehreren Aufrufen der Methode nicht ändern, solange sich das Objekt nicht ändert. Wenn zwei Objekte beim Vergleich mit der equals-Methode gleich sind, so müssen auch ihre Hashwerte identisch sein. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 111 Hashtabellen Wahl einer Hashfunktion: Beispiele von Java Beispiel für Klasse java.awt.geom.Rectangle2D (stark vereinfacht!): public abstract class Rectangle2D { private double x; private double y; private double w; private double h; @Override public int hashCode() { long bits = Double.doubleToLongBits(x); bits += Double.doubleToLongBits(y) * 37; bits += Double.doubleToLongBits(w) * 43; bits += Double.doubleToLongBits(h) * 47; return (((int) bits) ^ ((int) (bits >> 32))); } } // Die equals-Methode liefert dann true, wenn // alle x, y, w, h bei beiden Objekten gleich sind. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 112 Bäume Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 113 Bäume Motivation Was sind Bäume? Wozu dienen Bäume? Wie sind die Daten in einem Baum sortiert? Wie kann ein Baum effizient implementiert werden? Verschiedene Baumarten für unterschiedliche Einsatzgebiete Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 114 Bäume Übersicht Beispiel: Teilebaum eines „Autos“ (der Fahrer ist eher kein Teil des Autos…) Es ergibt sich ein Aufbau der Teile wie bei einem Stammbaum. Jeder Strich von oben nach unten bedeutet dabei, dass sich das Ausgangsobjekt aus den tiefer liegenden Objekten zusammensetzt. Zusammengesetzte Objekte können durch einen solchen Baum eindeutig beschrieben werden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 115 Bäume Übersicht Stammbaum wichtiger Programmiersprachen (bis 2003) [P. Henning, H. Vogelsang (Hrsg.), „Handbuch Programmiersprachen“] Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 116 Bäume Übersicht Darstellung von (X)HTML-Seiten im Browser wird im Browser intern durch einen Baum (DOM) repräsentiert Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 117 Bäume Übersicht Quelltext-Verwaltung in Eclipse Quelltext wird intern als Baum dargestellt Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 118 Bäume Übersicht Dokumentenstruktur Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 119 Bäume Übersicht Scene Graph von JavaFX: Scene FlowPane Button Button Button Ellipse Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen Group Rectangle 120 Bäume Übersicht Entscheidungsbäume: Person Temperatur Regenwahrscheinlichkeit Norddeutscher? < 20 < 30% ja >= 20 >= 30% nein ja < 50% nein >= 50% ja nein im Meer baden? Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 121 Bäume Begriffe Nicht nur für zusammengesetzte Objekte können Bäume verwendet werden. In der Informatik werden Bäume häufig verwendet, um effizient Objekte einzufügen, zu suchen und zu löschen. Begriffsübersicht Kante linker Sohn (der Wurzel) Wurzel 42 27 68 6 39 12 34 linker Teilbaum Holger Vogelsang rechter Sohn (der Wurzel) 51 41 75 64 72 Knoten Blätter (keine Nachfolger) rechter Teilbaum Informatik 2 - Datenstrukturen 122 Bäume Binärer Suchbaum In dieser Vorlesung werden Bäume mit den folgenden Eigenschaften behandelt: Die Knoten enthalten Werte, die sich vergleichen lassen. In der Praxis wird man für die Schlüssel die equals-Methode überschreiben und Comparable implementieren bzw. einen Comparator übergeben. Für jeden Knoten gilt, dass er einen eindeutigen rechten Sohn und einen eindeutigen linken Sohn hat (sofern es diesen jeweils gibt). Der linke Sohn (sofern es ihn gibt) hat immer einen niedrigeren Wert als der rechte Sohn (sofern es ihn gibt). Der linke Sohn (sofern es ihn gibt) eines Knotens hat immer einen kleineren Wert als der Knoten. Der rechte Sohn (sofern es ihn gibt) eines Knotens hat immer einen größeren Wert als der Knoten. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 123 Bäume Binärer Suchbaum – eine einfache Implementierung Beispielklasse für einen Baum mit Schlüsseln und Werten (siehe Projekt TreeMap): public class SimpleTreeMap<K extends Comparable<K>,V> { // Gleiche Paar-Klasse wie in der SimpleHashMap class Pair { public K key; public V value; public Pair(K key, V value) { /* ... */ } } // Knoten des Binärbaumes class Node { private Pair data; private Node left; private Node right; public Node(Pair data, Node left, Node right) { /* ... */ } // Getter und Setter } // Wurzel des Baums private Node root; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 124 Bäume Binärer Suchbaum – Komplettes Durchlaufen Es gibt mehrere Arten, einen Baum zu durchlaufen: Preorder: Zuerst wird der Knoten selbst ausgegeben, dann seine Söhne. Inorder: Zuerst werden der linke Sohn, dann der Knoten selbst, dann der rechte Sohn ausgegeben. Postorder: Zuerst werden die Söhne des Knotens ausgegeben, dann der Knoten selbst. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 125 Bäume Binärer Suchbaum – Traversierung Preorder: public void dump(Node node) { if (node != null) { System.out.println(node.data.key); dump(node.left); dump(node.right); } } Inorder: public void dump(Node node) { if (node != null) { dump(node.left); System.out.println(node.data.key); dump(node.right); } } Postorder: Analog Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 126 Bäume Binärer Suchbaum – Traversierung Preorder, nicht-rekursiv: void dump(Node node) { stack.offer(node); while (stack.size() > 0) { node = stack.pollLast(); System.out.println(node.data.key); if (node.right != null) { stack.offer(node.right); } if (node.left != null) { stack.offer(node.left); } } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 127 Bäume Binärer Suchbaum – Traversierung und Ausgabe Levelorder (Queue anstatt Stack): void dump(Node node) { queue.offer(node); while (queue.size() > 0) { node = queue.poll(); System.out.println(node.data.key); if (node.left != null) { queue.offer(node.left); } if (node.right != null) { queue.offer(node.right); } } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 128 Bäume Binärer Suchbaum – Suche anhand eines Beispiels Suche nach dem Schlüssel 34: Enthält der aktuelle Knoten den gesuchten Schlüssel: fertig. Ist der gesuchte Schlüssel kleiner als der Schlüssel im Knoten: linker Sohn Ist der gesuchte Schlüssel größer als der Schlüssel im Knoten: rechter Sohn 34 42 27 68 6 39 12 Holger Vogelsang 34 51 41 75 64 72 Informatik 2 - Datenstrukturen 129 Bäume Binärer Suchbaum – Implementierung der Suche Suchmethode: public V get(K key) { // Start am Wurzelknoten Node searchNode = root; } // Solange es noch Knoten gibt und der aktuelle Knoten nicht // den gesuchten Schlüssel enthält, suche weiter. while ((searchNode != null) && (!searchNode.data.key.equals(key))) { // Wenn der gesuchte Schlüssel größer als der Schlüssel des // Knotens ist, nimm den rechten Zweig, ansonsten den linken. searchNode = (key.compareTo(searchNode.data.key) > 0) ? searchNode.right: searchNode.left; } return searchNode != null ? searchNode.data.value : null; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 130 Bäume Binärer Suchbaum – Algorithmus zum Einfügen Vorgehensweise beim Einfügen: Zunächst wird die Stelle gesucht, an der sich der Schlüssel im Baum befinden sollte. Ist der Schlüssel schon vorhanden, so wird einfach die Adresse dieses Schlüssels zurückgegeben. Ist er nicht vorhanden, so wird ein neuer Knoten erzeugt und dort eingehängt. