动态规划 - 最优二叉搜索树-白红宇

动态规划 - 最优二叉搜索树

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发布时间：2019-06-21

本文共 7532 字，大约阅读时间需要 25 分钟。

摘要：

　　本章介绍了二叉查找树的概念及操作。主要内容包括二叉查找树的性质，如何在二叉查找树中查找最大值、最小值和给定的值，如何找出某一个元素的前驱和后继，如何在二叉查找树中进行插入和删除操作。在二叉查找树上执行这些基本操作的时间与树的高度成正比，一棵随机构造的二叉查找树的期望高度为O(lgn)，从而基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。

1、二叉查找树

　　二叉查找树是按照二叉树结构来组织的，因此可以用二叉链表结构表示。二叉查找树中的关键字的存储方式满足的特征是：设x为二叉查找树中的一个结点。如果y是x的左子树中的一个结点，则key[y]≤key[x]。如果y是x的右子树中的一个结点，则key[x]≤key[y]。根据二叉查找树的特征可知，采用中根遍历一棵二叉查找树，可以得到树中关键字有小到大的序列。介绍了二叉树概念及其遍历。一棵二叉树查找及其中根遍历结果如下图所示：

书中给出了一个定理：如果x是一棵包含n个结点的子树的根，则其中根遍历运行时间为θ(n)。

问题：二叉查找树性质与最小堆之间有什么区别？能否利用最小堆的性质在O(n)时间内，按序输出含有n个结点的树中的所有关键字？

2、查询二叉查找树

　　二叉查找树中最常见的操作是查找树中的某个关键字，除了基本的查询，还支持最大值、最小值、前驱和后继查询操作，书中就每种查询进行了详细的讲解。

（1）查找SEARCH

　　在二叉查找树中查找一个给定的关键字k的过程与二分查找很类似，根据二叉查找树在的关键字存放的特征，很容易得出查找过程：首先是关键字k与树根的关键字进行比较，如果k大比根的关键字大，则在根的右子树中查找，否则在根的左子树中查找，重复此过程，直到找到与遇到空结点为止。例如下图所示的查找关键字13的过程：（查找过程每次在左右子树中做出选择，减少一半的工作量）

书中给出了查找过程的递归和非递归形式的伪代码：

1 TREE_SEARCH(x,k)2   if x=NULL or k=key[x]3 then return x 4 if(k

1 ITERATIVE_TREE_SEARCH(x,k)2   while x!=NULL and k!=key[x]3 do if k

（2）查找最大关键字和最小关键字

　　根据二叉查找树的特征，很容易查找出最大和最小关键字。查找二叉树中的最小关键字：从根结点开始，沿着各个节点的left指针查找下去，直到遇到NULL时结束。如果一个结点x无左子树，则以x为根的子树中，最小关键字就是key[x]。查找二叉树中的最大关键字：从根结点开始，沿着各个结点的right指针查找下去，直到遇到NULL时结束。书中给出了查找最大最小关键字的伪代码：

1 TREE_MINMUM(x)2    while left[x] != NULL3 do x=left[x] 4 return x

1 1 TREE_MAXMUM(x)2 2    while right[x] != NULL 3 3 do x= right[x] 4 4 return x

（3）前驱和后继

　　给定一个二叉查找树中的结点，找出在中序遍历顺序下某个节点的前驱和后继。如果树中所有关键字都不相同，则某一结点x的前驱就是小于key[x]的所有关键字中最大的那个结点，后继即是大于key[x]中的所有关键字中最小的那个结点。根据二叉查找树的结构和性质，不用对关键字做任何比较，就可以找到某个结点的前驱和后继。

　　查找前驱步骤：先判断x是否有左子树，如果有则在left[x]中查找关键字最大的结点，即是x的前驱。如果没有左子树，则从x继续向上执行此操作，直到遇到某个结点是其父节点的右孩子结点。例如下图查找结点7的前驱结点6过程：

　　查找后继步骤：先判断x是否有右子树，如果有则在right[x]中查找关键字最小的结点，即使x的后继。如果没有右子树，则从x的父节点开始向上查找，直到遇到某个结点是其父结点的左儿子的结点时为止。例如下图查找结点13的后继结点15的过程：

书中给出了求x结点后继结点的伪代码:

1 TREE_PROCESSOR(x)2     if right[x] != NULL3 then return TREE_MINMUM(right(x)) 4 y=parent[x] 5 while y!= NULL and x ==right[y] 6 do x = y 7 y=parent[y] 8 return y

定理：对一棵高度为h的二叉查找，动态集合操作SEARCH、MINMUM、MAXMUM、SUCCESSOR、PROCESSOR等的运行时间均为O(h)。

3、插入和删除

　　插入和删除会引起二叉查找表示的动态集合的变化，难点在在插入和删除的过程中要保持二叉查找树的性质。插入过程相当来说要简单一些，删除结点比较复杂。

（1）插入

　　插入结点的位置对应着查找过程中查找不成功时候的结点位置，因此需要从根结点开始查找带插入结点位置，找到位置后插入即可。下图所示插入结点过程：

书中给出了插入过程的伪代码：

1 TREE_INSERT(T,z) 2     y = NULL; 3     x =root[T] 4 while x != NULL 5 do y =x 6 if key[z] < key[x] 7 then x=left[x] 8 else x=right[x] 9 parent[z] =y 10 if y=NULL 11 then root[T] =z 12 else if key[z]>key[y] 13 then keft[y] = z 14 else right[y] =z

