1、 概述
二叉查找树(Binary Search Tree,也叫二叉排序树,即Binary Sort Tree)能够支持多种动态集合操作,它可以用来表示有序集合、建立索引等,因而在实际应用中,二叉排序树是一种非常重要的数据结构。
从算法复杂度角度考虑,我们知道,作用于二叉查找树上的基本操作(如查找,插入等)的时间复杂度与树的高度成正比。对一个含n个节点的完全二叉树,这些操作的最坏情况运行时间为O(log n)。但如果因为频繁的删除和插入操作,导致树退化成一个n个节点的线性链(此时即为一个单链表),则这些操作的最坏情况运行时间为O(n)。为了克服以上缺点,很多二叉查找树的变形出现了,如红黑树、AVL树,Treap树等。
本文介绍了二叉查找树的一种改进数据结构–伸展树(Splay Tree)。它的主要特点是不会保证树一直是平衡的,但各种操作的平摊时间复杂度是O(log n),因而,从平摊复杂度上看,二叉查找树也是一种平衡二叉树。另外,相比于其他树状数据结构(如红黑树,AVL树等),伸展树的空间要求与编程复杂度要小得多。
2、 基本操作
伸展树的出发点是这样的:考虑到局部性原理(刚被访问的内容下次可能仍会被访问,查找次数多的内容可能下一次会被访问),为了使整个查找时间更小,被查频率高的那些节点应当经常处于靠近树根的位置。这样,很容易得想到以下这个方案:每次查找节点之后对树进行重构,把被查找的节点搬移到树根,这种自调整形式的二叉查找树就是伸展树。每次对伸展树进行操作后,它均会通过旋转的方法把被访问节点旋转到树根的位置。
为了将当前被访问节点旋转到树根,我们通常将节点自底向上旋转,直至该节点成为树根为止。“旋转”的巧妙之处就是在不打乱数列中数据大小关系(指中序遍历结果是全序的)情况下,所有基本操作的平摊复杂度仍为O(log n)。
伸展树主要有三种旋转操作,分别为单旋转,一字形旋转和之字形旋转。为了便于解释,我们假设当前被访问节点为X,X的父亲节点为Y(如果X的父亲节点存在),X的祖父节点为Z(如果X的祖父节点存在)。
(1) 单旋转
节点X的父节点Y是根节点。这时,如果X是Y的左孩子,我们进行一次右旋操作;如果X 是Y 的右孩子,则我们进行一次左旋操作。经过旋转,X成为二叉查找树T的根节点,调整结束。
(2) 一字型旋转
节点X 的父节点Y不是根节点,Y 的父节点为Z,且X与Y同时是各自父节点的左孩子或者同时是各自父节点的右孩子。这时,我们进行一次左左旋转操作或者右右旋转操作。
(3) 之字形旋转
节点X的父节点Y不是根节点,Y的父节点为Z,X与Y中一个是其父节点的左孩子而另一个是其父节点的右孩子。这时,我们进行一次左右旋转操作或者右左旋转操作。
3、伸展树区间操作
在实际应用中,伸展树的中序遍历即为我们维护的数列,这就引出一个问题,怎么在伸展树中表示某个区间?比如我们要提取区间[a,b],那么我们将a前面一个数对应的结点转到树根,将b 后面一个结点对应的结点转到树根的右边,那么根右边的左子树就对应了区间[a,b]。原因很简单,将a 前面一个数对应的结点转到树根后, a 及a 后面的数就在根的右子树上,然后又将b后面一个结点对应的结点转到树根的右边,那么[a,b]这个区间就是下图中B所示的子树。
利用区间操作我们可以实现线段树的一些功能,比如回答对区间的询问(最大值,最小值等)。具体可以这样实现,在每个结点记录关于以这个结点为根的子树的信息,然后询问时先提取区间,再直接读取子树的相关信息。还可以对区间进行整体修改,这也要用到与线段树类似的延迟标记技术,即对于每个结点,额外记录一个或多个标记,表示以这个结点为根的子树是否被进行了某种操作,并且这种操作影响其子结点的信息值,当进行旋转和其他一些操作时相应地将标记向下传递。
与线段树相比,伸展树功能更强大,它能解决以下两个线段树不能解决的问题:
(1) 在a后面插入一些数。方法是:首先利用要插入的数构造一棵伸展树,接着,将a 转到根,并将a 后面一个数对应的结点转到根结点的右边,最后将这棵新的子树挂到根右子结点的左子结点上。
(2) 删除区间[a,b]内的数。首先提取[a,b]区间,直接删除即可。
4、实现
代码全部来自【参考资料2】。
(1)旋转操作
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// node 为结点类型,其中ch[0]表示左结点指针,ch[1]表示右结点指针
// pre 表示指向父亲的指针
// Rotate函数用于(左/右)旋转x->pre
void
Rotate(node *x,
int
d)
// 旋转操作,d=0 表示左旋,d=1 表示右旋
{
node *y = x->pre;
Push_Down(y), Push_Down(x);
// 先将Y 结点的标记向下传递(因为Y 在上面),再把X 的标记向下传递
y->ch[! d] = x->ch[d];
if
(x->ch[d] != Null) x->ch[d]->pre = y;
x->pre = y->pre;
if
(y->pre != Null)
if
(y->pre->ch[0] == y) y->pre->ch[0] = x;
else
y->pre->ch[1] = x;
x->ch[r] = y, y->pre = x, Update(y);
// 维护Y 结点
if
(y == root) root = x;
// root 表示整棵树的根结点
}
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(2)splay操作
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void
Splay(node *x, node *f)
// Splay 操作,表示把结点x 转到结点f 的下面
