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樹 2 Michael Tsai 2013/3/26
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期中考 (4/16)!! 我的想法: 關書 A4 大小一張, 雙面, 抄到你開心為止 (期末考沿用)
禁止使用放大鏡、顯微鏡 (供過小字體辨識用) XD 題目可能有 是非題 (並解釋原因) 填空題 問答題(寫algorithm, 證明題, 問complexity) 請把答案寫清楚, 部分正確就有部分給分 作弊的直接砍頭 (當掉+送學校議處)
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線頭樹?? 所以可以把這些NULL pointer欄位拿來做什麼? root left A right left B right left
root left A right left B right left C right 浪費 浪費 left D right left E right 浪費 浪費 left F right 浪費 left G right 浪費 浪費 浪費 複習: 浪費了幾個pointer? (總共有n個node的話) A: 總共有2n個pointer, (n-1)個edge/pointer不是NULL, 所以2n-(n-1)=n+1. 所以可以把這些NULL pointer欄位拿來做什麼?
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怎麼做Inorder Traversal? 需要多少空間? O(h)=O(n) 要記得柏智, 因為等一下要回來跑他的右邊
要記得祖詒, 因為等一下要回來跑他的右邊 柏智 要記得紹詮, 因為等一下要回來跑他的右邊 Pointer to紹詮 子欽 祖詒 Pointer to祖詒 Pointer to柏智 翊祥 紹詮 Stack 需要多少空間? O(h)=O(n) 我們就拿NULL pointers來幫忙這件事!
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浪費掉的pointer們… 線頭樹: (Inorder) Threaded Binary Tree
1. 如果leftChild是null, 那就改成指到inorder traversal的前一個node (又稱為inorder predecessor) (此為線頭) 2. 如果rightChild是null,那就改成指到inorder traversal的後一個node (又稱為inorder successor) (此為線頭) 3. node的structure裡面放兩個額外的boolean欄位, 說明是link還是thread 效果: 之後做inorder traversal不需要stack了! O(1)!
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Threaded binary tree長這樣
root Dummy node, 用來辨識root 1 - 1 A 1 B C D 1 E 1 F G H
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怎麼找到inorder successor? 如果右邊不是thread, 那就找rightChild的leftChild一直走到底
Inorder Traversal? 怎麼找到inorder successor? 如果右邊不是thread, 那就找rightChild的leftChild一直走到底 如果右邊是thread, 那麼就是thread指到的地方 root 1 - 1 A 1 B C D 1 E 1 F G H
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Threaded Binary Tree 接著, 要做inorder traversal就很簡單了
void InOrderTraversal(struct TreeNode *root) { struct TreeNode *temp=root; while(1){ temp=inorderSuccessor(temp); if (temp==root) return; printf(“%d”, temp->data); } <動腦時間> 如果要用threaded binary tree做preorder traversal呢? 首先要先想想怎麼找到preorder successor Postorder仍然無法不使用stack來做traversal! Karumanchi p.141 Space Complexity: O(1)
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在Threaded Binary Tree裡面加一個node
root 1 - 1 A 1 B C D 1 E 1 F G G 1 H I
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root 1 - 1 A 1 B C D I 1 1 E 1 F G H Code請參考Karumanchi p.142
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Priority Queue 一種每次都可以拿到priority最高的element的queue 直接來定義operations
Insert(element) 把element放進queue裡面 DeleteMax() 把element拿出來. 這個element有最高的priority (可以想像, 放進去的時候有做一些排序) 另外也有FindMax(), isEmpty(), isFull等等的operation 請同學想想看, 要怎麼用已經學過的東西來做priority queue?
