データ構造とアルゴリズム

第七回 (2008年11月 14日)

辞書とその実装: 二分木など

http://www.sw.it.aoyama.ac.jp/2008/DA/lecture7.html

Martin J. Dürst

duerst@it.aoyama.ac.jp

© 2008 Martin J. Dürst 青山学院大学

目次

• 先回のまとめ
• 辞書
• 二分木とその辿り方
• 二分探索木
• 平衡木

先回のまとめ

• クイックソートは効率のよい整列法
• 最悪の場合に O(n²); 平均で O(n log n)
• 分割要素の選択など実装で注意点が多い
• 実装例: 6qsort.rb
• アニメーション: sort.svg

辞書の抽象データ型

(dictionary)

• データ項目ごと
  • キー (key): 探索に使用
  • 値 (value): キー以外の項目ごとの情報、無しも可
• 操作
  • 挿入 (insert)
  • 削除 (delete)
  • 探索 (search/find)

辞書の簡単な実装

• 整列された配列: 探索は二分探索で O(log n)、挿入・削除は O(n)
• 整列されてない配列、連結リスト: 探索は O(n)
• 挿入・削除・探索全てを O(log n) で実装したい
  • 平衡木
  • ハッシュ法

二分木

• グラフ (graph): 頂点 (ノード、node) と辺 (edge) からなる
• 木 (tree): 根 (root) は親 (parent) が無いが、他の頂点が全て一つの親とつながっている
• 二分木 (binary tree): 各頂点に子 (child) が最大 2 個

二分木の辿り方

• 深さ優先 (depth first)
  • 行きがけ順 (preorder)
  • 通りがけ順 (inorder)
  • 帰りがけ順 (postorder)
• 幅優先 (breadth first)

二分探索木

• 各頂点にデータ項目を配置
• 任意の頂点のキー k より
  • 左の部分木のキーが k より小さい
  • 右の部分木のキーが k より大きい

探索木での探索

• 根から開始
• 現在の頂点のキーより探索のキーが
  • 同じ場合、頂点のデータ項目を返す
  • 小さい場合、左の部分木を探索
  • 大きい場合、右の部分木を探索
  • 空の頂点の場合、探索終了

探索木での挿入

• 根から開始
• 現在の頂点のキーより挿入のキーが
  • 小さい場合、左の部分木に挿入
  • 大きい場合、右の部分木に挿入
  • 空の頂点を挿入したい頂点に置換 (その子は空の頂点)
  • 同じ場合、挿入打ち切り又は右の部分木に挿入

探索木での削除

• 削除したい頂点を発見 (探索参照)
• 削除したい頂点に (真の) 子が
  • ない場合にそのまま削除
  • 一個だけの場合、それと置換
  • 二個の場合、右の部分木の一番小さいキーの頂点と置換

単純な探索木の評価

• 木全体の高さで操作の計算時間が決まる
• 最善の高さが O(log n)
• 最悪の高さが O(n)
• 平均の高さが