2-3 дерево — различия между версиями
 (→Нахождение m следующих элементов)  | 
				Flanir1 (обсуждение | вклад)   (→Вставка элемента)  | 
				||
| Строка 53: | Строка 53: | ||
  '''function''' splitParent('''Node''' t):  |   '''function''' splitParent('''Node''' t):  | ||
   '''if''' (t.length > 3)    |    '''if''' (t.length > 3)    | ||
| − |      Node a  | + |      Node a = Node(sons = {t.sons[2], t.sons[3]}, keys = {t.keys[2]}, parent = t.parent, a.length = 2)  | 
| − | |||
| − | |||
     t.sons[2].parent = a  |      t.sons[2].parent = a  | ||
     t.sons[3].parent = a  |      t.sons[3].parent = a  | ||
| − | |||
| − | |||
     t.length = 2  |      t.length = 2  | ||
     t.sons[2] = '''null'''  |      t.sons[2] = '''null'''  | ||
| Строка 68: | Строка 64: | ||
       сортируем сыновей у t.parent  |        сортируем сыновей у t.parent  | ||
       splitParent(t.parent)  |        splitParent(t.parent)  | ||
| − |      '''else'''                   //мы расщепили корень, надо подвесить его к общему родителю, который будет новым корнем  | + |      '''else'''                   <font color=green>// мы расщепили корень, надо подвесить его к общему родителю, который будет новым корнем</font>  | 
      Node t = root  |       Node t = root  | ||
      root.sons[0] = t  |       root.sons[0] = t  | ||
| Строка 81: | Строка 77: | ||
    '''while''' (a != '''null''')  |     '''while''' (a != '''null''')  | ||
     '''for''' i = 0 .. a.length - 1  |      '''for''' i = 0 .. a.length - 1  | ||
| − |        a.keys[i] = max(a.sons[i]) //max {{---}} возвращает максимальное значение в поддереве.  | + |        a.keys[i] = max(a.sons[i]) <font color=green>// max {{---}} возвращает максимальное значение в поддереве.</font>  | 
| − |      a = a.parent                 //Примечание: max легко находить, если хранить максимум    | + |      a = a.parent                 <font color=green>// Примечание: max легко находить, если хранить максимум </font>  | 
| − |                                   //правого поддерева в каждом узле {{---}} это значение и будет max(a.sons[i])  | + |                                   <font color=green>// правого поддерева в каждом узле {{---}} это значение и будет max(a.sons[i])</font>  | 
<tex>\mathtt{updateKeys}</tex> необходимо запускать от нового узла.  | <tex>\mathtt{updateKeys}</tex> необходимо запускать от нового узла.  | ||
Версия 21:23, 11 мая 2015
Содержание
Свойства
2-3 дерево — сбалансированное дерево поиска, обладающее следующими свойствами:
- нелистовые вершины имеют либо , либо сына,
 - нелистовая вершина, имеющая двух сыновей, хранит максимум левого поддерева. Нелистовая вершина, имеющая трех сыновей, хранит два значения. Первое значение хранит максимум левого поддерева, второе максимум центрального поддерева,
 - сыновья упорядочены по значению максимума поддерева сына,
 - все листья лежат на одной глубине,
 - Высота 2-3 дерева , где — количество элементов в дереве.
 
Операции
Введем следующие обозначения:
- — корень 2-3 дерева.
 
Каждый узел дерева обладает полями:
- — родитель узла,
 - — сыновья узла,
 - — ключи узла,
 - — количество сыновей.
 
Поиск
- — искомое значение,
 - — текущая вершина в дереве.
 
Изначально . Будем просматривать ключи в узлах, пока узел не является листом. Рассмотрим два случая:
- у текущей вершины два сына. Если её значение меньше , то , иначе .
 
- у текущей вершины три сына. Если второе значение меньше , то . Если первое значение меньше , то , иначе .
 
