АВЛ-дерево — различия между версиями
(→Высота дерева) |
|||
Строка 4: | Строка 4: | ||
== Высота дерева == | == Высота дерева == | ||
+ | {{Теорема | ||
+ | |statement=АВЛ-дерево с <tex>n</tex> ключами имеет высоту <tex>h = O(\log N)</tex>. | ||
+ | ||proof= | ||
+ | |||
Высоту поддерева с корнем <tex>x</tex> будем обозначать как <tex>h(x)</tex>, высоту поддерева <tex>T</tex> {{---}} как <tex>h(T)</tex>. | Высоту поддерева с корнем <tex>x</tex> будем обозначать как <tex>h(x)</tex>, высоту поддерева <tex>T</tex> {{---}} как <tex>h(T)</tex>. | ||
Пусть <tex>m_h</tex> {{---}} минимальное число вершин в AVL-дереве высоты <tex>h</tex>. Тогда, как легко видеть, <tex>m_{h+2} = m_{h+1} + m_h + 1</tex>, откуда <tex>m_h = F_{h+2} - 1</tex>, где <tex>F_h - h</tex>-ое число Фибоначчи. <tex>F_h = \Omega(\varphi^h)</tex>, <tex>\varphi = \frac{ \sqrt{5}+1}{2}</tex>. Делая замену <tex>h = \log_\varphi{n}</tex>, получаем, что высота AVL-дерева из n вершин {{---}} <tex>O(\log{n})</tex>. | Пусть <tex>m_h</tex> {{---}} минимальное число вершин в AVL-дереве высоты <tex>h</tex>. Тогда, как легко видеть, <tex>m_{h+2} = m_{h+1} + m_h + 1</tex>, откуда <tex>m_h = F_{h+2} - 1</tex>, где <tex>F_h - h</tex>-ое число Фибоначчи. <tex>F_h = \Omega(\varphi^h)</tex>, <tex>\varphi = \frac{ \sqrt{5}+1}{2}</tex>. Делая замену <tex>h = \log_\varphi{n}</tex>, получаем, что высота AVL-дерева из n вершин {{---}} <tex>O(\log{n})</tex>. | ||
+ | }} | ||
== Балансировка == | == Балансировка == |
Версия 18:12, 24 марта 2012
АВЛ-дерево — сбалансированное двоичное дерево поиска, в котором поддерживается следующее свойство: для каждой его вершины высота её двух поддеревьев различается не более чем на 1.
АВЛ-деревья названы по первым буквам фамилий их изобретателей, Г. М. Адельсона-Вельского и Е. М. Ландиса, которые впервые предложили использовать АВЛ-деревья в 1962 году.
Содержание
Высота дерева
Теорема: |
АВЛ-дерево с ключами имеет высоту . |
Доказательство: |
Высоту поддерева с корнем Пусть будем обозначать как , высоту поддерева — как . — минимальное число вершин в AVL-дереве высоты . Тогда, как легко видеть, , откуда , где -ое число Фибоначчи. , . Делая замену , получаем, что высота AVL-дерева из n вершин — . |
Балансировка
Балансировкой вершины называется операция, которая в случае разницы высот левого и правого поддеревьев
, изменяет связи предок-потомок в поддереве данной вершины так, чтобы восстановилось свойство дерева , иначе ничего не меняет.Указанный результат получается вращениями поддерева данной вершины. Для балансировки вершины используются один из 4 типов вращений:
Тип вращения | Иллюстрация | Когда используется |
---|---|---|
Малое левое вращение | и . | |
Большое левое вращение | и . | |
Малое правое вращение | и . | |
Большое правое вращение | и . |
В каждом случае операция приводит к нужному результату, а полная высота уменьшается не более чем на 1 и не может увеличиться.
Все операции вращения, очевидно, требуют
операций.Добавление вершины
Процесс включения вершины состоит из двух частей:
- Прохода по пути поиска, пока не убедимся, что ключа в дереве нет.
- "Отступления" назад по пути поиска, вплоть до корня и пересчета высот в каждой вершине на обратном пути. При необходимости осуществляется балансировка.
Так как в процессе добавления вершины мы рассматриваем не более, чем
вершин дерева, и для каждой запускаем балансировку не более одного раза, то суммарное количество операций при включении новой вершины в дерево составляет операций.Удаление вершины
Для простоты опишем рекурсивный алгоритм удаления. Если вершина - лист, то удалим её и вызовем балансировку всех её предков в порядке от родителя к корню. Иначе найдём самую близкую по значению вершину и переместим её на место удаляемой вершины, при этом вызвав процедуру её удаления.
В результате указанных действий процедура удаления вызывается не более 3 раз, так как у вершины, удаляемой по 2-му вызову, нет хотя бы одного из поддеревьев. На балансировку суммарно тратится, как и ранее,
операций. Таким образом, требуемое количество действий — .Поиск вершины, минимум/максимум в дереве, etc.
Остальные операции не меняют структуры дерева, поэтому выполняются так же, как и в наивной реализации дерева поиска.