Список с пропусками — различия между версиями
Gaporf (обсуждение | вклад) м (→Псевдокод) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 12 промежуточных версий 2 участников) | |||
Строка 65: | Строка 65: | ||
В конце алгоритма функция вернёт элемент, значение которого не меньше ключа <tex>\mathtt{key}</tex> или ссылку на конец списка на первом уровне. | В конце алгоритма функция вернёт элемент, значение которого не меньше ключа <tex>\mathtt{key}</tex> или ссылку на конец списка на первом уровне. | ||
− | Если в качестве случайного источника мы будем использовать честную монету, то в среднем случае будет <tex>\log{n}</tex> уровне. На самом верхнем уровне будет не более двух элементов. Тогда на каждом уровне в среднем нужно проверить не более двух элементов (в противном случае могли бы вместо двух нижних элементов проверить ещё один уровнем выше). | + | Если в качестве случайного источника мы будем использовать честную монету, то в среднем случае будет <tex>\log{n}</tex> уровне. На самом верхнем уровне будет не более двух элементов. Тогда на каждом уровне в среднем нужно проверить не более двух элементов (в противном случае могли бы вместо двух нижних элементов проверить ещё один уровнем выше). Если же у нас будет <tex>k</tex> уровней, тогда на каждом уровне в среднем будет в <tex>n^{1/k}</tex> раз элементов больше, чем уровнем выше. В таком случае время поиска элемента <tex>-</tex> <tex>O(k \cdot n^{1/k})</tex>. |
====Псевдокод==== | ====Псевдокод==== | ||
Строка 90: | Строка 90: | ||
Отдельно стоит обработать случай, когда вставка нового элемента увеличивает число уровней. Тогда необходимо создать ещё один отсортированный список, в котором будет всего один текущий элемент, и не забыть присвоить списку с пропусками новую ссылку на верхний уровень. Будем считать, что вставка каждого нового элемента увеличивает число уровней не более чем на один. | Отдельно стоит обработать случай, когда вставка нового элемента увеличивает число уровней. Тогда необходимо создать ещё один отсортированный список, в котором будет всего один текущий элемент, и не забыть присвоить списку с пропусками новую ссылку на верхний уровень. Будем считать, что вставка каждого нового элемента увеличивает число уровней не более чем на один. | ||
+ | |||
+ | Заметим, что вставка элемента <tex>-</tex> поиск элемента и за <tex>O(1)</tex> добавляем не более, чем в <tex>k</tex> уровней элемент. Итого время работы <tex>O(k \cdot n^{1/k})</tex>. | ||
====Псевдокод==== | ====Псевдокод==== | ||
Строка 133: | Строка 135: | ||
'''if''' res.next <tex>\neq</tex> ''null'' '''and''' res.next.key = key | '''if''' res.next <tex>\neq</tex> ''null'' '''and''' res.next.key = key | ||
res.next = res.next.next | res.next = res.next.next | ||
+ | |||
+ | Аналогично со вставкой удаление <tex>-</tex> поиск элемента за <tex>O(k \cdot n^{1/k})</tex> плюс удаление на каждом уровне за <tex>O(1)</tex>. Итого <tex>-</tex> <tex>O(k \cdot n^{1/k})</tex>. | ||
Для того, чтобы удалить элемент <tex>\mathtt{key}</tex> из списка с пропусками <tex>\mathtt{skip}</tex>, необходимо вызвать функцию <tex>\mathtt{delete} \ </tex> следующим образом: | Для того, чтобы удалить элемент <tex>\mathtt{key}</tex> из списка с пропусками <tex>\mathtt{skip}</tex>, необходимо вызвать функцию <tex>\mathtt{delete} \ </tex> следующим образом: | ||
Строка 139: | Строка 143: | ||
==Использование нечестной монеты== | ==Использование нечестной монеты== | ||
− | Вместо честной монеты с распределением <tex>\left\{\dfrac{1}{2}, \ \dfrac{1}{2}\right\}</tex> можно взять в качестве случайного источника нечестную монету с распределением <tex>\{p,q\}</tex> (с вероятностью <tex>p</tex> выпадает «Орёл»). Тогда математическим ожиданием количества элементов на уровне <tex>k</tex> будет <tex>n \cdot p^k</tex>. Время поиска будет равно <tex>O\left( \dfrac{1}{p} \log_ | + | Вместо честной монеты с распределением <tex>\left\{\dfrac{1}{2}, \ \dfrac{1}{2}\right\}</tex> можно взять в качестве случайного источника нечестную монету с распределением <tex>\{p,q\}</tex> (с вероятностью <tex>p</tex> выпадает «Орёл»). Тогда математическим ожиданием количества элементов на уровне <tex>k</tex> будет <tex>n \cdot p^k</tex>. Время поиска будет равно <tex>O\left( \dfrac{1}{p} \log_{1/p} {n} \right)</tex> <tex>(</tex>на <tex>i</tex>-ом уровне элементов будет почти в <tex>\dfrac{1}{p}</tex> раз больше, чем на <tex>(i+1)</tex>-ом, значит на каждом уровне пройдём не более <tex>\dfrac{1}{p}</tex> элементов, а уровней всего <tex>\log_{1/p} {n}</tex><tex>)</tex>. |
+ | |||
+ | Пусть у нас добавлено <tex>n</tex> элементов. Найдём такое распределение <tex>\left\{ p, q \right\}</tex>, при котором функция <tex>\dfrac{1}{x} \log_{1/x} {n}</tex> принимает минимальное значение. Производная этой функции равна <tex>-\dfrac{\ln{n} \left( \ln {(1/x)} - 1 \right)}{x^2 \ln^2{(1/x)}}</tex>. При <tex>x = \dfrac{1}{e}</tex> производная равна нулю, вторая производная в точке <tex>x_0 = \dfrac{1}{e}</tex> больше <tex>0</tex>, значит <tex>x_0</tex> <tex>-</tex> точка минимума. Значит при распределении <tex>\left\{ \dfrac{1}{e}, \dfrac{e - 1}{e} \right\}</tex> время поиска меньше всего. Но не стоит забывать, что это лишь теоретическая оценка и в действительности придумать источник с распределением <tex>\left\{ \dfrac{1}{e}, \dfrac{e - 1}{e} \right\}</tex> почти невозможно, поэтому на практике лучше всего использовать честную монету. | ||
Для крайних распределений: | Для крайних распределений: |
Текущая версия на 19:15, 4 сентября 2022
Список с пропусками (англ. skip list) — вероятностная структура данных, позволяющая в среднем за
времени выполнять операции добавления, удаления и поиска элементов.Список с пропусками состоит из нескольких уровней, на каждом из которых находится отсортированный связный список. На самом нижнем (первом) уровне располагаются все элементы. Дальше около половины элементов в таком же порядке располагаются на втором, почти четверть — на третьем и так далее, но при этом известно, что если элемент расположен на уровне
, то он также расположен на всех уровнях, номера которых меньше .Построение
Допустим, что нам задан односвязный отсортированный список и мы хотим построить на его основе список с пропусками, позволяющий в среднем за
времени выполнять операции добавления, удаления и поиска элементов.На самом нижнем уровне списка с пропусками мы расположим исходный список. На втором уровне — всё элементы с чётными номерами, причём каждый элемент будет ссылаться на соответствующий ему элемент на нижнем уровне. Таким же образом построим и третий уровень, куда будем добавлять только те элементы, номера которых кратны четырём. Аналогичным образом построим и последующие уровни.
Псевдокод
Каждый уровень списка с пропусками содержит отсортированный односвязный список, у которого есть начало
и конец . Для выполнения операций на списке с пропусками необходимо передавать в качестве аргумента ссылку на начало односвязного списка, расположенного на самом верхнем уровне.Элементы односвязного списка — вершины
, у которых есть поля:- — ссылка на следующий элемент списка на данном уровне
- — ключ, который хранится в данной вершине
- — ссылка на соответственный элемент, лежащий уровнем ниже
struct node: node next, down K key
Также известно, что
и ,Функция
возвращает новый уровень списка с пропусками на основе предыдущего построенного уровня.list build_lvl(list lvl) list next_lvl next_lvl.head.down = lvl.head next_lvl.tail.down = lvl.tail node i = lvl.head.next.next node cur = next_lvl.head while inull and i.next null cur.next = node(key, i, cur.next) // Конструктор node(key, down, next) возвращает новую вершину с ключом key, ссылками down на нижний и next на следующий элемент cur = cur.next i = i.next.next // Переход к следующему чётному элементу return next_lvl
Функция
принимает в качестве аргумента односвязный отсортированный список и возвращает новый список с пропусками, построенный на его основе. list skip_list(list l):
list lvl // Построение первого уровня
node i = l.head
node j = lvl.head
while j
l.tail
i.next = node(j.key, null, j.next)
i = i.next
j = j.next
while lvl.size > 2
lvl = build_lvl(lvl)
return lvl // Возвращает ссылку на начало верхнего уровня
Операции над структурой
Поиск элемента
Алгоритм поиска элемента в списке с пропусками состоит из следующих операций:
- Начинаем поиск элемента в самом верхнем уровне
- Переходим к следующему элементу списка, пока значение в следующей ячейке меньше
- Переместимся на один уровень вниз и перейти к шагу . Если мы уже на первом уровне — прекратим поиск и вернём ссылку на текущую вершину
В конце алгоритма функция вернёт элемент, значение которого не меньше ключа
или ссылку на конец списка на первом уровне.Если в качестве случайного источника мы будем использовать честную монету, то в среднем случае будет
уровне. На самом верхнем уровне будет не более двух элементов. Тогда на каждом уровне в среднем нужно проверить не более двух элементов (в противном случае могли бы вместо двух нижних элементов проверить ещё один уровнем выше). Если же у нас будет уровней, тогда на каждом уровне в среднем будет в раз элементов больше, чем уровнем выше. В таком случае время поиска элемента .Псевдокод
Функция
возвращает ссылку на элемент, значение которого не меньше . В случае, если все элементы в списке с пропусками меньше , то возвращается ссылка на конец списка с пропусками.T find(node res, K key) while res.key < key res = res.next if res.down = null // Если мы находимся на первом уровне return res // Мы нашли искомый элемент return find(res.down, key) // Иначе спустимся на один уровень ниже
Для того, чтобы найти элемент с ключом
в списке с пропусками необходимо запустить следующим образомfind(skip.head, key)
Вставка элемента
Алгоритм вставки элементов в список с пропусками состоит из следующих шагов:
- Начинаем вставку на самом верхнем уровне
- Переходим к следующему элементу списка пока значение следующей ячейки меньше ключа.
- Если мы на первом уровне — вставляем элемент. Иначе спускаемся ниже и возвращаемся к шагу . Если нам вернули не null — вставляем элемент на текущем уровне тоже.
- Кидаем монетку и если выпал «Орёл», то возвращаем ссылку на текущий элемент, иначе — null. Если мы были не на первом уровне и нам вернули null — возвращаем его без броска монетки.
Отдельно стоит обработать случай, когда вставка нового элемента увеличивает число уровней. Тогда необходимо создать ещё один отсортированный список, в котором будет всего один текущий элемент, и не забыть присвоить списку с пропусками новую ссылку на верхний уровень. Будем считать, что вставка каждого нового элемента увеличивает число уровней не более чем на один.
Заметим, что вставка элемента
поиск элемента и за добавляем не более, чем в уровней элемент. Итого время работы .Псевдокод
Функция
возвращаем ссылку на вставленный элемент в списке, в котором находится , или null, если на монете выпала «Решка».node insert(node res, K key) while res.nextnull and res.next.key < key res = res.next node down_node if res.down = null down_node = null else down_node = insert(res.down, key) if down_node null or res.down = null // Если выпал «Орёл» или мы находимся на первом уровне res.next = node(key, down_node, res.next) if coin_flip() = head // Если выпал «Орёл» return res.next return null return null
Для того, чтобы вставить элемент с ключом
в список с пропусками необходимо вызвать следующую функцию function insert_element(list skip, K key)
node res = insert(skip.head, key)
if res
null
list lvl
lvl.head.next = node(key, res, lvl.tail)
skip = lvl
Удаление элемента
Алгоритм удаления элемента выглядит следующим образом:
- Начинаем удалять элемент с верхнего уровня
- Переходим к следующему элементу, пока значение следующего элемента меньше ключа
- Если элемент существует на данном уровне — удаляем его с этого уровня. Если мы не на первом уровне, то удаляем элемент ещё с нижнего уровня.
Псевдокод
Функция
удаляет элемент со всех уровней.function delete(node res, K key) while res.nextnull and res.next.key < key res = res.next if res.down null delete(res.down, key) if res.next null and res.next.key = key res.next = res.next.next
Аналогично со вставкой удаление
поиск элемента за плюс удаление на каждом уровне за . Итого .Для того, чтобы удалить элемент
из списка с пропусками , необходимо вызвать функцию следующим образом:delete(skip.head, key)
Использование нечестной монеты
Вместо честной монеты с распределением
можно взять в качестве случайного источника нечестную монету с распределением (с вероятностью выпадает «Орёл»). Тогда математическим ожиданием количества элементов на уровне будет . Время поиска будет равно на -ом уровне элементов будет почти в раз больше, чем на -ом, значит на каждом уровне пройдём не более элементов, а уровней всего .Пусть у нас добавлено
элементов. Найдём такое распределение , при котором функция принимает минимальное значение. Производная этой функции равна . При производная равна нулю, вторая производная в точке больше , значит точка минимума. Значит при распределении время поиска меньше всего. Но не стоит забывать, что это лишь теоретическая оценка и в действительности придумать источник с распределением почти невозможно, поэтому на практике лучше всего использовать честную монету.Для крайних распределений:
- — — поиск, добавление и удаления элемента, поскольку мы вместо нескольких списков используем по факту один.
- — зависит от реализации алгоритма. Если при каждой вставке у нас образуется не более одного уровня, то количество уровней будет равным , значит время поиска будет равным .
Применение
Список с пропусками применяется во многих приложениях, поскольку имеет ряд преимуществ:
- Быстрая вставка элемента, поскольку не требуется каким-либо образом изменять другие элементы (только предыдущий элемент)
- Проще реализовать, чем сбалансированные деревья или хеш-таблицы
- Следующий элемент достаётся за (при условии, что у нас есть ссылка не текущий)
- Легко модифицировать под различные задачи
Нахождение всех отрезков, покрывающих данную точку
Задача: |
Пусть у нас есть запросы двух видов:
|
Для решения данной задачи воспользуемся списком с пропусками. Когда нам приходит запрос первого типа, то мы просто добавляем числа и в список с пропусками (если какое-то из чисел уже было добавлено, то второй раз мы его не добавляем). После этого идём с верхнего уровня, и на каждом уровне мы ищем такие и , что значение меньше , а значение следующего за элемента уже не меньше . Аналогично ищем такое же , только относительно . Если значения и лежат полностью внутри отрезка , то к самому отрезку прибавляем , а сам отрезок разбиваем на три , и и по отдельности решаем задачу уже для полученных отрезков (если для какого-то отрезка левая граница стала больше правой, то мы ничего не делаем). Допустим, что на каком-то уровне у нас получилось разделить отрезок на части. Но тогда на следующих уровнях мы будем уменьшать отрезок почти в два раза только с одной стороны, поскольку левая или правая часть отрезка будет равна или . Итого время обработки запроса .
Для запросов второго типа мы снова будем спускать с верхнего уровня до нижнего. На каждом уровне найдём тот элемент, значение которого не меньше точки
. Если такой элемент нашёлся, то прибавляем к ответу значение на отрезку между найденным элементом и следующим. Потом также спускаемся на один уровень вниз, если текущий уровень не был первым. Поскольку уровней всего , а на каждом уровне обойдём не более двух элементов, то данный тип запросов мы обработаем за .