插入过程运行时间为O(h)，h为树的高度。

（2）删除

　　从二叉查找树中删除给定的结点z，分三种情况讨论：

<1>结点z没有左右子树，则修改其父节点p[z]，使其为NULL。删除过程如下图所示：

<2>如果结点z只有一个子树（左子树或者右子树），通过在其子结点与父节点建立一条链来删除z。删除过程如下图所示：

<3>如果z有两个子女，则先删除z的后继y（y没有左孩子），在用y的内容来替代z的内容。

书中给出了删除过程的伪代码：

1 TREE_DELETE(T,z) 2     if left[z] ==NULL or right[z] == NULL 3 then y=z 4 else y=TREE_SUCCESSOR(z) 5 if left[y] != NULL 6 then x=left[y] 7 else x=right[y] 8 if x!= NULL 9 then parent[x] = parent[y] 10 if p[y] ==NULL 11 then root[T] =x 12 else if y = left[[prarnt[y]] 13 then left[parent[y]] = x 14 else right[parent[y]] =x 15 if y!=z 16 then key[z] = key[y] 17 copy y's data into z 18 return y

定理：对高度为h的二叉查找树，动态集合操作INSERT和DELETE的运行时间为O(h)。

4、实现测试

　　采用C++语言实现一个简单的二叉查找树，支持动态集合的基本操作：search、minmum、maxmum、predecessor、successor、insert和delete。设计的二叉查找树结构如下所示：

1 template 
       
         2 class BinarySearchTreeNode 3 { 4 public: 5 T elem; 6 struct BinarySearchTreeNode
        
          *parent; 7 struct BinarySearchTreeNode
         
          * left; 8 struct BinarySearchTreeNode
          
           * right; 9 }; 10 11 template 
           
             12 class BinarySearchTree 13 { 14 public: 15 BinarySearchTree(); 16 void tree_insert(const T& elem); 17 int tree_remove(const T& elem ); 18 BinarySearchTreeNode
            
             * tree_search(const T& elem)const; 19 T tree_minmum(BinarySearchTreeNode
             
              * root)const; 20 T tree_maxmum(BinarySearchTreeNode
              
               * root)const; 21 T tree_successor(const T& elem) const; 22 T tree_predecessor(const T& elem)const; 23 int empty() const; 24 void inorder_tree_walk()const; 25 BinarySearchTreeNode
               
                * get_root()const { return root;} 26 private: 27 BinarySearchTreeNode
                
                 * root; 28 };

完整程序如下所示：

View Code

程序测试结果如下所示：

　　二叉树实现时候添加了一个父结点指针，方便寻找给定结点的前驱和后继。二叉树中删除操作实现比较复杂，需要分类讨论，我分三种情况进行讨论，程序写的有些繁琐，可以进行优化。优化后的代码如下：

1 template 
       
         2 int BinarySearchTree
        
         ::tree_delete(const T& elem) 3 { 4 //找到该元素对应的结点 5 BinarySearchTreeNode
         
          * pnode = tree_search(elem); 6 if(NULL != pnode) 7 { 8 BinarySearchTreeNode
          
            *qnode,*tnode; 9 //判断结点是否有左右孩子 10 if(pnode->left == NULL || pnode->right == NULL) 11 qnode = pnode; //有一个左孩子或者一个右孩子和没有左右孩子 12 else 13 qnode = tree_search(tree_successor(elem)); //有左右孩子 14 if(NULL != qnode->left) 15 tnode = qnode->left; 16 else 17 tnode = qnode->right; 18 if(NULL != tnode) 19 tnode->parent = qnode->parent; 20 if(qnode->parent == NULL) 21 root = tnode; 22 else 23 if(qnode == qnode->parent->left) 24 qnode->parent->left = tnode; 25 else 26 qnode->parent->right = tnode; 27 if(qnode != pnode) 28 pnode->elem = qnode->elem; //将后继结点的值复制到要删除的结点的值 29 delete qnode; 30 return 0; 31 } 32 return -1; 33 }

5、随机构造二叉查找树

　　二叉查找上各种基本操作的运行时间都是O(h)，h为树的高度。但是在元素插入和删除过程中，树的高度会发生改变。如果n个元素按照严格增长的顺序插入，那个构造出的二叉查找树的高度为n-1。例如按照先后顺序插入7、15、18、20、34、46、59元素构造二叉查找树，二叉查找树结构如下所示：

