Двоичное дерево поиска

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
Двоичное дерево поиска
Тип Дерево
Временная сложность
в О-символике
В среднем В худшем случае
Расход памяти O(n) O(n)
Поиск O(log n) O(n)
Вставка O(log n) O(n)
Удаление O(log n) O(n)
Пример двоичного дерева поиска

Двоичное дерево поиска (англ. binary search tree, BST) — это двоичное дерево, для которого выполняются следующие дополнительные условия (свойства дерева поиска):

  • Оба поддерева — левое и правое — являются двоичными деревьями поиска.
  • У всех узлов левого поддерева произвольного узла X значения ключей данных меньше, нежели значение ключа данных самого узла X.
  • В то время, как значения ключей данных у всех узлов правого поддерева (того же узла X) больше, нежели значение ключа данных узла X.

Очевидно, данные в каждом узле должны обладать ключами, на которых определена операция сравнения меньше.

Как правило, информация, представляющая каждый узел, является записью, а не единственным полем данных. Однако, это касается реализации, а не природы двоичного дерева поиска.

Для целей реализации двоичное дерево поиска можно определить так:

  • Двоичное дерево состоит из узлов (вершин) — записей вида (data, left, right), где data — некоторые данные, привязанные к узлу, left и right — ссылки на узлы, являющиеся детьми данного узла — левый и правый сыновья соответственно. Для оптимизации алгоритмов конкретные реализации предполагают также определения поля parent в каждом узле (кроме корневого) — ссылки на родительский элемент.
  • Данные (data) обладают ключом (key), на котором определена операция сравнения «меньше». В конкретных реализациях это может быть пара (key, value) — (ключ и значение), или ссылка на такую пару, или простое определение операции сравнения на необходимой структуре данных или ссылке на неё.
  • Для любого узла X выполняются свойства дерева поиска: key[left[X]] < key[X] ≤ key[right[X]], то есть ключи данных родительского узла больше ключей данных левого сына и нестрого меньше ключей данных правого.

Двоичное дерево поиска не следует путать с двоичной кучей, построенной по другим правилам.

Основным преимуществом двоичного дерева поиска перед другими структурами данных является возможная высокая эффективность реализации основанных на нём алгоритмов поиска и сортировки.

Двоичное дерево поиска применяется для построения более абстрактных структур, таких как множества, мультимножества, ассоциативные массивы.

Основные операции в двоичном дереве поиска[править | править вики-текст]

Базовый интерфейс двоичного дерева поиска состоит из трех операций:

  • FIND(K) — поиск узла, в котором хранится пара (key, value) с key = K.
  • INSERT(K,V) — добавление в дерево пары (key, value) = (K, V).
  • REMOVE(K) — удаление узла, в котором хранится пара (key, value) с key = K.

Этот абстрактный интерфейс является общим случаем, например, таких интерфейсов, взятых из прикладных задач:

  • «Телефонная книжка» — хранилище записей (имя человека, его телефон) с операциями поиска и удаления записей по имени человека, и операцией добавления новой записи.
  • Domain Name Server — хранилище пар (доменное имя, IP адрес) с операциями модификации и поиска.
  • Namespace — хранилище имен переменных с их значениями, возникающее в трансляторах языков программирования.

По сути, двоичное дерево поиска — это структура данных, способная хранить таблицу пар (key, value) и поддерживающая три операции: FIND, INSERT, REMOVE.

Кроме того, интерфейс двоичного дерева включает ещё три дополнительных операции обхода узлов дерева: INFIX_TRAVERSE, PREFIX_TRAVERSE и POSTFIX_TRAVERSE. Первая из них позволяет обойти узлы дерева в порядке неубывания ключей.

Поиск элемента (FIND)[править | править вики-текст]

Дано: дерево Т и ключ K.

Задача: проверить, есть ли узел с ключом K в дереве Т, и если да, то вернуть ссылку на этот узел.

Алгоритм:

  • Если дерево пусто, сообщить, что узел не найден, и остановиться.
  • Иначе сравнить K со значением ключа корневого узла X.
    • Если K=X, выдать ссылку на этот узел и остановиться.
    • Если K>X, рекурсивно искать ключ K в правом поддереве Т.
    • Если K<X, рекурсивно искать ключ K в левом поддереве Т.

Добавление элемента (INSERT)[править | править вики-текст]

Дано: дерево Т и пара (K,V).

Задача: вставить пару (K, V) в дерево Т (при совпадении K, заменить V).

Алгоритм:

  • Если дерево пусто, заменить его на дерево с одним корневым узлом ((K,V), null, null) и остановиться.
  • Иначе сравнить K с ключом корневого узла X.
    • Если K>X, циклически добавить (K,V) в правое поддерево Т.
    • Если K<X, циклически добавить (K,V) в левое поддерево Т.
    • Если K=X, заменить V текущего узла новым значением. (хотя можно и организовать список значений V, но это другая тема)

Удаление узла (REMOVE)[править | править вики-текст]

Дано: дерево Т с корнем n и ключом K.

Задача: удалить из дерева Т узел с ключом K (если такой есть).

