Двоичное дерево поиска
Двоичное дерево поиска. Итеративная реализация.
Д воичные деревья – это структуры данных, состоящие из узлов, которые хранят значение, а также ссылку на свою левую и правую ветвь. Каждая ветвь, в свою очередь, является деревом. Узел, который находится в самой вершине дерева принято называть корнем (root), узлы, находящиеся в самом низу дерева и не имеющие потомков называют листьями (leaves). Ветви узла называют потомками (descendants). По отношению к своим потомкам узел является родителем (parent) или предком (ancestor). Также, развивая аналогию, имеются сестринские узлы (siblings – родные братья или сёстры) – узлы с общим родителем. Аналогично, у узла могут быть дяди (uncle nodes) и дедушки и бабушки ( grandparent nodes). Такие названия помогают понимать различные алгоритмы.
Двоичное дерево. На этом рисунке узел 10 корень, 7 и 12 его наследники. 6, 9, 11, 14 — листья. 7 и 12, также как и 6 и 9 являются сестринскими узлами, 10 — это дедушка узла 6, а 12 — дядя узла 6 и узла 9
Двоичные деревья одна из самых простых структур (по сравнению, например, с другими деревьями). Они обычно реализуют самый базовый и самый естественный способ классификации элементов – делят их по определённому признаку, размещая одну группу в левом поддереве, а другую группу в правом. В поддеревьях рекурсивно поддерживается такой же порядок, за счёт чего узлы дерева упорядочиваются.
Двоичное дерево поиска (далее ДДП) – это несбалансированное двоичное дерево, в котором элементы БОЛЬШЕ корневого размещаются справа, а элементы, которые МЕНЬШЕ размещаются слева.
Такое размещение – слева меньше, справа больше – не обязательно, можно располагать элементы, которые меньше, справа. Отношение БОЛЬШЕ и МЕНЬШЕ – это не обязательно естественная сортировка по величине, это некоторая бинарная операция, которая позволяет разбить элементы на две группы.
Для реализации бинарного дерева поиска будем использовать структуру Node, которая содержит значение, ссылку на правое и левое поддерево, а также ссылку на родителя. Ссылка на родительский узел, в принципе, не является обязательной, однако сильно упрощает и ускоряет все алгоритмы. Далее, ради тренировки, мы ещё рассмотрим реализацию без ссылки на родителя.
ЗАМЕЧАНИЕ: мы рассматриваем случай, когда в дереве все значения разные и не равны NULL. Деревья с повторяющимися узлами рассмотрим позднее.
Обычно в качестве типа данных мы используем void* и далее передаём функции сравнения через указатели. В этот раз будем использовать пользовательский тип и макросы.
typedef int T; #define CMP_EQ(a, b) ((a) == (b)) #define CMP_LT(a, b) ((a) < (b)) #define CMP_GT(a, b) ((a) >(b)) typedef struct Node < T data; struct Node *left; struct Node *right; struct Node *parent; >Node;
Сначала, как обычно, напишем функцию, которая создаёт новый узел. Она принимает в качестве аргументов значение и указатель на своего родителя. Корневой элемент не имеет родителя, значение указателя parent равно NULL.
Node* getFreeNode(T value, Node *parent) < Node* tmp = (Node*) malloc(sizeof(Node)); tmp->left = tmp->right = NULL; tmp->data = value; tmp->parent = parent; return tmp; >
Разберёмся со вставкой. Возможны следующие ситуации
- 1) Дерево пустое. В этом случае новый узел становится корнем ДДП.
- 2) Новое значение меньше корневого. В этом случае значение должно быть вставлено слева. Если слева уже стоит элемент, то повторяем эту же операцию, только в качестве корневого узла рассматриваем левый узел. Если слева нет элемента, то добавляем новый узел.
- 3) Новое значение больше корневого. В этом случае новое значение должно быть вставлено справа. Если справа уже стоит элемент, то повторяем операцию, только в качестве корневого рассматриваем правый узел. Если справа узла нет, то вставляем новый узел.