{
for
(Push_Down(x) ; x->pre != f; )
// 一开始就将X 的标记下传
if
(x->pre->pre == f)
// 父结点的父亲即为f,执行单旋转
if
(x->pre->ch[0] == x) Rotate(x, 1);
else
Rotate(x, 0);
else
{
node *y = x->pre, *z = y->pre;
if
(z->ch[0] == y)
if
(y->ch[0] == x)
Rotate(y, 1), Rotate(x, 1);
// 一字形旋转
else
Rotate(x, 0), Rotate(x, 1);
// 之字形旋转
else
if
(y->ch[1] == x)
Rotate(y, 0), Rotate(x, 0);
// 一字形旋转
else
Rotate(x, 1), Rotate(x, 0);
// 之字形旋转
}
Update(x);
// 最后再维护X 结点
}
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(3)将第k个数转到要求的位置
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// 找到处在中序遍历第k 个结点,并将其旋转到结点f 的下面
void
Select(
int
k, node *f)
{
int
tmp;
node *t;
for
(t = root; ; )
// 从根结点开始
{
Push_Down(t);
// 由于要访问t 的子结点,将标记下传
tmp = t->ch[0]->size;
// 得到t 左子树的大小
if
(k == tmp + 1)
break
;
// 得出t 即为查找结点,退出循环
if
(k <= tmp)
// 第k 个结点在t 左边,向左走
t = t->ch[0];
else
// 否则在右边,而且在右子树中,这个结点不再是第k 个
k -= tmp + 1, t = t->ch[1];
}
Splay(t, f);
// 执行旋转
}
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5、 应用
(1) 数列维护问题
题目:维护一个数列,支持以下几种操作:
1. 插入:在当前数列第posi 个数字后面插入tot 个数字;若在数列首位插入,则posi 为0。
2. 删除:从当前数列第posi 个数字开始连续删除tot 个数字。
3. 修改:从当前数列第posi 个数字开始连续tot 个数字统一修改为c 。
4. 翻转:取出从当前数列第posi 个数字开始的tot 个数字,翻转后放入原来的位置。
5. 求和:计算从当前数列第posi 个数字开始连续tot 个数字的和并输出。
6. 求和最大子序列:求出当前数列中和最大的一段子序列,并输出最大和。
(2) 轻量级web服务器lighttpd中用到数据结构splay tree.
6、 参考资料
(1) 杨思雨《伸展树的基本操作与应用》
(2) Crash《运用伸展树解决数列维护问题》
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伸展树(Splay Tree)是AVL树不错的替代,它有以下几个特点:
(1)它是二叉查找树的改进,所以具有二叉查找树的有序性。
(2)对伸展树的操作的平摊复杂度是O(log2n)。
(3)伸展树的空间要求、编程难度非常低。
提到伸展树,就不得不提到AVL树和Read-Black树,虽然这两种树能够保证各种操作在最坏情况下都为logN,但是两都实现都比较复杂。而在实际情况中,90%的访问发生在10%的数据上。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。这样,就能使得平摊复杂度为logN。
1、自底向上的伸展树
伸展操作Splay(x,S)是在保持伸展树有序性的前提下,通过一系列旋转操作将伸展树S中的元素x调整至树的根部的操作。
在旋转的过程中,要分三种情况分别处理:
(1)Zig 或 Zag
(2)Zig-Zig 或 Zag-Zag
(3)Zig-Zag 或 Zag-Zig
1.1、Zig或Zag操作
节点x的父节点y是根节点。
1.2、Zig-Zig或Zag-Zag操作
节点x的父节点y不是根节点,且x与y同时是各自父节点的左孩子或者同时是各自父节点的右孩子。
1.3、Zig-Zag或Zag-Zig操作
节点x的父节点y不是根节点,x与y中一个是其父节点的左孩子而另一个是其父节点的右孩子。
2、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:
2.1、Zig操作
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。
2.2、Zig-Zig操作
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。
2.3、Zig-Zag操作
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。此时,就与Zag(与Zig相反)的情况一样了。
最后,在查找到节点后,将三棵树合并。如图:
2.4、示例:
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。
3、实现
3.1、splay操作
Rotate right(查找10):
Link right:
Assemble:
Rotate left(查找20):
Link left:
3.2、插入操作
3.3、删除操作
完整代码: