差分
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| programming_algorithm:data_structure:redblacktree [2019/09/13] – [赤黒木] ikatakos | programming_algorithm:data_structure:redblacktree [2019/10/06] – [実装] ikatakos | ||
|---|---|---|---|
| 行 3: | 行 3: | ||
| =====概要===== | =====概要===== | ||
| - | ====二分探索木==== | + | ====平衡二分探索木==== |
| 値の大小を昇順に保ったまま要素を追加・削除できるデータ構造として、[[wpjp> | 値の大小を昇順に保ったまま要素を追加・削除できるデータ構造として、[[wpjp> | ||
| 行 27: | 行 27: | ||
| ＼ ... | ＼ ... | ||
| - | そこで、適宜「回転」を加えるなど、なるべく木の高さを低く保つテクニックがある。 | + | そこで、適宜「回転」を加えるなどのテクニックを実装して、なるべく木の高さを低く保つようにした木を、[[wpjp> |
| - | このテクニックを実装した木を、[[wpjp> | + | |
| ７ | ７ | ||
| 行 40: | 行 39: | ||
| ====赤黒木==== | ====赤黒木==== | ||
| - | 以下を満たすように木を保つ。 | + | 平衡探索二分木の一種で、以下を満たすように木を保つ。 |
| * 各ノードを赤と黒で（仮想的に）塗り分ける | * 各ノードを赤と黒で（仮想的に）塗り分ける | ||
| 行 47: | 行 46: | ||
| * 根からそれぞれの葉までの経路上にある黒の個数は等しい | * 根からそれぞれの葉までの経路上にある黒の個数は等しい | ||
| - | いろいろパターン分けがあってややこしいけど、平衡が崩れても、限られた3～4ノードの色のパターンを見ることで適切に状態を保てる。 | + | こんなことを決めて何がいいのかと、 |
| + | |||
| + | * これが満たされている木では、根から最短経路（黒黒黒……）と最長経路（黒赤黒赤……）の差は2倍を超えないので、ほどよい平衡が保たれることが保証される | ||
| + | * データを追加したり削除したりするとき、親子で繋がった直近3～4ノードの色のパターンを見て塗り替えることで状態を維持できる | ||
| + | * その中だけで状態を解消できないときは親に遡ることはあるが、再帰的に実装できる | ||
| + | |||
| + | ただ、パターン分けは結構種類があってややこしい。 | ||
| 詳細は参考の1つめのサイトが丁寧に場合分けを説明されている。 | 詳細は参考の1つめのサイトが丁寧に場合分けを説明されている。 | ||
| 行 56: | 行 61: | ||
| =====実装===== | =====実装===== | ||
| - | 再帰関数は極力無くした実装（1箇所だけ、多重再帰にはならない箇所で使用）。どうしても配列アクセスは多くなるので、Pythonだと遅い。PyPyならまぁまぁ。 | + | 再帰関数は極力無くした実装（1箇所だけ、多重再帰にはならない箇所で使用）。どうしても配列アクセスは多くなるので、Pythonだと遅い。PyPyなら……速いとは言えないが、まぁまぁ。 |
| ^関数^返値^概要^ | ^関数^返値^概要^ | ||
| 行 181: | 行 186: | ||
| node[2] = min_node[2] | node[2] = min_node[2] | ||
| node = min_node | node = min_node | ||
| + | |||
| + | # Delete node is root | ||
| + | if not stack: | ||
| + | if node[0][2] == self.EOT: | ||
| + | self.root = node[1] | ||
| + | else: | ||
| + | self.root = node[0] | ||
| + | self.root[3] = 0 | ||
| + | return | ||
| # Decrease count | # Decrease count | ||
