Дерево ван Эмде Боаса — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Источники)
(Структура)
Строка 8: Строка 8:
  
 
= Структура =
 
= Структура =
Пусть есть множество <tex>m[0 \dots M-1]</tex> мы хотим записать эти данный в дерево.
+
[[Файл:Boas.jpg.jpg|right|378px|thumb|корень дерева]]
[[Файл:Boas.jpg.jpg|right|380px|thumb|корень дерева]]
 
Будем называть наше дерево <tex>T</tex>.
 
В корне(root) будут храниться:
 
*массив детей размером <tex>sqrt M</tex> (T.children[])
 
*значение текущего минимума и максимума в дерево (T.min, T.max)
 
*вспомогательный массив (T.aux)
 
  
 +
Для удобства работы с деревом будем использовать <tex>k</tex> равные степени двойки.
  
 +
Как уже было сказано выше, <tex>k</tex>-дерево хранит числа в интервале <tex>[0;2^k]</tex>. Тогда 1-дерево хранит информацию, содержатся ли в нем 0 и 1.
  
Элемент массива из детей с индексом  <tex>i=\lfloor x/M^{1/2}\rfloor</tex> является также деревом для множества <tex>[i sqrt(M) \dots (i+1) sqrt(M)- 1]</tex>
+
Построим <tex>k</tex>-дерево, при <tex>k \neq 1</tex>. В нем будут хранится:
 +
*массив <tex>children</tex>, состоящий из <tex>2^{k/2}</tex> <tex>k/2</tex>-деревьев
 +
*вспомогательное <tex>k/2</tex>-дерево, которое назовем <tex>aux</tex>
 +
*максимальный и минимальный элемент, хранящийся в этом дереве (если оно не является пустым)
  
В вспомогательном дереве хранится информация о том, какие клетки уже заняты. То есть значение <tex>i</tex> хранится в вспомогательном дереве только если занят элемент с индексом <tex>i</tex> в массиве детей.
+
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} (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.
  
 
= Операции =
 
= Операции =

Версия 22:04, 5 апреля 2012

Определение:
Дерево ван Эмде Боаса — структура данных, представляющая собой дерево поиска, позволяющее хранить целые неотрицательные числа в интервале [math][0;2^k)[/math] и осуществлять над ними все соответствующие дереву поиска операции.

Проще говоря, данная структура позволяет хранить [math]k[/math]-битные числа и производить над ними операции [math]find[/math], [math]insert[/math], [math]remove[/math], [math]next[/math], [math]prev[/math], [math]min[/math], [math]max[/math] и некоторые другие операции, которые присущи всем деревьям поиска.

Особенностью этой структуры является то, что все операции выполняются за [math]O(\log k)[/math], что асимптотически лучше, чем [math]O(\log n)[/math] в большинстве других деревьев поиска, где [math]n[/math] — количество элементов в дереве.

Структура

корень дерева

Для удобства работы с деревом будем использовать [math]k[/math] равные степени двойки.

Как уже было сказано выше, [math]k[/math]-дерево хранит числа в интервале [math][0;2^k][/math]. Тогда 1-дерево хранит информацию, содержатся ли в нем 0 и 1.

Построим [math]k[/math]-дерево, при [math]k \neq 1[/math]. В нем будут хранится:

  • массив [math]children[/math], состоящий из [math]2^{k/2}[/math] [math]k/2[/math]-деревьев
  • вспомогательное [math]k/2[/math]-дерево, которое назовем [math]aux[/math]
  • максимальный и минимальный элемент, хранящийся в этом дереве (если оно не является пустым)

Пусть у нас есть [math]k[/math]-битное число [math]x[/math]. Разобьем это число таким образом, что [math]high(x)[/math] — число, соответствующее [math]k/2[/math] старшим битам числа [math]x[/math], а [math]low(x)[/math] соответствует [math]k/2[/math] младшим битам. Тогда информации, хранится ли в данном дереве число [math]x[/math], эквивалентна информации, содержится ли в дереве [math]children[high(x)][/math] число [math]low(x)[/math].

Нетрудно увидеть, что высота подобного дерева [math]\ log_{2} (k)[/math], так как каждый следующий уровень дерева содержит числа, количество битов в которых в 2 раза меньше, чем в предыдущем.

Во вспомогательном дереве [math]aux[/math] будем хранить все такие числа [math]p[/math], что дерево [math]children[p][/math] не пусто.

Операции

Рассмотрим две опeрации Insert(x) Delete(T, x)

find

insert

Операция добавления элемента [math]x[/math] - 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

min и max

next и prev

Источники