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 131 Bäume Binärer Suchbaum – Einfügen anhand eines Beispiels Beispiel: Einfügen des Schlüssels 36 36 42 27 68 6 39 12 34 51 41 75 64 72 36 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 132 Bäume Binärer Suchbaum – Algorithmus zum Löschen Die komplizierteste Funktion ist das Löschen aus einem binären Teilbaum. Dazu müssen drei Fälle unterschieden werden: 1. Der zu löschende Knoten hat gar keinen Sohn. Damit kann er direkt gelöscht werden. 2. Der zu löschende Knoten hat genau einen Sohn. Dann wird der Sohn in den aktuellen Knoten „kopiert“ und der Sohn gelöscht. 3. Der zu löschende Knoten hat zwei Söhne. Dann wird im linken Teilbaum der Sohn mit dem größten Schlüssel gesucht und als neuer zentraler Knoten eingefügt (oder im rechten Teilbaum der Knoten mit dem kleinsten Schlüssel). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 133 Bäume Binärer Suchbaum – Löschen anhand eines Beispiels Beispiel: Löschen des Schlüssels 36 (Fall 1, der Knoten hat keinen Nachfolger) 42 27 68 6 39 12 34 51 41 75 64 72 36 kann direkt gelöscht werden Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 134 Bäume Binärer Suchbaum – Löschen anhand eines Beispiels Beispiel: Löschen des Schlüssels 34 (Fall 2, der Knoten hat einen direkten Nachfolger) 42 27 68 6 39 12 34 51 41 75 64 72 36 36 36 ersetzt 34, die alte 36 wird gelöscht Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 135 Bäume Binärer Suchbaum – Löschen anhand eines Beispiels Beispiel: Löschen des Schlüssels 42 (Fall 3, der Knoten wird durch den Knoten mit dem größten Schlüssel des linken oder dem kleinste des rechten Teilbaums ersetzt der hat immer nur einen direkten Nachfolger) 42 27 68 41 6 39 12 34 51 41 75 64 72 36 41 ersetzt 42, die alte 41 wird gelöscht Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 136 Bäume Binärer Suchbaum – Beispielanwendung public class SimpleTreeMapTest { public static void main(String[] args) { SimpleTreeMap<String, Integer> simpleTreeMap = new SimpleTreeMap<>(); simpleTreeMap.add("Question", 66); simpleTreeMap.add("Answer", 42); System.out.println(simpleTreeMap.get("Question")); System.out.println(simpleTreeMap.get("Answer??")); } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 137 Bäume Binärer Suchbaum – Aufwandsabschätzung Annahme: Der Baum ist nicht balanciert. Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen, sortierte Reihenfolge O(N) Einfügen, zufällige Reihenfolge O(N), im Mittel θ(ln N) Löschen O(N), falls degeneriert Indexzugriff O(N) Suche, degeneriert O(N) Suche, optimal eingefügt O(ln N) Informatik 2 - Datenstrukturen 138 Bäume Beispiel zum binären Suchbaum Darstellung eines arithmetischen Ausdrucks als Baum: f = (a - b) * c - (d / b + sin(e)) Tipp: Klammerungen werden durch die Höhen der Operatorknoten untereinander wiedergegeben. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 139 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Idee Ein Baum heißt vollständig, wenn jeder Knoten entweder zwei Söhne hat oder gar keine. Bei einem solchen Baum wächst die Höhe des Baumes, also der längste Weg beim Suchen, logarithmisch mit der Anzahl der Objekte. Die Komplexität des Suchens wächst logarithmisch mit der Anzahl der Elemente. Gegenteil: Auch die lineare, geordnete Liste ist ein Suchbaum, wenn auch ein vollständig entarteter. Die Komplexität des Suchens in einem derart degenerierten Baum wächst linear mit der Anzahl der Schlüssel. Zu den gleichen Schlüssel kann man unterschiedliche binäre Suchbäume konstruieren. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 140 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Idee Beispiel, in dem der Baumaufbau von der Reihenfolge des Einfügens der Schlüssel abhängt. 45 68 41 34 68 42 39 64 51 51 45 64 42 41 39 34 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 141 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Idee Ein Baum kann also zur Liste degenerieren. Problem: In der Praxis sind Suchbäume praktisch nie vollständig ausgeglichen, denn das würde einen sehr großen Aufwand bedeuten. Lösung: Näherungsweises Ausgleichen eines Baums (Begriff: ausgeglichener Baum). Die erste Klasse von ausgeglichenen Bäumen waren die AVL-Bäume (nach den Erfindern G. M. Adelson-Velski/E. M. Landis). Ziel: Je zwei Teilbäume an einem Knoten dürfen sich in der Höhe um nicht mehr als 1 unterscheiden. Dieses gilt für alle Teilbäume an allen Knoten. Ein Baum ist genau dann ausgeglichen, wenn dieses Ziel erreicht ist. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 142 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Ausgleichen Nach jeder Einfüge- oder Löschoperation muss überprüft werden, ob ein Ausgleichen des Baums erforderlich ist Das Ausgleichen erfolgt durch „Rotation“ der Knoten. Beispiel: Linksrotation um die Knoten B/D. B D Rotationspunkt B D e a c e a c Eine Linksrotation reduziert die Höhe des rechten Teilbaums um 1 und erhöht die Höhe des linken um 1. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 143 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Ausgleichen durch Doppelrotation Um die Höhe eines inneren Baums zu verändern, muss eine Doppelrotation LR oder RL angewendet werden. Beispiel: Doppelrotation B D F a D g c Holger Vogelsang F B a c e g e Informatik 2 - Datenstrukturen 144 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Algorithmus zum Ausgleichen Gegeben sei ein Baum mit einer Wurzel W sowie deren linken Teilbaum L und rechten Teilbaum R. Der neue Knoten soll in L eingefügt werden (wie bisher auch). Höhe(L) = Höhe(R): Nach dem Einfügen unterscheiden sich die Höhen um 1 -> Ausgeglichenheit nicht verletzt. Höhe(L) < Höhe(R): Die Höhen werden gleich. Die Ausgeglichenheit ist nicht verletzt. Höhe(L) > Höhe(R): Die Ausgeglichenheit wird zerstört. Der Baum muss restrukturiert werden. Lösung: Jeder Knoten enthält zusätzlich Balance-Informationen. Höhe(L) = Höhe(R): balance = 0 Höhe(L) < Höhe(R): balance = 1; Höhe(L) > Höhe(R): balance = -1; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 145 Bäume Balancierter Baum (AVL) – Beispiel Aufwandsabschätzung Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen O(ln N) Löschen O(ln N) Indexzugriff O(N) Suche O(ln N) Informatik 2 - Datenstrukturen 146 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Idee AVL-Bäume sind kompliziert auszugleichen. Normale binäre Bäume können im schlimmsten Fall zu einer linearen Liste entarten. Idee: Bäume können an einem Knoten mehr als einen Schlüssel haben. 2-Knoten (1 Schlüssel) 3-Knoten (2 Schlüssel) n <n n0 >n < n0 4-Knoten (3 Schlüssel) n0 < n0 Holger Vogelsang > n0 < n1 n1 n1 > n0 < n1 > n1 n2 > n1 < n2 > n2 Informatik 2 - Datenstrukturen 147 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Suchoperation anhand eines Beispiels Suche nach dem Schlüssel 15: Enthält der aktuelle Knoten den gesuchten Schlüssel: fertig. Wähle das Intervall, in dem der Schlüssel liegen müsste und folge der Kante zum nächsten Knoten. 15 7 Holger Vogelsang 8 10 20 13 14 15 22 24 Informatik 2 - Datenstrukturen 148 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Einfügeoperation (naiv) Grundidee (ineffizient) Suche nach dem Blatt-Knoten, in dem der Schlüssel liegen müsste. Der Knoten ist ein 2-Knoten: Schlüssel einfügen, es entsteht ein 3-Knoten. Der Knoten ist ein 3-Knoten: Schlüssel einfügen, es entsteht ein 4-Knoten. Der Knoten ist ein 4-Knoten: Möglichkeit 1: Den Schlüssel als neues Blatt an den 4-Knoten anhängen Problem: Wie soll ausbalanciert werden? Möglichkeit 2: Durchführen der folgenden Schritte: 1. Den mittleren Schlüssel des 4-Knotens entnehmen. 2. Den 4-Knoten in zwei 2-Knoten aufspalten. 3. Den neuen Schlüssel in einen der 2-Knoten einfügen. 4. Den mittleren Knoten des ehemaligen 4-Knotens in den Vaterknoten einfügen. 5. Wenn der Vater vorher ein 4-Knoten war auch aufspalten. 6. Im schlimmsten Fall bis zur Wurzel aufspalten. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 149 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Einfügeoperation (effizient) Grundidee (effizient) Suche nach dem Knoten/Blatt, in dem der Schlüssel liegen müsste. Teile jeden auf dem Pfad liegenden 4-Knoten in 2 2-Knoten auf (der 2. Durchlauf entfällt dadurch). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 150 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Einfügeoperation (effizient) Die Wurzel des Baums wird grundsätzlich in 3 2-Knoten aufgeteilt, wenn sie ein 4-Knoten war. Da die 4-Knoten auf dem Weg von der Wurzel zu den Blättern gespalten werden, spricht man von einem Top-Down-Baum. Der Baum wächst immer in Richtung Wurzel, daher ist er stets ausbalanciert. Alle Äste wachsen gleichmäßig. In der Praxis sind relativ wenige Aufspaltungen eines 4-Knotens erforderlich. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 151 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Einfügeoperation anhand eines Beispiels Einfügen des Schlüssels 16: 7 8 10 20 13 14 15 22 24 Ausgangssituation 10 7 8 13 14 20 15 16 22 24 Einfügen von 16 (vor Teilen der Wurzel) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 152 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Einfügeoperation anhand eines Beispiels 14 10 7 8 13 20 15 16 22 24 Einfügen von 16 (nach Teilen der Wurzel) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 153 Bäume Balancierter Baum (Top-Down 2-3-4) – Aufwandsabschätzung Der Baum ist immer balanciert. Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen, sortierte Reihenfolge O(ln N) Einfügen, zufällige Reihenfolge O(ln N), im Mittel θ(ln N) Löschen O(ln N) Indexzugriff O(N) Suche O(ln N) Informatik 2 - Datenstrukturen 154 Bäume Balancierter Baum (Red-Black) – Idee Die Implementierung des Einfügens in einen 2-3-4-Baum ist leicht ineffizient, da in jedem Schritt geprüft werden muss, ob eine Aufspaltung notwendig ist. Neue Idee 3-Knoten und 4-Knoten werden als spezielle kleine binäre Bäume dargestellt, die durch „rote“ Verbindungen verkettet sind. Die „schwarzen“ Verkettungen halten den kompletten Baum selbst zusammen. Ein zusätzliches Bit im Knoten zeigt an, ob er über eine rote oder eine schwarze Verbindung mit seinen Vater verkettet ist. Ein Rot-Schwarz-Baum kann als eine spezielle Implementierung des 2-3-4-Baums gesehen werden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 155 Bäume Balancierter Baum (Red-Black) – Idee Umwandlung eines 4-Knotens in einen kleinen Binärbaum: Umwandlung eines 3-Knotens in einen kleinen Binärbaum: Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 156 Bäume Balancierter Baum (Red-Black) – Idee Bedingungen für die Farben: Jeder Knoten im Baum ist entweder rot oder schwarz eingefärbt. Die Wurzel des Baums ist immer schwarz. Alle Blätter sind schwarz. Ist ein Vaterknoten rot, so sind beide Nachfolger schwarz. Jeder Pfad von einem beliebigen Knoten zu seinen Blättern enthält die gleiche Anzahl schwarzer Knoten. Konsequenz: Die Pfadlängen von der Wurzel zu den Blättern kann sich maximal um den Faktor 2 unterscheiden. Warum? Im kürzesten Pfad sind alle Knoten schwarz. Im längsten Pfad wechseln sich rote und schwarze Knoten ab. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 157 Bäume Balancierter Baum (Red-Black) – Aufwandsabschätzung Der Red-Black-Tree soll hier nicht näher betrachtet werden. Der Baum ist immer balanciert. Operation Holger Vogelsang Aufwand Einfügen, sortierte Reihenfolge O(ln N) Einfügen, zufällige Reihenfolge O(ln N), im Mittel θ(ln N) Löschen O(ln N) Indexzugriff O(N) Suche O(ln N) Informatik 2 - Datenstrukturen 158 Bäume Implementierungen in Java Baum-Klassen Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 159 Bäume Implementierungen in Java Baumimplementierungen in Java (Rot-Schwarz-Baum): TreeMap<K,V>: - Ablage von Schlüssel-/Wertepaaren - Schlüsselduplikate sind nicht erlaubt. - Mehrere Iterierungsmöglichkeiten (wie bei HashMap): • public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() liefert die Menge aller Schlüssel/Werte-Paare, über die iteriert werden kann • public Set<K> keySet() liefert die Menge aller Schlüssel, über die iteriert werden kann • public Collection<V> values() ermittelt alle Werte, über die iteriert werden kann TreeSet<E>: - Ablage von Schlüsseln - Schlüsselduplikate sind nicht erlaubt. - Iteratorzugriff mit der Methode public Iterator<E> iterator() Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 160 Bäume Die Klasse TreeMap: Beispiel Wörterzählen public class TreeMapWordCountStreamTest { // Wörter einlesen. Trennzeichen sind Leerzeichen, // Tabulatoren und Zeilenumbrüche usw. public static TreeMap<String,Integer> getWords(String text) { } // TreeMap zum sammeln aller Wörter als Schlüssel // sowie deren Anzahl als Wert. TreeMap<String, Integer> words = new TreeMap<>(); // Der StringTokenizer zerlegt einen String in einzelne Tokens (Wörter). // Die Worttrennzeichen sind die einzelnen Zeichen im 2. Parameter. StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(text, " \t\r\n.,;-"); while (tokenizer.hasMoreTokens()) { String input = tokenizer.nextToken(); Integer count = words.get(input); words.put(input, count == null ? 1 : count.intValue() + 1); } return words; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 161 Bäume Die Klasse TreeMap: Beispiel Wörterzählen public static void main(String[] args) { String text = "C++ ist meine absolute Lieblingssprache und" + " ich freue mich auf die Klausur. Eigentlich" + " ist Java meine Lieblingssprache."; } } TreeMap<String, Integer> words = getWords(text); words.entrySet().stream().forEach(System.out::println); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 162 Bäume Die Klasse TreeMap: Beispiel Wörterzählen Eingabe C++ ist meine absolute Lieblingssprache und ich freue mich auf die Klausur. Eigentlich ist Java meine Lieblingssprache. Alphabetische Ausgabe der Wörter C++=1 Eigentlich=1 Java=1 Klausur=1 Lieblingssprache=2 absolute=1 auf=1 die=1 freue=1 ich=1 ist=2 meine=2 mich=1 und=1 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 163 Bäume Die Klasse TreeMap: Beispiel Wörterzählen über Streams Er geht auch kürzer über Streams: Pattern pattern = Pattern.compile("[ \t\r\n.,;-]+"); pattern.splitAsStream(text) // erzeugt Stream von Wörtern .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting())) // Map: Key=Wort, Wert=Häufigkeit .entrySet() // Menge aller Schlüssel-/Werte-Paare .stream() // erzeugt Stream der Schlüssel-/Werte-Paare .sorted(Comparator.comparing(e -> e.getKey())) // sortiert Daten im Stream anhand der Wörter .forEach(System.out::println); Benötigt mehr als die doppelte Zeit! Problem: pattern.splitAsStream (also das Zerlegen des Textes in Wörter) ist sehr langsam spezielle Eigenimplementierung könnte stark beschleunigen Die Stream-Variante selbst ist ungefähr genauso schnell wie die manuelle Verwendung des Baums. Prinzipiell ist hier aber die Baum-Variante sinnvoller. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 164 Bäume Balancierter Baum (B) – Idee eines Mehrwegbaums B-Bäume sind eine Verallgemeinerung balancierter 2-3-4-Bäume. B-Bäume sind Mehrwegbäume. Die Ordnung des Baums ist o, o >= 2. Jeder Knoten enthält maximal 2 * o Schlüssel. Jeder Knoten hat minimal o Schlüssel. Speicherausnutzung beträgt min. 50% (Ausnahme: Wurzel, die zu weniger als 50% gefüllt sein darf). Die Schlüssel innerhalb eines Knotens sind aufsteigend sortiert. Wenn m die Anzahl der Schlüssel in einem Knoten ist, so hat der Knoten genau m + 1 Nachfolger, wenn er kein Blatt ist. Die Schlüssel des linken Teilbaums sind kleiner als der Schlüssel der Wurzel dieses Teilbaums. Die Schlüssel des rechten Teilbaums sind größer als der Schlüssel der Wurzel dieses Teilbaums. Alle Blattseiten liegen auf einer Ebene. Optional: Neben einem Schlüssel können auch Werte abgelegt sein. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 165 Bäume Balancierter Baum (B) – Idee eines Mehrwegbaums Ein B-Baum der Ordnung 2: 25 10 20 2 5 7 8 13 14 15 18 22 24 26 27 28 32 35 38 41 42 45 46 Aufbau eines Knotens ohne Werte (pi = Verweis auf Nachfolger, ki = Schlüssel): p0 30 40 k1 p1 k2 … km-1 pm-1 km pm Aufbau eines Knotens mit Werten (pi = Verweis auf Nachfolger, ki = Schlüssel, vi ist Datenwert von Schlüssel ki): p0 Holger Vogelsang k1 v1 p1 k2 v2 … km-1 vm-1 pm-1 km vm Informatik 2 - Datenstrukturen pm 166 Bäume Balancierter Baum (B) – Einsatzgebiet B-Bäume werden häufig zur Verwaltung von Daten auf externen Massenspeichern eingesetzt: Der Baum enthält Schlüssel und Indizes für die eigentlichen Nutzdaten. Die Nutzdaten liegen sequentiell in einer eigenständigen Datei vor. Vorteile dieser Organisation: - Wenn auf die Daten nicht sequentiell zugegriffen werden muss, muss nur der Baum abgesucht werden. Dieser enthält dann die Position der Nutzdaten in der zweiten Datei. - Zum Einfügen und Löschen muss die Reihenfolge der Nutzdaten nicht verändert werden. - Es sind nur sehr wenige Zugriffe notwendig Zugriffe auf den Massenspeicher sind sehr langsam. - Nur der Wurzelknoten des Baums wird im Speicher gehalten. Ein ähnlicher Aufbau wird für Datenbanken gewählt. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 167 Bäume Balancierter Baum (B) – Aufbau bei externem Massenspeicher Zusammenhang zwischen Index (Baum) und Nutzdatendatei: … Satz 2 10 Satz 7 Satz 27 2 5 7 8 Satz 1 13 14 15 18 … Satz 42 usw. Satz 3 … Anmerkungen: Im Beispiel: Schlüssel = Position in der Datei In der Realität: zusätzlich Nutzdaten mit der Position als Wert Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 168 Bäume Balancierter Baum (B) – Suchoperation Funktionsweise der Suchoperation: 1. Startknoten: Wurzel des Baums 2. Suche mittels Binärsuche nach dem Schlüssel. 3. Ist der Schlüssel vorhanden, so ist die Suche beendet. 4. Ermittlung des Nachfolgeknotens: Auswahl des Verweises zwischen den zwei Werten, zwischen denen der Suchschlüssel liegen muss. 5. Wenn ein Nachfolgeknoten existiert (Knoten ist kein Blatt), dann lade den Knoten vom Massenspeicher weiter an Punkt 2. 6. Wenn kein Nachfolgeknoten existiert, so ist der Schlüssel nicht im Baum vorhanden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 169 Bäume Balancierter Baum (B) – Suchoperation am Beispiel Suche nach dem Schlüssel 35: 25 10 20 2 5 Holger Vogelsang 7 8 13 14 15 18 30 40 22 24 26 27 28 Informatik 2 - Datenstrukturen 32 35 38 41 42 45 46 170 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel Es soll ein Baum durch das Einfügen der folgenden Schlüssel entstehen: 20, 40, 10, 30, 15, 35, 7, 26, 18, 22, 5, 42, 13, 46, 27, 8, 32, 38, 24, 45, 25. Der Baum hat die Ordnung 2. Einfügen: Analog zum Top-Down 2-3-4 Baum Das mittlere Element wird nach dem (gedachten) Einfügen ermittelt. 