ДеревоСортировки.АссоциативныйМассив.Сравнение производительности

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 6 из 10Следующая ⇒

Дерево сортировки
— это двоичное дерево, для которого выполняются следующие дополнительные условия (свойства дерева поиска):

• Оба поддерева — левое и правое, являются двоичными деревьями поиска.
• У всех узлов левого поддерева произвольного узла X значения ключей данных меньше, нежели значение ключа данных узла X.
• У всех узлов правого поддерева произвольного узла X значения ключей данных не меньше, нежели значение ключа данных узла X.

Очевидно, данные в каждом узле должны обладать ключами, на которых определена операция сравнения меньше.

Как правило, информация, представляющая каждый узел, является записью, а не единственным полем данных. Однако, это касается реализации, а не природы двоичного дерева поиска.

Для целей реализации двоичное дерево поиска можно определить так:

• Двоичное дерево состоит из узлов (вершин) — записей вида (data, left, right), где data — некоторые данные привязанные к узлу, left и right — ссылки на узлы, являющиеся детьми данного узла - левый и правый сыновья соответственно. Для оптимизации алгоритмов конкретные реализации предполагают также определения поля parent в каждом узле (кроме корневого) - ссылки на родительский элемент.
• Данные (data) обладают ключом (key), на котором определена операция сравнения "меньше". В конкретных реализациях это может быть пара (key, value) - (ключ и значение), или ссылка на такую пару, или простое определение операции сравнения на необходимой структуре данных или ссылке на неё.
• Для любого узла X выполняются свойства дерева поиска: key[left[X]] < key[X] ≤ key[right[X]], т. е. ключи данных родительского узла больше ключей данных левого сына и нестрого меньше ключей данных правого.

Двоичное дерево поиска не следует путать с двоичной кучей, построенной по другим правилам.

Основным преимуществом двоичного дерева поиска перед другими структурами данных является возможная высокая эффективность реализации основанных на нём алгоритмов поиска и сортировки.

Двоичное дерево поиска применяется для построения более абстрактных структур, таких как множества, мультимножества, ассоциативные массивы.

Ассоциативный массив (словарь) — абстрактный тип данных (интерфейс к хранилищу данных), позволяющий хранить пары вида «(ключ, значение)» и поддерживающий операции добавления пары, а также поиска и удаления пары по ключу:

• INSERT(ключ, значение)
• FIND(ключ)
• REMOVE(ключ)

Предполагается, что ассоциативный массив не может хранить две пары с одинаковыми ключами.

АлгоритмыВставки,удаленияИПоискавДеревеСортировки

Поиск элемента (FIND)

Дано: дерево Т и ключ K.

Задача: проверить, есть ли узел с ключом K в дереве Т, и если да, то вернуть ссылку на этот узел.

Алгоритм:

• Если дерево пусто, сообщить, что узел не найден, и остановиться.
• Иначе сравнить K со значением ключа корневого узла X.
• Если K=X, выдать ссылку на этот узел и остановиться.
• Если K>X, рекурсивно искать ключ K в правом поддереве Т.
• Если K<X, рекурсивно искать ключ K в левом поддереве Т.

Добавление элемента (INSERT)

Дано: дерево Т и пара (K,V).

Задача: добавить пару (K, V) в дерево Т.

Алгоритм:

• Если дерево пусто, заменить его на дерево с одним корневым узлом ((K,V), null, null) и остановиться.
• Иначе сравнить K с ключом корневого узла X.
• Если K>=X, рекурсивно добавить (K,V) в правое поддерево Т.
• Если K<X, рекурсивно добавить (K,V) в левое поддерево Т.

Удаление узла (REMOVE)

Дано: дерево Т с корнем n и ключом K.

Задача: удалить из дерева Т узел с ключом K (если такой есть).

Алгоритм:

• Если дерево T пусто, остановиться;
• Иначе сравнить K с ключом X корневого узла n.
• Если K>X, рекурсивно удалить K из правого поддерева Т;
• Если K<X, рекурсивно удалить K из левого поддерева Т;
• Если K=X, то необходимо рассмотреть три случая.
• Если обоих детей нет, то удаляем текущий узел и обнуляем ссылку на него у родительского узла;
• Если одного из детей нет, то значения полей ребёнка m ставим вместо соответствующих значений корневого узла, затирая его старые значения, и освобождаем память, занимаемую узлом m;
• Если оба ребёнка присутствуют, то
• найдём узел m, являющийся самым левым узлом правого поддерева с корневым узлом Right(n);
• скопируем данные (кроме ссылок на дочерние элементы) из m в n;
• рекурсивно удалим узел m.

Обход дерева (TRAVERSE)

Есть три операции обхода узлов дерева, отличающиеся порядком обхода узлов.

Первая операция — INFIX_TRAVERSE — позволяет обойти все узлы дерева в порядке возрастания ключей и применить к каждому узлу заданную пользователем функцию обратного вызова f. Эта функция обычно работает только с парой (K,V), хранящейся в узле. Операция INFIX_TRAVERSE реализуется рекурсивным образом: сначала она запускает себя для левого поддерева, потом запускает данную функцию для корня, потом запускает себя для правого поддерева.

• INFIX_TRAVERSE (f) — обойти всё дерево, следуя порядку (левое поддерево, вершина, правое поддерево).
• PREFIX_TRAVERSE (f) — обойти всё дерево, следуя порядку (вершина, левое поддерево, правое поддерево).
• POSTFIX_TRAVERSE (f) — обойти всё дерево, следуя порядку (левое поддерево, правое поддерево, вершина).

INFIX_TRAVERSE:

Дано: дерево Т и функция f

Задача: применить f ко всем узлам дерева Т в порядке возрастания ключей

Алгоритм:

• Если дерево пусто, остановиться.
• Иначе
• Рекурсивно обойти левое поддерево Т.
• Применить функцию f к корневому узлу.
• Рекурсивно обойти правое поддерево Т.

В простейшем случае, функция f может выводить значение пары (K,V). При использовании операции INFIX_TRAVERSE будут выведены все пары в порядке возрастания ключей. Если же использовать PREFIX_TRAVERSE, то пары будут выведены в порядке, соответствующим описанию дерева, приведённого в начале статьи.

АВЛдеревья.Балансировка

Так называемые AVL-деревья (названные в честь их двух изобретателей Г.М. Адельсона-Вельского и Е.М. Ландиса) хранят дополнительно в каждой вершине разность между высотами левого и правого поддеревьев, которая в сбалансированном дереве может принимать только три значения: -1, 0, 1.

Новая вершина добавляется как терминальная. После этого выполняется процедура восстановления балансировки. В ней используются следующие элементарные преобразования дерева, сохраняющие упорядоченность вершин:

1. вращение вершины x поддерева влево:

Здесь вершина x поддерева, которая является его корнем, опускается вниз и влево. Бывший правый сын d вершины x становится новым корнем поддерева, а x становится левым сыном d. (Вершины x и d, начальник и подчиненный, как бы меняются ролями: бывший начальник становится подчиненным.) Поддерево c, которое было левым сыном вершины d, переходит в подчинение от вершины d к вершине x и становится ее правым сыном. Отметим, что упорядоченность вершин сохраняется: a < b < c< d < e. Таким образом, для выполнения преобразования надо лишь заменить фиксированное количество указателей в вершинах x, d, c и, возможно, в родительской для x вершине;

1. вращение вершины x поддерева вправо:

Здесь вершина x опускается вниз и вправо, ее бывший левый сын b становится новым корнем поддерева, а x — его правым сыном. Поддерево c переходит в подчинение от b к x.

Операции вращения носят локальный характер и позволяют при необходимости исправить баланс поддерева с корнем x. Например, для восстановления баланса дерева, показанного на следующем рисунке, достаточно выполнить одно вращение вершины b влево:

В случае AVL-деревьев операции вращения повторяются в цикле при восстановлении баланса после добавления или удаления элемента, число вращений не превышает С x h, где h — высота дерева, C — константа.

Познавательные статьи:



Где возникла философия и почему?

Относительная высота сжатой зоны бетона

Сущность проекции Гаусса-Крюгера и использование ее в геодезии

Тарифы на перевозку пассажиров