Алгоритм:

  • Если дерево T пусто, остановиться;
  • Иначе сравнить K с ключом X корневого узла n.
    • Если K>X, циклически удалить K из правого поддерева Т;
    • Если K<X, циклически удалить K из левого поддерева Т;
    • Если K=X, то необходимо рассмотреть три случая.
      • Если обоих детей нет, то удаляем текущий узел и обнуляем ссылку на него у родительского узла;
      • Если одного из детей нет, то значения полей ребёнка m ставим вместо соответствующих значений корневого узла, затирая его старые значения, и освобождаем память, занимаемую узлом m;
      • Если оба ребёнка присутствуют, то
        • Если левый узел m правого поддерева отсутствует (n->right->left)
          • Копируем из (8) в (4) поля K, V и ссылку на правый узел.
        • Иначе
          • возьмем самый левый узел m, правого поддерева n->right;
          • скопируем данные (кроме ссылок на дочерние элементы) из m в n;
          • рекурсивно удалим узел m.

Обход дерева (TRAVERSE)[править | править вики-текст]

Есть три операции обхода узлов дерева, отличающиеся порядком обхода узлов.

Первая операция — INFIX_TRAVERSE — позволяет обойти все узлы дерева в порядке возрастания ключей и применить к каждому узлу заданную пользователем функцию обратного вызова f, операндом которой является адрес узла. Эта функция обычно работает только с парой (K,V), хранящейся в узле. Операция INFIX_TRAVERSE может быть реализована рекурсивным образом: сначала она запускает себя для левого поддерева, потом запускает данную функцию для корня, потом запускает себя для правого поддерева.

  • INFIX_TRAVERSE (tr) — обойти всё дерево, следуя порядку (левое поддерево, вершина, правое поддерево). Элементы по возрастанию
  • PREFIX_TRAVERSE (tr) — обойти всё дерево, следуя порядку (вершина, левое поддерево, правое поддерево). Элементы как в дереве
  • POSTFIX_TRAVERSE (tr) — обойти всё дерево, следуя порядку (левое поддерево, правое поддерево', вершина). Элементы в обратном порядке как в дереве

В других источниках эти функции именуются inorder, preorder, postorder соответственно[1]


INFIX_TRAVERSE

Дано: дерево Т и функция f

Задача: применить f ко всем узлам дерева Т в порядке возрастания ключей

Алгоритм:

  • Если дерево пусто, остановиться.
  • Иначе
    • Рекурсивно обойти левое поддерево Т.
    • Применить функцию f к корневому узлу.
    • Рекурсивно обойти правое поддерево Т.

В простейшем случае, функция f может выводить значение пары (K,V). При использовании операции INFIX_TRAVERSE будут выведены все пары в порядке возрастания ключей. Если же использовать PREFIX_TRAVERSE, то пары будут выведены в порядке, соответствующим описанию дерева, приведённого в начале статьи.

Разбиение дерева по ключу[править | править вики-текст]

Операция «разбиение дерева по ключу» позволяет разбить одно дерево поиска на два: с ключами <K0 и ≥K0.


Объединение двух деревьев в одно[править | править вики-текст]

Обратная операция: есть два дерева поиска, у одного ключи <K0, у другого ≥K0. Объединить их в одно дерево.

У нас есть два дерева: T1 (меньшее) и T2 (большее). Сначала нужно решить, откуда взять корень: из T1 или T2. Стандартного метода нет, возможные варианты:

алг ОбъединениеДеревьев(T1, T2)
если T1 пустое, вернуть T2
если T2 пустое, вернуть T1
если решили сделать корнем T1, то
  T = ОбъединениеДеревьев(T1.правое, T2)
  T1.правое = T
  вернуть T1
иначе
  T = ОбъединениеДеревьев(T1, T2.левое)
  T2.левое = T
  вернуть T2

Балансировка дерева[править | править вики-текст]

Всегда желательно, чтобы все пути в дереве от корня до листьев имели примерно одинаковую длину, то есть чтобы глубина и левого, и правого поддеревьев была примерно одинакова в любом узле. В противном случае теряется производительность.

В вырожденном случае может оказаться, что все левое дерево пусто на каждом уровне, есть только правые деревья, и в таком случае дерево вырождается в список (идущий вправо). Поиск (а значит, и удаление и добавление) в таком дереве по скорости равен поиску в списке и намного медленнее поиска в сбалансированном дереве.

Для балансировки дерева применяется операция «поворот дерева». Поворот налево выглядит так:

AVL LR.GIF

  • было Left(A) = L, Right(A) = B, Left(B) = C, Right(B) = R
  • поворот меняет местами A и B, получая Left(A) = L, Right(A) = C, Left(B) = A, Right(B) = R
  • также меняется в узле Parent(A) ссылка, ранее указывавшая на A, после поворота она указывает на B.

Поворот направо выглядит так же, достаточно заменить в вышеприведенном примере все Left на Right и обратно.

Достаточно очевидно, что поворот не нарушает упорядоченность дерева, и оказывает предсказуемое (+1 или −1) влияние на глубины всех затронутых поддеревьев.

Для принятия решения о том, какие именно повороты нужно совершать после добавления или удаления, используются такие алгоритмы, как «красно-чёрное дерево» и АВЛ.

Оба они требуют дополнительной информации в узлах — 1 бит у красно-черного или знаковое число у АВЛ.

Красно-черное дерево требует <= 2 поворотов после добавления и <= 3 после удаления, но при этом худший дисбаланс может оказаться до 2 раз (самый длинный путь в 2 раза длиннее самого короткого).

АВЛ-дерево требует <= 2 поворотов после добавления и до глубины дерева после удаления, но при этом идеально сбалансировано (дисбаланс не более, чем на 1).

См. также[править | править вики-текст]

Сбалансированные деревья:

Примечания[править | править вики-текст]

  1. Роман Акопов. Двоичные деревья поиска. RSDN Magazine #5-2003 (13.03.2005). Проверено 1 ноября 2014.

Ссылки[править | править вики-текст]