4. Использование деревьев в задачах поиска

   1. Упорядоченные деревья поиска

Обычные деревья не дают выигрыша при хранении множества значений. При поиске элемента все равно необходимо просмотреть все дерево. Однако можно организовать хранение элементов в дереве так, чтобы при поиске элемента достаточно было просмотреть лишь часть дерева. Для этого надо ввести следующее требование упорядоченности дерева:

Двоичное дерево упорядочено, если для любой вершины x справедливо такое свойство: все элементы, хранимые в левом поддереве, меньше элемента, хранимого в x, а все элементы, хранимые в правом поддереве, больше элемента, хранимого в x.

Важное свойство упорядоченного дерева: все элементы его различны. Если в дереве встречаются одинаковые элементы, то такое дерево является частично упорядоченным.

В дальнейшем будет идти речь только о двоичных упорядоченных деревьях, опуская слово «упорядоченный».

Итак, основными операциями, производимыми с упорядоченным деревом, являются:

• поиск вершины;

• добавление вершины;

• удаление вершины;

• очистка дерева.

Реализацию этих операций приведем в виде соответствующих процедур.

Алгоритм поиска можно записать в рекурсивном виде. Если искомое значение Item меньше Tree^.Data, то поиск продолжается в левом поддереве, если равен – поиск считается успешным, если больше – поиск продолжается в правом поддереве; поиск считается неудачным, если достигли пустого поддерева, а элемент найден не был.

function Find_Tree(Item: TypeElement; Tree: PTree): boolean;

{Поиск вершины дерева, содержащую значение Item}

var

Current: PTree;

begin

Find_Tree := False;

if Tree <> nil then begin {Дерево не пустое}

Current := Tree;

if Current^.Data = Item then {Вершина найдена}

Find_Tree := True

else

if Current^.Data > Item then {Ищем в левом поддереве}

Find_Tree := Find_Tree(Item, Current^.Left)

else {Ищем в правом поддереве}

Find_Tree := Find_Tree(Item, Current^.Right);

end;

end;

Можно написать аналогичную нерекурсивную функцию. Она позволит избежать избыточного хранения информации. Каждый рекурсивный вызов размещает в стеке локальные переменные Item и Tree, а также адрес точки возврата из подпрограммы. В нерекурсивном варианте можно обойтись одной переменной Item и одной переменной Tree.

Как осуществлять нерекурсивный поиск в упорядоченном дереве, рассмотрим на примере алгоритма добавления элемента в дерево. Сначала надо найти вершину, к которой в качестве потомка необходимо добавить новую вершину (фактически произвести поиск), а затем присоединить к найденной новую вершину, содержащую значение Item (процедура написана в предположении, что добавляемого элемента в дереве нет).

procedure Add_Tree(Item: TypeElement; var Tree: PTree);

{Добавление в дерево вершины со значением Item}

var

NewNode, Current: PTree;

begin

if Tree = nil then begin {Дерево пустое}

{Создаем корень}

New(Tree);

Tree^.Data := Item;

Tree^.Left := nil;

Tree^.Right := nil;

end else begin

Current := Tree;

{Поиск вершины}

while ((Item > Current^.Data) and (Current^.Right <> nil)) or

((Item < Current^.Data) and (Current^.Left <> nil)) do

if Item > Current^.Data then

Current := Current^.Right

else

Current := Current^.Left;

{Создание новой вершины}

New(NewNode);

NewNode^.Data := Item;

NewNode^.Left := nil;

NewNode^.Right := nil;

If Item > Current^.Data then {Новая вершина больше найденной}

Current^.Right := NewNode {Присоединяем новую справа}

else {Новая вершина меньше найденной}

Current^.Left := NewNode; {Присоединяем новую слева}

end;

end;

Процедура удаления элемента будет несколько сложнее. При удалении может случиться, что удаляемый элемент находится не в листе, то есть вершина имеет ссылки на реально существующие поддеревья. Эти поддеревья терять нельзя, а присоединить два поддерева на одно освободившееся после удаления место невозможно. Поэтому необходимо поместить на освободившееся место либо самый правый элемент из левого поддерева, либо самый левый из правого поддерева. Нетрудно убедиться, что упорядоченность дерева при этом не нарушится. Договоримся, что будем заменять самый левый элемент из правого поддерева.

Нельзя забывать, что при замене вершина, на которую производится замена, может иметь правое поддерево. Это поддерево необходимо поставить вместо перемещаемой вершины.

procedure Del_Tree(Item: TypeElement; var Tree: PTree);

{Удаление из дерева вершины со значением Item}

var

Parent, Cur, Cur2: PTree;

Direction: (L, R); {направление движения (влево/вправо)}

begin

{Поиск удаляемого элемента}

Parent := nil; {предок удаляемой вершины}

Cur := Tree;

while ((Item > Cur^.Data) and (Cur^.Right <> nil)) or

((Item < Cur^.Data) and (Cur^.Left <> nil)) do begin

Parent := Cur;

if Item > Cur^.Data then begin

Cur := Cur^.Right; Direction := R;

end else begin

Cur := Cur^.Left; Direction := L;

end;

end;

if Cur <> nil then begin {Вершина найдена}

{Анализируем наличие потомков у найденной вершины}

{и удаляем соответствующим образом}

if (Cur^.Left <> nil) and (Cur^.Right <> nil) then begin

{Удаление вершины в случае наличия у нее обоих потомков}

Parent := Cur; Cur2 := Cur^.Right;

{Поиск кандидатуры на замену}

while Cur2^.Left <> nil do begin

Parent := Cur2; Cur2 := Cur2^.Left;

end;

{Заменяем}

Cur^.Data := Cur2^.Data;

{Спасаем правое поддерево вершины, которой заменяем}

if Parent <> Cur then

Parent^.Left := Cur2^.Right

else

Parent^.Right := Cur2^.Right;

Dispose(Cur2);

end else begin

{Удаление вершины в случае наличия у нее}

{не более одного потомка}

if (Cur^.Left = nil) then begin

if Parent <> nil then begin

if Direction = L then

Parent^.Left := Cur^.Right

else

Parent^.Right := Cur^.Right;

end else begin

Tree := Cur^.Right;

end;

end;

if (Cur^.Right = nil) then begin

if Parent <> nil then begin

if Direction = L then

Parent^.Left := Cur^.Left

else

Parent^.Right := Cur^.Left;

end else begin

Tree := Cur^.Left;

end;

end;

Dispose(Cur);

end;

end;

end;

Временная сложность этих алгоритмов (она одинакова для этих алгоритмов, так как в их основе лежит поиск) оценим для наилучшего и наихудшего случая. В лучшем случае, – то есть случае полного двоичного дерева –получаем сложность O_min(log n). В худшем случае дерево может выродиться в список. Такое может произойти, например, при добавлении элементов в порядке возрастания. При работе со списком в среднем придется просмотреть половину списка. Это даст сложность O_max(n).

В процедуре очистки дерева применяется обратный метод обхода дерева. Использование обратного метода обхода гарантирует, что будут сначала посещены и удалены все потомки предка, прежде чем удалится сам предок.

procedure Clear_Tree(var Tree: PTree);

{Очистка дерева}

begin

if Tree <> nil then begin

Clear_Tree(Tree^.Left);

Clear_Tree(Tree^.Right);

Dispose(Tree);

Tree := nil;

end;

end;

Временная сложность этой операции O(n).