Двоичные деревья поиска. Очередь с приоритетами Федор Царев Спецкурс «Олимпиадное программирование» Лекция 3 19.01.2009, 26.01.2009 Санкт-Петербург, Гимназия. - презентация

1 Двоичные деревья поиска. Очередь с приоритетами Федор Царев Спецкурс «Олимпиадное программирование» Лекция , Санкт-Петербург, Гимназия 261

2 Цель лекции Изучить теоретические основы двоичных деревьев поиска и очереди с приоритетами и алгоритмы их обработки Изучить методы реализации этих структур данных и алгоритмов на языке программирования Pascal (Delphi)

3 Постановка задачи Реализовать структуру данных, хранящую набор чисел и поддерживающую операции: добавить число найти число удалить число найти минимум найти максимум найти k-ое по порядку числу (k-ую порядковую статистику)

4 Двоичное дерево Дерево, каждая вершина которого имеет не более двух детей На детях каждой вершины задан порядок – есть «левый» ребенок и «правый» ребенок Самая верхняя вершина – корень – не имеет родителя Глубина вершины – расстояние от нее до корня Высота дерева – наибольшая глубина его вершины

5 Двоичное дерево поиска Это двоичное дерево, в каждой вершине которого хранится число При этом если в некоторой вершине A хранится число x, то: все числа в левом поддереве A меньше чем x все числа в правом поддереве A больше чем x

6 Дерево поиска неоднозначно Набор чисел: 1, 3, 10, 23, 50 Высота есть O(logn)Высота есть O(n)

7 Вершина дерева node = record data : integer; left, right : integer; // при реализации // на собственном // менеджере памяти end; -1 соответствует тому, что соответствующего ребенка у вершины нет

8 Поиск элемента в дереве Если значение y в текущей вершине равно искомому x, то поиск завершен Если x > y, то перейти к правому ребенку Если x < y, то перейти к левому ребенку

9 Программа function find(x : integer) : boolean; begin cur := root; // root – корень дерева result := false; while (cur -1) do begin if (memory[cur].data = x) then begin result := true; exit; end; if (x > memory[cur].data) then begin cur := memory[cur].right; end else begin cur := memory[cur].left; end;

10 Поиск минимума и максимума Минимум – самый левый элемент в дереве Максимум – самый правый элемент в дереве

11 Добавить число Необходимо: 1. Найти место, в котором должно находиться число 2. Создать новый узел дерева и поместить в него это число Считаем, что все числа в дереве различны

12 Программа (1) function add(root, x : integer) : integer; begin if (root = -1) then begin cur := free; inc(free); memory[cur] := data; result := cur; exit; end; if (memory[root].data = x) then begin // Элемент уже есть в дереве result := root; exit; end;

13 Программа (2) if (x < memory[root].data) then begin cur := add(memory[root].left, x); memory[root].left := cur; result := root; exit; end; if (x > memory[root].data) then begin cur := add(memory[root].right, x); memory[root].right := cur; result := root; exit; end;

14 Вызов процедуры root := add(root, x); Здесь root – это корень дерева.

15 Удаление элемента Необходимо найти элемент Три случая: 1. вершина является листом – просто удаляем 2. у вершины один ребенок – заменяем на ребенка 3. у вершины два ребенка

16 Третий случай Необходимо найти минимальную вершину в правом поддереве и переместить ее на место удаляемой Проблем с перемещением не возникнет, так как у перемещаемой вершины не более одного ребенка

17 Время работы операций Время работы всех рассмотренных операций пропорционально высоте дерева – в худшем случае есть O(n) Существуют методы выполнения этих операций так, чтобы высота все время была O(logn): АВЛ-деревья красно-черные деревья … Они будут рассмотрены в следующих лекциях

18 Упражнение Предложить алгоритм нахождения следующего и предыдущего элемента в двоичном дереве поиска со временем работы пропорциональным высоте дерева

19 Поиск k-ой порядковой статистики В каждом узле дерева необходимо хранить дополнительную информацию – число узлов в его поддереве node = record data : integer; left, right : integer; size : integer; end; memory[a].size = memory[memory[a].left].size + memory[memory[a].right].size + 1

20 Поиск k-ого элемента Дано: Корень дерева Число k Если в левом поддереве не меньше, чем k элементов, то переходим к нему Если в левом поддереве ровно k-1 элемент, то k-ый элемент находится в корне Иначе переходим к правому поддереву

21 Программа function getKth(root, k : integer) : integer; begin sizeLeft := 0; if (memory[root].left -1) then begin sizeLeft := memory[memory[root].left].size; end; if (k

22 Упражнение Модифицировать операции добавления и удаления вершины, так чтобы они обновляли значения поля «размер поддерева». Время работы операций не должно измениться.

