Взвешенное дерево

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск

Scapegoat-дерево — сбалансированное двоичное дерево поиска, обеспечивающее наихудшее [math]O(\log N)[/math] время поиска, и [math]O(\log N)[/math] — амортизирующее время вставки и удаления элемента. В отличие от большинства других самобалансирующихся бинарных деревьев поиска , которые обеспечивают худшем случае [math]O(\log N)[/math] время поиска, Scapegoat деревья не требуют дополнительной памяти в узлах по сравнению с обычным двоичным деревом поиска: узел хранит только ключ и два указателя на своих потомков.


Операции

Определение:
Бинарное дерево поиска называется сбалансированным, если половина вершин расположены слева от корня, а другая половина справа.

Введем обозначения: Квадратные скобки в обозначениях означают, что хранится это значение явно, а значит можно взять за время [math]O(1)[/math]. Круглые скобки означают, что значение будет вычисляться по ходу дела то есть память не расходуется, но зато нужно время на вычисление. 

[math]T[/math] — обозначение дерева,
[math]root[T][/math] — корень дерева [math]T[/math], 
[math]left[x][/math] — левый сын вершины [math]x[/math],
[math]right[x][/math] — правый сын вершины [math]x[/math],
[math]\mathtt{brother(x)}[/math] — брат вершины [math]x[/math] (вершина, которая имеет с [math]x[/math] общего родителя),
[math]depth(x)[/math] — глубина вершины [math]x[/math]. Это расстояние от неё до корня (количество ребер),
[math]height(T)[/math] — глубина дерева [math]T[/math]. Это глубина самой глубокой вершины дерева [math]T[/math],
[math]weight(x)[/math] — вес вершины [math]x[/math]. Это количество всех её дочерних вершин + 1 (она сама),
[math]weight[T][/math] — размер дерева [math]T[/math]. Это количество вершин в нём (вес корня),
[math]\mathtt{maxweight[T]}[/math] — максимальный размер дерева. Это максимальное значение, которое параметр [math]weight[T][/math] принимал с момента последней перебалансировки.
 Если перебалансировка произошла только что, то [math]\mathtt{maxweight[T]} = weight[T][/math]

0ce162a62b624da8ba02233b4b254f23.png

Синим цветом обозначены глубины вершин, а красным - их веса. Считается вес вершины следующим образом: для новой вершины вес = 1. Для её родителя вес = 1 (вес новой вершины) + 1 (вес самого родителя) + [math]\mathtt{weight(brother(x))}[/math]. Возникает вопрос — как посчитать [math]\mathtt{weight(brother(x))}[/math]? Делается это рекурсивно. Это займёт время [math]O\mathtt{(weight(brother(x)))}[/math]. Понимая, что в худшем случае придётся посчитать вес половины дерева — здесь появляется та самая сложность [math]O(N)[/math] в худшем случае, о которой говорилось в начале. Но поскольку совершается обход поддерева [math]\alpha[/math]-сбалансированного по весу дерева можно показать, что амортизированная сложность операции не превысит [math]O(\log N)[/math]. В данном Scapegoat-дереве [math]weight[T] = 4[/math], [math]\mathtt{maxweight[T]} \geqslant 4[/math]

Коэффициeнт [math]\alpha[/math] — это число в диапазоне от [math][0.5; 1)[/math], определяющее требуемую степень качества балансировки дерева.

Определение:
Некоторая вершина [math]x[/math] называется α - сбалансированной по весу, если [math]\mathtt{weight(left[x])} \leqslant \alpha \cdot weight(x)[/math] и [math]\mathtt{weight(right[x])} \leqslant \alpha \cdot size(x)[/math].


Перед тем как приступить к работе с деревом, выбирается параметр [math]\alpha[/math] в диапазоне [math][0.5; 1)[/math]. Также нужно завести две переменные для хранения текущих значений [math]weight[T][/math] и [math]\mathtt{maxweight[T]}[/math] и обнулить их.

Поиск элемента

Пусть требуется найти в данном Scapegoat дереве какой-то элемент. Применим стандартный алгоритм для двоичного дерева поиска - идем от корня, если значение в вершине равно значению искомого элемента, возвращаем, если значение в вершине меньше, то рекурсивно запускаемся от левого поддерева, если больше, то, соответственно, от левого. Замечание: Дерево по ходу поиска искомой вершины не изменяется. Сложность операции поиска зависит от коэффициента [math]\alpha[/math] и выражается формулой — [math]\log_\frac{1}{\alpha} (N)[/math]

Таким образом, сложность получается логарифмическая, НО! При [math]\alpha[/math] близком к [math]0.5[/math] мы получаем двоичный (или почти двоичный) логарифм, что означает практически идеальную скорость поиска. При [math]\alpha[/math] близком к единице основание логарифма стремится к единице, а значит общая сложность стремится к [math]O(N)[/math].

Вставка элемента

Классический алгоритм вставки нового элемента: поиском ищем место, куда бы подвесить новую вершину, ну и подвешиваем. Легко понять, что это действие могло нарушить [math]\alpha[/math]-балансировку по весу для одной или более вершин дерева. И вот теперь начинается то, что и дало название нашей структуре данных: требуется найти Scapegoat-вершину — вершину, для которой потерян [math]\alpha[/math]-баланс и её поддерево должно быть перестроено. Сама только что вставленная вершина, хотя и виновата в потере баланса, Scapegoat-вершиной стать не может — у неё ещё нет потомков, а значит её баланс идеален. Соответственно, нужно пройти по дереву от этой вершины к корню, пересчитывая веса для каждой вершины по пути. Может возникнуть вопрос - нужно ли хранить ссылки на родителей? Поскольку к месту вставки новой вершины пришли из корня дерева — есть стек, в котором находится весь путь от корня к новой вершине. Берутся родителей из него. Если на этом пути от нашей вершины к корню встретится вершина, для которой критерий [math]\alpha[/math]-сбалансированности по весу нарушился — тогда полностью перестраивается соответствующее ей поддерево так, чтобы восстановить [math]\alpha[/math]-сбалансированность по весу. Сразу появляется вопрос — как делать перебалансировку найденной Scapegoat-вершины? Есть 2 способа перебалансировки, — тривиальный и чуть более сложный.

Тривиальный способ перебалансировки

  1. совершается обход всего поддерева Scapegoat-вершины (включая её саму) с помощью in-order обхода — на выходе получается отсортированный список (свойство In-order обхода бинарного дерева поиска).
  2. Находится медиана на этом отрезке и подвешивается в качестве корня поддерева.
  3. Для «левого» и «правого» поддерева рекурсивно повторяется та же операция.

Данный способ требует [math]O\mathtt{(weight(Scapegoat-root))}[/math] времени и столько же памяти.

Более сложный способ перебалансировки

Время работы перебалансировки вряд ли улучшится — всё-таки каждую вершину нужно «подвесить» в новое место. Но можно попробовать сэкономить память. Давайте посмотрим на 1 способ алгоритма внимательнее. Вот выбирается медиану, подвешивается в корень, дерево делится на два поддерева — и делится весьма однозначно. Никак нельзя выбрать «какую-то другую медиану» или подвесить «правое» поддерево вместо левого. Та же самая однозначность преследует и на каждом из следующих шагов. Т.е. для некоторого списка вершин, отсортированных в возрастающем порядке, будет ровно одно порождённое данным алгоритмом дерево. А откуда же берется отсортированный список вершин? Из in-order обхода изначального дерева. То есть каждой вершине, найденной по ходу in-order обхода перебалансируемого дерева соответствует одна конкретная позиция в новом дереве. И можно эту позицию рассчитать и без создания самого отсортированного списка. А рассчитав — сразу её туда записать. Возникает только одна проблема — этим затирается какая-то (возможно ещё не просмотренная) вершина — что же делать? Хранить её. Где? Ответ прост: выделять для списка таких вершин память. Но этой памяти нужно будет уже не [math]O(weight(N))[/math], а всего лишь [math]O(\log N)[/math].

Представьте себе в уме дерево, состоящее из трёх вершин — корня и двух подвешенных как «левые» сыновья вершин. In-order обход вернёт нам эти вершины в порядке от самой «глубокой» до корня, но хранить в отдельной памяти по ходу этого обхода нам придётся всего одну вершину (самую глубокую), поскольку когда мы придём во вторую вершину, мы уже будем знать, что это медиана и она будет корнем, а остальные две вершины — её детьми. Т.е. расход памяти здесь — на хранение одной вершины, что согласуется с верхней оценкой для дерева из трёх вершин — [math]\log(3)[/math]. Таким образом, если нужно сэкономить память, то 2 способ перебалансировки дерева — лучший вариант.

Удаление элемента

Удаляется элемент из дерева обычным удалением вершины бинарного дерева поиска (поиск элемента, удаление, возможное переподвешивание детей). Далее следует проверка выполнения условия:

[math]weight[T] \lt \alpha \cdot \mathtt {maxweight[T]}[/math];

Если оно выполняется — дерево могло потерять [math]\alpha[/math] - балансировку по весу, а значит нужно выполнить полную перебалансировку дерева (начиная с корня) и присвоить:

[math]\mathtt {maxweight[T]} = weight[T][/math];


Сравнение с другими деревьями

Достоинства Scapegoat дерева

  • По сравнению с такими структурами, как Красно-черное дерево, АВЛ-дерево и Декартово дерево, нет необходимости хранить какие-либо дополнительные данные в вершинах(а значит появляется выигрыш по памяти).
  • Отсутствие необходимости перебалансировать дерево при операции поиска (а значит гарантируется максимальное время поиска [math]O(\log N)[/math], в отличии от структуры данных Splay-дерево, где гарантируется только амортизированное [math]O(\log N)[/math])
  • При построении дерева выбирается некоторый коэффициент [math]\alpha[/math], который позволяет улучшать дерево, делая операции поиска более быстрыми за счет замедления операций модификации или наоборот. Можно реализовать структуру данных, а дальше уже подбирать коэффициент по результатам тестов на реальных данных и специфики использования дерева.

Недостатки Scapegoat дерева

  • В худшем случае операции модификации дерева могут занять [math]O(N)[/math] времени (амортизированная сложность у них по-прежнему [math]O(\log N)[/math], но защиты от плохих случаев нет).
  • Можно неправильно оценить частоту разных операций с деревом и ошибиться с выбором коэффициента [math]\alpha[/math] — в результате часто используемые операции будут работать долго, а редко используемые — быстро, что не очень хорошо.

См. также

Источники информации

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Взвешенное_дерево&oldid=57927»