Trær. En datastruktur (og abstrakt datatype ADT)

Transkript

1 Trær

2 Trær En datastruktur (og abstrakt datatype ADT)

3 Trær En datastruktur (og abstrakt datatype ADT) En graf som 8lfredss8ller bestemte krav

4 Object [] int [] tall array element

5 graf

6 lenkeliste graf

7 Object data Node neste

8 Node neste

9 Node neste Node neste

10 Node Node neste neste Node neste

11 Node Node neste2 neste1 Node Node Node neste1 neste2 neste1

12 Node Node Node neste3 neste2 neste1 Node neste1

13 Node Node Node neste3 neste2 neste1 Node Node neste2 neste1

14 Node[] barn

15 Node[] barn Node[] barn

16 Node[] barn Node[] barn Node[] barn

21 A B C D E F G H I J K

22 A B C D E F G H Et tre er en sammenhengende asyklisk (uremet) graf I J K

23 A B C D E F G H Et tre er en sammenhengende asyklisk (uremet) graf I J K A tree is an undirected graph in which any two ver8ces are connected by exactly one path, or equivalently a connected acyclic undirected graph

26 A B E F C D I J K G H

27 Computers R Us Sales Manufacturing R&D US International Laptops Desktops Europe Asia Canada

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37 A B C D E F G H I J K

38 rot A B C D E F G H I J K

39 rot A B C D E F G H I J K

40 rot A B C D E F G H gren? I J K

41 rot A B C D E F G H subtre I J K

42 rot A B C D E F G H subtre I J K

43 rot A B C D E F G H subtre Oppgave: I J K Hvilken bokstav er noden som er rot i subtreet merket med?

44 rot A B C D E F G H subtre Subtreet F har 4 noder. I J K List opp alle (sub)trær i figuren med antall noder, Der antall noder > 1. Ordne lista alfabe8sk.

45 rot A B C D E F G H subtre I J K løsning: A 11 B 6 C 3 F 4

46 A B Barna 8l A C D E F G H B, C og D I J K er søsken

47 A B Barna 8l A C D E F G H B, C og D har I J K A som forelder

48 A B C D E F G H besteforeldre I J K og barnebarn?

49 A B C D E F G H I J K løvnoder (bladnoder) barnløse noder

50 A B C D E F G H indre noder I J K foreldrenoder ikke løvnoder

51 A B C D E F G H H indre noder I J K foreldrenoder ikke løvnoder

52 Treterminologi rot A indre node løvnode forelder 8l en node B C D dybden 8l en node høyden 8l et tre emerkommere 8l en node E F G H subtre I J K

53 Treterminologi rot A indre node løvnode forelder 8l en node B C D dybden 8l en node høyden 8l et tre emerkommere 8l en node E F G H subtre I J K

54 Treterminologi rot indre noder A løvnode forelder 8l en node B C D dybden 8l en node høyden 8l et tre emerkommere 8l en node E F G H subtre I J K

55 Treterminologi rot A indre node løvnoder forelder 8l en node B C D dybden 8l en node høyden 8l et tre emerkommere 8l en node E F G H subtre I J K

56 Treterminologi rot A indre node løvnode forelder /l en node B C D dybden 8l en node høyden 8l et tre emerkommere 8l en node E F G H subtre I J K

57 Treterminologi rot A 0 indre node løvnode forelder 8l en node dybden /l en node B 1 C D høyden 8l et tre emerkommere 8l en node E F 2 G H subtre I J K

58 Rekursiv definisjon av dybden :l en node v Hvis v er rot, er dybden 8l v lik 0 Ellers er dybden 8l v lik 1 + dybden 8l forelderen 8l v.