Пусть нам необходимо поместить в ДДП следующие значения
Первое значение становится корнем.
Второе значение меньше десяти, так что оно помещается слева.
Число 9 меньше 10, так что узел должен располагаться слева, но слева уже стоит значение. 9 больше 7, так что новый узел становится правым потомком семи.
Число 12 помещается справа от 10.
Добавляем оставшиеся узлы 14, 3, 4, 11
Функция, добавляющая узел в дерево
Два узла. Первый – вспомогательная переменная, чтобы уменьшить писанину, второй – тот узел, который будем вставлять.
Node *tmp = NULL; Node *ins = NULL;
Проверяем, если дерево пустое, то вставляем корень
Проходим по дереву и ищем место для вставки
Пока не дошли до пустого узла
Если значение больше, чем значение текущего узла
Если при этом правый узел не пустой, то за корень теперь считаем правую ветвь и начинаем цикл сначала
if (tmp->right) < tmp = tmp->right; continue;
Если правой ветви нет, то вставляем узел справа
> else < tmp->right = getFreeNode(value, tmp); return; >
Также обрабатываем левую ветвь
> else if (CMP_LT(value, tmp->data)) < if (tmp->left) < tmp = tmp->left; continue; > else < tmp->left = getFreeNode(value, tmp); return; > > else < exit(2); >>
void insert(Node **head, int value) < Node *tmp = NULL; Node *ins = NULL; if (*head == NULL) < *head = getFreeNode(value, NULL); return; >tmp = *head; while (tmp) < if (CMP_GT(value, tmp->data)) < if (tmp->right) < tmp = tmp->right; continue; > else < tmp->right = getFreeNode(value, tmp); return; > > else if (CMP_LT(value, tmp->data)) < if (tmp->left) < tmp = tmp->left; continue; > else < tmp->left = getFreeNode(value, tmp); return; > > else < exit(2); >> >
Рассмотрим результат вставки узлов в дерево. Очевидно, что структура дерева будет зависеть от порядка вставки элементов. Иными словами, форма дерева зависит от порядка вставки элементов.
Если элементы не упорядочены и их значения распределены равномерно, то дерево будет достаточно сбалансированным, то есть путь от вершины до всех листьев будет одинаковый. В таком случае максимальное время доступа до листа равно log(n), где n – это число узлов, то есть равно высоте дерева.
Но это только в самом благоприятном случае. Если же элементы упорядочены, то дерево не будет сбалансировано и растянется в одну сторону, как список; тогда время доступа до последнего узла будет порядка n. Это слабая сторона ДДП, из-за чего применение этой структуры ограничено.
Дерево, которое получили вставкой чередующихся возрастающей и убывающей последовательностей (слева) и полученное при вставке упорядоченной последовательности (справа)
Для решения этой проблемы можно производить балансировку дерева, или использовать структуры, которые автоматически проводят самобалансировку во время вставки и удаления.
Поиск в дереве
И звестно, что слева от узла располагается элемент, который меньше чем текущий узел. Из чего следует, что если у узла нет левого наследника, то он является минимумом в дереве. Таким образом, можно найти минимальный элемент дерева
Node* getMinNode(Node *root) < while (root->left) < root = root->left; > return root; >
Аналогично, можно найти максимальный элемент
Node* getMaxNode(Node *root) < while (root->right) < root = root->right; > return root; >
Опять же, если дерево хорошо сбалансировано, то поиск минимума и максимума будет иметь сложность порядка log(n), а в случае плохой балансировки стремится к n.
Поиск нужного узла по значению похож на алгоритм бинарного поиска в отсортированном массиве. Если значения больше узла, то продолжаем поиск в правом поддереве, если меньше, то продолжаем в левом. Если узлов уже нет, то элемент не содержится в дереве.
