Gewichtsbalancierte Suchbäume

Presentation on theme: "Gewichtsbalancierte Suchbäume"— Presentation transcript:

1 Gewichtsbalancierte Suchbäume
Gewichtsbalancierte oder BB-Bäume (bounded balance): Zulässige Abweichung der Struktur vom ausgeglichenen Binärbaum wird als Differenz zwischen der Anzahl der Knoten im rechten und linken Unterbaum festgelegt. Definition: Sei B ein binärer Suchbaum mit linkem Unterbaum Bl und l die Anzahl der Blätter in Bl (n sei entsprechend die gesamte Anzahl der Blätter in B) (1)  ( B ) = l / n heißt die Wurzelbalance von B. (2) Ein Baum B heißt gewichtsbalanciert (BB ( )) oder von beschränkter Balance , wenn für jeden Unterbaum B‘ von B gilt:    ( B‘ )  1 - 

2 Parameter  als Freiheitsgrad im Baum
 = 1/2 : Balancierungskriterium akzeptiert nur vollständige Binärbäume  < 1/2 : Strukturbeschränkung wird zunehmend gelockert ==> Welche Auswirkungen hat die Lockerung des Balancierungskriteriums auf die Kosten? Rebalancierung wird gewährleistet durch die Wahl von   1 -V2 / 2 Einsatz derselben Rotationstypen wie beim AVL - Baum Kosten für Suche und Aktualisierung: O ( log 2 n ) _

3 11. Kapitel: Mehrwegbäume
Definition: Ein m-Wege-Suchbaum oder ein m-ärer Suchbaum B ist ein Baum, in dem alle Knoten einen Grad  m besitzen. Entweder ist B leer oder er hat folgende Eingenschaften: 1) Jeder Knoten des Baums hat folgende Struktur: b * K1 D1 * K2 D2 * . . . Kb Db * P0 P1 P2 Pb Die Pi , 0  i  b , sind Zeiger auf die Unterbäume des Knotens und die Ki und Di , 1  i  b sind Schlüsselwerte und Daten

4 2) Die Schlüsselwerte im Knoten sind aufsteigend geordnet:
Ki  Ki+1 , 1  i < b . 3) Alle Schlüsselwerte im Unterbaum von Pi sind kleiner als der Schlüsselwert Ki+1, 0  i < b . 4) Alle Schlüsselwerte im Unterbaum von Pb sind größer als der Schlüsselwert Kb. 5) Die Unterbäume von Pi, 0  i  b sind auch m-Wege-Suchbäume. Die Di können Daten oder Zeiger auf die Daten repräsentieren. Zur Vereinfachung werden die Di weggelassen.

5 Wichtige Eigenschaften für alle Mehrwegbäume:
S( Pi ) sei die Seite, auf die Pi zeigt, und K(Pi) die Menge aller Schlüssel, die im Unterbaum mit Wurzel S(Pi) gespeichert werden können. Dann gelten folgende Ungleichungen: 1) x  K( P0 ) : x < K1 2) x  K( Pi ) : Ki < x < Ki +1 für i = 1, 2, ... , b-1 3) x  K( Pb ) : Kb< x

6 Im ungünstigsten Fall ist der Baum völlig entartet: N = h
Kostenanalyse: Die Anzahl der Knoten N in einem vollständigen Baum der Höhe h , h  1, ist h N =  m i i = 0 Im ungünstigsten Fall ist der Baum völlig entartet: N = h Schranken für die Höhe eines m-Wege Suchbaums: logm (N +1 )  h  N

7 m-Wege-Suchbäume Definition des Knotenformats
#define Emax M-1 /* maximale Anzahl von Einträgen */ typedef int Index ; /* Emax -1*/ typedef struct { Schluesseltyp Key; Infotype Info; Sptr Ptr; } Eintrag ; typedef struct { Index b ; /* Aktuelle Anzahl von Einträgen */ Sptr P0 ; Eintrag Evektor [Emax]; } Seite ; typedef Seite *Sptr;

8 Rekursive Prozedur zum Aufsuchen eines Schlüssels
void Msuche (Schluesseltyp X, Sptr P, Eintrag Element) { Index i; if ( P == NULL ) printf („Schluessel X ist nicht im Baum ! \n“); else { if ( X < P --> Evektor[ 0 ].Key) /* X < K1 */ Msuche ( X, P --> P0, Element); else { i = 0 ; while ( ( i < P --> b-1 ) && ( X > P --> Evektor[ i ].Key) ) i++; } if ( P --> Evektor[ i ].Key == X) /* Ki =X, 0  i  b-1 */ Element = P --> Evektor [i]; /* Ki < X < K i+1, 0  i  b-1 oder X > Kb */ else Msuche( X , P --> Evektor[ i ].Ptr, Element ); } return ;

9 Durchlauf eines m-Wege-Suchbaums in symmetrischer Ordnung
void Sym_ord( Sptr P) { Index i ; if ( P != NULL) { Sym_ord (P --> P0) ; for ( i = 0 ; i = P --> b -1 ; i++ ) printf ( „ Schluessel: %s \n“, P --> Evektor[ i ].Key); Sym_ord ( P --> Evektor [ i ].Ptr ); } return;

10 Ziel: Aufbau sehr breiter Bäume von geringer Höhe
in Bezug auf Knotenstruktur vollständig ausgeglichen effiziente Durchführung der Grundoperationen Zugriffsverhalten weitgehend unabhängig von Anzahl der Sätze Weiterentwicklung der Mehrwegbäume: B- und B*-Baum B-Baum: 1970 von R. Bayer und E. McCreight entwickelt. Idee: dynamische Reorganisation eines Mehrwegbaumes durch Splitten und Mischen von Seiten. Grundoperationen: Einfügen eines Satzes Löschen eines Satzes direkter Schlüsselzugriff auf einen Satz sortiert, sequentieller Zugriff auf alle Sätze

11 B - Bäume Definition: Seien k, h ganze Zahlen, h  0 , k > 0.
Ein B -Baum B der Klasse  ( k, h ) ist entweder ein leerer Baum oder ein geordneter Baum mit folgenden Eigenschaften: 1) Jeder Pfad von der Wurzel zu einem Blatt hat die gleiche Länge h. 2) Jeder Knoten außer der Wurzel und den Blättern hat mindestens k + 1 Söhne. Die Wurzel ist ein Blatt oder hat mindestens 2 Söhne. 3) Jeder Knoten hat höchstens 2k+1 Söhne. 4) Jedes Blatt mit der Ausnahme der Wurzel als Blatt hat mindestens k und höchstens 2k Einträge.

12 Für einen B - Baum ergibt sich folgendes Knotenformat:
* K1 D1 * K2 D2 * . . . Kb Db * freier Platz P0 P1 P2 Pb Einträge: Die Einträge für Schlüssel, Daten und Zeiger haben die festen Längen lb, lK, lD und lp. Die Knoten- oder Seitengröße sei L. Maximale Anzahl von Einträgen pro Knoten: L - lb - lp bmax = = 2k lK + lD + l p

13 Reformulierung der Definition:
4) und 3): Eine Seite darf höchstens voll sein. 4) und 2): Jede Seite (außer der Wurzel) muss mindestens halb voll sein. Die Wurzel enthält mindestens einen Schlüssel. 1): Der Baum ist, was die Knotenstruktur angeht, vollständig ausgeglichen. Höhe h: Bei einem Baum der Klasse  ( k , h ) mit n Schlüsseln gilt für seine Höhe: log2k+1 ( n + 1)  h  logk+1 ((n + 1) / 2 ) + 1 für n  1 und h = für n = 0

14 Balancierte Struktur:
unabhängig von der Schlüsselmenge unabhängig von ihrer Einfüge-Reihenfolge ==> Wie wird das erreicht ? Einfügen in B-Bäumen Was passiert, wenn die Wurzel überläuft ? * K1 * K2 * * K 2k * K2k+1

15 Fundamentale Operation: Split-Vorgang
==> Aufteilung der Schlüsselmenge nach folgendem Prinzip: K1 K Kk Kk K2k + 1 Kk + 1 mittlere Schlüssel (Median) wird zum Vaterknoten gereicht Ggf. muss Vaterknoten angelegt werden (Anforderung einer neuen Seite) Hier wird eine neue Wurzel angelegt: * Kk + 1 * * K1* K2* * Kk * * Kk + 2 * * K2k + 1 *

16 Blattüberlauf erzwingt Split-Vorgang,
was Einfügung in den Vaterknoten (ggf: Wurzel ) impliziert. Wenn dieser überläuft, folgt erneuter Split-Vorgang Split-Vorgang der Wurzel führt zu neuer Wurzel; Höhe des Baumes erhöht sich um 1. Bei B-Bäumen ist das Wachstum von den Blättern zur Wurzel hin gerichtet. Einfügealgorithmus (ggf. rekursiv ) Suche Einfüge-Position Wenn Platz vorhanden ist, speichere Element, sonst schaffe Platz durch Split-Vorgang und füge ein.

17 Split-Vorgang als allgemeines Wartungsprinzip
* Kn * Kn+1 * Pn + 1 Pn * K1 * * Kk * Kk+1 * * K2 k * K2 k +1 * P0 P1 Pk-1 Pk Pk + 1 P2 k P2 k + 1 . . . * Kn * Kk + 1 * Kn +1 * Pn + 1 Pn P‘ * K1 * * Kk * * Kk +2 * * K2 k+1 * P0 P1 Pk Pk + 1 Pk + 2 P2 k + 1

18 Kostenmaße Anzahl der zu holenden Seiten: f (fetch) Anzahl der zu schreibenden Seiten : w ( write) Direkte Suche f min = 1 : der Schlüssel befindet sich in der Wurzel f max = h : der Schlüssel ist in einem Blatt 1 k 1 2k mittlere Zugriffskosten h -  f avg  h - ( für h > 1 ) Beim B -Baum sind die maximalen Zugriffskosten h eine gute Abschätzung der mittleren Zugriffskosten. ==> Bei h = 3 und einem k = 100 ergibt sich 2.99  f avg 

19 Sequentielle Suche Durchlauf in symmetrischer Ordnung : f seq = N Pufferung der Zwischenknoten im HSP wichtig ! Einfügen Günstigster Fall - kein Split-Vorgang: fmin = h ; wmin = 1 Durchschnittlicher Fall : favg = h ; wavg < 1 + 2k