59 Treterminologi rot A 0 indre node løvnode forelder 8l en node B 1 C D dybden 8l en node høyden /l et tre emerkommere 8l en node E F 2 G H subtre I J K 3

60 Treterminologi rot A 0 indre node løvnode forelder 8l en node B 1 C D dybden 8l en node høyden /l et tre emerkommere 8l en node E F 2 G H subtre I J K 3 den maksimale dybden

61 Treterminologi rot indre node løvnode forelder 8l en node dybden 8l en node høyden 8l et tre e4erkommere /l en node subtre E B F A G C H D I J K

62 Treterminologi rot A indre node løvnode forelder 8l en node B C D dybden 8l en node høyden 8l et tre emerkommere 8l en node subtre E F G H I J K

63 Rekursiv definisjon av et tre A Et tre er en samling noder. Et ikke-tomt tre består av en rot-node og null eller flere ikke-tomme subtrær. B C D Fra rota går det en kant 8l rota i hvert subtre. E F G H I J K

64 Rekursiv definisjon av et tre Et tre er en samling noder. Et ikke-tomt tre består av en rot-node og null eller flere ikke-tomme subtrær. Fra rota går det en kant 8l rota i hvert subtre. E B F I J K

65 Rekursiv definisjon av et tre Et tre er en samling noder. Et ikke-tomt tre består av en rot-node og null eller flere ikke-tomme subtrær. Fra rota går det en kant 8l rota i hvert subtre. F I J K

66 Rekursiv definisjon av et tre Et tre er en samling noder. Et ikke-tomt tre består av en rot-node og null eller flere ikke-tomme subtrær. Fra rota går det en kant 8l rota i hvert subtre. I

67 Treterminologi En s/ fra en node n1 8l en node nk er definert som en sekvens av noder n1, n2,. A nk slik at ni er forelder 8l ni+1 for 1 i k. B C D Lengden av denne s8en er antall kanter i s8en, det vil si k-1. E F G H I J K

68 Treterminologi En s/ fra en node n1 8l en node nk er definert som en sekvens av noder n1, n2,. A n1 nk slik at ni er forelder 8l ni+1 for 1 i k. B n2 C D Lengden av denne s8en er antall kanter i s8en, det vil si k-1. E F n3 G H n4 I J K

69 class Node { private Node[] barn; private Node forelder; public boolean errot() { return forelder == null; } public boolean erløvnode() { return barn[0] == null; } public boolean erindrenode() { return barn[0]!= null; } }

70 class Node { private Node[] barn; private Node forelder; public boolean errot() { return forelder == null; } public boolean erløvnode() { return barn[0] == null; } public boolean erindrenode() { return barn[0]!= null; Hvilken invariant gjelder for arrayen barn? } }

71 Traversering Gjøre noe i hver node, f.eks. skrive ut innholdet i (hele) treet Finne maksverdi o.l. Summere Søke noe (som ikke er i treet)

72 Traversering De to vanligste måtene: Prefiks (preorder): behandle noden før vi går videre 8l barna. Poskiks (postorder): behandle noden emer at vi har besøkt alle barna 8l noden.

73 A B C D E F G H I J K Prefiks (preorder): A, B, E, F, I, J, K, C, G, H, D Poskiks (postorder): E, I, J, K, F, B, G, H, C, D, A

74 trær binære trær binære søketrær

75 null null null null null null null null

76 n 2 n 2 n n -1

77 2 1 = = = = = = = (20 siffer) = (39 siffer) = (78 siffer) = (155 siffer)

78 Logaritmer har et grunntall x, for eksempel x = 2 eller x = 10. Vi bruker stort sem x = 2. Logaritmen 8l et tall b er det tallet a vi må opphøye grunntallet x i for å få b, dvs hvis x a = b, så er log x b = a. 2 0 = 1 log 2 1 = = 2 log 2 2 = = 4 log 2 4 = = 8 log 2 8 = = 16 log 2 16 = = 1024 log = 10

79

80 Ubalansert binærtre Balansert binærtre

81 Binære søketrær Binære søketrær er binærtrær hvor følgende gjelder for hver node i treet: Alle verdiene i venstre subtre er mindre enn verdien i noden selv. Alle verdiene i høyre subtre er større enn verdien i noden selv.

