Двоичная куча — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Построение кучи за O(N))
(Построение кучи за O(N))
Строка 96: Строка 96:
 
|statement= Время работы этого алгоритма <tex> O(N) </tex>.
 
|statement= Время работы этого алгоритма <tex> O(N) </tex>.
 
|proof=
 
|proof=
Число вершин на высоте <tex>h</tex> в куче из n элементов не превосходит <tex dpi = "160">  \left [ \frac{n}{2^h} \right ] </tex>.  Высота кучи не превосходит <tex> \log_{2} n </tex>, время построения не превосходит <tex>{\sum_{h = 1}^(\log_{2} n) \limits}\frac{n}{2^h} \cdot h </tex>
+
Число вершин на высоте <tex>h</tex> в куче из n элементов не превосходит <tex dpi = "160">  \left [ \frac{n}{2^h} \right ] </tex>.  Высота кучи не превосходит <tex> \log_{2} n </tex> Обозначим за <tex> H </tex> высоту дерева, тогда время построения не превосходит <tex>{\sum_{h = 1}^H \limits}\frac{n}{2^h} \cdot h </tex>
 
}}
 
}}
 
Также можно обобщить на случай <tex> D-</tex> кучи. В этом случае время работы будет <tex dpi = "160">
 
Также можно обобщить на случай <tex> D-</tex> кучи. В этом случае время работы будет <tex dpi = "160">

Версия 16:47, 2 июня 2013

Определение

Определение:
Двоичная куча или пирамида — такое двоичное подвешенное дерево, для которого выполнены следующие три условия:
  • Значение в любой вершине не меньше, (если куча для максимума), чем значения её потомков.
  • На [math]i[/math]-ом слое [math]2^i[/math] вершин, кроме последнего. Слои нумеруются с нуля.
  • Последний слой заполнен слева направо (как показано на рисунке)


Пример кучи для максимума

Удобнее всего двоичную кучу хранить в виде массива [math]A[0..n-1][/math], у которого нулевой элемент, [math]A[0][/math] — элемент в корне, а потомками элемента [math]A[i][/math] являются [math]A[2i+1][/math] и [math]A[2i+2][/math]. Высота кучи определяется как высота двоичного дерева. То есть она равна количеству рёбер в самом длинном простом пути, соединяющем корень кучи с одним из её листьев. Высота кучи есть [math]O(\log{N})[/math], где [math]N[/math] — количество узлов дерева.

Чаще всего используют кучи для минимума (когда предок не больше детей) и для максимума (когда предок не меньше детей).

Двоичные кучи используют, например, для того, чтобы извлекать минимум из набора чисел за [math]O(\log{N})[/math]. Двоичные кучи — частный случай приоритетных очередей. Приоритетная очередь — это структура данных, которая позволяет хранить пары (значение и ключ) и поддерживает операции добавления пары, поиска пары с минимальным ключом и ее извлечение.

Базовые процедуры

Восстановление свойств кучи

Если в куче изменяется один из элементов, то она может перестать удовлетворять свойству упорядоченности. Для восстановления этого свойства служат процедуры sift_down (просеивание вниз) и sift_up (просеивание вверх). Если значение измененного элемента увеличивается, то свойства кучи восстанавливаются функцией sift_down(i). Работа процедуры: если [math]i[/math]-й элемент меньше, чем его сыновья, всё поддерево уже является кучей, и делать ничего не надо. В противном случае меняем местами [math]i[/math]-й элемент с наименьшим из его сыновей, после чего выполняем sift_down() для этого сына. Процедура выполняется за время [math]O(\log{N})[/math].

sift_down(i)
 // heap_size - количество элементов в куче
 if (2 * i + 1 <= A.heap_size) 
   left = A[2 * i + 1] // левый сын
 else
   left = inf
 if (2 * i + 2 <= A.heap_size) 
   right = A[2 * i + 2] // правый сын
 else
   right = inf
 if (left == right == inf) return
 if (right <= left && right < A[i])
   swap(A[2 * i + 2], A[i])
   sift_down(2 * i + 2)  
 if (left < A[i]) 
   swap(A[2 * i + 1], A[i])
   sift_down(2 * i + 1) 

Если значение измененного элемента уменьшается, то свойства кучи восстанавливаются функцией sift_up(i).

Работа процедуры: если элемент больше своего отца, условие 1 соблюдено для всего дерева, и больше ничего делать не нужно. Иначе, мы меняем местами его с отцом. После чего выполняем sift_up для этого отца. Иными словами, слишком большой элемент всплывает наверх. Процедура выполняется за время [math]O(\log{N})[/math].

sift_up(i)
if (i == 0) return //Мы в корне
 if (A[i] < A[i / 2])
   swap(A[i], A[i / 2]);
   sift_up(i / 2)

Извлечение минимального элемента

Выполняет извлечение минимального элемента из кучи за время [math]O(\log{N})[/math]. Извлечение выполняется в четыре этапа:

  1. Значение корневого элемента (он и является минимальным) сохраняется для последующего возврата.
  2. Последний элемент копируется в корень, после чего удаляется из кучи.
  3. Вызывается sift_down(i) для корня.
  4. Сохранённый элемент возвращается.

extract_min()
 min = A[0]
 A[0] = A[A.heap_size - 1]
 A.heap_size = A.heap_size - 1
 sift_down(0)
 return min

Добавление нового элемента

Выполняет добавление элемента в кучу за время [math]O(\log{N})[/math]. Добавление произвольного элемента в конец кучи, и восстановление свойства упорядоченности с помощью процедуры sift_up.

insert(key)
 A.heap_size = A.heap_size + 1
 A[A.heap_size - 1] = key
 sift_up(A.heap_size - 1)

Построение кучи за O(N)

Дан массив [math] A[0.. n - 1] [/math] требуются построить кучу с минимумом в корне. Наиболее очевидный способ построить кучу из неупорядоченного массива – это по очереди добавить все его элементы (сделать sift_down). Временная оценка такого алгоритма [math] O(N\log{N})[/math]. Однако можно построить кучу еще быстрее — за [math] O(N) [/math]. Представим, что в массиве хранится дерево (у которого нулевой элемент, [math]A[0][/math] — элемент в корне, а потомками элемента [math]A[i][/math] являются [math]A[2i+1][/math] и [math]A[2i+2][/math]). Делаем sift_down для вершин имеющих хотя бы одного потомка (так как поддеревья, состоящие из одной вершины без потомков, уже упорядочены). На выходе получим искомую кучу.

Лемма:
Время работы этого алгоритма [math] O(N) [/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Число вершин на высоте [math]h[/math] в куче из n элементов не превосходит [math] \left [ \frac{n}{2^h} \right ] [/math]. Высота кучи не превосходит [math] \log_{2} n [/math] Обозначим за [math] H [/math] высоту дерева, тогда время построения не превосходит [math]{\sum_{h = 1}^H \limits}\frac{n}{2^h} \cdot h [/math]
[math]\triangleleft[/math]

Также можно обобщить на случай [math] D-[/math] кучи. В этом случае время работы будет [math] \frac{N}{d} \cdot d \cdot{\sum_{i = 1}^H \limits}\frac{i}{d^i} .[/math]

Здесь появился множитель [math] d [/math] из-за того, поиск минимума происходит за [math] d [/math]. Время также [math] O(N) [/math]

Источники