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伸展树

简介: 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。
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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);
}

 

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阿里云服务器初级使用者可能面临的问题之一. 使用tomcat或者其他服务器软件设置端口号后,比如 一些不是默认的, mysql的 3306, mssql的1433,有时候打不开网页, 原因是没有在ecs安全组去设置这个端口号. 解决: 点击ecs下网络和安全下的安全组 在弹出的安全组中,如果没有就新建安全组,然后点击配置规则 最后如上图点击添加...或快速创建.   have fun!  将编程看作是一门艺术,而不单单是个技术。
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阿里云服务器如何登录?阿里云服务器的三种登录方法
购买阿里云ECS云服务器后如何登录?场景不同,阿里云优惠总结大概有三种登录方式: 登录到ECS云服务器控制台 在ECS云服务器控制台用户可以更改密码、更换系.
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windows server 2008阿里云ECS服务器安全设置
最近我们Sinesafe安全公司在为客户使用阿里云ecs服务器做安全的过程中,发现服务器基础安全性都没有做。为了为站长们提供更加有效的安全基础解决方案,我们Sinesafe将对阿里云服务器win2008 系统进行基础安全部署实战过程! 比较重要的几部分 1.
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如何设置阿里云服务器安全组?阿里云安全组规则详细解说
阿里云安全组设置详细图文教程(收藏起来) 阿里云服务器安全组设置规则分享,阿里云服务器安全组如何放行端口设置教程。阿里云会要求客户设置安全组,如果不设置,阿里云会指定默认的安全组。那么,这个安全组是什么呢?顾名思义,就是为了服务器安全设置的。安全组其实就是一个虚拟的防火墙,可以让用户从端口、IP的维度来筛选对应服务器的访问者,从而形成一个云上的安全域。
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阿里云服务器如何登录?阿里云服务器的三种登录方法
购买阿里云ECS云服务器后如何登录?场景不同,云吞铺子总结大概有三种登录方式: 登录到ECS云服务器控制台 在ECS云服务器控制台用户可以更改密码、更换系统盘、创建快照、配置安全组等操作如何登录ECS云服务器控制台? 1、先登录到阿里云ECS服务器控制台 2、点击顶部的“控制台” 3、通过左侧栏,切换到“云服务器ECS”即可,如下图所示 通过ECS控制台的远程连接来登录到云服务器 阿里云ECS云服务器自带远程连接功能,使用该功能可以登录到云服务器,简单且方便,如下图:点击“远程连接”,第一次连接会自动生成6位数字密码,输入密码即可登录到云服务器上。
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