82 Binærsøk

83

84 l m h m = ( l + h ) / 2 ; m = ( ) / 2 = 12/2 = 6

85 l m h m = ( l + h ) / 2 ; m = ( ) / 2 = 12/2 = 6

86 l m h m = ( l + h ) / 2 ; m = ( ) / 2 = 5/2 = 2

87 l m h l m h l m h l=m =h

88 l m h

89 l m h

90 l m h

91 l=m =h

92 Binære søketrær er binærtrær hvor følgende gjelder for hver node i treet: Alle verdiene i venstre subtre er mindre enn verdien i noden selv. Alle verdiene i høyre subtre er større enn verdien i noden selv.

93 Search To search for a key k. we trace a downward path starting at the root The next node visited depends on the comparison of k with the key of the current node If we reach a leaf, the key is not found Example: get(4): n Call TreeSearch(4,root) The algorithms for nearest neighbor queries are similar Algorithm TreeSearch(k, v) if T.isExternal (v) return v if k < key(v) return TreeSearch(k, leftchild(v)) else if k = key(v) return v else { k > key(v) } return TreeSearch(k, rightchild(v)) 2 < > 1 4 = Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 93

94 public class BinTre { Node rot = null; class Node { int verdi; Node venstre, hoyre; } } public Node finnverdiibintre (int verdi, Node tre) { Node retur = null; if ( tre == null ) retur = null; else if ( verdi < tre.verdi ) retur = finnverdiibintre( verdi, tre.venstre ); else if ( verdi == tre.verdi ) retur = tre; else if ( verdi > tre.verdi ) retur = finnverdiibintre( verdi, tre.hoyre ); return retur; }

95 Søking For å søke etter en node med en bestemt Verdi starter vi i rotnoden og søker nedover i treet Neste subtre det skal søkes I avhenger av sammenligningen mellom verdien vi leter etter og verdien i noden Hvis subtreet vi skal fortsette å søke i er tomt, finnes ikke verdien i treet. Eksempel: n 2015 Goodrich and Tamassia finnverdiibintre(4,rot); public Node finnverdiibintre (int verdi, Node tre) { Node retur = null; if ( tre == null ) retur = null; else if ( verdi < tre.verdi ) retur = finnverdiibintre( verdi, tre.venstre ); else if ( verdi == tre.verdi ) retur = tre; else if ( verdi > tre.verdi ) retur = finnverdiibintre( verdi, tre.hoyre ); return retur; } Node 2 < > 1 4 = 8 null null null null null null 6 9 rot null 95

96 Søking For å søke etter en node med en bestemt Verdi starter vi i rotnoden og søker nedover i treet Neste subtre det skal søkes I avhenger av sammenligningen mellom verdien vi leter etter og verdien i noden Hvis subtreet vi skal fortsette å søke i er tomt, finnes ikke verdien i treet. Eksempel: n 2015 Goodrich and Tamassia finnverdiibintre(5,rot); public Node finnverdiibintre (int verdi, Node tre) { Node retur = null; if ( tre == null ) retur = null; else if ( verdi < tre.verdi ) retur = finnverdiibintre( verdi, tre.venstre ); else if ( verdi == tre.verdi ) retur = tre; else if ( verdi > tre.verdi ) retur = finnverdiibintre( verdi, tre.hoyre ); return retur; } Node 2 < > > null null null null null null 6 9 rot null 96

97 Søking For å søke etter en node med en bestemt Verdi starter vi i rotnoden og søker nedover i treet Neste subtre det skal søkes I avhenger av sammenligningen mellom verdien vi leter etter og verdien i noden Hvis subtreet vi skal fortsette å søke i er tomt, finnes ikke verdien i treet. Eksempel: n 2015 Goodrich and Tamassia finnverdiibintre(5,rot); Node finnverdiibintre (int verdi, Node tre) { if ( tre == null ) return null; else if ( verdi < tre.verdi ) return finnverdiibintre(verdi,tre.venstre); else if ( verdi == tre.verdi ) return tre; else // verdi > tre.verdi return finnverdiibintre( verdi, tre.hoyre ); } 2 < > > null null null null null null 6 9 Node rot null 97