20 20 40 Eingefügt: 20 Eingefügt: 40 10 20 40 Eingefügt: 10 20 10 15 Eingefügt: 30 20 30 40 10 15 Eingefügt: 15 Holger Vogelsang 10 20 30 40 30 35 40 Eingefügt: 35 Informatik 2 - Datenstrukturen 171 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 20 20 7 10 15 30 35 40 7 10 15 Eingefügt: 26 Eingefügt: 7 20 7 10 15 18 20 30 26 30 35 40 Eingefügt: 18 Holger Vogelsang 26 30 35 40 7 10 15 18 22 26 35 40 Eingefügt: 22 Informatik 2 - Datenstrukturen 172 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 10 20 30 5 7 15 18 22 26 35 40 Eingefügt: 5 10 20 30 5 7 15 18 22 26 35 40 42 Eingefügt: 42 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 173 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 10 20 30 5 7 13 15 18 22 26 35 40 42 Eingefügt: 13 10 20 30 5 7 13 15 18 22 26 35 40 42 46 Eingefügt: 46 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 174 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 10 20 30 5 13 15 18 7 22 26 27 35 40 42 46 Eingefügt: 27 10 20 30 5 7 8 13 15 18 22 26 27 35 40 42 46 Eingefügt: 8 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 175 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 10 20 30 40 5 7 8 13 15 18 22 26 27 32 35 42 46 32 35 38 42 46 Eingefügt: 32 10 20 30 40 5 7 8 13 15 18 22 26 27 Eingefügt: 38 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 176 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 10 20 30 40 5 7 8 13 15 18 22 24 26 27 32 35 38 42 46 32 35 38 42 45 46 Eingefügt: 24 10 20 30 40 5 7 8 13 15 18 22 24 26 27 Eingefügt: 45 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 177 Bäume Balancierter Baum (B) – Einfügeoperation am Beispiel 25 10 20 5 7 8 13 15 18 30 40 22 24 26 27 32 35 38 42 45 46 Eingefügt: 25 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 178 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation Löschoperation in einem B-Baum: 1. Unterscheidung zweier Fälle: - Das zu löschende Objekt liegt in einem Blatt. Es wird gelöscht Schritt 2. - Das zu löschende Objekt liegt nicht in einem Blatt: Aus dessen linkem Teilbaum wird der Knoten mit dem größten Schlüssel geholt (oder aus dem rechten Teilbaum der mit dem kleinsten). Dieses ersetzt das zu löschende Objekt Schritt 2. 2. Ausgleichen: Durch das Löschen der Schlüssel kann ein Unterlauf auftreten (der Knoten ist nicht mehr zu min. 50% gefüllt). Es werden eine benachbarte Seite geladen und die Schlüssel auf beide Seiten gleichmäßig verteilt. 3. Tritt dabei ein Unterlauf auf, werden beide Seiten zusammengelegt und der mittlere Schlüssel des Vaterknoten in die gemeinsame Seite eingefügt. 4. Jetzt kann im Vaterknoten ein Unterlauf auftreten Schritt 2. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 179 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel Es sollen aus dem Baum die folgenden Schlüssel entfernt werden: 25, 45, 24, 38, 32, 8, 27, 46, 13, 42, 5, 22, 18, 26, 7, 35, 15. Der Baum hat die Ordnung 2. 25 10 20 5 7 8 Holger Vogelsang 13 15 18 30 40 22 24 26 27 Informatik 2 - Datenstrukturen 32 35 38 42 45 46 180 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 24 10 18 5 7 8 13 15 30 40 20 22 26 27 32 35 38 42 45 46 Gelöscht: 25 24 10 18 5 7 8 13 15 30 40 20 22 26 27 32 35 38 42 46 Gelöscht: 45 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 181 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 10 22 30 40 5 7 8 13 15 18 20 26 27 32 35 38 42 46 32 35 42 46 Gelöscht: 24 10 22 30 40 5 7 8 13 15 18 20 26 27 Gelöscht: 38 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 182 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 10 22 30 5 7 8 13 15 18 20 26 27 35 40 42 46 Gelöscht: 32 10 22 30 5 7 13 15 18 20 26 27 35 40 42 46 Gelöscht: 8 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 183 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 10 22 35 5 7 13 15 18 20 26 30 40 42 46 Gelöscht: 27 10 22 35 5 7 13 15 18 20 26 30 40 42 Gelöscht: 46 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 184 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 10 22 35 5 15 18 20 7 26 30 40 42 Gelöscht: 13 10 22 5 7 15 18 20 26 30 35 40 Gelöscht: 42 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 185 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 15 22 7 10 18 20 26 30 35 40 Gelöscht: 5 15 26 7 10 18 20 30 35 40 Gelöscht: 22 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 186 Bäume Balancierter Baum (B) – Löschoperation am Beispiel 15 15 30 7 10 20 26 7 35 40 10 Gelöscht: 26 Gelöscht: 18 20 10 15 30 35 40 Gelöscht: 7 Holger Vogelsang 20 30 35 40 20 10 15 30 40 Gelöscht: 35 Informatik 2 - Datenstrukturen 10 20 30 40 Gelöscht: 15 187 Bäume Balancierter Baum (B) – Sequentieller Datenzugriff Inorder-Durchlauf aller Knoten: Nachteil: Auf Knoten muss mehrfach zugegriffen werden (Laden vom Massenspeicher!). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 188 Bäume Balancierter Baum (B) – Aufwandsabschätzungen Bedeutung der Ordnung o des Baums: Je größer o ist, desto flacher wird der Baum Je kleiner o ist, desto geringer ist der Aufwand zum Suchen innerhalb des Knotens. Seien n = Anzahl Knoten im Baum mit n >= 2 o = Ordnung des Baums mit o >= 1 Dann gilt für die Höhe h des Baum: h <= log2*o ((n+1) / 2) Damit gilt für die Suche eines Schlüssels Ermittlung und Laden der Seiten entlang des Pfads: O(log2*o( (n+1)/2 )) Suche innerhalb einer Seite mittels Binärsuche: O(ld( 2*o )) Damit gilt für die komplette Suche: O(log2*o((n+1)/2 ))* O(ld( 2*o )), wobei der Aufwand für das Laden einer Seite wegen der Plattenzugriffe deutlich höher als die Suche innerhalb der Seite ist. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 189 Bäume Balancierter Baum (B) – Aufwandsabschätzungen Erste Idee: Ein Knoten soll möglichst viele Schlüssel enthalten. Konsequenzen: Beim rekursiven Abstieg zum Einfügen werden alle gefundenen Knoten im Speicher gehalten, um die Anzahl der Plattenzugriffe klein zu halten. Dadurch wächst bei sehr vielen Knoten der Speicherbedarf an. Werden die Knoten nicht mehr im Speicher gehalten, so wächst die Zeit für die Plattenzugriffe (Verdopplung). Bessere Idee: Häufig wird die Knotengröße so gewählt, dass ein Knoten sehr gut beispielsweise in einen Sektor auf dem externen Speicher passt und so effizient gelesen werden kann. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 190 Bäume Balancierter Baum (B+/B*) Der B+-Baum (je nach Literatur auch B*-Baum) ist eine Abwandlung des B-Baums mit Daten: Innere Knoten enthalten nur Schlüssel (so genannte Separatorschlüssel) und Nachfolger als Paare (ki, pi): p0 p1 k2 … km-1 pm-1 km pm - p0 verweist auf einen Knoten mit Schlüsseln kleiner oder gleich k1. - pi (1 ≤ i < m) verweist auf einen Knoten mit Schlüsseln größer als ki und kleiner oder gleich ki+1. - pm verweist auf einen Knoten mit Schlüsseln größer als km. Die Werte befinden sich zusammen mit den Schlüsseln nur in den Blättern als Paare (ki, vi): p k1 k0 v0 k1 v1 … km-1 vm-1 km vm n Die Daten werden in der Sortierreihenfolge der Schlüssel abgelegt. Alle Blätter werden zu einer doppelt verketteten Liste verbunden (Verweis p, n oben) sehr schnelles sequentielles Durchlaufen aller Daten. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 191 Bäume Balancierter Baum (B+/B*) Jeder innere Knoten hat min. k und max. 2k Einträge (=Ordnung beim B-Baum). Jeder Blattknoten hat min. k* und max. 2k* Einträge (außer Wurzel). Wozu? In den inneren Knoten ist „mehr Platz“ für Schlüssel und Verweise auf Nachfolger Baumhöhe sinkt bei identischer Knotengröße. Einfaches Sequentielles Durchlaufen der Datenelemente. B* ist die wichtigste Variante des B-Baums. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 192 Bäume Balancierter Baum (B+/B*) – Einfügeoperation Einfügen: Ähnlich wie beim B-Baum. 1. Suche den Schlüssel des neuen Datensatzes im Baum führt immer zu einem Blatt, da Daten nur in Blättern gespeichert werden. 2. Füge den neuen Datensatz im Blatt ein. 3. Falls der Knoten überläuft, wird er gespalten („in der Mitte“). 4. Beim Spalten wird ein „mittlerer“ Schlüssel (Separatorschlüssel) erzeugt und in den Vaterknoten eingefügt. 5. Der Separatorschlüssel kann im Blatt vorkommen, muss es aber nicht. 6. Beim Überlauf des Vaterknotens: weiter in Schritt 3 Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 193 Bäume Balancierter Baum (B+/B*) – Einfügeoperation am Beispiel Beispiel: k = 4, k* = 2 Startsituation (Knoten bestehen aus Schlüssel und zugehörigem Wert): 10 Vogelsang 15 Pape 20 Gmeiner 25 Nestler 25 Nestler Schrittweises Einfügen von [30, „Hoffmann“]: 10 Vogelsang 15 Pape 20 Gmeiner 30 Hoffmann Überlauf Aufspalten des Knotens und Erzeugung eines Separatorschlüssels (23) in einem neuen gemeinsamen Vaterknoten. Neue Knoten als Liste verketten. 23 10 Vogelsang 15 Pape 20 Gmeiner 25 Nestler 30 Hoffmann Überlauf im Vaterknoten: Rekursiv zur Wurzel hin fortsetzen. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 194 Bäume Balancierter Baum (B+/B*) – Löschoperation, sequentieller Datenzugriff Löschen Daten werden immer nur in den Blättern gelöscht. Unterlauf ähnlich wie beim B-Baum soll hier nicht näher betrachtet werden. Sequentieller Datenzugriff Verzeigerung in den Blattseiten folgen Vorteil: Auf jeden Blattknoten muss nur einmal zugegriffen werden. Die Nutzdaten befinden sich nur in den Blättern! Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 195 Bäume Vergleich von B- und B+/B*-Baum B-Baum: Index (mit Schlüsseln und Werten) B+/B*-Baum: Index (mit Separatorschlüsseln) Schlüssel mit Werten Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 196 Bäume Tries (digitale Bäume) Trie (gesprochen „try“): Baum zur Speicherung von Zeichenketten eines Dokumentes, um später leicht das Vorhandensein der Texte im Dokument feststellen zu können (retrieval). Aufbau: Knoten ist ein Array mit der Größe = Kardinalität des Alphabetes. Jeder Eintrag enthält einen Verweis auf einen anderen Knoten. Die Buchstaben werden nicht um Baum gespeichert (Index ergibt Buchstaben). Aufbau: Alphabet mit 26 Zeichen als Großbuchstaben. A A B A C B Holger Vogelsang D C … D B X … C Y X D Z Y … X Y Z A B C D … X Y Z Z Informatik 2 - Datenstrukturen 197 Bäume Tries (digitale Bäume) Beispiel (unvollständig): A … E … … J Benjamin … … N N R … B C … F … … T … Bettina Z Y … … Bennet D E … … E … I … … G … T … Brigitte Britta R … … E Fred … I … Frieda Probleme: Ungleichmäßige Verteilung der Daten (viele leere Verweise z.B. für Kombinationen wie XX, XY, YY, YYYZ, …). Entartung zur Liste möglich. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 198 Bäume Binäre Tries Ausweg aus dem Problem der ungleichmäßigen Auslastung: Repräsentation der Zeichenketten als Binärfolge. Knoten enthält nur noch Nachfolger für 0 und 1. Weiterhin problematisch: Entartung zu Listen. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 199 Bäume Patricia Bäume Ziel: Vermeidung des Entartens zu einer Liste. Lösung: Practical Algorithm to Retrieve Information Coded in Alphanumeric (Patricia). Idee: Irrelevante Teile der Zeichenkette werden übersprungen. Jeder Knoten enthält die Anzahl zu überspringender Zeichen (Trie) oder Bits (bin. Trie). Beispiel (kompakte Darstellung eines Trie): e Oberkante 2 j i Objektiv n Objektmenge Holger Vogelsang 4 m 2 t Objektmethode Informatik 2 - Datenstrukturen 200 Bäume Patricia Bäume Suchen: Die im Knoten angegebenen Stellen überspringen. Zum richtigen Nachfolger laufen. Vorteil: Kompakte Struktur, schnelleres Durchlaufen (besonders bei langen Wörtern). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 201 Graphen Übersicht Grafische Oberflächen Übersicht Datenstrukturen ADTs Typinfo., I/O Annotationen JavaScript Prinzipien Holger Vogelsang Layouts Ereignisse Datenstrukturen in Java Laufzeittypinfo. Einstieg Grafikoperationen Widgets Elementare Datenstrukturen Iteratoren, Streams Grafikwidgets Hashtabellen Effekte, Animationen Bäume Offene Punkte Graphen Ein-, Ausgabe Objekte Vererbung Module DOMZugriffe Informatik 2 - Datenstrukturen 202 Graphen Motivation Wozu dienen Graphen? Welche Arten von Informationen können damit modelliert werden? Wie können Graphen im Speicher abgebildet werden? Einige wichtige Algorithmen für Graphen. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 203 Graphen Idee Viele Probleme lassen sich allgemein unter Verwendung von Objekten und Verbindungen formulieren: Darstellung eines Straßennetzes: [https://maps.google.com/] Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 204 Graphen Idee Schienennetzplan (KVV): [http://www.kvv.de/fileadmin/user_upload/kvv/dokumente/netz/liniennetz/2013/L0SCHI_DEZ12_Betreiber.pdf] Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 205 Graphen Idee Oder etwas berühmter (London Tube): [http://www.tfl.gov.uk/assets/downloads/standard-tube-map.gif] Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 206 Graphen Idee Beziehungen in einem sozialen Netzwerk: [http://blog.iconsultants.eu/2012/10/was-ist-der-facebook-open-graph-und-warum-gibt-es-ihn/] Netz aller Flugverbindungen Elektronische Schaltungen aus Komponenten und Verbindungen Scheduling: Welche Aufgaben hängen von anderen Aufgaben ab? Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 207 Graphen Begriffe Begriffe Ein Graph ist eine Menge von Knoten und Kanten. Knoten sind einfache Objekte, die Namen und andere Eigenschaften haben können. Kanten sind Verbindungen zwischen Knoten. 42 Kante 27 41 6 39 68 16 Knoten Holger Vogelsang 51 Informatik 2 - Datenstrukturen 208 Graphen Begriffe Ein Graph ist unabhängig von seiner Darstellung: 42 27 41 6 39 68 42 16 51 27 6 41 39 68 16 51 Ein Pfad von einem Knoten x zu einem Knoten y ist eine Liste von aufeinander folgenden Knoten, die durch Kanten verbunden sind. Ein Graph ist zusammenhängend, wenn von jedem Knoten zu jedem anderen Knoten ein Pfad existiert. Ein Zyklus ist ein Pfad, in dem Anfangs- und Endknoten identisch sind. Ein Baum ist ein Graph ohne Zyklen. Ein Gruppe nicht zusammenhängender Bäume wird Wald genannt. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 209 Graphen Begriffe Ein Spannbaum ist ein Teilgraph, der alle Knoten enthält sowie die Kanten, die notwendig sind, um einen Baum zu bilden. 42 27 41 6 39 42 68 16 51 27 41 6 39 16 51 Spannbaum Graph 68 Graphen mit wenigen Kanten (E < V log V) werden licht genannt. Graphen, in denen nur wenige Kanten fehlen, werden dicht genannt. Gewichtete Graphen: Die Kanten haben Gewichte (Kosten, Entfernungen, ...). Gerichtete Graphen: Die Kanten können nur in einer vorgegebenen Richtung durchlaufen werden („Einbahnstraßen“). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 210 Graphen Darstellung im Programm Knoten werden auf ganze Zahlen (Indizes) abgebildet, um sehr effizient darauf zugreifen zu können: Knoten werden nummeriert. Der Hashwert des Namens eines Knotens wird als Index verwendet perfekte Hashfunktion. Einfachste Darstellung eines Graphen: Adjazenzmatrix („Nachbarschaftsmatrix“): Annahme: Der Graph hat V Knoten. Es wird ein Feld (zweidimensionales Array) graph der Größe V*V mit Boole‘schen Werten gefüllt: - Der Wert graph[ x ][ y ] = true, wenn eine Kante von Knoten x zu Knoten y führt. - Der Wert graph[ x ][ y ] = false, wenn es diese Kante nicht gibt. - Die Matrix ist symmetrisch für ungerichtete Graphen: graph[ x ][ y ] = graph[ y ][ x ] Speicherplatzverschwendung, aber einfachere Algorithmen Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 211 Graphen Darstellung im Programm - In der Regel ist es praktisch zu definieren, dass ein Knoten immer zu sich selbst führt: graph[ x ][ x ] = true abhängig vom Einsatz des Graphen Beispiel: 1 6 0 2 4 5 7 3 0 1 2 3 4 5 6 7 0 t f f f f t t f 1 f t t f f f t f 2 f t t f t f f f 3 f f f t t t f t 4 f f t t t t t f 5 t f f t t t f f 6 t t f f t f t f 7 f f f t f f f t Löschen eines Knotens x: An den Positionen [ 0...V-1 ][ x ] und [ x ][ 0...V-1 ] muss false eingetragen werden (Löschen der Kanten). Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 212 Graphen Darstellung im Programm Beispielgraph: 1 6 0 Holger Vogelsang 2 4 5 3 7 Informatik 2 - Datenstrukturen 213 Graphen Darstellung im Programm Aufwand Adjazenzmatrix: O(V2) Speicherplätze sowie O(V2) Schritte zur Initialisierung. Nachteil der Adjazenzmatrix: Bei lichten Graphen ist die Speicherplatzverschwendung sehr hoch. Für lichte Graphen existiert daher eine Adjazenzliste („Nachbarschaftsliste“, auch Adjazentstruktur): Für jeden Knoten werden alle mit ihm verbundenen Knoten in einer Liste gehalten. Die Listen liegen in einem eindimensionalen Array. Beispiel: 1 6 0 Holger Vogelsang 2 4 5 7 0 1 2 3 4 5 6 7 5 2 1 4 2 0 0 3 6 6 4 5 3 3 1 7 5 4 4 3 6 Informatik 2 - Datenstrukturen 214 Graphen Darstellung im Programm Ein Kante, die Knoten x mit Knoten y verbindet, wird in der Liste von Knoten x und in der Liste von Knoten y aufgeführt effiziente Suche: Mit welchen Knoten ist Knoten x verbunden? Vorteil Speicherbedarf: O(V+E), Initialisierung: O(V) Nachteile: Einige Algorithmen sind aufwändiger und ineffizienter zu implementieren. Das Löschen eines Knotens x ist aufwändig: In allen Listeneinträgen von x den Knoten x löschen, dann alle Listeneinträge von x löschen. Konsequenz: Keine „direkte“ Darstellung eines Graphen im Speicher, da der Aufwand für Algorithmen sonst sehr hoch wird. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 215 Graphen Darstellung gerichteter und gewichteter Graphen im Programm Gerichtete Graphen Jede Kante wird nur einmal dargestellt. Darstellung einer Kante von Knoten x zu Knoten y: Adjazenzmatrix: graph[ x ][ y ] = true. Adjazenzliste/Adjazenzstruktur: y erscheint in der Liste von x. Gewichtete Graphen Die Darstellung erfolgt wie bei ungerichteten Graphen mit den folgenden Erweiterungen: Adjazenzmatrix: Anstelle von true steht in graph[ x ][ y ] der numerische Wert (die Gewichtung) der Kante. Anstelle von false wird eine nicht benutzte Gewichtung eingetragen (z.B. -1). Adjazenzliste/Adjazenzstruktur: Die Liste enthält für jeden Eintrag ein weiteres Feld mit der Gewichtung. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 216 Graphen Tiefensuche Tiefensuche: systematisches Besuchen aller Knoten und Kanten im Graphen Der Algorithmus ist Basis vieler anderer Lösungen im Zusammenhang mit Graphen. Ablauf: Ein Feld visitedNodes nimmt für alle Knoten den Index in der Besuchsreihenfolge auf. Wurde der Knoten noch nicht besucht, so enthält es die Konstante UNSEEN (z.B. -1). Solange es noch unbesuchte Knoten ki gibt, wird der nächste unbesuchte aus visitedNodes genommen: - In visitedNodes erhält der Knoten ki den nächsten Index. - Es werden alle von ki aus erreichbaren Knoten besucht, die bisher noch nicht besucht wurden. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 217 Graphen Tiefensuche V ist die Anzahl der Knoten private int[] visitedNodes = new int[ V ]; private int visitId; private static final int UNSEEN = -1; public void visitNodes() { visitId = 0; // Reihenfolgearray löschen for (int i = 0; i < V; ++i) { visitedNodes[ i ] = UNSEEN; } } // Knoten besuchen for (int i = 0; i < V; ++i) { if (visitedNodes[ i ] == UNSEEN) { visitNode(i); } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 218 Graphen Tiefensuche Tiefensuche bei Darstellung mit Adjazenzmatrix Der Graph liegt im zweidimensionalen Array graph. Rekursives Besuchen aller Knoten, die mit dem übergebenen Knoten verbunden sind: public void visitNode(int nodeIndex) { visitedNodes[ nodeIndex ] = ++visitId; } // Alle Zellen der Zeile des Knotens absuchen for (int i = 0; i < V; ++i) { if (graph[ nodeIndex ][ i ] && (visitedNodes[ i ] == UNSEEN)) { visitNode(i); } } Zeitaufwand für die Tiefensuche: O(V2), da jedes Bit in der Matrix geprüft wird. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 219 Graphen Tiefensuche Beispiel (siehe Tafelanschrieb): 1 Holger Vogelsang 6 4 0 5 2 7 3 Informatik 2 - Datenstrukturen 220 Graphen Tiefen- und Breitensuche Hinweise Die Rekursion kann genau wie bei Bäumen durch eine Iteration unter Verwendung einer Stack-Klasse implementiert werden. Wird der Stack durch eine Schlange (Queue) ersetzt, so ergibt sich automatisch Breitensuche. Unterschiede zwischen Breiten- und Tiefensuche: Tiefensuche: Es werden erst die Pfade zu den am weitesten entfernt liegenden Knoten gesucht. Erst im Fall einer Sackgasse werden näher liegende Knoten besucht. Breitensuche: Erst werden alle Knoten in der Nähe und danach immer weiter weg liegende Knoten betrachtet. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 221 Graphen Breitensuche iterativ Der folgende Ausschnitt zeigt eine iterative Lösung zur Breitensuche im Graphen. private int[] visitedNodes = new int[ V ]; private static final int UNSEEN = -1; public void breadthFirstSearch(int startNode) { int visitId = 0; // Breitensuche mit Queue // Tiefensuche mit Deque (als Stack) Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); // Reihenfolgearray löschen for (int i = 0; i < V; ++i) { visitedNodes[ i ] = UNSEEN; } queue.offer(startNode); while (!queue.isEmpty()) { // Vordersten Knoten der Queue besuchen int node = queue.poll(); // Tiefensuche: queue.pollLast(); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 222 Graphen Breitensuche iterativ if (visitedNodes[ node ] == UNSEEN) { visitedNodes[ node ] = ++visitId; } } } // Alle Zellen der Zeile des Knotens absuchen for (int i = V - 1; i >= 0; --i) { if (graph[ node ][ i ] && (visitedNodes[ i ] == UNSEEN)) { queue.offer(i); } } Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 223 Graphen Suche des kürzesten Pfades iterativ Der Breitensuchalgorithmus kann sehr leicht zur Suche des kürzesten Pfades zwischen zwei Knoten verwendet werden: Statt der Reihenfolge der Besuche wird in predNodes der Vorgänger jedes Knotens abgelegt. Der Algorithmus bricht ab, wenn das Ziel erreicht ist. Algorithmus: private boolean[] visitedNodes = new boolean[ V ]; private int[] predNodes = new int[ V ]; private final static int UNSEEN = -1; public boolean pathfinder(int startNode, int endNode) { LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>(); // Reihenfolgearray löschen for (int i = 0; i < V; i++) { visitedNodes[ i ] = false; predNodes[ i ] = UNSEEN; } queue.offer(startNode); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 224 Graphen Suche des kürzesten Pfades iterativ while (!queue.isEmpty()) { // Vordersten Knoten der Queue besuchen int node = queue.pollFirst(); if (!visitedNodes[ node ]) { visitedNodes[ node ] = true; } } // Fertig ? if (node == endNode) { return true; } // Alle Zellen der Zeile des Knotens absuchen for (int i = V - 1; i >= 0; i--) { if (graph[ node ][ i ] && !visitedNodes[ i ] && predNodes[ i ] == UNSEEN) { predNodes[ i ] = node; // jetzigen als Vorgänger eintragen queue.offer(i); } } } return false; Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 225 Graphen Suche des kürzesten Pfades in einem gewichteten Graphen Suche des kürzesten Pfades in einem gerichteten (nicht so wichtig) und gewichteten Graphen mit nicht-negativen Gewichten mittels Dijkstra-Algorithmus (gehört zu den GreedyAlghorithmen wählen schrittweise in jedem Zustand den aussichtsreichsten Folgezustand aus) 1 1 1 1 1 6 3 0 2 1 1 4 3 10 2 8 5 1 7 2 1 3 2 2 3 Zeitaufwand (abhängig von der Darstellung des Graphen im Speicher): min. O(V2 + E) Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 226 Graphen Suche des kürzesten Pfades in einem gewichteten Graphen Ablauf: 1. Alle Knoten erhalten die Attribute „aktuelle Distanz zum Startknoten“ (Distanz) und „Vorgängerknoten im Pfad“ (Vorgänger). 2. Die Distanzen werden mit ∞ (unendlich) initialisiert. Nur der Startknoten erhält zu sich selbst die Distanz 0. 3. Solange es noch unbesuchte Knoten ki gibt, wird derjenige mit dem geringsten Abstand zum Startknoten gewählt (verspricht am ehesten Erfolg): 1. Markiere diesen Knoten ki als schon besucht 2. Berechne für alle Knoten kx, die von ki aus erreichbar sind, die Abstände zum Startknoten als: Abstand kx = Abstand ki + Gewichtung von ki zu kx 3. Ist der berechnete Abstand kx kleiner als der bisherige Abstand zu kx, dann wurde ein kürzerer Pfad zu kx gefunden: a. Trage den neuen Abstand kx am Knoten kx ein und merke als Vorgänger von kx den Knoten ki. b. Trage ki als Vorgänger von kx ein. Java-Code: siehe Eclipse-Projekt „GraphAlgos“. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 227 Graphen Weitere Algorithmen Es existieren viele weitere Algorithmen für Graphen, die in der Praxis sehr wichtig sind: Kürzeste Pfade zwischen allen Knoten, kürzester Pfad von einem Knoten zu allen anderen, … Kürzeste Menge der Linien, die alle Punkte innerhalb einer Ebene verbinden. Topologisches Sortieren eines azyklischen, gerichteten Graphen: Erst werden die Knoten ermittelt, auf die kein anderer Knoten verweist. Dann die Knoten, auf die nur bereits im ersten Schritt ermittelte Knoten verweisen... Abhängigkeitsgraph. Diese Algorithmen sollen nicht mehr Bestandteil der Vorlesung sein. Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 228 Graphen Bibliotheken Für die Verwendung von Graphen in Java existieren eine ganze Anzahl unterschiedlicher Bibliotheken. Interessant sind: JGraphT (http://www.jgrapht.org/): Frei verfügbare Bibliothek mit Graphenalgorithmen JGraph (http://www.jgraph.com/jgraph.html): Frei verfügbare Bibliothek zur Darstellung von Graphen (z.B. denen von JGraphT) Beispiel zur Suche des kürzesten Pfades in einem Graphen (Projekt GraphDemo): // Gerichteter Graph ListenableGraph g = new ListenableDirectedGraph(DefaultEdge.class); // Knoten ergänzen g.addVertex("v1"); g.addVertex("v2"); g.addVertex("v3"); g.addVertex("v4"); // Knotenverbinden g.addEdge("v1", "v2"); g.addEdge("v2", "v3"); g.addEdge("v3", "v1"); g.addEdge("v4", "v3"); List<DefaultEdge> result = DijkstraShortestPath.findPathBetween(g, "v1", "v4"); Holger Vogelsang Informatik 2 - Datenstrukturen 229
