2-3 дерево — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м (rollbackEdits.php mass rollback)
 
(не показано 96 промежуточных версий 12 участников)
Строка 1: Строка 1:
[[Файл:23дерево_new.jpg‎ |right|300px|thumb|Пример 2-3 дерева]]
+
[[Файл:23treemain.png|400px|Пример 2-3 дерева|thumb]]''' 2-3 дерево '''(англ. ''2-3 tree'') — структура данных, представляющая собой сбалансированное дерево поиска, такое что из каждого узла может выходить две или три ветви и глубина всех листьев одинакова. Является частным случаем [[B-дерево#B.2B-.D0.B4.D0.B5.D1.80.D0.B5.D0.B2.D0.BE|B+ дерева]].
''' 2-3 дерево ''' — структура данных, представляющая собой [[B-дерево|B-дерево]] cтепени 1, такое что из каждого узла может выходить две или три ветви.
 
 
 
== Структура ==
 
Все данные хранятся в листьях, в вершинах хранится вспомогательная информация,необходимая для организации поиска по поддеревьям. Нелистовые вершины содержат 1 или 2 ключа, указывающие на диапазон значений в их поддеревьях. 2-3 деревья сбалансированы, то есть каждое левое, правое, и центральное поддерево одинаковой высоты, и таким образом содержат равное (или почти равное) число данных.
 
 
 
 
== Свойства ==
 
== Свойства ==
* Все нелистовые вершины содержат один ключ и 2 поддерева или 2 ключа и 3 поддерева.
+
2-3 дерево {{---}} сбалансированное дерево поиска, обладающее следующими свойствами:
* Все листовые вершины находятся на одном уровне (на нижнем уровне) и содержат 1 или 2 ключа.
+
*нелистовые вершины имеют либо <tex>2</tex>, либо <tex>3</tex> сына,
* Все данные отсортированы
+
*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,
* 2-3 дерево - сливаемое дерево
+
*сыновья упорядочены по значению максимума поддерева сына,
* Все пути от корня до любого листа имеют одинаковую длину
+
*все листья лежат на одной глубине,
* Высота 2-3 дерева <tex>O(\log{n})</tex>, где <tex> n </tex> - количество элементов в дереве.
+
*высота 2-3 дерева <tex>O(\log{n})</tex>, где <tex> n </tex> {{---}} количество элементов в дереве.
Поэтому операции над ним выполняются за время  <tex>O(\log{n})</tex>.
 
  
 
== Операции ==
 
== Операции ==
 +
Введем следующие обозначения:
 +
*<tex>\mathtt{root}</tex> {{---}} корень 2-3 дерева.
 +
Каждый узел дерева обладает полями:
 +
*<tex>\mathtt{parent}</tex> {{---}} родитель узла,
 +
*<tex>\mathtt{sons}</tex> {{---}} сыновья узла,
 +
*<tex>\mathtt{keys}</tex> {{---}} ключи узла,
 +
*<tex>\mathtt{length}</tex> {{---}} количество сыновей.
 
=== Поиск ===
 
=== Поиск ===
Для поиска в 2-3  дереве необходимо последовательно просматривать ключи,  
+
*<tex>x</tex> {{---}} искомое значение,
хранящиеся во внутренних ячейках, спускаясь от корня к листьям. Вначале ключ искомого
+
*<tex>t</tex> {{---}} текущая вершина в дереве.
элемента сравнивается с первым ключом ячейки и, если искомый ключ не больше первого,  
+
 
то осуществляется переход в левое поддерево. Иначе, сравниваем искомый ключ со вторым
+
Изначально <tex>t = \mathtt{root}</tex>. Будем просматривать ключи в узлах, пока узел не является листом. Рассмотрим два случая:
ключом в ячейке (если второго ключа нет —  поддерева всего два, то сразу переходим во
+
*у текущей вершины два сына. Если её значение меньше <tex>x</tex>, то <tex>t = \mathtt{t.sons[1]}</tex>, иначе <tex>t = \mathtt{t.sons[0]}</tex>.
второе поддерево) и если наш ключ не превосходит второй ключ, то осуществляется переход
+
 