Node *getNodeByValue(Node *root, T value) < while (root) < if (CMP_GT(root->data, value)) < root = root->left; continue; > else if (CMP_LT(root->data, value)) < root = root->right; continue; > else < return root; >> return NULL; >
Удаление узла
С уществует три возможных ситуации.
- 1) У узла нет наследников (удаляем лист). Тогда он просто удаляется, а его родитель обнуляет указатель на него.
Источник
Обход бинарных деревьев: рекурсия, итерации и указатель на родителя
Основы о бинарных деревьях представлены, в том числе, здесь . Добавлю свои «5 копеек» и данным постом систематизирую материалы, связанные с обходом бинарных деревьев, а именно сравнений возможностей рекурсии и итераций, а также обсуждение возможностей использования указателя на родительский узел.
Итак… язык Java, класс узла имеет следующий вид:
Примечание: Указатель на родителя parent – как правило не имеет большого смысла, однако, как следует из заголовка и будет показано, может быть полезен в ряде случаев.
Обход деревьев – последовательная обработка (просмотр, изменение и т.п.) всех узлов дерева, при котором каждый узел обрабатывается строго один раз. При этом получается линейная расстановка узлов дерева.
В зависимости от траекторий выделяют два типа обхода:
— горизонтальный (в ширину); и
— вертикальный (в глубину).
Горизонтальный обход подразумевает обход дерева по уровням (level-ordered) – вначале обрабатываются все узлы текущего уровня, после чего осуществляется переход на нижний уровень.
При вертикальном обходе порядок обработки текущего узла и узлов его правого и левого поддеревьев варьирует и по этому признаку выделяют три варианта вертикального обхода:
— прямой (префиксный, pre-ordered): вершина – левое поддерево – правое поддерево;
— обратный (инфиксный, in-ordered): левое поддерево – вершина – правое поддерево; и
— концевой (постфиксный, post-ordered): левое поддерево – правое поддерево – вершина.
Сам обход во всех случаях в принципе один и тот же, различается порядок обработки. Для представления в каком порядке будет проходить обработка узлов дерева удобно следовать по «контуру обхода». При прямом обходе узел будет обработан в точке слева от узла, при обратном снизу от узла и при концевом, соответственно, справа от узла.
Другими словами «находясь» в некотором узле, нам нужно знать, нужно ли его обрабатывать и куда двигаться дальше.
Рекурсия
Все три варианта вертикального обхода элементарно реализуются рекурсивными функциями.
void recPreOrder() < treatment(); if (left!=null) left.recPreOrder(); if (right!=null) right.recPreOrder(); >void recInOrder() < if (left!=null) left.recInOrder(); treatment(); if (right!=null) right.recInOrder(); >void recPostOrder()
Рекурсия крайне удобна не только при обходе, но также при построении дерева, поиска в дереве, а также балансировки. Однако рекурсией нельзя осуществить горизонтальный обход дерева. В этом случае, а так же при обеспокоенности перегрузкой программного стека, следует применять итерационный подход.
Контейнеры
В случае использования итераций необходимо хранить сведенья о посещенных, но не обработанных узлах. Используются контейнеры типа стек (для вертикального обхода) и очередь (для горизонтального обхода).
Горизонтальный обход:
обрабатываем первый в очереди узел, при наличии дочерних узлов заносим их в конец очереди. Переходим к следующей итерации.
static void contLevelOrder(Node top) < Queuequeue=new LinkedList<> (); do< top.treatment(); if (top.left!=null) queue.add(top.left); if (top.right!=null) queue.add(top.right); if (!queue.isEmpty()) top=queue.poll(); >while (!queue.isEmpty()); > Вертикальный прямой обход:
обрабатываем текущий узел, при наличии правого поддерева добавляем его в стек для последующей обработки. Переходим к узлу левого поддерева. Если левого узла нет, переходим к верхнему узлу из стека.
