Дерево ван Эмде Боаса — различия между версиями
Warrior (обсуждение | вклад) (→Структура) |
Warrior (обсуждение | вклад) (→Структура) |
||
| Строка 21: | Строка 21: | ||
Пусть у нас есть <tex>k</tex>-битное число <tex>x</tex>. Разобьем это число таким образом, что <tex>high(x)</tex> {{---}} число, соответствующее <tex>k/2</tex> старшим битам числа <tex>x</tex>, а <tex>low(x)</tex> соответствует <tex>k/2</tex> младшим битам. Тогда информации, хранится ли в данном дереве число <tex>x</tex>, эквивалентна информации, содержится ли в дереве <tex>children[high(x)]</tex> число <tex>low(x)</tex>. | Пусть у нас есть <tex>k</tex>-битное число <tex>x</tex>. Разобьем это число таким образом, что <tex>high(x)</tex> {{---}} число, соответствующее <tex>k/2</tex> старшим битам числа <tex>x</tex>, а <tex>low(x)</tex> соответствует <tex>k/2</tex> младшим битам. Тогда информации, хранится ли в данном дереве число <tex>x</tex>, эквивалентна информации, содержится ли в дереве <tex>children[high(x)]</tex> число <tex>low(x)</tex>. | ||
| − | Нетрудно увидеть, что высота подобного дерева <tex>\ log_{2} | + | Нетрудно увидеть, что высота подобного дерева <tex>\ log_{2} k</tex>, так как каждый следующий уровень дерева содержит числа, количество битов в которых в 2 раза меньше, чем в предыдущем. |
Во вспомогательном дереве <tex>aux</tex> будем хранить все такие числа <tex>p</tex>, что дерево <tex>children[p]</tex> не пусто. | Во вспомогательном дереве <tex>aux</tex> будем хранить все такие числа <tex>p</tex>, что дерево <tex>children[p]</tex> не пусто. | ||
Версия 22:04, 5 апреля 2012
| Определение: |
| Дерево ван Эмде Боаса — структура данных, представляющая собой дерево поиска, позволяющее хранить целые неотрицательные числа в интервале и осуществлять над ними все соответствующие дереву поиска операции. |
Проще говоря, данная структура позволяет хранить -битные числа и производить над ними операции , , , , , , и некоторые другие операции, которые присущи всем деревьям поиска.
Особенностью этой структуры является то, что все операции выполняются за , что асимптотически лучше, чем в большинстве других деревьев поиска, где — количество элементов в дереве.
Содержание
Структура
Для удобства работы с деревом будем использовать равные степени двойки.
Как уже было сказано выше, -дерево хранит числа в интервале . Тогда 1-дерево хранит информацию, содержатся ли в нем 0 и 1.
Построим -дерево, при . В нем будут хранится:
- массив , состоящий из -деревьев
- вспомогательное -дерево, которое назовем
- максимальный и минимальный элемент, хранящийся в этом дереве (если оно не является пустым)
Пусть у нас есть -битное число . Разобьем это число таким образом, что — число, соответствующее старшим битам числа , а соответствует младшим битам. Тогда информации, хранится ли в данном дереве число , эквивалентна информации, содержится ли в дереве число .
Нетрудно увидеть, что высота подобного дерева , так как каждый следующий уровень дерева содержит числа, количество битов в которых в 2 раза меньше, чем в предыдущем.
Во вспомогательном дереве будем хранить все такие числа , что дерево не пусто.
Операции
Рассмотрим две опeрации Insert(x) Delete(T, x)
find
insert
Операция добавления элемента - эта задача делится на несколько частей
- Если дерево пусто, то меняем значения минимума и максимума на x;
- Если x<T.min тогда мы кладем T.min в поддерево i соответствующее T.min и ставим T.min = x. Если поддерево[i] до этого было пусто то мы также добавляем i в вспомогательное дерево.
Аналогично если x>T.max.
- Если T.min< x < T.max тогда кладем x в поддерево i соответствующее x и меняем вспомогательное дерево.
Insert(T, x)
if (T.min > T.max) // T is empty
T.min = T.max = x;
return
if (T.min = T.max)
if (x < T.min)
T.min = x;
if (x > T.max)
T.max = x;
return
if (x < T.min)
swap(x, T.min)
if (x > T.max)
swap(x, T.max)
i = x/sqrt(M)
Insert(T.children[i], x % sqrt(M))
if (T.children[i].min = T.children[i].max)
Insert(T.aux, i)
(с)wikipedia.org
remove
Удаление из дерева T также делится на несколько подзадач:
- Если T.min = T.max = x, значит в дереве один элемент, мы его удалим и как-нибудь пометим, что дерево пусто(на будущее).
- Если x = T.min,то мы должны найти следующий второй минимум удалить его из того места где он находится и поставить в T.min Второй минимум - это либо T.max, либо T.children[T.aux.min].min.
Аналогично для случая x = T.max
- Если же x = T.min и x = T.max, то мы должны удалить x из поддерева i отвечающего x.
Важно, что Delete реализован рекурсивно от дерева в котором идет удаления. Так же нельзя забывать, что если мы удаляем последнее вхождение x, то мы должны удалить i из вспомогательного дерева.
Delete(T, x)
if (T.min == T.max == x)
T.min = M
T.max = -1
return
if (x == T.min)
if (T.aux is empty)
T.min = T.max
return
else
x = T.children[T.aux.min].min
T.min = x
if (x == T.max)
if (T.aux is empty)
T.max = T.min
return
else
x = T.children[T.aux.max].max
T.max = x
if (T.aux is empty)
return
i = floor(x/sqrt(M))
Delete(T.children[i], x%sqrt(M))
if (T.children[i] is empty)
Delete(T.aux, i)
(с)wikipedia.org