в среднее поддерево, а если превосходит, то идем в правое поддерево.  
+
*у текущей вершины три сына. Если второе значение меньше <tex>x</tex>, то <tex>t = \mathtt{t.sons[2]}</tex>. Если первое значение меньше <tex>x</tex>, то <tex>t = \mathtt{t.sons[1]}</tex>, иначе <tex>t = \mathtt{t.sons[0]}</tex>.
 +
 
 +
  '''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]
 +
 
 +
[[Файл:23treesearch.png|thumb|center|600px|Поиск элемента 19, оранжевые стрелки обозначают путь по дереву при поиске]]
 +
 
 +
=== Вставка элемента ===
 +
*<tex>x</tex> {{---}} добавляемое значение,
 +
*<tex>t</tex> {{---}} текущая вершина в дереве. Изначально <tex>t = \mathtt{root}</tex>.
 +
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 <tex>\mathtt{search(x)}</tex>. 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.
  
=== Вставка элемента ===
+
Если родитель существует, то подвесим к нему ещё одного сына. Если сыновей стало <tex>4</tex>, то разделим родителя на два узла, и повторим разделение теперь для его родителя, ведь у него тоже могло быть уже <tex>3</tex> сына, а мы разделили и у него стало на <tex>1</tex> сына больше. (перед разделением обновим ключи).
Есть два варианта вставки в 2-3 дерево.
 
  
Чтобы поместить новый ключ в узел, в котором содержится ровно один ключ, необходимо просто добавить его как второй ключ к узлу.
+
'''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, 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'''                  <font color=green>// мы расщепили корень, надо подвесить его к общему родителю, который будет новым корнем</font>
 +
    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 <tex>3</tex>, 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]) <font color=green>// max {{---}} возвращает максимальное значение в поддереве.</font>
 +
    a = a.parent                <font color=green>// Примечание: max легко находить, если хранить максимум </font>
 +
                                <font color=green>// правого поддерева в каждом узле {{---}} это значение и будет max(a.sons[i])</font>
  
[[Файл:23treeadd3.png|220px|border]] [[Файл:23treeadd4.png|200px|border]]  
+
<tex>\mathtt{updateKeys}</tex> необходимо запускать от нового узла.
 +
Добавление элемента:
 +
'''function''' insert('''T''' x):
 +
  Node n = Node(x)
 +
  '''if''' (root == ''null'')
 +
    root = n
 +
    '''return'''
 +
  Node a = searchNode(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 <tex>\mathtt{insert}</tex> работает за <tex>O(\log{n})</tex>.
  
Если же в узле уже содержатся два ключа, делим его на два "одноключевых" узла и вставляем средний ключ в родительский узел.Это может привести к тому, что придется делить родительский узел. Тогда таким же образом проходим до корня дерева.
+
Примеры добавления:
  
[[Файл:23treeadd1.png|245px|border]]  [[Файл:23treeadd2.png|200px|border]]
+
[[Файл:23treeinsert.png|thumb|center|Добавление элемента с ключом 6|600px]]
  
 
=== Удаление элемента ===
 
=== Удаление элемента ===
При удалении ключа из узла возникают три варианта.
+
*<tex>x</tex> {{---}} значение удаляемого узла,
 +
*<tex>t</tex> {{---}} текущий узел,
 +
*<tex>b</tex> {{---}} брат <tex>t</tex>,
 +
*<tex>p</tex> {{---}} отец <tex>t</tex>,
 +
*<tex>np</tex> {{---}} соседний брат <tex>p</tex>,
 +
*<tex>gp</tex> {{---}} отец <tex>p</tex>.
 +
Пусть изначально <tex>t = \mathtt{searchNode(x)}</tex> {{---}} узел, где находится <tex>x</tex>.
 +
 
 +
Если у <tex>t</tex> не существует родителя, то это корень (одновременно и единственный элемент в дереве). Удалим его.
 +
 
 +
Если <tex>p</tex> существует, и у него строго больше <tex>2</tex> сыновей, то просто удалим <tex>t</tex>, а у <tex>p</tex> уменьшим количество детей.
 +
 
 +
Если у родителя <tex>t</tex> два сына, рассмотрим возможные случаи (сперва везде удаляем <tex>t</tex>):
 +
*<tex>np</tex> не существует, тогда мы удаляем одного из сыновей корня, следовательно, другой сын становится новым корнем,
 +
*у <tex>gp</tex> оказалось <tex>2</tex> сына, у <tex>np</tex> оказалось <tex>2</tex> сына. Подвесим <tex>b</tex> к <tex>np</tex> и удалим <tex>p</tex>. Так как у <tex>gp</tex> {{---}} родителя <tex>p</tex>, оказалось тоже два сына, повторяем для <tex>p</tex> такие же рассуждения,
 +
*у <tex>gp</tex> оказалось <tex>2</tex> или <tex>3</tex> сына, у <tex>np</tex> оказалось <tex>3</tex> сына. Просто заберем ближайшего к нам сына у <tex>np</tex> и прицепим его к <tex>p</tex>. Восстановим порядок в сыновьях <tex>p</tex>. Теперь у <tex>p</tex> оказалось снова два сына и все узлы 2-3 дерева корректны,
 +
*у <tex>gp</tex> оказалось <tex>3</tex> сына, у <tex>np</tex> оказалось <tex>2</tex> сына. Подвесим <tex>b</tex> к <tex>np</tex> и удалим <tex>p</tex>, а у <tex>gp</tex> уменьшим количество детей. Так как у <tex>np</tex> оказалось три сына, а у <tex>gp</tex> все ещё больше одного сына, то все узлы 2-3 дерева корректны.
 +
 
 +
 
 +
 
 +
Обобщим алгоритм при удалении когда у родителя <tex>t</tex> два сына:
 +
*Если <tex>np</tex> 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 <tex>np</tex> существует, то удалим <tex>t</tex>, а его брата (<tex>b</tex>) перецепим к <tex>np</tex>. Теперь у <tex>np</tex> могло оказаться <tex>4</tex> сына, поэтому повторим аналогичные действия из <tex>\mathtt{insert}</tex>: вызовем <tex>\mathtt{updateKeys}(b)</tex> и <tex>\mathtt{splitParent}(np)</tex>. Теперь рекурсивно удалим <tex>p</tex>.
 +
 
 +
В результате мы получаем корректное по структуре 2-3 дерево, но у нас есть нарушение в ключах в узлах, исправим их с помощью <tex>\mathtt{updateKeys()}</tex>, запустившись от <tex>b</tex>.
 +
[[Файл:23treedelete.png|thumb|center|Удаление элемента с ключом 2|1150px]]
  
Если после удаления ключа в узле содержится два ключа, то после удаления ничего не меняется.
+
=== Следующий и предыдущий ===
 +
*<tex>x</tex> {{---}} поисковый параметр,
 +
*<tex>t</tex> {{---}} 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 = searchNode(x)
 +
    '''if''' (t.keys[0] > x) <font color=green> //x не было в дереве, и мы нашли следующий сразу</font>
 +
      '''return''' t.keys[0]
 +
    '''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]
 +
   
  
Если же у ключа после удаления остался один элемент, то проверяем количество потомков второго ребенка того узла, ребенком которого является узел с удаляемым ключом. Если у него два ребенка, то присваиваем ему оставшийся один элемент. Вершину, оставшуюся без детей, удаляем рекурсивно.
+
[[Файл:23treenext.png|thumb|center|400px|Путь при поиске следующего элемента после 2]]
  
[[Файл:23treedel1.png|220px|border]]  [[Файл:23treedel2.png|200px|border]]
+
=== Нахождение m следующих элементов ===
 +
B+ деревья, поддерживают операцию <tex>\mathtt{find}</tex>, которая позволяет находить m следующих элементов. Наивная реализация выглядит следующим образом: будем вызывать <tex>m</tex> раз поиск следующего элемента, такое решение работает за <tex>O(m  \log{n})</tex>. Но 2-3 деревья, позволяют находить m следующих элементов за <tex>O(m + \log{n})</tex>, что значительно ускоряет поиск при больших <tex>m</tex>.
 +
По построению, все листья у нас отсортированы в порядке возрастания, воспользуемся этим для нахождения m элементов. Нам необходимо связать листья, для этого модифицируем
 +
<tex>\mathtt{insert}</tex> и <tex>\mathtt{delete}</tex>. Добавим к узлам следующие поля:
 +
*<tex>\mathtt{right}</tex> {{---}} указывает на правый лист,
 +
*<tex>\mathtt{left}</tex> {{---}} указывает на левый лист.
 +
Пусть <tex>t</tex> {{---}} добавленный узел.
 +
Изменим <tex>\mathtt{insert}</tex> следующим образом: в самом конце, после того как мы уже обновили все ключи, найдем <tex>\mathtt{next(t)}</tex> и запишем ссылку на него в <tex>\mathtt{t.right}</tex>. Аналогично с левым.
  
Иначе у него три ребенка. Тогда присваиваем узлу с одним ключом один из этих ключей, таким образом получая два узла с двумя ключами.
+
Пусть <tex>t</tex> {{---}} удаляемый узел. Изменим <tex>\mathtt{delete}</tex> следующим образом: в самом начале, до удаления <tex>t</tex>, найдем следующий <tex>\mathtt{next}</tex> и запишем в <tex>\mathtt{next.left}</tex> правый лист относительно <tex>t</tex>. С левым поступим аналогично.
  
[[Файл:23treedel3.png|200px|border]]  [[Файл:23treedel4.png|215px|border]]
+
В итоге, мы имеем двусвязный список в листьях, и чтобы нам вывести <tex>m</tex> элементов, нам достаточно один раз найти нужный элемент и пробежаться вправо на <tex>m</tex> элементов.
  
=== Слияние двух деревьев ===
 
Возможно два варианта слияния двух деревьев.
 
  
Если два дерева одной высоты, то слияние представляет собой добавление общей вершины.
 
  
Если два дерева разной высоты, то при слиянии меньшее добавляем как поддерево к одной из вершин большего.Если возникает ситуация,когда у необходимого узла уже есть три ребенка, то делим его на два узла с двумя поддеревьями и проверяем родителя.Таким образом проходим по дереву вверх до полной сбалансировки.
+
[[Файл:23treefindm.png|thumb|Изменение ссылок при добавлении нового элемента|thumb|center|800px]]
  
== Дополнительные ссылки ==
+
== См. также ==
 +
* [[B-дерево]]
 +
* [[Splay-дерево]]
 +
* [[АВЛ-дерево]]
 +
* [[Декартово дерево]]
 +
* [[Красно-черное дерево]]
  
[http://is.ifmo.ru/vis/tree23/tree23_ru.html Визуализатор 2-3 дерева - 1]
+
== Источники информации ==
 +
* [http://is.ifmo.ru/vis/tree23/tree23_ru.html is.ifmo.ru {{---}} Визуализатор 2-3 дерева]
 +
* [http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/trees/2-3-2002 rain.ifmo.ru {{---}} Визуализатор 2-3 дерева]
 +
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/2-3-дерево Википедия {{---}} 2-3 дерево]
 +
* Д. Кнут «Искусство программирования. Сортировка и поиск» {{---}} стр. 508-509
  
[http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis/trees/2-3-2002 Визуализатор 2-3 дерева - 2]
 
  
== Использованные источники ==
 
[http://ru.wikipedia.org/wiki/2-3-дерево 2-3 дерево]
 
  
Дональд Кнут Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск
+
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]]
 +
[[Категория:Структуры данных]]
 +
[[Категория:Деревья поиска]]

Текущая версия на 19:39, 4 сентября 2022

Пример 2-3 дерева
2-3 дерево (англ. 2-3 tree) — структура данных, представляющая собой сбалансированное дерево поиска, такое что из каждого узла может выходить две или три ветви и глубина всех листьев одинакова. Является частным случаем B+ дерева.