T search(T x):
  Node t = root
  while (t не является листом)
    if (t.length == 2)
      if (t.keys[0] < x)
        t = t.sons[1]
      else t = t.sons[0]
    else if (t.keys[1] < x)
      t = t.sons[2]
    else if (t.keys[0] < x)
      t = t.sons[1]
    else t = t.sons[0]
  return t.keys[0]
Пример поиска в 2-3 дереве, так как элемент существует, то был возвращен корректный узел, так как элемента нет, возвращается некорректный узел. На основе этого можно сделать метод , проверяющий наличии элемента в дереве.
Вставка элемента
- — добавляемое значение,
 - — текущая вершина в дереве. Изначально .
 
Если корня не существует — дерево пустое, то новый элемент и будет корнем (одновременно и листом). Иначе поступим следующим образом:
Найдем сперва, где бы находился элемент, применив . Далее проверим есть ли у этого узла родитель, если его нет, то в дереве всего один элемент — лист. Возьмем этот лист и новый узел, и создадим для них родителя, лист и новый узел расположим в порядке возрастания.
Если родитель существует, то подвесим к нему ещё одного сына. Если сыновей стало , то разделим родителя на два узла, и повторим разделение теперь для его родителя, ведь у него тоже могло быть уже сына, а мы разделили и у него стало на сына больше. (перед разделением обновим ключи).
function splitParent(Node t):
 if (t.length > 3) 
   Node a = Node(sons = {t.sons[2], t.sons[3]}, keys = {t.keys[2]}, parent = t.parent, a.length = 2)
   t.sons[2].parent = a
   t.sons[3].parent = a
   t.length = 2
   t.sons[2] = null
   t.sons[3] = null
   if (t.parent != null)
     t.parent[t.length] = a
     t.length++
     сортируем сыновей у t.parent
     splitParent(t.parent)
   else                   // мы расщепили корень, надо подвесить его к общему родителю, который будет новым корнем
    Node t = root
    root.sons[0] = t
    root.sons[1] = a
    t.parent = root
    a.parent = root
    root.length = 2
    сортируем сыновей у root
Если сыновей стало , то ничего не делаем. Далее необходимо восстановить ключи на пути от новой вершины до корня:
function updateKeys(Node t): 
  Node a = t.parent
  while (a != null)
   for i = 0 .. a.length - 1
     a.keys[i] = max(a.sons[i]) // max — возвращает максимальное значение в поддереве.
   a = a.parent                 // Примечание: max легко находить, если хранить максимум 
                                // правого поддерева в каждом узле — это значение и будет max(a.sons[i])
необходимо запускать от нового узла. Добавление элемента:
function insert(T x):
  Node n = Node(x)
  if (root == null) 
   root = n
   return
  Node a = search(x)
  if (a.parent == null) 
    Node t = root
    root.sons[0] = t
    root.sons[1] = n
    t.parent = root
    n.parent = root
    root.length = 2
    сортируем сыновей у root
  else 
    Node p = a.parent
    p.sons[p.length] = n
    p.length++
    n.parent = p
    сортируем сыновей у p
    updateKeys(n) 
    split(n)
  updateKeys(n) 
Так как мы спускаемся один раз, и поднимаемся вверх при расщеплении родителей не более одного раза, то работает за .
Примеры добавления:
Удаление элемента
- — значение удаляемого узла,
 - — текущий узел.
 - — любой брат .
 
