Здесь k – некоторый коэффициент, отражающий соотношение между временами, затрачиваемыми компьютером на выполнение операции сравнения и операции переноса данных.
При организации логарифмического поиска в таблице идентификаторов обеспечивается существенное сокращение времени поиска нужного элемента за счет увеличения времени на помещение нового элемента в таблицу. Поскольку добавление новых элементов в таблицу идентификаторов происходит существенно реже, чем обращение к ним, этот метод следует признать более эффективным, чем метод организации неупорядоченной таблицы. Однако в реальных компиляторах этот метод непосредственно также не используется, поскольку существуют более эффективные методы.
Построение таблиц идентификаторов по методу бинарного дерева
Можно сократить время поиска искомого элемента в таблице идентификаторов, не увеличивая значительно время, необходимое на ее заполнение. Для этого надо отказаться от организации таблицы в виде непрерывного массива данных.
Существует метод построения таблиц, при котором таблица имеет форму бинарного дерева. Каждый узел дерева представляет собой элемент таблицы, причем корневым узлом становится первый элемент, встреченный компилятором при заполнении таблицы. Дерево называется бинарным, так как каждая вершина в нем может иметь не более двух ветвей. Для определенности будем называть две ветви "правая" и "левая".
Рассмотрим алгоритм заполнения бинарного дерева. Будем считать, что алгоритм работает с потоком входных данных, содержащим идентификаторы. Первый идентификатор, как уже было сказано, помещается в вершину дерева. Все дальнейшие идентификаторы попадают в дерево по следующему алгоритму:
1. Выбрать очередной идентификатор из входного потока данных. Если очередного идентификатора нет, то построение дерева закончено.
2. Сделать текущим узлом дерева корневую вершину.
3. Сравнить имя очередного идентификатора с именем идентификатора, содержащегося в текущем узле дерева.
4. Если имя очередного идентификатора меньше, то перейти к шагу 5, если равно – прекратить выполнение алгоритма (двух одинаковых идентификаторов быть не должно!), иначе – перейти к шагу 7.
5. Если у текущего узла существует левая вершина, то сделать ее текущим узлом и вернуться к шагу 3, иначе – перейти к шагу 6.
6. Создать новую вершину, поместить в нее информацию об очередном идентификаторе, сделать эту новую вершину левой вершиной текущего узла и вернуться к шагу 1.
7. Если у текущего узла существует правая вершина, то сделать ее текущим узлом и вернуться к шагу 3, иначе – перейти к шагу 8.
8. Создать новую вершину, поместить в нее информацию об очередном идентификаторе, сделать эту новую вершину правой вершиной текущего узла и вернуться к шагу 1.
Рассмотрим в качестве примера последовательность идентификаторов Ga, D1, М22, Е, А12, ВС, F. На рис. 1.1 проиллюстрирован весь процесс построения бинарного дерева для этой последовательности идентификаторов.
Рис. 1.1. Заполнение бинарного дерева для последовательности идентификаторов.
Поиск элемента в дереве выполняется по алгоритму, схожему с алгоритмом заполнения дерева:
1. Сделать текущим узлом дерева корневую вершину.
2. Сравнить имя искомого идентификатора с именем идентификатора, содержащимся в текущем узле дерева.
3. Если имена совпадают, то искомый идентификатор найден, алгоритм завершается, иначе надо перейти к шагу 4.
4. Если имя очередного идентификатора меньше, то перейти к шагу 5, иначе – перейти к шагу 6.
5. Если у текущего узла существует левая вершина, то сделать ее текущим узлом и вернуться к шагу 2, иначе – искомый идентификатор не найден, алгоритм завершается.
6. Если у текущего узла существует правая вершина, то сделать ее текущим узлом и вернуться к шагу 2, иначе – искомый идентификатор не найден, алгоритм завершается.
Для данного метода число требуемых сравнений и форма получившегося дерева зависят от того порядка, в котором поступают идентификаторы. Например, если в рассмотренном выше примере вместо последовательности идентификаторов Ga, D1, М22, Е, А12, ВС, F взять последовательность А12, ВС, D1, Е, F, Ga, М22, то дерево выродится в упорядоченный однонаправленный связный список. Эта особенность является недостатком данного метода организации таблиц идентификаторов. Другими недостатками метода являются: необходимость хранить две дополнительные ссылки на левую и правую ветви в каждом элементе дерева и работа с динамическим выделением памяти при построении дерева.
Если предположить, что последовательность идентификаторов в исходной программе является статистически неупорядоченной (что в целом соответствует действительности), то можно считать, что построенное бинарное дерево будет невырожденным. Тогда среднее время на заполнение дерева (Тд) и на поиск элемента в нем (Тп) можно оценить следующим образом [3, 7]:
Несмотря на указанные недостатки, метод бинарного дерева является довольно удачным механизмом для организации таблиц идентификаторов. Он нашел свое применение в ряде компиляторов. Иногда компиляторы строят несколько различных деревьев для идентификаторов разных типов и разной длины [1, 2, 3, 7].
Хэш-функции и хэш-адресация
В реальных исходных программах количество идентификаторов столь велико, что даже логарифмическую зависимость времени поиска от их числа нельзя признать удовлетворительной. Необходимы более эффективные методы поиска информации в таблице идентификаторов. Лучших результатов можно достичь, если применить методы, связанные с использованием хэш-функций и хэш-адресации.
Хэш-функцией F называется некоторое отображение множества входных элементов R на множество целых неотрицательных чисел Z:
Сам термин "хэш-функция" происходит от английского термина "hash function" (hash – "мешать", "смешивать", "путать").
Множество допустимых входных элементов R называется областью определения хэш-функции. Множеством значений хэш-функции F называется подмножество М из множества целых неотрицательных чисел Z:
содержащее все возможные значения, возвращаемые функцией F:
