引用:http://digital.cs.usu.edu/~allan/DS/Notes/Ch22.pdf
一、简介:
伸展树,或者叫自适应查找树,是一种用于保存有序集合的简单高效的数据结构。伸展树实质上是一个二叉查找树。允许查找,插入,删除,删除最小,删除最大,分割,合并等许多操作,这些操作的时间复杂度为O(logN)。由于伸展树可以适应需求序列,因此他们的性能在实际应用中更优秀。
伸展树支持所有的二叉树操作。伸展树不保证最坏情况下的时间复杂度为O(logN)。伸展树的时间复杂度边界是均摊的。尽管一个单独的操作可能很耗时,但对于一个任意的操作序列,时间复杂度可以保证为O(logN)。
二、自调整和均摊分析:
平衡查找树的一些限制:
1、平衡查找树每个节点都需要保存额外的信息。
2、难于实现,因此插入和删除操作复杂度高,且是潜在的错误点。
3、对于简单的输入,性能并没有什么提高。
平衡查找树可以考虑提高性能的地方:
1、平衡查找树在最差、平均和最坏情况下的时间复杂度在本质上是相同的。
2、对一个节点的访问,如果第二次访问的时间小于第一次访问,将是非常好的事情。
3、90-10法则。在实际情况中,90%的访问发生在10%的数据上。
4、处理好那90%的情况就很好了。
三、均摊时间边界:
在一颗二叉树中访问一个节点的时间复杂度是这个节点的深度。因此,我们可以重构树的结构,使得被经常访问的节点朝树根的方向移动。尽管这会引入额外的操作,但是经常被访问的节点被移动到了靠近根的位置,因此,对于这部分节点,我们可以很快的访问。根据上面的90-10法则,这样做可以提高性能。
为了达到上面的目的,我们需要使用一种策略──旋转到根(rotate-to-root)。具体实现如下:
旋转分为左旋和右旋,这两个是对称的。图示:
为了叙述的方便,上图的右旋叫做X绕Y右旋,左旋叫做Y绕X左旋。
下图展示了将节点3旋转到根:
图1
首先节点3绕2左旋,然后3绕节点4右旋。
注意:所查找的数据必须符合上面的90-10法则,否则性能上不升反降!!
四、基本的自底向上伸展树:
应用伸展(splaying)技术,可以得到对数均摊边界的时间复杂度。
在旋转的时候,可以分为三种情况:
1、zig情况。
X是查找路径上我们需要旋转的一个非根节点。
如果X的父节点是根,那么我们用下图所示的方法旋转X到根:
图2
这和一个普通的单旋转相同。
2、zig-zag情况。
在这种情况中,X有一个父节点P和祖父节点G(P的父节点)。X是右子节点,P是左子节点,或者反过来。这个就是双旋转。
先是X绕P左旋转,再接着X绕G右旋转。
如图所示:
图三
3、zig-zig情况。
这和前一个旋转不同。在这种情况中,X和P都是左子节点或右子节点。
先是P绕G右旋转,接着X绕P右旋转。
如图所示:
图四
下面是splay的伪代码:
P(X) : 获得X的父节点,G(X) : 获得X的祖父节点(=P(P(X)))。
Function Buttom-up-splay:
Do
If X 是 P(X) 的左子结点 Then
If G(X) 为空 Then
X 绕 P(X)右旋
Else If P(X)是G(X)的左子结点
P(X) 绕G(X)右旋
X 绕P(X)右旋
Else
X绕P(X)右旋
X绕P(X)左旋 (P(X)和上面一句的不同,是原来的G(X))
Endif
Else If X 是 P(X) 的右子结点 Then
If G(X) 为空 Then
X 绕 P(X)左旋
Else If P(X)是G(X)的右子结点
P(X) 绕G(X)左旋
X 绕P(X)左旋
Else
X绕P(X)左旋
X绕P(X)右旋 (P(X)和上面一句的不同,是原来的G(X))
Endif
Endif
While (P(X) != NULL)
EndFunction
仔细分析zig-zag,可以发现,其实zig-zag就是两次zig。因此上面的代码可以简化:
Function Buttom-up-splay:
Do
If X 是 P(X) 的左子结点 Then
If P(X)是G(X)的左子结点
P(X) 绕G(X)右旋
Endif
X 绕P(X)右旋
Else If X 是 P(X) 的右子结点 Then
If P(X)是G(X)的右子结点
P(X) 绕G(X)左旋
Endif
X 绕P(X)左旋
Endif
While (P(X) != NULL)
EndFunction
下面是一个例子,旋转节点c到根上。
图五
五、基本伸展树操作:
1、插入:
当一个节点插入时,伸展操作将执行。因此,新插入的节点在根上。
2、查找:
如果查找成功(找到),那么由于伸展操作,被查找的节点成为树的新根。
如果查找失败(没有),那么在查找遇到NULL之前的那个节点成为新的根。也就是,如果查找的节点在树中,那么,此时根上的节点就是距离这个节点最近的节点。
3、查找最大最小:
查找之后执行伸展。
4、删除最大最小:
a)删除最小:
首先执行查找最小的操作。
这时,要删除的节点就在根上。根据二叉查找树的特点,根没有左子节点。
使用根的右子结点作为新的根,删除旧的包含最小值的根。
b)删除最大:
首先执行查找最大的操作。
删除根,并把被删除的根的左子结点作为新的根。
5、删除:
将要删除的节点移至根。
删除根,剩下两个子树L(左子树)和R(右子树)。
使用DeleteMax查找L的最大节点,此时,L的根没有右子树。
使R成为L的根的右子树。
如下图示:
图六
六、自顶向下的伸展树:
在自底向上的伸展树中,我们需要求一个节点的父节点和祖父节点,因此这种伸展树难以实现。因此,我们可以构建自顶向下的伸展树。
