CHNG 7 C Y TREE Ni dung 2

  • Slides: 116
Download presentation
CHƯƠNG 7: C Y (TREE)

CHƯƠNG 7: C Y (TREE)

Nội dung 2 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree)

Nội dung 2 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Đi nh nghi a 3 Cây là một tập hợp T các

Tree – Đi nh nghi a 3 Cây là một tập hợp T các phần tử (gọi là nút của cây) trong đó có 1 nút đặc biệt được gọi là gốc, các nút còn lại được chia thành những tập rời nhau T 1, T 2 , . . . , Tn theo quan hệ phân cấp trong đó Ti cũng là một cây A tree is a set of one or more nodes T such that: i. there is a specially designated node called a root ii. The remaining nodes are partitioned into n disjointed set of nodes T 1, T 2, …, Tn, each of which is a tree Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ 4 Sơ đồ tổ chức của một công ty Công

Tree – Ví dụ 4 Sơ đồ tổ chức của một công ty Công ty A R&D Kinh doanh Noäi ñòa Chaâu Chương 7: Cây (Tree) Saûn xuaát Taøi vuï Quoác teá Myõ TV Caùc nöôùc CD Amplier

Tree – Ví dụ 5 Cây thư mục Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ 5 Cây thư mục Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ 6 Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ 6 Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ 8 Không pha i cây Nhâ n xe t: Trong

Tree – Ví dụ 8 Không pha i cây Nhâ n xe t: Trong cấu trúc cây không tồn tại chu trình Chương 7: Cây (Tree)

Tree - Một số khái niệm cơ bản 9 Bậc của một nút (Degree

Tree - Một số khái niệm cơ bản 9 Bậc của một nút (Degree of a Node of a Tree): Bậc của một cây (Degree of a Tree): Là bậc lớn nhất của các nút trong cây. Cây có bậc n thì gọi là cây n-phân Nút gốc (Root node): Là số cây con của nút đó. Nê u bâ c cu a mô t nu t bă ng 0 thi nu t đo go i la nu t la (leaf node) Là nút không có nút cha Nút lá (Leaf node): Là nút có bậc bằng 0 Chương 7: Cây (Tree)

Tree - Một số khái niệm cơ bản 10 Nút nha nh: Là nút

Tree - Một số khái niệm cơ bản 10 Nút nha nh: Là nút có bậc khác 0 và không phải là gốc Mức của một nút (Level of a Node): Mức (gốc (T) ) = 0 Gọi T 1, T 2, T 3, . . . , Tn là các cây con của T 0 Mức(T 1) = Mức(T 2) =. . . = Mức(Tn) = Mức(T 0) + 1 Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ Chương 7: Cây (Tree)

Tree – Ví dụ Chương 7: Cây (Tree)

Một số khái niệm cơ bản 19 Độ dài đường đi từ gốc đến

Một số khái niệm cơ bản 19 Độ dài đường đi từ gốc đến nút x: Px = số nhánh cần đi qua kể từ gốc đến x Độ dài đường đi tổng của cây: trong đó Px là độ dài đường đi từ gốc đến X Độ dài đường đi trung bình: PI = PT/n (n là số nút trên cây T) Rừng cây: là tập hợp nhiều cây trong đó thứ tự các cây là quan trọng Chương 7: Cây (Tree)

Nội dung 22 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree)

Nội dung 22 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Đi nh nghi a 23 Cây nhị phân là cây mà

Binary Tree – Đi nh nghi a 23 Cây nhị phân là cây mà mỗi nút có tối đa 2 cây con Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Vi du 24 Cây con tra i Cây con pha i

Binary Tree – Vi du 24 Cây con tra i Cây con pha i Hi nh a nh mô t cây nhị phân Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Vi du Cây lê ch tra i va cây lê ch

Binary Tree – Vi du Cây lê ch tra i va cây lê ch pha i Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Vi du A full binary tree Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Vi du A full binary tree Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Vi du 27 Cây nhị phân dùng để biểu diễn một

Binary Tree – Vi du 27 Cây nhị phân dùng để biểu diễn một biểu thức toán học: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree – Một số tính chất 28 Số nút nằm ở mức i

Binary Tree – Một số tính chất 28 Số nút nằm ở mức i ≤ 2 i Số nút lá ≤ 2 h-1, với h là chiều cao của cây Chiều cao của cây h ≥ log 2 N, vơ i N la số nút trong cây Số nút trong cây ≤ 2 h-1 với h là chiều cao của cây Xem them gtrinh trang 142 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree 29 Cây nhị phân đầy đủ 0 1 2 3 4 5

Binary Tree 29 Cây nhị phân đầy đủ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 … 0 1 2 3 4 5 6 7 8 k=3 Chương 7: Cây (Tree) 2 k+1, 2 k+2

Binary Tree - Biểu diễn In general, any binary tree can be represented using

Binary Tree - Biểu diễn In general, any binary tree can be represented using an array, but …? Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Biểu diễn 31 Sử dụng một biến động đê lưu trữ

Binary Tree - Biểu diễn 31 Sử dụng một biến động đê lưu trữ các thông tin cu a mô t nu t: Thông tin lưu trữ tại nút Địa chỉ nút gốc của cây con trái trong bộ nhớ Địa chỉ nút gốc của cây con phải trong bộ nhớ Khai ba o câ u tru c cây nhi phân: struct TNode { Data. Type data; TNode *p. Left, *p. Right; }; typedef TNode* Tree; Để quản lý cây nhị phân chỉ cần quản lý địa chỉ nút gốc: Tree root; Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Biểu diễn 32 a b d g Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Biểu diễn 32 a b d g Chương 7: Cây (Tree) c e h f i j k

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 33 Có 3 kiểu duyệt chính có

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 33 Có 3 kiểu duyệt chính có thể áp dụng trên cây nhị phân: Duyệt theo thứ tự trước - preorder (Node-Left-Right: NLR) Duyệt theo thứ tự giữa - inorder (Left-Node-Right: LNR) Duyệt theo thứ tự sau - postorder (Left-Right-Node: LRN) Tên của 3 kiểu duyệt này được đặt dựa trên trình tự của việc thăm nút gốc so với việc thăm 2 cây con Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 34 q Duyệt theo thứ tự trước

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 34 q Duyệt theo thứ tự trước NLR (Node-Left-Right) q q Kiểu duyệt này trước tiên thăm nút gốc sau đó thăm các nút của cây con trái rồi đến cây con phải Thủ tục duyệt có thể trình bày đơn giản như sau: void { NLR (Tree t) if (t != NULL) { // Xư ly t tương ư ng theo nhu câ u NLR(t->p. Left); NLR(t->p. Right); } } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân NLR 35 A B C D E

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân NLR 35 A B C D E H I N J F G K O L M P Kết quả: A B D H I N E J O K C F L P G M Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 36 q Duyệt theo thứ tự giư

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 36 q Duyệt theo thứ tự giư a LNR (Left-Node-Right) Kiểu duyệt này trước tiên thăm các nút của cây con trái sau đó thăm nút gốc rồi đến cây con phải Thủ tục duyệt có thể trình bày đơn giản như sau: void LNR(Tree t) { if (t != NULL) { LNR(t->p. Left); //Xư ly nu t t theo nhu câ u LNR(t->p. Right); } } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LNR 37 A B C D E

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LNR 37 A B C D E H I N J F G K O L M P Kết quả: H D N I B J O E K A F P L C M G Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 38 q Duyệt theo thứ tự giư

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân 38 q Duyệt theo thứ tự giư a LRN (Left-Right-Node) Kiểu duyệt này trước tiên thăm các nút của cây con trái sau đó thăm đến cây con phải rồi cuối cùng mới thăm nút gốc Thủ tục duyệt có thể trình bày đơn giản như sau: void { LRN(Tree t) if (t != NULL) { LRN(t->p. Left); LRN(t->p. Right); // Xư ly tương ư ng t theo nhu câ u } } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN 39 A B C D E

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN 39 A B C D E H I N J F G K O L M P Kết quả: H N I D O J K E B P L F M G C A Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN 40 Một ví dụ quen thuộc

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN 40 Một ví dụ quen thuộc trong tin học về ứng dụng của duyệt theo thứ tự sau là việc xác định tồng kích thước của một thư mục trên đĩa Chương 7: Cây (Tree)

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN 41 Tính toán giá trị của

Binary Tree - Duyệt cây nhị phân LRN 41 Tính toán giá trị của biểu thức dựa trên cây biểu thức (3 + 1) 3/(9 – 5 + 2) – (3 (7 – 4) + 6) = – 13 Chương 7: Cây (Tree)

Mộ số thao tác trên cây 44 Đếm số node lá Tính chiều cao

Mộ số thao tác trên cây 44 Đếm số node lá Tính chiều cao Chương 7: Cây (Tree)

Đếm số node 45 Chương 7: Cây (Tree)

Đếm số node 45 Chương 7: Cây (Tree)

Đếm số node 46 Số node (Empty. Tree) = 0 Số node (Tree) =

Đếm số node 46 Số node (Empty. Tree) = 0 Số node (Tree) = 1 + Số node (Tree. Left) + Số node (Tree. Right) Chương 7: Cây (Tree)

Đếm số node lá 47 Chương 7: Cây (Tree)

Đếm số node lá 47 Chương 7: Cây (Tree)

Đếm số node lá 48 Số nút lá (Empty. Tree) = 0 Số nút

Đếm số node lá 48 Số nút lá (Empty. Tree) = 0 Số nút lá(Root. Only) = 1 Số nút lá(Tree) = Số nút lá (Tree. Left) + Số nút lá (Tree. Right) Chương 7: Cây (Tree)

Tính chiều cao 49 Chương 7: Cây (Tree)

Tính chiều cao 49 Chương 7: Cây (Tree)

Tính chiều cao 50 Height(Tree) = 1 + maximum(Height(Tree. Left), Height(Tree. Right)) Depth(Empty. Tree)

Tính chiều cao 50 Height(Tree) = 1 + maximum(Height(Tree. Left), Height(Tree. Right)) Depth(Empty. Tree) = -1 Chương 7: Cây (Tree)

Nội dung 51 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree)

Nội dung 51 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree Trong chương 6, chúng ta đã làm quen với một số

Binary Search Tree Trong chương 6, chúng ta đã làm quen với một số cấu trúc dữ liệu động. Các cấu trúc này có sự mềm dẻo nhưng lại bị hạn chế trong việc tìm kiếm thông tin trên chúng (chỉ có thể tìm kiếm tuần tự) Nhu cầu tìm kiếm là rất quan trọng. Vì lý do này, người ta đã đưa ra cấu trúc cây để thỏa mãn nhu cầu trên Tuy nhiên, nếu chỉ với cấu trúc cây nhị phân đã định nghĩa ở trên, việc tìm kiếm còn rất mơ hồ Cần có thêm một số ràng buộc để cấu trúc cây trở nên chặt chẽ, dễ dùng hơn Một cấu trúc như vậy chính là cây nhị phân tìm kiếm Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree - Định nghĩa 53 Cây nhị phân tìm kiếm (CNPTK) là

Binary Search Tree - Định nghĩa 53 Cây nhị phân tìm kiếm (CNPTK) là cây nhị phân trong đó tại mỗi nút, khóa của nút đang xét lớn hơn khóa của tất cả các nút thuộc cây con trái và nhỏ hơn khóa của tất cả các nút thuộc cây con phải Nhờ ràng buộc về khóa trên CNPTK, việc tìm kiếm trở nên có định hướng Nếu số nút trên cây là N thì chi phí tìm kiếm trung bình chỉ khoảng log 2 N Trong thực tế, khi xét đến cây nhị phân chủ yếu người ta xét CNPTK Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Vi du 54 44 18 88 13 15 Chương 7:

Binary Search Tree – Vi du 54 44 18 88 13 15 Chương 7: Cây (Tree) 59 37 23 40 55 108 71

Binary Search Tree – Vi du 55 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Vi du 55 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Vi du 56 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Vi du 56 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Biểu diễn 61 Cấu trúc dữ liệu của CNPTK là

Binary Search Tree – Biểu diễn 61 Cấu trúc dữ liệu của CNPTK là cấu trúc dữ liệu biểu diễn cây nhị phân nói chung (? ? ? ) Thao tác duyệt cây trên CNPTK hoàn toàn giống như trên cây nhị phân (? ? ? ) Chú ý: khi duyệt theo thứ tự giữa, trình tự các nút duyệt qua sẽ cho ta một dãy các nút theo thứ tự tăng dần của khóa Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Duyệt cây 62 Duyệt giữa trên CNPTK 25 10 37

Binary Search Tree – Duyệt cây 62 Duyệt giữa trên CNPTK 25 10 37 3 18 1 6 5 12 29 20 13 50 35 41 32 Duyệt inorder: 1 3 5 6 10 12 13 18 20 25 29 32 35 37 41 50 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Duyệt cây 63 Duyệt sau trên CNPTK 25 10 37

Binary Search Tree – Duyệt cây 63 Duyệt sau trên CNPTK 25 10 37 3 18 1 6 5 Duyệt postorder: Chương 7: Cây (Tree) 12 29 20 13 50 35 32 41

Binary Search Tree – Duyệt cây 64 Duyệt trước trên CNPTK 25 10 37

Binary Search Tree – Duyệt cây 64 Duyệt trước trên CNPTK 25 10 37 3 18 1 6 5 Duyệt preorder: Chương 7: Cây (Tree) 12 29 20 13 50 35 32 41

Binary Search Tree – Tìm kiếm 65 25 Tìm kiếm trên CNPTK 10 37

Binary Search Tree – Tìm kiếm 65 25 Tìm kiếm trên CNPTK 10 37 3 18 1 6 5 12 29 20 13 50 35 41 32 Giốngnhau Node gốc nhau nhỏ hơn lớn hơn Khác Tìm kiếm 13 Chương 7: Cây (Tree) Tìm thấy Số node duyệt: 5 Số lần so sánh: 9

Binary Search Tree – Tìm kiếm 66 25 Tìm kiếm trên CNPTK 10 37

Binary Search Tree – Tìm kiếm 66 25 Tìm kiếm trên CNPTK 10 37 3 18 1 6 5 12 29 20 13 50 35 41 32 Khác nhau Node gốc lớn nhỏ hơn Tìm kiếm 14 Chương 7: Cây (Tree) Không tìm thấy Số node duyệt: 5 Số lần so sánh: 10

Binary Search Tree – Tìm kiếm 67 Tìm một phần tử x trong CNPTK

Binary Search Tree – Tìm kiếm 67 Tìm một phần tử x trong CNPTK (dùng đệ quy): TNode* search. Node(Tree T, Data. Type X) { if (T) { if(T->Key == X) return T; if(T->Key > X) return search. Node(T->p. Left, X); return search. Node(T->p. Right, X); } return NULL; } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Tìm kiếm 68 Tìm một phần tử x trong CNPTK

