НОУ ИНТУИТ | Структуры данных и модели вычислений. Лекция 10: Поисковые деревья

Учитесь и получайте официальные документы БЕСПЛАТНО. Вы можете поддержать наш проект.

Регистрация Вход

Твой путь к знаниям!

Опубликован: 26.09.2006 | Уровень: специалист | Доступ: свободно

Вам нравится? Нравится 20 студентам

| Поделиться |

Поддержать программу

Случайные двоичные деревья поиска

Поскольку основные операции с двоичными деревьями поиска требуют времени O(h) , где — высота дерева, важно знать, какова высота "типичного" дерева. Для этого принимают какие-то статистические предположения о распределении ключей и последовательности выполняемых операций. К сожалению, в общем случае ситуация трудна для анализа. Если определить случайное двоичное дерево из различных ключей как дерево, получающееся из пустого дерева добавлением этих ключей в случайном порядке, считая все ! перестановок равновероятными, то можно доказать, что средняя высота случайного двоичного дерева поиска, построенного по различным ключам, равна $O(\log n)$ .

Красно-черные деревья

Мы видели, что основные операции с двоичным поисковым деревом высоты могут быть выполнены за O(h) действий. Деревья эффективны, если их высота мала, но если не принимать специальные меры при выполнении операций, малая высота не гарантируется, и в этом случае деревья не более эффективны, чем списки.

Для повышения эффективности операций используют различные приемы перестройки деревьев, чтобы высота дерева была величиной $O(\log n)$ . Такие приемы называются балансировкой деревьев. При этом используются разные критерии качества балансировки. Одним из видов сбалансированных деревьев поиска являются так называемые красно-черные деревья, для которых предусмотрены операции балансировки, гарантирующие оценку высоты величиной $O(\log n)$ .

Частным случаем такой балансировки является АВЛ-балансировка, при которой у каждого узла высота его левого поддерева отличается от высоты правого не более чем на единицу. Заметим, что наихудшими в некотором смысле АВЛ-деревьями являются деревья Фибоначчи T_h ${(h = 0, 1, 2, \ldots)}$ , определяемые следующим образом: T_0 — пустое дерево, T_1 — дерево, состоящее из одного узла. При h
> 1 дерево T_h состоит из корня с левым поддеревом $T_{h-1}$ и правым — $T_{h-2}$ . Нетрудно видеть, что при заданной величине дерево T_h имеет наименьшее число узлов среди всех АВЛ-деревьев высоты .

Для удобства поисковые деревья будем расширять, вводя дополнительный фиктивный узел ( ${\rm nil}$ -узел) и считая его потомком каждого узла исходного дерева, у которого нет правого, левого или обоих потомков, его же считаем родителем корня.

Красно-черное дерево — это расширенное двоичное дерево поиска, вершины которого разделены на красные (red) и черные (black) так, что:

Каждый узел либо красный, либо черный.
Каждый лист ( ${\rm nil}$ -узел) — черный.
Если узел красный, то оба его ребенка черные.
Все пути, идущие вниз от корня к листьям, содержат одинаковое количество черных узлов.

Свойства 1-4 называют RB-свойствами. Узлы красно-черного дерева будем представлять записями вида

$\eq*{ {\rm Node} = ({\rm color}, {\rm key}, {\rm left}, {\rm right}, {\rm parent}). }$

Комбинаторные свойства красно-черных деревьев

Для произвольного узла определим черную высоту bh(x) как количество черных узлов на пути из в некоторый лист, не считая сам узел . По свойству 4 эта сумма не зависит от выбранного листа. Черной высотой дерева будем считать черную высоту его корня.

Пусть ${\rm size}[x]$ — количество внутренних узлов в поддереве с корнем ( ${\rm nil}$ -узлы не считаются).

Лемма 1. Для произвольного узла красно-черного дерева выполняется неравенство ${\rm size}[x] \ge 2^{bh(x)} - 1$ .

Доказательство. Если — лист, то bh(x) = 0 и ${\rm size}[x] = 0$ , следовательно, утверждение леммы выполнено. Далее, пусть для узлов ${\rm left}[x]$ и ${\rm right}[x]$ утверждение леммы справедливо, то есть

$\eq*{ {\rm size} [{\rm left} [x]] \ge 2^{bh({\rm left} [x])} - 1\ \t{и}\ {\rm size} [{\rm right}[x]] \ge 2^{bh({\rm right} [x])} - 1, }$

тогда

$\eq*{ \begin{gathered} {\rm size} [x] = {\rm size} [{\rm left} [x]] + {\rm size} [{\rm right} [x]] + 1 \ge \\ \ge (2^{bh({\rm left} [x])} - 1) + (2^{bh({\rm right}[x])} -1) + 1 = \\ = 2^{bh({\rm left}[x])}+2^{\rm bh({\rm right}[x])} - 1 \ge 2^{bh(x)-1} + 2^{bh(x)-1} - 1 \ge 2^{bh(x)} - 1. \end{gathered} }$

Предпоследнее неравенство справедливо в силу соотношения

$\eq*{ bh({\rm left}[x]) \ge (bh(x) - 1)\ \t{и}\ bh({\rm right}[x]) \ge (bh(x) - 1). }$

Лемма 2. Красно-черное дерево с внутренними узлами $({\rm nil}$ -листья не считаются имеет высоту не больше $2{\log}(n + 1)$ .

Доказательство. Обозначим высоту дерева через . Согласно свойству 3, по меньшей мере половину всех вершин на пути от корня к листу, не считая корень, составляют черные вершины. Следовательно, черная высота дерева не меньше h/2 . Тогда $n \ge 2^{h/2} - 1$ и, переходя к логарифмам, получаем $\log (n + 1) \ge h/2$ или $h \le 2 \log(n + 1)$ . Лемма доказана.

Полученная оценка высоты красно-черных деревьев гарантирует выполнение операций ${\rm Search}$ , ${\rm Minimum}$ , ${\rm Maximum}$ , ${\rm Successor}$ и ${\rm Predecessor}$ с красно-черными деревьями за время $O(\log n)$ . Сложнее обстоит дело с процедурами ${\rm Insert}$ и ${\rm Delete}:$ проблема в том, что они могут испортить структуру красно-черного дерева, нарушив RB-свойства. Поэтому описанные процедуры придется модифицировать. Ниже увидим, как можно реализовать их за время $O(\log n)$ с сохранением RB-свойств.

Дальше >>

Авторизоваться

Структуры данных и модели вычислений

Поисковые деревья

Случайные двоичные деревья поиска

Красно-черные деревья

Комбинаторные свойства красно-черных деревьев

Вопросы и ответы