标签:style blog http os strong width 2014 re
二叉查找树(Binary Search Tree)在很多情况下可以良好的工作,但它的限制是最坏情况下的渐进运行时间为 O(n)。
平衡查找树(Balanced Search Tree)的设计则是保证其高度在最坏的情况下为 O(log n),其插入、删除和查找可以实现渐进运行时间 O(log n)。
现在其实存在很多种类的平衡查找树,常见的有 AVL树、红黑树、B 树等。
不同的平衡查找树的高度(height):
2-3 树中节点和存储的元素符合如下特性要求:
相比二叉查找树,2-3 树的优势:
2-3 树可以获得更好的渐进查找时间 O(log2 n)。
2-3 树更容易保持树的平衡。
插入操作
将元素 I 插入到 2-3 树中,需要如下步骤:
2-3-4 树中节点和存储的元素符合如下特性要求:
2 度节点 3 度节点 4 度节点
其中,每个子节点仍是一棵 2-3-4 树,但子节点可能为空。
在 2-3-4 树中,所有叶子节点都在同一层,也就是最底层。但是元素却可以出现在所有节点中,也就是说,即使是叶子节点,也可以包含1、2 或 3 个元素,但不能没有元素。2-3-4 树保持着完美的平衡,每一条到叶子节点的路径都是等长的。
非叶子节点必须拥有至少 1 个子节点。设节点的子节点的数量为 L,节点包含元素的数量为 D,则:L = D + 1 。
因为 2-3-4 树中的节点至多包含 4 个子节点,所以该树叶称为 4 阶多路树(multiway tree of order 4)。
查找节点
在 2-3-4 树中查找结点,分为以下几个步骤:
插入节点
插入节点时,将从根节点开始查找,步骤如下:
例如,现在要将值 "25" 插入到如下的 2-3-4 树中:
从根节点(10,20)开始查找,向子树查找,直到找到子节点(22,24,29)。因为区间(20,∞)包含 25。
节点(22,24,29)是一个 4 度节点,所以将其中间值 24 推到父节点中。
剩下的 3 度节点(22,29)将被分裂成一对 2 度节点,也就是(22)和(29)。新的父节点为(10,20,24)。
在下降到右侧子节点(29)。因为区间(24-29)包含 25。
节点(29)没有左孩子。可将 25 直接插入到该节点中,插入完毕。
节点的分裂方式
将 4 度节点分裂的方式如下:
如果一个 4 度节点的父节点是一个 2 度节点,则将按如下方式分裂 4 度节点:
如果一个 4 度节点的父节点是一个 3 度节点,则将按如下方式分裂 4 度节点:
删除节点
情况1:临近兄弟节点是 3 度节点或 4 度节点。
解决方案:通过旋转操作和移动子树来从临近节点偷元素(steal)。
情况2:临近兄弟节点是 2 度节点。
解决方案:通过与临近兄弟节点合并,并从父节点偷元素。
参考资料
本文《平衡查找树》由 Dennis Gao 发表自博客园博客,任何未经作者本人允许的人为或爬虫转载均为耍流氓。
标签:style blog http os strong width 2014 re
原文地址:http://www.cnblogs.com/gaochundong/p/balanced_search_tree.html