二叉搜索树
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1,问题描述:给定一个有序序列K={k1
2,问题分析:
在二叉树中T内搜索一次的期望代价为:
E[T]=
(depth(ki)+1)*pi //对每个i=1~n,搜索成功情况
+(depth(di)+1)*qi //对每个i=0~n,搜索失败情况
3,问题求解:动态规划
步骤一:寻找最优子结构。
一个最优二叉树的子树必定包含连续范围的关键字ki~kj,1<=i<=j<=n,同时也必须含有连续的虚叶子节点di-1~dj。
如果一棵最优二叉查找树T有一棵含有关键字ki~kj的子树T',那么,T'也是一棵最优查找树,这通过剪贴思想可以证明。
现在开始构造最优子结构:在ki~kj中,选定一个r,i<=r<=j,使以kr为根,ki~k(r-1)和k(r+1)~kj为左右孩子的最优二叉树。注意r=i或者r=j的情况,表示左子树或右子树只有虚叶子节点。
步骤二:一个递归解。
定义e[i,j]为一棵包含关键字ki~kj的最优二叉树的期望代价。当j=i-1时没有真实的关键在,只有虚叶子节点d(i-1)。
于是:
当j=i-1时,e[i,i-1]=q(i-1)。
当j>=i时,需要选择合适的kr作为根节点,然后其余节点ki~K(r-1)和k(r+1)~kj构造左右孩子。这时要考虑左右孩子这些节点成为一个节点的子树后,它的搜索代价的变化:根据E[T]的计算,得知它们的期望代价增加了“子树中所有概率的总和”w。
w[i,j]=
pl // 对每个l=i~j
+ql //对每个l=i-1~j
于是当j>=i时,e[i,j]=pr + (e[i,r-1]+w[i,r-1])+(e[r+1,j]+w[r+1,j]) = e[i,r-1] + e[r+1,j]+w[i,j];
步骤三:计算最优二叉树的期望代价
e[i,j]=
q(i-1) //如果j=i-1
min(e[i,r-1] + e[r+1,j]+w[i,j]),如果i<=j,其中i<=r<=j
w[i,j] =
q(i-1) 如果j=i-1
w[i,j]=w[i,j-1]+pj+qj 如果i<=j
实现代码如下:
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1 #include
2 using namespace std;
3
4 #define MAXNUM 100
5 #define MAX 65536
6 //p中为有序关键字k1到k5的搜索概率,k1
8 double q[MAXNUM] = {0.05,0.10,0.05,0.05,0.05,0.10};
9 void optimal_bst(double e[][MAXNUM],int root[][MAXNUM],double w[][MAXNUM],int n)
10 {
11 int i =0,j=0;
12 //针对左
或右孩子为空树情况初始化
13 for(i = 1;i<=n+1;i++)
14 {
15 e[i][i-1] = q[i-1];
16 w[i][i-1] = q[i-1];
17 }
18 int l = 0;
19 //计算顺序如下:根据计算式:e[i,j] = e[i,r-1]+e[r+1,j
首先计算节点个数为1的最优二叉树的代价e[1,1],e[2,2]……
接着计算节点个数为1的最优二叉树的代价e[1,2],e[2,3]……
……
最后计算结点个数为n的最优二叉树的代价e[1,n],利用之前保存的较少结点最优二叉树的结果。
20 for(l = 1;l<=n;l++)
21 {
22 for(i = 1;i<=n-l+1;i++)
23 {
24 j = i+l-1;
25 e[i][j] = MAX;
26 w[i][j] = w[i][j-1] + p[j]+q[j];
27 for(int r = i;r<=j;r++)
28 {
29 double t = 0;
30 t = e[i][r-1]+e[r+1][j] + w[i][j];
31 if(t
33 e[i][j]= t;
34 root[i][j] = r;
35 }
36 }
37
38 }
39 }
40
41 }
42 int main()
43 {
44 double e[MAXNUM][MAXNUM];
45 int root[MAXNUM][MAXNUM];
46 double w[MAXNUM][MAXNUM];
47
48 optimal_bst(e,root,w,5);
49
50 for(int i =1;i<=6;i++)
51 {
52 for(int j = 0;j<=5;j++)
53 {
54 cout << e[i][j] << " ";
55 }
56 cout << endl;
57 }
58 }