1、前言：

　　接着学习动态规划方法，最优二叉查找树问题。二叉查找树参考。如果在二叉树中查找元素不考虑概率及查找不成功的情况下，可以采用红黑树或者平衡二叉树来搜索，这样可以在O(lgn)时间内完成。而现实生活中，查找的关键字是有一定的概率的，就是说有的关键字可能经常被搜索，而有的很少被搜索，而且搜索的关键字可能不存在，为此需要根据关键字出现的概率构建一个二叉树。比如中文输入法字库中各词条（单字、词组等）的先验概率，针对用户习惯可以自动调整词频——所谓动态调频、高频先现原则，以减少用户翻查次数，使得经常用的词汇被放置在前面，这样就能有效地加快查找速度。这就是最优二叉树所要解决的问题。

2、问题描述

　给定一个由n个互异的关键字组成的有序序列K={k₁<k₂<k₃<,……,<k_n}和它们被查询的概率P={p₁,p₂,p₃,……,p_n}，要求构造一棵二叉查找树T，使得查询所有元素的总的代价最小。对于一个搜索树，当搜索的元素在树内时，表示搜索成功。当不在树内时，表示搜索失败，用一个“虚叶子节点”来标示搜索失败的情况，因此需要n+1个虚叶子节点{d₀<d₁<……<d_n}，对于应d_i的概率序列是Q={q₀,q₁,……,q_n}。其中d₀表示搜索元素小于k₁的失败结果，d_n表示搜索元素大于k_n的失败情况。d_i（0<i<n）表示搜索节点在k_i和k_(i+1)之间时的失败情况。因此有如下公式：

　　由每个关键字和每个虚拟键被搜索的概率，可以确定在一棵给定的二叉查找树T内一次搜索的期望代价。设一次搜索的实际代价为检查的节点个数，即在T内搜索所发现的节点的深度加上1。所以在T内一次搜索的期望代价为：

需要注意的是：一棵最优二叉查找树不一定是一棵整体高度最小的树，也不一定总是把最大概率的关键字放在根部。

（3）动态规划求解过程

1）最优二叉查找树的结构

　　如果一棵最优二叉查找树T有一棵包含关键字k_i，……，k_j的子树T'，那么这棵子树T’对于对于关键字k_i，……k_j和虚拟键d_i-1，……，d_j的子问题也必定是最优的。

2）一个递归解

　　定义e[i,j]为搜索一棵包含关键字ki，……，kj的最优二叉查找树的期望代价，则分类讨论如下：

当j=i-1时，说明此时只有虚拟键d_i-1，故e[i,i-1] = q_i-1

当j≥i时，需要从k_i，……，k_j中选择一个跟k_r，然后用关键字k_i，……，k_r-1来构造一棵最优二叉查找树作为左子树，用关键字k_r+1，……，k_j来构造一棵最优二叉查找树作为右子树。定义一棵有关键字k_i，……，k_j的子树，定义概率的总和为：

因此如果k_r是一棵包含关键字k_i，……，k_j的最优子树的根，则有：

故e[i,j]重写为：

最终的递归式如下：

3）计算一棵最优二叉查找树的期望搜索代价

　　将e[i,j]的值保存到一个二维数组e[1..1+n,0..n]中，用root[i,j]来记录关键字ki，……，kj的子树的根，采用二维数组root[1..n,1..n]来表示。为了提高效率，防止重复计算，需要个二维数组w[1..n+1,0...n]来保存w(i,j)的值，其中w[i,j] = w[i,j-1]+p_j+q_j。数组给出了计算过程的伪代码：

OPTIMAL_BST(p,q,n)    for i=1 to n+1    //初始化e和w的值 do e[i,i-1] = qi-1; w[i,i-1] = qi-1; for l=1 to n do for i=1 to n-l+1 do j=i+l-1; e[i,j] = MAX; w[i,j] = w[i,j-1]+pj+qj; for r=i to j do t=e[i,r-1]+e[r+1,j]+w[i,j] if t

4）构造一棵最优二叉查找树

　　根据地第三步中得到的root表，可以递推出各个子树的根，从而可以构建出一棵最优二叉查找树。从root[1,n]开始向下递推，一次找出树根，及左子树和右子树。

4、编程实现

　　针对一个具体的实例编程实现，现在有5个关键字，其出现的概率P={0.15，0.10，0.05，0.10，0.20}，查找虚拟键的概率q={0.05，0.10，0.05，0.05，0.05，0.10}。采用C++语言是实现如下：

#include
      
       using namespace std;const int N=5; const int MAX=9999999; float p[N+1]={ 0,0.15,0.10,0.05,0.1,0.20}; float q[N+1]={ 0.05,0.10,0.05,0.05,0.05,0.10}; float e[N+2][N+1]; int root[N+1][N+1]; float w[N+2][N+1]; void optimal_bst_search_tree(float p[],float q[],int n) { int i; for(i=1;i<=n+1;i++) { e[i][i-1]=q[i-1]; w[i][i-1]=q[i-1]; } int l,j,r; for(l=1;l<=n;l++) { for(i=1;i<=n-l+1;i++) { j=i+l-1; e[i][j]=MAX; w[i][j]=w[i][j-1]+p[j]+q[j]; for(r=i;r<=j;r++) { double t=e[i][r-1]+e[r+1][j]+w[i][j]; if(t

运行结果：