23 Деревья выражений (5+2)*3 – (1 + 2/3)

24 Обходы двоичных деревьев Основные варианты обхода двоичного дерева: корень – левое поддерево – правое поддерево левое поддерево – корень – правое поддерево левое поддерево – правое поддерево – корень Им соответствуют: префиксная запись инфиксная запись постфиксная запись

25 Примеры - * / * 3 – / * / + -

26 Упражнения Предложить алгоритм вычисления выражений, заданных в постфиксной записи (указание: используйте стек) Применение какого из обходов позволяет вывести элементы дерева поиска в отсортированном порядке?

27 Очередь с приоритетами Структура данных с двумя операциями: добавить элемент и назначить ему приоритет извлечь элемент с наименьшим приоритетом Как с помощью такой структуры данных реализовать стек? Обычную очередь?

28 Простая реализация Храним массив записей element = record data, priority : integer; end; Добавление – в конец массива (O(1)) Извлечение – просматриваем весь массив и ищем минимум (O(n))

29 Структура данных «куча» Полное двоичное дерево Хранится в массиве: Левый ребенок – 2 * i Правый ребенок – 2 * i + 1 Родитель – i div 2 Основное свойство: heap[i] > heap[i div 2] Высота есть O(logn) Можно рассматривать кучу для максимума, а для минимума Иногда эту структуру данных называют «пирамида»

30 Пример

31 Добавление элемента (1) Добавим в конец массива После этого основное свойство кучи может быть нарушено

32 Добавление элемента (2) Необходимо восстановить нарушенное основное свойство Для этого выполним просеивание вверх – будем поднимать элемент вверх до тех пор, пока свойство не будет выполнено

33 Добавление элемента (3) Число обменов не превышает высоту дерева – то есть O(logn)

34 Добавление элемента (4) procedure add(x : integer); begin inc(size); heap[size] := x; i := size; while (i > 1) and do begin if (heap[i div 2] > heap[i]) then begin swap(heap[i], heap[i div 2]); end else begin break; end;

35 Извлечение элемента (1) Минимальный элемент находится на вершине кучи Поменяем его местами с последним и удалим После этого может нарушиться основное свойство

36 Извлечение элемента (2) Был о Стало Необходимо поместить верхний элемент на его место!

37 Извлечение элемента (3)

38 Извлечение элемента (4)

39 Извлечение элемента (5)

40 function remove() : integer; begin result := heap[1]; heap[1] := heap[size]; dec(size); i := 1; while (2 * i

41 Сортировка с помощью кучи Можно добавить все элементы массива в кучу, а потом по очереди извлечь Требуется дополнительный массив – на хранение кучи Чтобы сделать без дополнительной памяти надо: Научиться преобразовывать массив в кучу Научиться преобразовывать кучу в упорядоченный массив

42 Построение кучи из массива for i := n div 2 downto 1 do begin siftDown(i); end; procedure siftDown(i : integer); begin while (2 * i

43 Время работы Грубая оценка – O(nlogn) Более точная оценка – O(n)

44 Построение упорядоченного массива из кучи for j := 1 to n do begin swap(heap[1], heap[size]); dec(size); i := 1; while (2 * i

45 Время работы heapSort Общее время работы heapSort есть O(n + nlogn) = O(nlogn)

46 Выводы Двоичные деревья поиска позволяют быстро выполнять словарные операции при условии, что у них небольшая высота С помощью двоичных деревьев можно представлять математические выражения Очередь с приоритетами реализуется на основе структуры данных «куча»

47 Спасибо за внимание! Вопросы? Комментарии?