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用以前學過的方法效果如何? Insert DeleteMax FindMax Unordered Array O(1) O(n)
Unordered Linked List Ordered Array Ordered Linked List Binary Search Tree O(h) (average case 𝑂 log 𝑛 ) (worst case O(n)) Binary Heap 𝑂 log 𝑛 我是遮板 我是遮板 我是遮板 我是遮板 我是遮板 我是遮板
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Heap Definition: A max tree is a tree in which the key value in each node is no smaller (larger) than the key values in its children (if any). Definition: A max heap is a complete binary tree that is also a max tree. A min heap is a complete binary tree that is also a min tree. 有了heap, 我們要怎麼用它來 做priority queue? Root是不是永遠都是最大? 14 12 7 10 8 6
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Insert一個element到Heap
加入的時候每次都能夠繼續維持是一個max heap 怎麼加? 1. 既然是complete binary tree, 所以一定要加在下一個該出現的地方, 把新的element放在那邊. 2. 循序往root的方向移動, 一直到不違反parent > child的規則為止 Time complexity? 14 12 7 10 8 6 20 需要和6比嗎? 不用! 因為原本6的parent就會比它大了! 因此20只會更大! 𝑂( log 𝑛 )
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從Heap DeleteMax一個element
從root拿走一個element (最大的) 調整位置, 繼續維持是一個max heap 1. 首先既然是complete binary tree 拿掉的位置就沒有別的選擇. 2. 把拿掉的位置的element, 拿到root的地方. 和child中比較大 的比較. 如果比其小則與其交換. 重複以上步驟直到不再違反 parent > child的規則為止. Time complexity? 21 15 20 14 10 需要跟15和20都比! 因為如果拿到不是最大的child, 則可能違反heap原則! 𝑂( log 𝑛 )
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用什麼data structure來implement heap?
Array? 比較簡單? 偷懶? 可以. 因為每次都只會加在最後面 (complete binary tree) 複習 “怎麼在記憶體裡面記一棵樹呢? Array法”, Binary Tree版
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怎麼在記憶體裡面記一棵樹呢? Array法 Binary Tree (每個node最多有2個children) 某個node的parent?
觀察: Index為i的node, 其parent之index為 (𝑖−1)/2 怎麼找某個node的children 觀察: Index為i的node, 其children之index為 2𝑖+1 ~ 2𝑖+2 這樣要找parent或是child都非常方便! [0] A [1]-[2] B D [5]-[6] [3]-[4] E F H J
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討論時間 給一個沒有處理過的array, 怎麼用最少的時間把它變成heap? 概念:
原本的array可以看成一個還沒排好的binary tree(還不是heap) Leaf的部分不用處理 (因為它們沒有children, 不會違反heap原則) 從最後一個(index最大的)非leaf node開始處理 (跟下面的比) Time complexity=O(n) !
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How to “heapify” an array?
方法一: 每次Insert一個element進去heap. 4 1 3 2 16 9 14 8 7 所花的時間 為h 這樣所花的時間複雜度是多少? 每新insert一個element進去heap, 所花的時間最多為O(h)=O(log n) h: 當時的高度 n: 當時的element數目 假設最後總共有N個element, 總時間複雜度會是O(N log N)嗎? 4 1 3 2 16 9 14 8 7
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方法一: 時間複雜度分析 則所花時間為: 2 1 +2× 2 2 +3× 2 3 +…+𝐻× 2 𝐻
= 𝑖=1 𝐻 2 𝑖 + 𝑖=2 𝐻 2 𝑖 +…+ 𝑖=𝐻 𝐻 2 𝑖 = 𝑗=1 𝐻 𝑖=𝑗 𝐻 2 𝑖 = 𝑗=1 𝐻 2 𝑗−1 𝑖=𝑗 𝐻 2 𝑖−𝑗+1 = 𝑗=1 𝐻 2 𝑗−1 𝑖=1 𝐻−𝑗+1 2 𝑖 = 𝑗=1 𝐻 2 𝑗−1 ⋅2 2 𝐻−𝑗+1 −1 = 𝑗=1 𝐻 2 𝐻+1 − 2 𝑗 =𝐻 2 𝐻+1 −2 2 𝐻 −1 = 𝐻−1 2 𝐻+1 +2 h=0 h=1 h=2 … … h=H
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方法一: 時間複雜度分析 時間為: 𝐻−1 2 𝐻+1 +2 又H為heap高度, N為element數目, 則兩者可有下列關係:
時間為: 𝐻−1 2 𝐻+1 +2 又H為heap高度, N為element數目, 則兩者可有下列關係: 𝐻= log 2 𝑁+1 −1 (檢查看看對否?) 因此所花時間以N表示為: log 2 𝑁+1 − log 2 𝑁 ≤ (log 2 𝑁 +1) 2 ( log 2 𝑁 +1) +2 = (log 2 𝑁 +1) 2𝑁 +2 =𝑂 𝑁 log 𝑁 h=0 h=1 h=2 … … h=H
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How to “heapify” an array?