当我们沿着树向下搜索某个节点X的时候,我们将搜索路径上的节点及其子树移走。我们构建两棵临时的树──左树和右树。没有被移走的节点构成的树称作中树。在伸展操作的过程中:
1、当前节点X是中树的根。
2、左树L保存小于X的节点。
3、右树R保存大于X的节点。
开始时候,X是树T的根,左右树L和R都是空的。和前面的自下而上相同,自上而下也分三种情况:
1、zig:
图七
如上图,在搜索到X的时候,所查找的节点比X小,将Y旋转到中树的树根。旋转之后,X及其右子树被移动到右树上。很显然,右树上的节点都大于所要查找的节点。注意X被放置在右树的最小的位置,也就是X及其子树比原先的右树中所有的节点都要小。这是由于越是在路径前面被移动到右树的节点,其值越大。读者可以分析一下树的结构,原因很简单。
2、zig-zig:
图八
在这种情况下,所查找的节点在Z的子树中,也就是,所查找的节点比X和Y都小。所以要将X,Y及其右子树都移动到右树中。首先是Y绕X右旋,然后Z绕Y右旋,最后将Z的右子树(此时Z的右子节点为Y)移动到右树中。注意右树中挂载点的位置。
3、zig-zag:
图九
在这种情况中,首先将Y右旋到根。这和Zig的情况是一样的。然后变成上图右边所示的形状。接着,对Z进行左旋,将Y及其左子树移动到左树上。这样,这种情况就被分成了两个Zig情况。这样,在编程的时候就会简化,但是操作的数目增加(相当于两次Zig情况)。
最后,在查找到节点后,将三棵树合并。如图:
图十
将中树的左右子树分别连接到左树的右子树和右树的左子树上。将左右树作为X的左右子树。重新最成了一所查找的节点为根的树。
下面给出伪代码:
右连接:将当前根及其右子树连接到右树上。左子结点作为新根。
左连接:将当前根及其左子树连接到左树上。右子结点作为新根。
T : 当前的根节点。
Function Top-Down-Splay
Do
If X 小于 T Then
If X 等于 T 的左子结点 Then
右连接
ElseIf X 小于 T 的左子结点 Then
T的左子节点绕T右旋
右连接
Else X大于 T 的左子结点 Then
右连接
左连接
EndIf
ElseIf X大于 T Then
IF X 等于 T 的右子结点 Then
左连接
ElseIf X 大于 T 的右子结点 Then
T的右子节点绕T左旋
左连接
Else X小于 T 的右子结点‘ Then
左连接
右连接
EndIf
EndIf
While !(找到 X或遇到空节点)
组合左中右树
EndFunction
同样,上面的三种情况也可以简化:
Function Top-Down-Splay
Do
If X 小于 T Then
If X 小于 T 的左孩子 Then
T的左子节点绕T右旋
EndIf
右连接
Else If X大于 T Then
If X 大于 T 的右孩子 Then
T的右子节点绕T左旋
EndIf
左连接
EndIf
While !(找到 X或遇到空节点)
组合左中右树
EndFuntion
下面是一个查找节点19的例子:
在例子中,树中并没有节点19,最后,距离节点最近的节点18被旋转到了根作为新的根。节点20也是距离节点19最近的节点,但是节点20没有成为新根,这和节点20在原来树中的位置有关系。
这个例子是查找节点c:
最后,给一个用C语言实现的例子:
/* An implementation of top-down splaying D. Sleator <sleator@cs.cmu.edu> March 1992 */ #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int size; /* number of nodes in the tree */ /* Not actually needed for any of the operations */ typedef struct tree_node Tree; struct tree_node { Tree * left, * right; int item; }; Tree * splay (int i, Tree * t) { /* Simple top down splay, not requiring i to be in the tree t. */ /* What it does is described above. */ Tree N, *l, *r, *y; if (t == NULL) return t; N.left = N.right = NULL; l = r = &N; for (;;) { if (i < t->item) { if (t->left == NULL) { break; } if (i < t->left->item) { y = t->left; /* rotate right */ t->left = y->right; y->right = t; t = y; if (t->left == NULL) { break; } } r->left = t; /* link right */ r = t; t = t->left; } else if (i > t->item) { if (t->right == NULL) { break; } if (i > t->right->item) { y = t->right; /* rotate left */ t->right = y->left; y->left = t; t = y; if (t->right == NULL) { break; } } l->right = t; /* link left */ l = t; t = t->right; } else { break; } } l->right = t->left; /* assemble */ r->left = t->right; t->left = N.right; t->right = N.left; return t; } /* Here is how sedgewick would have written this. */ /* It does the same thing. */ Tree * sedgewickized_splay (int i, Tree * t) { Tree N, *l, *r, *y; if (t == NULL) { return t; } N.left = N.right = NULL; l = r = &N; for (;;) { if (i < t->item) { if (t->left != NULL && i < t->left->item) { y = t->left; t->left = y->right; y->right = t; t = y; } if (t->left == NULL) { break; } r->left = t; r = t; t = t->left; } else if (i > t->item) { if (t->right != NULL && i > t->right->item) { y = t->right; t->right = y->left; y->left = t; t = y; } if (t->right == NULL) { break; } l->right = t; l = t; t = t->right; } else { break; } } l->right=t->left; r->left=t->right; t->left=N.right; t->right=N.left; return t; } Tree * insert(int i, Tree * t) { /* Insert i into the tree t, unless it's already there. */ /* Return a pointer to the resulting tree. */ Tree * new1; new1 = (Tree *) malloc (sizeof (Tree)); if (new1 == NULL) { printf("Ran out of space\n"); exit(1); } new1->item = i; if (t == NULL) { new1->left = new1->right = NULL; size = 1; return new1; } t = splay(i,t); if (i < t->item) { new1->left = t->left; new1->right = t; t->left = NULL; size ++; return new1; } else if (i > t->item) { new1->right = t->right; new1->left = t; t->right = NULL; size++; return new1; } else { /* We get here if it's already in the tree */ /* Don't add it again */ free(new1); return t; } } Tree * delete1(int i, Tree * t) { /* Deletes i from the tree if it's there. */ /* Return a pointer to the resulting tree. */ Tree * x; if (t==NULL) { return NULL; } t = splay(i,t); if (i == t->item) { /* found it */ if (t->left == NULL) { x = t->right; } else { x = splay(i, t->left); x->right = t->right; } size--; free(t); return x; } return t; /* It wasn't there */ } int main(int argv, char *argc[]) { /* A sample use of these functions. Start with the empty tree, */ /* insert some stuff into it, and then delete it */ Tree * root; int i; root = NULL; /* the empty tree */ size = 0; for (i = 0; i < 1024; i++) { root = insert((541*i) & (1023), root); } printf("size = %d\n", size); for (i = 0; i < 1024; i++) { root = delete1((541*i) & (1023), root); } printf("size = %d\n", size); }