Laborator 12 - Arbori binari de căutare echilibrați. Treapuri.

Responsabili:

• Mihai Neacşu
• Cosmin Petrişor

În urma parcurgerii acestui laborator studentul va:

• înțelege conceptul unui arbore echilibrat de căutare
• exemplifica acest concept pe structura de treap
• implementa operațiile de adăugare nod, ștergere nod și rotiri
• face operații mai complexe si parcurgri de treapuri

O structură de date este o metodă de a reține anumite date astfel încât operațiile cu acestea (căutare, inserare, ștergere) să fie făcute cât mai eficient și să respecte cerințele programatorului. De multe ori, o anumită structură de date se află la baza unui algoritm sau sistem, iar o performanță bună a acesteia (complexitate spațială și temporală cât mai mică) influențează performanța întregului sistem.

În laboratoarele precedente am observat că un arbore binar de căutare de înălțime h implementează operațiile descrise mai sus într-o complexitate de O(h). Dacă acest arbore binar nu este capabil să gestioneze elementele ce sunt inserate pentru a își menține o structura echilibrată atunci complexitatea pe operațiile de bază va crește.

Treapurile sunt un bun exemplu de arbori de căutare echilibrați, cel mai des folosiți datorită implementării relativ ușoare (comparativ cu alte structuri similare cum ar fi Red-Black Trees, AVL-uri sau B-Trees), dar și a modului de operare destul de intuitiv. Fiecare nod din treap va reţine două câmpuri:

• cheia - informația care se reține în arbore și pe care se fac operațiile de inserare, căutare și ștergere
• prioritatea - un număr pe baza căruia se face echilibrarea arborelui

Această structură trebuie să respecte doi invarianți:

• Invariantul de arbore de căutare → search tree (tr): cheia unui nod va fi mai mare sau egală decât cheia fiului stânga, dacă există şi mai mică sau egală decât cheia fiului dreapta, dacă există. Cu alte cuvinte o parcurgere inordine a arborelui va genera șirul sortat de chei.
• Invariantul de heap (eap): prioritatea unui nod este mai mare sau egală decât prioritățile fiilor.

Se poate observa că numele structurii de date provine din acești doi invarianți: tr-eap.

Mai jos avem codul pentru structura nodului unui treap; se pot observa asemănările cu structura de arbore binar și cu cea de heap.

template <typename T> struct Treap {
  T key;
  int priority;
  Treap<T> *left, *right;
};

Bineînțeles, tipul de date trebuie să permită o relație de ordine totală astfel încât oricare două elemente să poată fi comparate.

Mai jos este descris pseudocodul pentru operațiile de bază făcute cu treapuri.

Pentru exemplificarea operațiilor am folosit un nod special, numit nil, care reprezintă un nod fictiv, ce nu reține date şi folosit pentru a arăta că nu există un nod efectiv în treap. De exemplu, dacă un nod x are ambii fii egali cu nil înseamnă ca x este frunză în arbore.

Căutarea se face exact ca la un arbore binar de căutare.

bool cautare(nod, cheie) {
  if nod == nil
    return false;
  if nod.cheie == cheie
    return true;
  
  if cheie < nod.cheie
    return cautare(nod.stanga, cheie);
  else
    return cautare(nod.dreapta, cheie);
}

Inserarea unui nod se face generând o prioritate aleatoare pentru acesta și procedând asemănător ca pentru un arbore de căutare, adăugând nodul la baza arborelui printr-o procedură recursivă, pornind de la rădăcină.

Deși inserarea menține invariantul arborelui de căutare, invariantul de heap poate să nu se mai respecte. De aceea, trebuie definite operații de rotire (stânga sau dreapta), care să fie aplicate unui nod în cazul în care prioritatea sa este mai mare decât ce a părintelui său.

Mai jos avem pseudocodul pentru operația de inserare.

void insert(nod, cheie, prioritate) {
  if nod == nil
    nod = creza nou nod pe baza de cheie si prioritate
  else if cheie < nod.cheie
    insert(nod.stanga, cheie, prioritate)
  else
    insert(nod.dreapta, cheie, prioritate)
    
  if nod.stanga.prioritate > nod.prioritate
    rotireDreapta(nod)
  else if nod.dreapta.prioritate > nod.prioritate
    rotireStanga(nod)
}

Spre exemplu, dacă am dori să inserăm nodul cu cheia 9 şi prioritatea 51, pașii vor arată în felul următor:

Cele două tipuri de rotiri sunt prezentate vizual în imaginea de mai jos:

Operația de ștergere este inversul operației de inserare și se aseamăna foarte mult cu ștergerea unui nod în cadrul unui heap. Nodul pe care îl dorim a fi șters este rotit până când ajunge la baza arborelui, iar atunci este șters. Pentru a menține invariantul de heap, vom face o rotire stânga dacă fiul drept are o prioritate mai mare decât fiul stâng și o rotire drepta în caz contrar.

void sterge(nod, cheie) {
  if nod == nil
    return
 
  if cheie < nod.cheie
    sterge(nod.stanga, cheie)
  else if cheie > nod.cheie
    sterge(nod.dreapta, cheie)
  else if nod.stanga == nil si nod.dreapta == nil
    sterge nod
  else if nod.stanga.prioritate > nod.dreapta.prioritate
    rotireDreapta(nod)
    sterge(nod, cheie)
  else
    rotireStanga(nod)
    sterge(nod, cheie)
}

Pentru exerciții porniți de la scheletul de laborator.

1.[2p] Implementați funcțiile de bază pentru un treap:

• [0.5p] Căutare
• [0.5p] Rotiri stânga și dreapta
• [0.5p] Inserare
• [0.5p] Ștergere

2.[1p] Realizați o parcurgere a treapului astfel încât să obțineți cheile sortate crescător/descrescător.

3.[2p] Realizați o parcurgere a treapului astfel încât să obțineți o structură arborescentă a priorităților, pentru a observa invariantul de heap.

4.[2p] Scrieți o funcție care să răspundă într-o complexitate de O(logN) la următoarea cerință: Care este cea de-a K-a cheie, în ordinea sortării crescătoare, care se află în treap?

[1] Fast Set Operations Using Treaps

[2] Randomized Binary Search Trees

[3] Balanced Search Trees

[4] Red-black Tree

[5] AVL Tree

[6] B-Tree