98 Insertion To perform operation put(k, o). we search for key k (using TreeSearch) Assume k is not already in the tree, and let w be the leaf reached by the search We insert k at node w and expand w into an internal node Example: insert 5 < 6 2 > 1 4 > 8 w w Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 98

99 Innsetting Vi søker først på vanlig måte etter en node med verdien k vi skal sette inn Anta at k ikke finnes i treet fra før. Vi vil da ende opp med å finne et tomt subtree (nullpeker) der noden med verdi k skulle vært. Vi setter inn den nye noden istedet for det tomme treet vi fant. Eksempel: sett inn < > Eksempel: sett inn > null null null null null null null null null null null null null null null null null 2015 Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 99

100 GjennomsniMsanalyse Intui8vt forventer vi at alle operasjonene som ukøres på et binært søketre vil ta O(log n) 8d siden vi hele 8den grovt sem halverer størrelsen på treet vi jobber med. Det kan bevises at den gjennomsnimlige dybden 8l nodene i treet er O(log n) når alle innseqngsrekkefølger er like sannsynlige. (se teorem 3.6, s. 109).

101 GjennomsniMsanalyse Intui8vt forventer vi at alle operasjonene som ukøres på et binært søketre vil ta O(log n) 8d siden vi hele 8den grovt sem halverer størrelsen på treet vi jobber med. Det kan bevises at den gjennomsnimlige dybden 8l nodene i treet er O(log n) når alle innseqngsrekkefølger er like sannsynlige. Teorem 3.6: Hvis T er et 8lfeldig konstruert binært søketre med n > 4 noder, så er høyden 8l T = O(log n) med en sannsynlighet på minst 1 1/n.

102 Worst-case analyse I verste fall brukes bare venstre- (eller høyre-) pekerne i treet, og det binære søketreet blir i praksis lik en enkel liste. Vi får da worst-case O(n) 8d for innseqng, søking, sleqng osv. Ubalanserte trær kan for eksempel skyldes: spesiell innseqngsrekkefølge ( s8gende/ synkende orden) ujevn sleqng

103

104 Deletion We consider the case where the key k to be removed is stored at a node v whose children are both internal n we find the internal node w that follows v in an inorder traversal 1 2 z v 3 w n we copy key(w) into node v n we remove node w and its left child z (which must be a leaf) by means of operation removeexternal(z) v 8 Example: remove Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 104

105 Fjerning av indre node Vi ser på et eksempel der noden v som skal fjernes ikke er en løvnode: v 8 n n Vi finner den minste noden w i det høyre subtreet til v Vi erstatter v med w w n Vi fjerner noden w Eksempel: Fjern noden med verdi v Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 105

106 Fjerning av indre node Vi ser på et eksempel der noden v som skal fjernes ikke er en løvnode: v 8 n n Vi finner den minste noden w i det høyre subtreet til v Vi erstatter v med w w n Vi fjerner noden w Eksempel: Fjern noden med verdi v Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 106

107 v skal byttes ut med w 1 3 v 2 8 w 6 9 null Goodrich and Tamassia Binary Search Trees 107

108 Node p Node v skal byttes ut med w 1 v Node w null

109 Node p Node v skal byttes ut med w 1 v 3 v.right.left = w.right; 2 8 Node w null

110 Node p Node v skal byttes ut med w 1 v 3 v.right.left = w.right; null Node w

111 Node p Node v skal byttes ut med w 1 v v.right.left = w.right; w.left = v.left; w.right = w.right; Node w

112 Node p Node v skal byttes ut med w 1 v v.right.left = w.right; w.left = v.left; w.right = w.right; p.right = w; Node w

113 Node p Node v skal byttes ut med w 1 3 v 2 Node 6 8 v.right.left = w.right; w.left = v.left; w.right = w.right; p.right = w; v.left = null; v.right = null; w

114 Node p Node v skal byttes ut med w 1 3 v 2 Node 6 8 v.right.left = w.right; w.left = v.left; w.right = w.right; p.right = w; v.left = null; v.right = null; w

115

116 1 1 3 v w w