データ構造とアルゴリズム

第九回 (2013年11月29日)

平衡木

http://www.sw.it.aoyama.ac.jp/2013/DA/lecture9.html

Martin J. Dürst

© 2009-13 Martin J. Dürst 青山学院大学

目次

• 前回の残りとまとめ
• 2-3-4 木
• 赤黒木
• AVL 木
• B 木

前回の残り

前回のまとめ

• 辞書はキーを使って項目の探索、挿入、削除ができる抽象データ型
• 簡単な実装では一部の操作は O(n) 時間がかかる
• 二分木の操作は全て平均で O(log n) が、最悪で O(n)
• 平衡木の例: トップダウン 2-3-4 木

緊急地震速報の訓練

本日 10:15 頃、全国的な緊急地震速報の訓練を実施

大学の館内放送で緊急地震速報を放送

落ち着いて訓練放送を聞いて、指示に従ってください。

訓練時間は約 20 秒

(携帯電話やスマートフォンの緊急地震速報は不発信)

トップダウン 2-3-4 木

(top-down 2-3-4 tree)

• 各ノードの子数は 2、3 または 4
• 子数が k の場合、ノードに k-1 のキーとデータ項目を保持
• ノード内のデータ項目のキーは部分木の分岐点
• 木の高さは一定
• 一番下の層には子がない (実装上、全部同一の空のノード)

2-3-4 木での探索

• 根から開始
• 現在の頂点で探索のキーが発見される場合、それに対応するデータ項目を返す
• 現在の頂点のキーによって、部分木を選択、再帰的に探索

(2-3-4 木の各操作は二分探索木の拡張)

2-3-4 木での挿入

• 基本動作: 最下層まで探索、キーとデータを挿入
• 最下位の頂点に既に三つの項目がある場合、分割が必要
• 分割によって、一つ上の層に分岐点の挿入が必要
• 挿入が根まで連鎖する可能性がある
• それを防ぐために、子数が4のノードは予め (下向く探索のとき) 分割
• このような 2-3-4 木をトップダウン 2-3-4 木と呼ぶ

2-3-4 木での削除

• 二分探索木と同様、挿入より複雑
• 削除したい項目を発見 (探索参照)
• 削除したい項目が最下層にない場合、交換できる最下層の項目と交換
• 最下層の項目を削除
• 項目のないノードができたら、隣接ノードから項目を移動
• 移動で対応できないとき、合併
• 合併で対応できないなら上位層で対応

2-3-4 木の効率

• 2-3-4 木の高さ h の最大のデータ項目の数: n = 4^h-1
• 2-3-4 木の高さ h の最低のデータ項目の数: n = 2^h-1
• よって、木の高さが O(log n)
• 各操作に必要な時間は木の高さに比例するので O(log n)

2-3-4 木の実装

• Ruby での実装: 9234tree.rb、9driver.rb
• 2-3-4 木の実装は一般的に難しいとされている
• ノードごとのメモリ使用率は低め
• そのため、他の平衡木が提案されてきた

赤黒木

(red-black-tree)

• 2-3-4 木を二分木で実装
• 元の木の辺は黒
• 3子や4子のノードは複数ノードに分割、その内部の辺は赤
• 二つの赤辺の連続が禁止
• 普遍条件が崩されているとき、「回転」で修復
• 黒の辺だけを数えると木の高さが一定
• 葉の最大の深さは最小の深さの二倍以内

AVL 木

(AVL-tree)

• Adelson-Velskii と Landis (Адельсон-Вельский と Ландис) が 1962 年に提案
• 最古の平衡木 (二分木)
• 制約 (普遍条件): どの頂点 (ノード) でも、左と右の部分木の高さの差は 1 以下
• 部分木の高さの差を内部説に保持、更新
• 高さが 1.44 log₂ n に限定
• 検索は赤黒木より少し速い
• 挿入・削除は赤黒木より少し遅い

二次記憶装置

(secondary storage)

• 内部メモリは
  • ワード単位でアクセス
    (現在のマシンで 32ビットや64ビット)
  • アクセスは非常に速い (ナノ秒単位)
• 二次記憶装置 (ハードディスクなど) は
  • 一気に大量のデータにアクセス
    (1ページ、512バイト~4096バイトなど)
  • アクセスは非常に遅い (ミリ秒単位)

(テープなどは線形アクセス限定のため論外)

B 木

(B-tree)

• 2-3-4 木の変形と考えられる
• 1ページを1ノードとして使用
• ページごとのキーの容量を最大化
• ページごとの最低のキーの数は容量の半分程度
• B+木ではキー以外のデータを一番下の層だけに配置
• それによって、内部節のキーの数、子供の数を増やし、高さを抑える

B 木のノード (ページ)

B+木の内部ノード (ページ)

B+木の最下位ノード (ページ)

B+木関連の変数の定義

• n: データ項目の総数 (具体例: 50,000)
• L_p: ページの大きさ (具体例: 1024バイト)
• L_k: キーの大きさ (具体例: 4バイト)
• L_d: キーを抜く一項目のデータの大きさ (具体例: 240バイト)
• L_pp: ページ番号 (ポインタ) の大きさ (具体例: 4バイト)
• α_min: 最低占有率 (普通は 0.5)

B+木: ページごとの項目数

(⌊a⌋ は a の床関数、a 以下の最大の整数)

• d_max = ⌊L_p / (L_k + L_d)⌋ (具体例: 4)
  (葉の最大項目数)
• d_min = ⌊d_max α_min⌋ (具体例: 2)
  (葉の最低項目数)
• k_max = ⌊L_p / (L_k + L_pp)⌋ (具体例: 128)
  (内部節の最大の子供の数)
• k_min = ⌊k_max α_min⌋ (具体例: 64)
  (内部節の最低の子供の数)

B+木のノードの数

(⌈a⌉ は a の天井関数、a 以上の最小の整数)

• Nd_max = ⌈n / d_min⌉ (具体例: 25,000)
  (葉の最大数)
• Nd_min = ⌈n / d_max⌉ (具体例: 12,500)
  (葉の最低数)
• Nk_max = ⌈Nd_max / k_min⌉ + ⌈Nd_max / k_min²⌉ ...
  (内部節の最大の数)
  (具体例: 391 + 7 + 1 = 399; B+木の高さ: 4; 節総数: 25,399)
• Nk_min = ⌈Nd_min / k_max⌉ + ⌈Nd_min / k_max²⌉ + ...
  (内部節の最低の数)
  (具体例: 98 + 1 = 99; B+木の高さ: 3; 節総数: 12,599)

まとめ

• 平衡木によって辞書の基本操作は全て O(log n) で可能
• 二次記憶装置で B 木、B+木はデータベースなどで非常に重要