Binary Search Tree – Tìm kiếm 68 Tìm một phần tử x trong CNPTK (dùng vòng lặp): TNode * search. Node(Tree T, Data. Type x) { TNode *p = T; while (p != NULL) { if(x == p->Key) return p; else if(x < p->Key) p = p->p. Left; else p = p->p. Right; } return NULL; } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Tìm kiếm 69 Nhận xét: Số lần so sánh tối

Binary Search Tree – Tìm kiếm 69 Nhận xét: Số lần so sánh tối đa phải thực hiện để tìm phần tử X là h, với h là chiều cao của cây Như vậy thao tác tìm kiếm trên CNPTK có n nút tốn chi phí trung bình khoảng O(log 2 n) Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Thêm 70 Việc thêm một phần tử X vào cây

Binary Search Tree – Thêm 70 Việc thêm một phần tử X vào cây phải bảo đảm điều kiện ràng buộc của CNPTK Ta có thể thêm vào nhiều chỗ khác nhau trên cây, nhưng nếu thêm vào một nút ngoài sẽ là tiện lợi nhất do ta có thể thực hiện quá trình tương tự thao tác tìm kiếm Khi chấm dứt quá trình tìm kiếm cũng chính là lúc tìm được chỗ cần thêm Hàm insert trả về giá trị: – 1 khi không đủ bộ nhớ 0 khi gặp nút cũ 1 khi thêm thành công Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Thêm 71 Thêm một phần tử vào cây int insert.

Binary Search Tree – Thêm 71 Thêm một phần tử vào cây int insert. Node (Tree &T, Data. Type X) { if (T) { if(T->data == X) return 0; if(T->data > X) return insert. Node(T->p. Left, X); else return insert. Node(T->p. Right, X); } T = new TNode; if (T == NULL) return -1; T->data = X; T->p. Left = T->p. Right = NULL; return 1; } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Thêm 72 Ví dụ tạo cây với dãy: 4, 6,

Binary Search Tree – Thêm 72 Ví dụ tạo cây với dãy: 4, 6, 1, 2, 5, 7, 3 4 1 6 2 5 3 Chương 7: Cây (Tree) 7

Binary Search Tree – Thêm 73 Ví dụ tạo cây với dãy: 30, 12,

Binary Search Tree – Thêm 73 Ví dụ tạo cây với dãy: 30, 12, 17, 49, 22, 65, 51, 56, 70, 68 30 49 12 65 17 22 51 56 Chương 7: Cây (Tree) 70 68

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 74 Việc hủy

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 74 Việc hủy một phần tử X ra khỏi cây phải bảo đảm điều kiện ràng buộc của CNPTK Có 3 trường hợp khi hủy nút X có thể xảy ra: X là nút lá X chỉ có 1 con (trái hoặc phải) X có đủ cả 2 con Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 75 Trường hợp

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 75 Trường hợp 1: X là nút lá Chỉ đơn giản hủy X vì nó không móc nối đến phần tử nào khác 44 T/h 1: huûy X=40 18 88 13 15 Chương 7: Cây (Tree) 59 37 23 40 55 108 71

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 76 Trường hợp

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 76 Trường hợp 2: X chỉ có 1 con (trái hoặc phải) Trước khi hủy X ta móc nối cha của X với con duy nhất của nó 44 T/h 2: huûy X=37 18 88 13 15 Chương 7: Cây (Tree) 59 37 23 55 108 71

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 77 Trường hợp

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 77 Trường hợp 3: X có đủ 2 con: Không thể hủy trực tiếp do X có đủ 2 con Hủy gián tiếp: Thay vì hủy X, ta sẽ tìm một phần tử thế mạng Y. Phần tử này có tối đa một con Thông tin lưu tại Y sẽ được chuyển lên lưu tại X Sau đó, nút bị hủy thật sự sẽ là Y giống như 2 trường hợp đầu Vấn đề: chọn Y sao cho khi lưu Y vào vị trí của X, cây vẫn là CNPTK Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 78 Trường hợp

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 78 Trường hợp 3: X có đủ 2 con: Có 2 phần tử thỏa mãn yêu cầu: Phần tử trái nhất trên cây con phải Phần tử phải nhất trên cây con trái Việc chọn lựa phần tử nào là phần tử thế mạng hoàn toàn phụ thuộc vào ý thích của người lập trình Ở đây, ta sẽ chọn phần tử phải nhất trên cây con trái làm phân tử thế mạng Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 79 Trường hợp

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 79 Trường hợp 3: X có đủ 2 con: Khi hủy phần tử X=18 ra khỏi cây, phần tử 23 là phần tử thế mạng: 44 T/h 3: huûy X=18 18 13 59 37 23 15 Chương 7: Cây (Tree) 88 23 40 30 55 108 71

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 80 Trường hợp

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 80 Trường hợp 3: X có đủ 2 con: Hàm del. Node trả về giá trị 1, 0 khi hủy thành công hoặc không có X trong cây: int del. Node(Tree &T, Data. Type X) Hàm search. Stand. For tìm phần tử thế mạng cho nút p void search. Stand. For(Tree &p, Tree &q) Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 81 int del.

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 81 int del. Node(Tree &T, Data. Type X) { if (T == NULL) return 0; if (T->data > X) return del. Node(T->p. Left, X); if (T->data < X) return del. Node(T->p. Right, X); TNode* p = T; if (T->p. Left == NULL) T = T->p. Right; else if (T->p. Right == NULL) T = T->p. Left; else // T có đủ 2 con search. Stand. For(p, T->p. Right); delete p; } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 82 Tìm phần

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 82 Tìm phần tử thế mạng void search. Stand. For(Tree &p, Tree &q) { if (q->p. Left) search. Stand. For(p, q->p. Left); else { p->data = q->data; p = q; q = q->p. Right; } } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 83 Ví dụ

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 83 Ví dụ xóa 51: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 84 Ví dụ

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 84 Ví dụ xóa 83: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 85 Ví dụ

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 85 Ví dụ xóa 36: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 86 Xóa nút

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 86 Xóa nút gốc (2 lần): Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 87 Ví dụ

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 87 Ví dụ xóa 15: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 88 42 là

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 88 42 là thế mạng Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 89 Chương 7:

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 89 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 90 Kết quả

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 90 Kết quả xoá lần 1: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 91 Ví dụ

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 91 Ví dụ xóa 42 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 92 Chương 7:

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 92 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 93 Chương 7:

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 93 Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 94 Xóa 15,

Binary Search Tree – Hủy một phần tử có khóa X 94 Xóa 15, sau đó 42: Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree – Hủy toàn bộ cây 95 Việc toàn bộ cây có

Binary Search Tree – Hủy toàn bộ cây 95 Việc toàn bộ cây có thể được thực hiện thông qua thao tác duyệt cây theo thứ tự sau. Nghĩa là ta sẽ hủy cây con trái, cây con phải rồi mới hủy nút gốc void remove. Tree(Tree &T) { if(T) { remove. Tree(T->p. Left); remove. Tree(T->p. Right); delete(T); } } Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree 96 Nhận xét: Tất cả các thao tác search. Node, insert.

Binary Search Tree 96 Nhận xét: Tất cả các thao tác search. Node, insert. Node, del. Node đều có độ phức tạp trung bình O(h), với h là chiều cao của cây Trong trường hợp tốt nhất, CNPTK có n nút sẽ có độ cao h = log 2(n). Chi phí tìm kiếm khi đó sẽ tương đương tìm kiếm nhị phân trên mảng có thứ tự Trong trường hợp xấu nhất, cây có thể bị suy biến thành 1 danh sách liên kết (khi mà mỗi nút đều chỉ có 1 con trừ nút lá). Lúc đó các thao tác trên sẽ có độ phức tạp O(n) Vì vậy cần có cải tiến cấu trúc của CNPTK để đạt được chi phí cho các thao tác là log 2(n) Chương 7: Cây (Tree)

Binary Search Tree 97 1, 2, 3, 4, 5 1 2 3 4 5

Binary Search Tree 97 1, 2, 3, 4, 5 1 2 3 4 5 Chương 7: Cây (Tree)

Nội dung 98 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree)

Nội dung 98 Cấu trúc cây (Tree) Cấu trúc cây nhị phân (Binary Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree) Cấu trúc cây nhị phân tìm kiếm cân bằng (AVL Tree) Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Định nghĩa 99 Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng là

AVL Tree - Định nghĩa 99 Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng là cây mà tại mỗi nút của nó độ cao của cây con trái và của cây con phải chênh lệch không quá một. Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree – Ví dụ 100 44 23 88 13 15 Chương 7: Cây

AVL Tree – Ví dụ 100 44 23 88 13 15 Chương 7: Cây (Tree) 59 37 30 40 55 108 71

AVL Tree 101 Lịch sử cây cân bằng (AVL Tree): AVL là tên viết

AVL Tree 101 Lịch sử cây cân bằng (AVL Tree): AVL là tên viết tắt của các tác giả người Nga đã đưa ra định nghĩa của cây cân bằng Adelson-Velskii và Landis (1962) Từ cây AVL, người ta đã phát triển thêm nhiều loại CTDL hữu dụng khác như cây đỏ-đen (Red-Black Tree), B-Tree, … Cây AVL có chiều cao O(log 2(n)) Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree 102 Chỉ số cân bằng của một nút: Định nghĩa: Chỉ số

AVL Tree 102 Chỉ số cân bằng của một nút: Định nghĩa: Chỉ số cân bằng của một nút là hiệu của chiều cao cây con phải và cây con trái của nó. Đối với một cây cân bằng, chỉ số cân bằng (CSCB) của mỗi nút chỉ có thể mang một trong ba giá trị sau đây: CSCB(p) = 0 Độ cao cây trái (p) = Độ cao cây phải (p) CSCB(p) = 1 Độ cao cây trái (p) < Độ cao cây phải (p) CSCB(p) =-1 Độ cao cây trái (p) > Độ cao cây phải (p) Để tiện trong trình bày, chúng ta sẽ ký hiệu như sau: p>bal. Factor = CSCB(p); Độ cao cây trái (p) ký hiệu là h. L Độ cao cây phải(p) ký hiệu là h. R Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree – Biểu diễn 103 #define LH #define EH #define RH -1 0

AVL Tree – Biểu diễn 103 #define LH #define EH #define RH -1 0 1 /* Caây con traùi cao hôn */ /* Hai caây con baèng nhau */ /* Caây con phaûi cao hôn */ struct AVLNode{ char bal. Factor; // Chỉ số cân bằng Data. Type data; tag. AVLNode* p. Left; tag. AVLNode* p. Right; }; typedef AVLNode* AVLTree; Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree – Biểu diễn 104 Trường hợp thêm hay hủy một phần tử

AVL Tree – Biểu diễn 104 Trường hợp thêm hay hủy một phần tử trên cây có thể làm cây tăng hay giảm chiều cao, khi đó phải cân bằng lại cây Việc cân bằng lại một cây sẽ phải thực hiện sao chỉ ảnh hưởng tối thiểu đến cây nhằm giảm thiểu chi phí cân bằng Các thao tác đặc trưng của cây AVL: Thêm một phần tử vào cây AVL Hủy một phần tử trên cây AVL Cân bằng lại một cây vừa bị mất cân bằng Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree 105 Các trường hợp mất cân bằng: Ta sẽ không khảo sát

AVL Tree 105 Các trường hợp mất cân bằng: Ta sẽ không khảo sát tính cân bằng của 1 cây nhị phân bất kỳ mà chỉ quan tâm đến các khả năng mất cân bằng xảy ra khi thêm hoặc hủy một nút trên cây AVL Như vậy, khi mất cân bằng, độ lệch chiều cao giữa 2 cây con sẽ là 2 Có 6 khả năng sau: Trường hợp 1 - Cây T lệch về bên trái : 3 khả năng Trường hợp 2 - Cây T lệch về bên phải: 3 khả năng Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree 106 Trường hợp 1: cây T lệch về bên trái T L

AVL Tree 106 Trường hợp 1: cây T lệch về bên trái T L T T 1 R h R 1 L h-1 T 1 R h-1 L 1 R 1 T L T 1 R h Chương 7: Cây (Tree) L 1 h h-1

AVL Tree 107 Trường hợp 2: cây T lệch về bên phải T h-1

AVL Tree 107 Trường hợp 2: cây T lệch về bên phải T h-1 R L h-1 T 1 L h h R 1 T 1 R h-1 L 1 T R 1 L 1 T h-1 R L h Chương 7: Cây (Tree) L 1 T 1 R 1 h h-1

AVL Tree 108 Các trường hợp mất cân bằng: Các trường hợp lệch về

AVL Tree 108 Các trường hợp mất cân bằng: Các trường hợp lệch về bên phải hoàn toàn đối xứng với các trường hợp lệch về bên trái. Vì vậy, chỉ cần khảo sát trường hợp lệch về bên trái. Trong 3 trường hợp lệch về bên trái, trường hợp T 1 lệch phải là phức tạp nhất. Các trường hợp còn lại giải quyết rất đơn giản. Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 109 T/h 1. 1: cây T

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 109 T/h 1. 1: cây T 1 lệch về bên trái. Ta thực hiện phép quay đơn Left-Left T L T 1 R h L 1 Chương 7: Cây (Tree) R 1 h-1 h T L 1 h-1 R h-1

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 110 T/h 1. 2: cây T

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 110 T/h 1. 2: cây T 1 không lệch. Ta thực hiện phép quay đơn Left T L T 1 R h L 1 Chương 7: Cây (Tree) R 1 h h-1 h T L 1 h R 1 R h-1

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 111 T/h 1. 3: cây T

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 111 T/h 1. 3: cây T 1 lệch về bên phải. Ta thực hiện phép quay kép Left-Right Do T 1 lệch về bên phải ta không thể áp dụng phép quay đơn đã áp dụng trong 2 trường hợp trên vì khi đó cây T sẽ chuyển từ trạng thái mất cân bằng do lệch trái thành mất cân bằng do lệch phải ? cần áp dụng cách khác Chương 7: Cây (Tree)

T 112 L h-1 L 1 T T 1 h-1 R R h-1 h

T 112 L h-1 L 1 T T 1 h-1 R R h-1 h R 1 T 2 L 1 L 2 T 1 h-1 Chương 7: Cây (Tree) L 1 T L 2 R h-1 R 2 h-1

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 113 Lưu ý: Trước khi cân

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 113 Lưu ý: Trước khi cân bằng cây T có chiều cao h+2 trong cả 3 trường hợp 1. 1, 1. 2 và 1. 3 Sau khi cân bằng: Trường hợp 1. 1 và 1. 3 cây có chiều cao h+1 Trường hợp 1. 2 cây vẫn có chiều cao h+2. Đây là trường hợp duy nhất sau khi cân bằng nút T cũ có chỉ số cân bằng ≠ 0 Thao tác cân bằng lại trong tất cả các trường hợp đều có độ phức tạp O(1) Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 114 T/h 1. 1: cây T

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 114 T/h 1. 1: cây T 1 lệch về bên trái. Ta thực hiện phép quay đơn Left-Left T L T 1 R h L 1 Chương 7: Cây (Tree) R 1 h-1 h T L 1 h-1 R h-1

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 115 Quay đơn Left-Left: void rotate.

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 115 Quay đơn Left-Left: void rotate. LL(AVLTree &T) //quay đơn Left-Left { AVLNode* T 1 = T->p. Left; T->p. Left = T 1 ->p. Right; T 1 ->p. Right = T; switch(T 1 ->bal. Factor) { case LH: T->bal. Factor = EH; T 1 ->bal. Factor = EH; break; case EH: T->bal. Factor = LH; T 1 ->bal. Factor = RH; break; } T = T 1; } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 116 Quay đơn Right-Right: void rotate.

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 116 Quay đơn Right-Right: void rotate. RR (AVLTree &T)//quay đơn Right-Right { AVLNode* T 1 = T->p. Right; T->p. Right = T 1 ->p. Left; T 1 ->p. Left = T; switch(T 1 ->bal. Factor) { case RH: T->bal. Factor = EH; T 1 ->bal. Factor= EH; break; case EH: T->bal. Factor = RH; T 1 ->bal. Factor= LH; break; } T = T 1; } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 117 Quay kép Left-Right: void rotate.

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 117 Quay kép Left-Right: void rotate. LR(AVLTree &T)//quay kép Left-Right { AVLNode* T 1 = T->p. Left; AVLNode* T 2 = T 1 ->p. Right; T->p. Left = T 2 ->p. Right; T 2 ->p. Right = T; T 1 ->p. Right = T 2 ->p. Left; T 2 ->p. Left = T 1; switch(T 2 ->bal. Factor) { case LH: T->bal. Factor = RH; T 1 ->bal. Factor = EH; break; case EH: T->bal. Factor = EH; T 1 ->bal. Factor = EH; break; case RH: T->bal. Factor = EH; T 1 ->bal. Factor = LH; break; } T 2 ->bal. Factor = EH; T = T 2; } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 118 Quay keùp Right-Left void rotate.

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 118 Quay keùp Right-Left void rotate. RL(AVLTree &T) //quay kép Right-Left { AVLNode* T 1 = T->p. Right; AVLNode* T 2 = T 1 ->p. Left; T->p. Right = T 2 ->p. Left; T 2 ->p. Left = T; T 1 ->p. Left = T 2 ->p. Right; T 2 ->p. Right = T 1; switch(T 2 ->bal. Factor) { case RH: T->bal. Factor = LH; T 1 ->bal. Factor = EH; break; case EH: T->bal. Factor = EH; T 1 ->bal. Factor = EH; break; case LH: T->bal. Factor = EH; T 1 ->bal. Factor = RH; break; } T 2 ->bal. Factor = EH; T = T 2; } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 119 Cân bằng khi cây bị

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 119 Cân bằng khi cây bị lêch về bên trái: int balance. Left(AVLTree &T) //Cân bằng khi cây bị lêch về bên trái { AVLNode* T 1 = T->p. Left; switch(T 1 ->bal. Factor) { case LH: rotate. LL(T); return 2; case EH: rotate. LL(T); return 1; case RH: rotate. LR(T); return 2; } return 0; } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 120 Cân bằng khi cây bị

AVL Tree - Cân bằng lại cây AVL 120 Cân bằng khi cây bị lêch về bên phải int balance. Right(AVLTree &T ) //Cân bằng khi cây bị lêch về bên phải { AVLNode* T 1 = T->p. Right; switch(T 1 ->bal. Factor) { case LH: rotate. RL(T); return 2; case EH: rotate. RR(T); return 1; case RH: rotate. RR(T); return 2; } return 0; } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 121 Việc thêm một

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 121 Việc thêm một phần tử vào cây AVL diễn ra tương tự như trên CNPTK Sau khi thêm xong, nếu chiều cao của cây thay đổi, từ vị trí thêm vào, ta phải lần ngược lên gốc để kiểm tra xem có nút nào bị mất cân bằng không. Nếu có, ta phải cân bằng lại ở nút này Việc cân bằng lại chỉ cần thực hiện 1 lần tại nơi mất cân bằng Hàm insert. Node trả về giá trị – 1, 0, 1 khi không đủ bộ nhớ, gặp nút cũ hay thành công. Nếu sau khi thêm, chiều cao cây bị tăng, giá trị 2 sẽ được trả về int insert. Node(AVLTree &T, Data. Type X) Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 122 int insert. Node(AVLTree

