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算法导论读书笔记（16）

2024-07-06 10:23:57   225人阅读

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算法导论读书笔记（16）

目录

  • 动态顺序统计
    • 检索具有给定排序的元素
    • 确定一个元素的秩
  • 区间树
    • 步骤1：基础数据结构
    • 步骤2：附加信息
    • 步骤3：维护信息
    • 步骤4：设计新操作

动态顺序统计

之前介绍过 顺序统计 的概念。在一个无序的集合中，任意的顺序统计量都可以在 O ( n )时间内找到。而这里我们将介绍如何在 O ( lg n )时间内确定任意的顺序统计量。

下图显示的是一种支持快速顺序统计量操作的数据结构。一棵 顺序统计树 T 通过在红黑树的每个结点中存入附加信息而成。在一个结点 x 内，增加域 x.size 。该域包含以结点 x 为根的子树的（内部）结点数（包括 x 本身），即子树的大小。设 T.nil.size 为0，则有

x.size = x.left.size + x.right.size + 1


检索具有给定排序的元素

过程 OS-SELECT(x, i) 返回一个指向以 x 为根的子树中包含第 i 小关键字的结点的指针。为找出顺序统计树 T 中的第 i 小关键字，调用过程 OS-SELECT(T.root, i) 。

OS-SELECT(x, i)
1 r = x.left.size + 1
2 if i == r
3     return x
4 elseif i < r
5     return OS-SELECT(x.left, i)
6 else
7     return OS-SELECT(x.right, i)

对含 n 个元素的动态集合， OS-SELECT 的运行时间为 O ( lg n )。

确定一个元素的秩

给定指向一顺序统计树 T 中结点 x 的指针，过程 OS-RANK 返回在对 T 进行中序遍历后得到的线性序中 x 的位置。

OS-RANK(T, x)
1 r = x.left.size + 1
2 y = x
3 while y != T.root
4     if y == y.p.right
5         r = r + y.p.left.size + 1
6     y = y.p
7 return r

x 的秩可以视为在对树的中序遍历中，排在 x 之前的结点个数再加1（ x 本身）。在最坏情况下，对含 n 个结点的顺序统计树， OS-RANK 的运行时间为 O ( lg n )。

区间树

在算法设计过程中，经常需要对基本的数据结构进行扩张，以便支持一些新功能。而对一种数据结构的扩张过程通常可以分为四个步骤：

  1. 选择基础数据结构
  2. 确定要在基础数据结构中添加哪些信息
  3. 验证可用基础数据结构上的基本修改操作来维护这些新添加的信息
  4. 设计新的操作

以上只是给出了一个一般模式，设计顺序统计树时，我们就依照了这些步骤。

在这里，我们要扩展红黑树以支持由区间构成的动态集合上的操作（假设区间都是闭区间）。一个 闭区间 是一个实数的有序对[ t1, t2 ]，其中 t1 <= t2 。我们可以把一个区间[ t1, t2 ]表示成一个对象，其各个域为 i.low = t1 （低端点）， i.high = t2 （高端点）。任意两个区间 i 和 i‘ 都满足 区间三分法 ，即：

  • i 和 i‘ 重叠（ i.low <= i‘.high ，且 i‘.low <= i.high ）
  • i 在 i‘ 左边（ i.high < i‘.low ）
  • i 在 i‘ 右边（ i‘.high < i.low ）

区间树是一种对动态集合进行维护的红黑树，该集合中的每个元素 x 都包含一个区间 x.int 。区间树支持下列操作：

  • INTERVAL-INSERT(t, X) ：将包含区间域 int 的元素 x 插入到区间树 T 中。
  • INTERVAL-DELETE(T, x) ：从区间树 T 中删除元素 x 。
  • INTERVAL-SEARCH(T, i) ：返回一个指向区间树 T 中元素 x 的指针，使 x.int 与 i 重叠；否则返回 T.nil 。

下面就按之前提到的四个步骤，来分析和设计区间树上的各种操作。

步骤1：基础数据结构

基础数据结构为红黑树，其中每个结点 x 包含一个区间域 x.int ， x 的关键字为区间的低端点 x.int.low 。

步骤2：附加信息

每个结点还要包含一个值 x.max ，即以 x 为根的子树中所有区间的端点的最大值。

步骤3：维护信息

必须验证对含 n 个结点的区间树的插入和删除能在 O ( lg n )时间内完成。给定区间 x.int 和 x 的子结点的 max 值，可以确定 x.max = max ( x.int.high , x.left.max , x.right.max )。

步骤4：设计新操作

唯一需要的新操作是 INTERVAL-SEARCH 。

INTERVAL-SEARCH(T, i)
1 x = T.root
2 while x != T.nil and i does not overlap x.int
3     if x.left != T.nil and x.left.max >= i.low
4         x = x.left
5     else
6         x = x.right
7 return x


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