邓俊辉数据结构学习-8-1-伸展树

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了邓俊辉数据结构学习-8-1-伸展树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

高级搜索树--伸展树

对于维护平衡因子,感觉很麻烦,希望抛弃掉平衡因子,使用更加潇洒的模式。

要求:

  1. 对于伸展树来说,也不做过多掌握
  2. 主要明白利用数据的局部性,我们可以实施的新策略

概述

背景知识补充:

数据局部性

  • 刚被访问过得数据很快会被再次访问

因此这一次访问过的节点,极有可能再次被访问, 能够实现这种特性的树就是伸展树--就像自适应链表一样

  • 新的名词: 自适应链表
    • 在某一段时间内,将经常需要访问的元素尽可能的放到链表前面
    • 大概实现:就是将上次访问过的节点移动到链表的前端

电脑缓存会充分利用数据的局部性, 因此电脑往往在使用一段时间后就会变的更顺畅

逐层伸展

现在,我们希望通过某种手段让BST实现诸如自适应链表的功能。该怎么做?

按照惯用逻辑,我们手里只有基本变换这唯一工具。因此我们可以使用我们的基本变换将目标节点一步一步地
往上爬,上升到根的位置。

可惜的是,这种方法在最坏情况下分摊复杂度为O(N)意味着等同线性序列,不能接受。

双层伸展

双层伸展通过改变zig-zig和zag-zag的方式实现画龙点睛的作用,让伸展树在伸展的时候会折叠路径,因此,
在经过最坏情况下的一次查找之后,新的伸展树高度会减半。从而分摊时间复杂度达到O(logN)。

具体变换如图所示

经过俩次zigzig变换, 需要注意的是我们要先从g,即祖父节点开始变换,然后才开始在p变换
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根据图可以看出,v的左树没有发生变化,g的右树也没有发生变化

zag-zig的情况变换还和之前一样
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有关splay还需要注意的一个地方是编程问题,就是树的深度为偶数或者奇数的时候会有点小小的不一样。
这个我们假设3,4个节点就可以具体解决。

综合评价

  • 无需判断平衡因子,因此也无需记录高度,编程方便了一些
  • 操作的时间复杂度和AVL一样
  • 最强优点: 在数据局部性强的时候,经过一定使用时间后,使用伸展树可以达到O(logK)的时间复杂度
  • 缺点: 在单次敏感的场合不适合使用
















以上是关于邓俊辉数据结构学习-8-1-伸展树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

邓俊辉数据结构学习-8-3-红黑树

Splay Tree(伸展树)

《数据结构:邓俊辉版》——冒泡排序

数据结构-- 平衡树

邓俊辉 《数据结构》笔记1 绪论

电子书||《数据结构(C++语言版)》(第三版)邓俊辉,清华大学出版社