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 122 int insert. Node(AVLTree &T, Data. Type X) { int res; if (T) { if (T->key == X) return 0; //đã có if (T->key > X) { res = insert. Node(T->p. Left, X); if(res < 2) return res; switch(T->bal. Factor) { case RH: T->bal. Factor = EH; return 1; case EH: T->bal. Factor = LH; return 2; case LH: balance. Left(T); return 1; } }. . . . insert. Node 2 } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 123 int insert. Node(AVLTree

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 123 int insert. Node(AVLTree &T, Data. Type X) {. . . . else // T->key < X { res = insert. Node(T-> p. Right, X); if(res < 2) return res; switch(T->bal. Factor) { case LH: T->bal. Factor = EH; return 1; case EH: T->bal. Factor = RH; return 2; case RH: balance. Right(T); return 1; } }. . . . } insert. Node 3 Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 124 int insert. Node(AVLTree

AVL Tree - Thêm một phần tử trên cây AVL 124 int insert. Node(AVLTree &T, Data. Type X) {. . . . T = new TNode; if(T == NULL) return -1; //thiếu bộ nhớ T->key = X; T->bal. Factor = EH; T->p. Left = T->p. Right = NULL; return 2; // thành công, chiều cao tăng } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 125 Cũng giống như

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 125 Cũng giống như thao tác thêm một nút, việc hủy một phần tử X ra khỏi cây AVL thực hiện giống như trên CNPTK Sau khi hủy, nếu tính cân bằng của cây bị vi phạm ta sẽ thực hiện việc cân bằng lại Tuy nhiên việc cân bằng lại trong thao tác hủy sẽ phức tạp hơn nhiều do có thể xảy ra phản ứng dây chuyền Hàm del. Node trả về giá trị 1, 0 khi hủy thành công hoặc không có X trong cây. Nếu sau khi hủy, chiều cao cây bị giảm, giá trị 2 sẽ được trả về: int del. Node(AVLTree &T, Data. Type X) Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 126 int del. Node(AVLTree

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 126 int del. Node(AVLTree &T, Data. Type X) { int res; if(T==NULL) return 0; if(T->key > X) { res = del. Node (T->p. Left, X); if(res < 2) return res; switch(T->bal. Factor) { case LH: T->bal. Factor = EH; return 2; case EH: T->bal. Factor = RH; return 1; case RH: return balance. Right(T); } } // if(T->key > X). . . . } del. Node 2 Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 127 int del. Node(AVLTree

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 127 int del. Node(AVLTree &T, Data. Type X) {. . . . if(T->key < X) { res = del. Node (T->p. Right, X); if(res < 2) return res; switch(T->bal. Factor) { case RH: T->bal. Factor = EH; return 2; case EH: T->bal. Factor = LH; return 1; case LH: return balance. Left(T); } } // if(T->key < X). . . . } del. Node 3 Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 128 int del. Node(AVLTree

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 128 int del. Node(AVLTree &T, Data. Type X) {. . . . else //T->key == X { AVLNode* p = T; if(T->p. Left == NULL) { else if(T->p. Right == NULL) { T = T->p. Right; res = 2; } T = T->p. Left; res = 2; } else //T có đủ cả 2 con { res = search. Stand. For(p, T->p. Right); if(res < 2) return res; switch(T->bal. Factor) { case RH: T->bal. Factor = EH; return 2; case EH: T->bal. Factor = LH; return 1; case LH: return balance. Left(T); } } delete p; } } Chương 7: Cây (Tree) return res;

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 129 int search. Stand.

AVL Tree - Hủy một phần tử trên cây AVL 129 int search. Stand. For(AVLTree &p, AVLTree &q) //Tìm phần tử thế mạng { int res; if(q->p. Left) { res = search. Stand. For(p, q->p. Left); if(res < 2) return res; switch(q->bal. Factor) { case LH: q->bal. Factor = EH; return 2; case EH: q->bal. Factor = RH; return 1; case RH: return balance. Right(T); } } else { p->key = q->key; p = q; q = q->p. Right; return 2; } } Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree 130 Nhận xét: Thao tác thêm một nút có độ phức tạp

AVL Tree 130 Nhận xét: Thao tác thêm một nút có độ phức tạp O(1) Thao tác hủy một nút có độ phức tạp O(h) Với cây cân bằng trung bình 2 lần thêm vào cây thì cần một lần cân bằng lại; 5 lần hủy thì cần một lần cân bằng lại Chương 7: Cây (Tree)

AVL Tree 131 Nhận xét: Việc hủy 1 nút có thể phải cân bằng

AVL Tree 131 Nhận xét: Việc hủy 1 nút có thể phải cân bằng dây chuyền các nút từ gốc cho đên phần tử bị hủy trong khi thêm vào chỉ cần 1 lần cân bằng cục bộ Độ dài đường tìm kiếm trung bình trong cây cân bằng gần bằng cây cân bằng hoàn toàn log 2 n, nhưng việc cân bằng lại đơn giản hơn nhiều Một cây cân bằng không bao giờ cao hơn 45% cây cân bằng hoàn tương ứng dù số nút trên cây là bao nhiêu Chương 7: Cây (Tree)