Динамические деревья: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 47: Строка 47:
Верхушки деревьев сконструированы таким образом, чтобы полностью скрывать от пользователя внутренние операции над структурой данных. Пользователь задает только то, какой фрагмент информации в каком кластере хранится, а также – при помощи косвенно вызываемых функций – как обновлять информацию после создания или разрушения кластера в ходе изменения дерева. Если операции определены должным образом, то приложения, использующие верхушки деревьев, совершенно независимы от того, как в действительности реализована структура данных – иначе говоря, от порядка, в котором выполняются операции обрезки и сжатия.
Верхушки деревьев сконструированы таким образом, чтобы полностью скрывать от пользователя внутренние операции над структурой данных. Пользователь задает только то, какой фрагмент информации в каком кластере хранится, а также – при помощи косвенно вызываемых функций – как обновлять информацию после создания или разрушения кластера в ходе изменения дерева. Если операции определены должным образом, то приложения, использующие верхушки деревьев, совершенно независимы от того, как в действительности реализована структура данных – иначе говоря, от порядка, в котором выполняются операции обрезки и сжатия.


Фактически верхушки деревьев были изначально предложены не как самостоятельные структуры данных, но как интерфейс над топологическими деревьями. Однако по соображениям эффективности хотелось бы иметь более прямую реализацию. Холм, Тарьян, Торуп и Вернек предложили концептуально простой автономный алгоритм обновления верхушки дерева после выполнения операции связывания или отрезания за время O(log n) в наихудшем случае [17]. Кроме того, Тарьян и Вернек предложили самонастраивающиеся верхушки деревьев [16] – более эффективную реализацию верхушек деревьев, основанную на декомпозиции путей: она разбивает исходный лес на пути с непересекающимися дугами, представляет эти пути в виде косых деревьев,
Фактически верхушки деревьев были изначально предложены не как самостоятельные структуры данных, но как интерфейс над топологическими деревьями. Однако по соображениям эффективности хотелось бы иметь более прямую реализацию. Холм, Тарьян, Торуп и Вернек предложили концептуально простой автономный алгоритм обновления верхушки дерева после выполнения операции связывания или отрезания за время O(log n) в наихудшем случае [17]. Кроме того, Тарьян и Вернек предложили самонастраивающиеся верхушки деревьев [16] – более эффективную реализацию верхушек деревьев, основанную на декомпозиции путей: она разбивает исходный лес на пути с непересекающимися дугами, представляет эти пути в виде косых деревьев, а затем соответствующим образом соединяет эти деревья. Внутренняя структура данных очень похожа на ST-дерево, однако пути в ней имеют непересекающиеся дуги, а не вершины, а шаг «растроения» встроен в саму структуру данных. Однако пользователю видны только операции обрезки и сжатия, характеризующие стягивание дерева.
compress(v)
rake(v)
 
а затем соответствующим образом соединяет эти деревья. Внутренняя структура данных очень похожа на ST-дерево, однако пути в ней имеют непересекающиеся дуги, а не вершины, а шаг «растроения» встроен в саму структуру данных. Однако пользователю видны только операции обрезки и сжатия, характеризующие стягивание дерева.




''Линеаризация''
''Линеаризация''


ET-деревья, предложенные Хензингером и Кингом [10] и впоследствии несколько упрощенные Тарьяном [ ], используют иной подход к представлению динамических деревьев – линеаризацию. Она поддерживает эйлеров путь по каждому входному дереву: замкнутый путь, который проходит через каждую дугу дважды – по одному разу в обоих направлениях. Путь порождает линейный порядок на вершинах и ребрах и, следовательно, может быть представлен в виде сбалансированного бинарного дерева поиска. Связывание и отрезание дуг от леса соответствует присоединению и отщеплению затрагиваемых этими операциями бинарных деревьев и может быть выполнено за время O(log n). Линеаризация является, пожалуй, самым простым из трех подходов, однако у нее есть серьезный недостаток: поскольку каждая дуга встречается дважды, эта структура данных может собирать информацию только по деревьям, а не по путям.
ET-деревья, предложенные Хензингером и Кингом [10] и впоследствии несколько упрощенные Тарьяном [15], используют иной подход к представлению динамических деревьев – линеаризацию. Она поддерживает [[эйлеров путь]] по каждому входному дереву: замкнутый путь, который проходит через каждую дугу дважды – по одному разу в обоих направлениях. Путь порождает линейный порядок на вершинах и ребрах и, следовательно, может быть представлен в виде сбалансированного бинарного дерева поиска. Связывание и отрезание дуг от леса соответствует присоединению и отщеплению затрагиваемых этими операциями бинарных деревьев и может быть выполнено за время O(log n). Линеаризация является, пожалуй, самым простым из трех подходов, однако у нее есть серьезный недостаток: поскольку каждая дуга встречается дважды, эта структура данных может собирать информацию только по деревьям, а не по путям.




Нижние границы
Нижние границы


Структуры данных в виде динамических деревьев способны решать задачу динамической связности на ациклических графах, которая заключается в следующем: пусть даны две вершины, v и w; требуется определить, принадлежат ли они к одному и тому же дереву. Патраку и Демен [ ] доказали наличие нижней границы £?(log n) для этой задачи; это значение относится и к представленным структурам данных.
Структуры данных в виде динамических деревьев способны решать задачу динамической связности на ациклических графах, которая заключается в следующем: пусть даны две вершины, v и w; требуется определить, принадлежат ли они к одному и тому же дереву. Патраку и Демен [12] доказали наличие нижней границы <math>\Omega (log n)</math> для этой задачи; это значение относится и к представленным структурам данных.


== Применение ==
== Применение ==
4430

правок

Навигация