Декартово дерево по неявному ключу — различия между версиями
(→Поддержание корректности значений C) |
(→Источники информации) |
||
Строка 59: | Строка 59: | ||
==Источники информации== | ==Источники информации== | ||
* [http://habrahabr.ru/post/102364/ Habrahabr {{---}} Декартово дерево по неявному ключу] | * [http://habrahabr.ru/post/102364/ Habrahabr {{---}} Декартово дерево по неявному ключу] | ||
− | * [http://e-maxx.ru/algo/treap#7 | + | * [http://e-maxx.ru/algo/treap#7 MAXimal :: algo :: Неявные декартовы деревья] |
[[Категория: Деревья поиска]] | [[Категория: Деревья поиска]] | ||
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]] | [[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]] | ||
[[Категория: Структуры данных]] | [[Категория: Структуры данных]] |
Версия 21:41, 2 июня 2015
Содержание
Основная идея
Возьмем структуру данных динамический массив. В её стандартной реализации мы умеем добавлять элемент в конец вектора, узнавать значение элемента, стоящего на определенной позиции, изменять элемент по номеру и удалять последний элемент. Предположим, что нам необходима структура данных с вышеуказанными свойствами, а также с операциями: добавить элемент в любое место (с соответствующим изменением нумерации элементов) и удалить любой элемент (также с соответствующим изменением нумерации). Такую структуру можно реализовать на базе декартового дерева, результат часто называют декартово дерево по неявному ключу (англ. Treap with implicit key).
Ключ X
Как известно, декартово дерево — это структура данных, объединяющая в себе бинарное дерево поиска и бинарную кучу. При реализации же декартова дерева по неявному ключу модифицируем эту структуру. А именно, оставим в нем только приоритет , а вместо ключа будем использовать следующую величину: количество элементов в нашей структуре, находящихся левее нашего элемента. Иначе говоря, будем считать ключом порядковый номер нашего элемента в дереве, уменьшенный на единицу.
Заметим, что при этом сохранится структура двоичного дерева поиска по этому ключу (то есть модифицированное декартово дерево так и останется декартовым деревом). Однако, с этим подходом появляется проблема: операции добавления и удаления элемента могут поменять нумерацию, и при наивной реализации на изменение всех ключей потребуется времени, где — количество элементов в дереве.
Вспомогательная величина С
Решается эта проблема довольно просто. Основная идея заключается в том, что такой ключ
сам по себе нигде не хранится. Вместо него будем хранить вспомогательную величину : количество вершин в поддереве нашей вершины (в поддерево включается и сама вершина). Обратим внимание, что все операции с обычным декартовым деревом делались сверху. Также заметим, что если по пути до некой вершины просуммировать все такие величины в левых поддеревьях, в которые мы не пошли, увеличенные на единицу, то придя в саму вершину и добавив к этой величине количество элементов в её левом поддереве, мы получим как раз ее ключ .Операции, поддерживающие структуру декартова дерева
Структура обычного декартова дерева поддерживается с помощью двух операций:
— разбиение одного декартова дерева на два таких, что в одном ключ меньше, чем заданное значение, а в другом — больше, и — слияние двух деревьев, в одном из которых все ключи меньше, чем во втором. С учетом отличий декартова дерева по неявному ключу от обычного, операции теперь будут описываться так: — разбиение дерева на два так, что в левом окажется ровно вершин, и — слияние двух любых деревьев, соответственно.Split
Пусть процедура
запущена в корне дерева с требованием отрезать от дерева вершин. Также известно, что в левом поддереве вершины находится вершин, а в правом . Рассмотрим все возможные случаи:- . В этом случае нужно рекурсивно запустить процедуру от левого сына с тем же параметром . При этом новым левым сыном корня станет правая часть ответа рекурсивной процедуры, а правой частью ответа станет корень.
- Случай симметричен предыдущему. Рекурсивно запустим процедуру от правого сына с параметром . При этом новым правым сыном корня станет левая часть ответа рекурсивной процедуры, а левой частью ответа станет корень.
Псевдокод:
<Treap, Treap> split(Treap t, int k) int l = t.left.size; if l >= k <t1, t2> = split(t.left, k) t.left = t2 update(v) r = v; return <t1, t2> else <t1, t2> = split(t.right, k - l - 1) t.right = t1 update(v) l = v return <t1, t2>
Merge
Посмотрим любую из реализаций процедуры . Заметим, что в ней программа ни разу не обращается к ключу . Поэтому реализация процедуры для декартова дерева по неявному ключу вообще не будет отличаться от реализации той же процедуры в обычном декартовом дереве.
Поддержание корректности значений C
Единственное действие, обеспечивающее корректность этих значений заключается в том, что после любого действия с детьми вершины нужно записать в ее поле
сумму этих значений в ее новых детях, увеличенную на единицу.Псевдокод:
void update(Treap t) t.size = t.left.size + t.right.size
Применение описанного дерева
Таким образом, описана структура, от которой можно отрезать слева часть произвольной длины и слить две любые части в одну в нужном порядке. Теперь мы имеем возможность:
- вставить элемент в любое место (отрежем нужное количество элементов слева, сольем левое дерево с деревом из одного добавленного элемента и результат — с правым деревом),
- переставить любой кусок массива куда угодно (сделаем нужные разрезы и слияния в правильном порядке),
- совершать групповые операции с элементами. Вспомним реализацию таких операций в дереве отрезков и поймем, что ничего не помешает нам сделать то же самое с описанным деревом. В групповые операции включается, естественно, и взятие функции от отрезка,
- сделав на одном исходном массиве два дерева из элементов разной четности, можно решить задачу про смену мест четных и нечетных на отрезке,
- с помощью декартова дерева по неявному ключу можно эффективно реализовать такую структуру данных как Rope.