方法二: 從最後一個element開始往前,每次組成一個以該node為root的小heap 4 1 3 2 16 9 14 8 7 Leaves不用看 (下面沒有東西, 一定是heap) 要怎麼找到第一個非leaf的node? 從第一個非leaf的node開始檢查, 往下檢查/移動到符合heap性質為止. 每處理完一個node, 那個node為root的sub-tree會變成一個heap 等到第一個node(root)也處理好的時候,整個binary tree就變成heap了 這樣的話, 時間複雜度會變好嗎? 所花的時間 為H-h 4 1 3 2 16 9 14 8 7
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方法二: 時間複雜度分析 所花的時間為: 𝐻+2 𝐻−1 + 2 2 𝐻−2 +…+ 2 𝐻−1 ⋅1 = 𝑖=0 𝐻 2 𝑖 (𝐻−𝑖)
𝐻+2 𝐻− 𝐻−2 +…+ 2 𝐻−1 ⋅1 = 𝑖=0 𝐻 2 𝑖 (𝐻−𝑖) Let 𝑆= 𝑖=0 𝐻 2 𝑖 (𝐻−𝑖). 2𝑆=2𝐻+4 𝐻−1 +…+ 2 𝐻 2𝑆−𝑆=−𝐻+2+4+…+ 2 𝐻 𝑆= 2 𝐻+1 −𝐻−2 又𝐻= log 2 𝑁+1 −1 2 log 2 𝑁+1 − log 2 𝑁+1 −3 ≤2𝑁− log 2 𝑁+1 −3 =𝑂(𝑁) h=0 h=1 h=2 … … h=H
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Heapsort: 利用heap來排序 如何利用heap排序? 先用剛剛的heapify方法把整個array變成heap.
每次從heap拿出一個最大的, (和尾巴交換), 然後把原本尾巴的element依序往下檢查/交換直到符合heap性質. 重複步驟2一直到heap變成空的. 𝑂(𝑁) 𝑂(𝑁 log 𝑁 ) Total: 𝑂(𝑁 log 𝑁 ) 請同學試試看! (參考Cormen p.161 Figure 6.4)
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Expression Tree 用一棵樹來代表expression Leaf nodes: operand
Non-leaf nodes: operator (A+B*C)/D 如何以expression tree表示? Traversal的方法可以對應到不同的expression表示法: Preorder prefix Inorder infix Postorder postfix 因此expression tree建好以後可以: 轉換不同的expression表示法 計算結果(Boolean或一般數學式) Evaluate satisfiability of a boolean expression 使用標準traversal方法: code非常簡單! / + D A * B C Good reference:
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建立Expression Tree 假設給的expression為postorder 例: ABC*+D/
Stack which can hold pointers to a node 最後在stack裡面的一個entry就是我們要的expression tree! / D + C A * B A B C
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計算邏輯運算式 變數可為True or False 三種operator: ¬ 𝑛𝑜𝑡 ,∧ 𝑎𝑛𝑑 ,∨ 𝑜𝑟 可以使用括號
例如 𝑥 1 ∧¬ 𝑥 2 ∨ ¬ 𝑥 1 ∧ 𝑥 3 ∨¬ 𝑥 3 如何計算當 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 =(𝑇,𝑇,𝐹)時的結果? 進階題: 如何找出所有組合使得結果為true?
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計算邏輯運算式 typedef struct TreeNode { struct TreeNode *left, *right;
int data; //either operator or operand int value; } ; 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 =(T,T,F) 𝑥 1 ∧¬ 𝑥 2 ∨ ¬ 𝑥 1 ∧ 𝑥 3 ∨¬ 𝑥 3 =? ∨ 儲存此一subtree的計算結果 用什麼traversal方法? Postorder! ∨ 𝑥 3 ∧ ∧ 答案: postorder 𝑥 1 𝑥 3 𝑥 2 𝑥 1
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邏輯運算式: Satisfiability Problem
Satisifiability: 是否可以被滿足 有沒有一組truth assignment 可以使得最後boolean expression的結果為true 如何evaluate satisfiability of a boolean expression? for (all 2 𝑛 possible combinations) { generate the next combination; replace the variables by their values; evaluate root by traversing it in postorder; if (root->value) { printf(<combination>); return; } printf("No satisfiable combination\n"); Pseudo-code: 不是真的程式碼, 但是每一個步驟(可用文字表示)夠詳細, 足以解釋如何執行.
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Today’s Reading Assignments
Karumanchi 6.11, Problem [49-52],59 Cormen ch 6 Karumanchi , Problem 7,12,13
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