static void contPreOrder(Node top) < Stackstack = new Stack<> (); while (top!=null || !stack.empty()) < if (!stack.empty())< top=stack.pop(); >while (top!=null) < top.treatment(); if (top.right!=null) stack.push(top.right); top=top.left; >> > Вертикальный обратный обход:
из текущего узла «спускаемся» до самого нижнего левого узла, добавляя в стек все посещенные узлы. Обрабатываем верхний узел из стека. Если в текущем узле имеется правое поддерево, начинаем следующую итерацию с правого узла. Если правого узла нет, пропускаем шаг со спуском и переходим к обработке следующего узла из стека.
static void contInOrder(Node top) < Stackstack = new Stack<> (); while (top!=null || !stack.empty()) < if (!stack.empty())< top=stack.pop(); top.treatment(); if (top.right!=null) top=top.right; else top=null; >while (top!=null) < stack.push(top); top=top.left; >> > Вертикальный концевой обход:
Здесь ситуация усложняется – в отличие от обратного обхода, помимо порядка спуска нужно знать обработано ли уже правое поддерево. Одним из вариантов решения является внесение в каждый экземпляр узла флага, который бы хранил соответствующую информацию (не рассматривается). Другим подходом является «кодирование» непосредственно в очередности стека — при спуске, если у очередного узла позже нужно будет обработать еще правое поддерево, в стек вносится последовательность «родитель, правый узел, родитель». Таким образом, при обработке узлов из стека мы сможем определить, нужно ли нам обрабатывать правое поддерево.
static void contPostOrder(Node top) < Stackstack = new Stack<> (); while (top!=null || !stack.empty())< if (!stack.empty())< top=stack.pop(); if (!stack.empty() && top.right==stack.lastElement())< top=stack.pop(); >else < top.treatment(); top=null; >> while (top!=null) < stack.push(top); if (top.right!=null)< stack.push(top.right); stack.push(top); >top=top.left; > > > Об указателе на родителя
Наличие в экземпляре класса указателя на родителя приносит определенные хлопоты при построении и балансировки деревьев. Однако, возможность из произвольного узла дерева «дойти» до любого из его узлов может придтись весьма кстати. Все, за чем нужно следить при «подъеме» на верхний уровень – пришли ли от правого потомка или от левого.
Так, с использованием родительских указателей будет выглядеть код вертикального концевого обхода.
static void parentPostOrder(Node top) < boolean fromright=false; Node shuttle=top, holder; while(true)< while (fromright)< shuttle.treatment(); if (shuttle==top) return; holder=shuttle; shuttle=shuttle.parent; fromright=shuttle.right==holder; if (!fromright && shuttle.right!=null) shuttle=shuttle.right; else fromright=true; >while (shuttle.left!=null) shuttle=shuttle.left; if (shuttle.right!=null) shuttle=shuttle.right; else fromright=true; > > Другой класс задач, которые позволяет решить родительский указатель, как уже было упомянуто — перемещение внутри дерева.
Так, что бы перейти на n-ый по счету узел от текущего узла, без «ориентации в дереве» пришлось бы обходить дерево с самого начала, до известного узла, а потом еще n-узлов. С использованием же родительского указателя при обратном обходе дерева перемещение на steps узлов от текущего узла (start) будет иметь следующий вид.
public static Node walkTheTree(Node start, int steps) < boolean fromright=true; Node shuttle=start, holder; if (shuttle.right!=null)< shuttle=shuttle.right; while (shuttle.left!=null) shuttle=shuttle.left; fromright=false; >int counter=0; do < while (true)< if (!fromright && ++counter==steps) return shuttle; if (!fromright && shuttle.right!=null)< shuttle=shuttle.right; break; >holder=shuttle; shuttle=shuttle.parent; fromright=(holder==shuttle.right); > while (shuttle.left!=null) shuttle=shuttle.left; >while (true); > Примечание: В общем случае также требуется предотвратить возможность попытки выхода за пределы дерева (подняться выше корневого узла).
Источник