Свойства

2-3 дерево — сбалансированное дерево поиска, обладающее следующими свойствами:

  • нелистовые вершины имеют либо [math]2[/math], либо [math]3[/math] 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 [math]O(\log{n})[/math], где [math] n [/math] — количество элементов в дереве.

Операции

Введем следующие обозначения:

  • [math]\mathtt{root}[/math] — корень 2-3 дерева.

Каждый узел дерева обладает полями:

  • [math]\mathtt{parent}[/math] — родитель узла,
  • [math]\mathtt{sons}[/math] — сыновья узла,
  • [math]\mathtt{keys}[/math] — ключи узла,
  • [math]\mathtt{length}[/math] — количество сыновей.

Поиск

  • [math]x[/math] — искомое значение,
  • [math]t[/math] — текущая вершина в дереве.

Изначально [math]t = \mathtt{root}[/math]. Будем просматривать ключи в узлах, пока узел не является листом. Рассмотрим два случая:

  • у текущей вершины два сына. Если её значение меньше [math]x[/math], то [math]t = \mathtt{t.sons[1]}[/math], иначе [math]t = \mathtt{t.sons[0]}[/math].
  • у текущей вершины три сына. Если второе значение меньше [math]x[/math], то [math]t = \mathtt{t.sons[2]}[/math]. Если первое значение меньше [math]x[/math], то [math]t = \mathtt{t.sons[1]}[/math], иначе [math]t = \mathtt{t.sons[0]}[/math].
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]
Поиск элемента 19, оранжевые стрелки обозначают путь по дереву при поиске

Вставка элемента

  • [math]x[/math] — добавляемое значение,
  • [math]t[/math] — текущая вершина в дереве. Изначально [math]t = \mathtt{root}[/math].

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 [math]\mathtt{search(x)}[/math]. 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 [math]4[/math], то разделим родителя на два узла, и повторим разделение теперь для его родителя, ведь у него тоже могло быть уже [math]3[/math] сына, а мы разделили и у него стало на [math]1[/math] 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, 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 [math]3[/math], 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])

[math]\mathtt{updateKeys}[/math] необходимо запускать от нового узла. Добавление элемента:

function insert(T x):
  Node n = Node(x)
  if (root == null) 
   root = n
   return
  Node a = searchNode(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 [math]\mathtt{insert}[/math] работает за [math]O(\log{n})[/math].

Примеры добавления:

Добавление элемента с ключом 6

Удаление элемента

  • [math]x[/math] — значение удаляемого узла,
  • [math]t[/math] — текущий узел,
  • [math]b[/math] — брат [math]t[/math],
  • [math]p[/math] — отец [math]t[/math],
  • [math]np[/math] — соседний брат [math]p[/math],
  • [math]gp[/math] — отец [math]p[/math].

Пусть изначально [math]t = \mathtt{searchNode(x)}[/math] — узел, где находится [math]x[/math].

Если у [math]t[/math] не существует родителя, то это корень (одновременно и единственный элемент в дереве). Удалим его.

Если [math]p[/math] существует, и у него строго больше [math]2[/math] сыновей, то просто удалим [math]t[/math], а у [math]p[/math] уменьшим количество детей.

Если у родителя [math]t[/math] два сына, рассмотрим возможные случаи (сперва везде удаляем [math]t[/math]):

  • [math]np[/math] не существует, тогда мы удаляем одного из сыновей корня, следовательно, другой сын становится новым корнем,
  • у [math]gp[/math] оказалось [math]2[/math] сына, у [math]np[/math] оказалось [math]2[/math] сына. Подвесим [math]b[/math] к [math]np[/math] и удалим [math]p[/math]. Так как у [math]gp[/math] — родителя [math]p[/math], оказалось тоже два сына, повторяем для [math]p[/math] такие же рассуждения,
  • у [math]gp[/math] оказалось [math]2[/math] или [math]3[/math] сына, у [math]np[/math] оказалось [math]3[/math] сына. Просто заберем ближайшего к нам сына у [math]np[/math] и прицепим его к [math]p[/math]. Восстановим порядок в сыновьях [math]p[/math]. Теперь у [math]p[/math] оказалось снова два сына и все узлы 2-3 дерева корректны,
  • у [math]gp[/math] оказалось [math]3[/math] сына, у [math]np[/math] оказалось [math]2[/math] сына. Подвесим [math]b[/math] к [math]np[/math] и удалим [math]p[/math], а у [math]gp[/math] уменьшим количество детей. Так как у [math]np[/math] оказалось три сына, а у [math]gp[/math] все ещё больше одного сына, то все узлы 2-3 дерева корректны.


Обобщим алгоритм при удалении когда у родителя [math]t[/math] два сына:

  • Если [math]np[/math] 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 [math]np[/math] существует, то удалим [math]t[/math], а его брата ([math]b[/math]) перецепим к [math]np[/math]. Теперь у [math]np[/math] могло оказаться [math]4[/math] сына, поэтому повторим аналогичные действия из [math]\mathtt{insert}[/math]: вызовем [math]\mathtt{updateKeys}(b)[/math] и [math]\mathtt{splitParent}(np)[/math]. Теперь рекурсивно удалим [math]p[/math].

В результате мы получаем корректное по структуре 2-3 дерево, но у нас есть нарушение в ключах в узлах, исправим их с помощью [math]\mathtt{updateKeys()}[/math], запустившись от [math]b[/math].

Удаление элемента с ключом 2

Следующий и предыдущий

  • [math]x[/math] — поисковый параметр,
  • [math]t[/math] — 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 = searchNode(x)
   if (t.keys[0] > x)  //x не было в дереве, и мы нашли следующий сразу
     return t.keys[0]
   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]
    
Путь при поиске следующего элемента после 2

Нахождение m следующих элементов

B+ деревья, поддерживают операцию [math]\mathtt{find}[/math], которая позволяет находить m следующих элементов. Наивная реализация выглядит следующим образом: будем вызывать [math]m[/math] раз поиск следующего элемента, такое решение работает за [math]O(m \log{n})[/math]. Но 2-3 деревья, позволяют находить m следующих элементов за [math]O(m + \log{n})[/math], что значительно ускоряет поиск при больших [math]m[/math]. По построению, все листья у нас отсортированы в порядке возрастания, воспользуемся этим для нахождения m элементов. Нам необходимо связать листья, для этого модифицируем [math]\mathtt{insert}[/math] и [math]\mathtt{delete}[/math]. Добавим к узлам следующие поля:

  • [math]\mathtt{right}[/math] — указывает на правый лист,
  • [math]\mathtt{left}[/math] — указывает на левый лист.

Пусть [math]t[/math] — добавленный узел. Изменим [math]\mathtt{insert}[/math] следующим образом: в самом конце, после того как мы уже обновили все ключи, найдем [math]\mathtt{next(t)}[/math] и запишем ссылку на него в [math]\mathtt{t.right}[/math]. Аналогично с левым.

Пусть [math]t[/math] — удаляемый узел. Изменим [math]\mathtt{delete}[/math] следующим образом: в самом начале, до удаления [math]t[/math], найдем следующий [math]\mathtt{next}[/math] и запишем в [math]\mathtt{next.left}[/math] правый лист относительно [math]t[/math]. С левым поступим аналогично.

В итоге, мы имеем двусвязный список в листьях, и чтобы нам вывести [math]m[/math] элементов, нам достаточно один раз найти нужный элемент и пробежаться вправо на [math]m[/math] элементов.


thumb

См. также

Источники информации