Пусть изначально — узел, где находится .
Если у не существует родителя, то это корень. Удалим его.
Если у существует родитель, и у него строго больше сыновей, то просто удалим , а у уменьшим количество детей.
Если у родителя сына, то найдем у любого соседнего листа его родителя, обозначим его за . Обозначим отца соседнего листа за .Рассмотрим возможные случаи:
- не существует, тогда мы удаляем одного из сыновей корня, тогда другой сын становится новым корнем,
 - у оказалось сына, у оказалось 2 сына. Подвесим к и удалим , но у отца не изменим количество детей. Так у отца оказалось тоже два сына,повторяем для него такие же рассуждения.
 - у оказалось сына, у оказалось 2 сына. Подвесим к и удалим , а у отца уменьшим количество детей. Так как у оказалось четыре сына, то необходимо его расщепить. Теперь у отца оказалось два сына и все узлы 2-3 дерева корректны.
 - у оказалось сына, у оказалось 2 сына. Подвесим к и удалим , а у отца уменьшим количество детей. Так как у оказалось три сына, а у отца все ещё больше одного сына, то все узлы 2-3 дерева корректны.
 - у оказалось сына, у оказалось 3 сына. Подвесим к и удалим , а у отца уменьшим количество детей. Так как у оказалось четыре сына, то расщепим его, теперь у отца вновь три сына и все узлы 2-3 дерева корректны.
 
Обобщим алгоритм при удалении когда у родителя  два сына(ниже мы никогда не уменьшаем количество детей у ):
- Если p не существует, то оказывается, что мы сейчас удаляем какого-то из сыновей корня (для определенности далее левого, с правым аналогично). Тогда теперь правый сын становится корнем. На этом удаление заканчивается.
 
- Если p существует, то удалим , а его брата () перецепим к . Теперь у могло оказаться сына, поэтому повторим аналогичные действия из : вызовем и . Теперь рекурсивно удалим .
 
В результате мы получаем корректное по структуре 2-3 дерево, но у нас есть нарушение в ключах в узлах, исправим их с помощью , запустившись от .
Следующий и предыдущий
- — поисковый параметр,
 - — текущий узел.
 
В силу того, что наши узлы отсортированы по максимуму в поддереве, то следующий объект это соседний лист справа. Попасть туда можно следующим образом: будем подниматься вверх, пока у нас не появится первой возможности свернуть направо вниз. Как только мы свернули направо вниз, будем идти всегда влево. Таким образом, мы окажемся в соседнем листе. Если мы не смогли ни разу свернуть направо вниз, и пришли в корень, то следующего объекта не существует. Случай с предыдущим симметричен.
 T next(T x)
   Node t = search(x)
   if (t.keys[0] > x) //x не было в дереве, и мы нашли следующий сразу
     return t
   while (t != null)
     t = t.parent
     if (можно свернуть направо вниз)
      в t помещаем вершину, в которую свернули
      while (пока t — не лист)
       t = t.sons[0]
       return t
   return t.keys[0];
    
Нахождение m следующих элементов
B+ деревья, поддерживают операцию , которая позволяет находить m следующих элементов. Наивная реализация выглядит следующим образом: будем вызывать раз поиск следующего элемента, такое решение работает за . Но 2-3 деревья, позволяют находить m следующих элементов за , что значительно ускоряет поиск при больших . По построению, все листья у нас отсортированы в порядке возрастания, воспользуемся этим для нахождения m элементов. Нам необходимо связать листья, для этого модифицируем и . Добавим к узлам следующие поля:
- — указывает на правый лист,
 - — указывает на левый лист.
 
Пусть — добавленный узел. Изменим следующим образом: в самом конце, после того как мы уже обновили все ключи, найдем и запишем ссылку на него в . Аналогично с левым.
Пусть — удаляемый узел. Изменим следующим образом: в самом начале, до удаления , найдем следующий и запишем в правый лист относительно . С левым поступим аналогично.
В итоге, мы имеем двусвязный список в листьях, и чтобы нам вывести элементов, нам достаточно один раз найти нужный элемент и пробежаться вправо на элементов.
См. также
Источники информации
- is.ifmo.ru — Визуализатор 2-3 дерева
 - rain.ifmo.ru — Визуализатор 2-3 дерева
 - Википедия — 2-3 дерево
 - Д. Кнут «Искусство программирования. Сортировка и поиск» — стр. 508 - 509
 
