当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > D. Path Copying > 06-D-01. Strategy
既然我们这里头最终目的
是要将总体的空间复杂度降下来
那么从方法论上讲
我们唯一能够使用的方法
就是将所有的冗余的信息
删除掉
不需重复的保存
我们确实注意到
在相邻的搜索树之间
相邻的版本之间
的确存在着大量的冗余
所以反过来
我们应该只修改那些
刚刚发生过的变化
有实质的变化
的确应该修改的部分
对于一棵树来说
首先在每次动态操作之后
需要修改的
其实就是那条从根节点
通往那个活跃节点的路径
所以我们的第一个改进的方法
就是围绕着路径
来做优化
我们称之为path copying
路径的复制
如果说原先我们每一个slab
所对应的那些树
确实可以按照时间轴
视作为同一个数据结构的历史的话
那么我们就确实可以把它们
画成这样一番模样
构成一个线性的序列
这是最初的版本
这是修改后的第一次的版本
第二次 第三次以及当前的一个版本
那么经过path copying之后
我们的确有可能会
变成这样一幅图景
像下面这样
也就是说
在这里逻辑上看
其实和上面
原始的这个表示形式是等价的
我们任何一个节点在这里
依然能找到对应的节点
我们任何一个分支
也可以在这里找到
对应的分支
但是不同的在于
我们可以看到
它们之间
在空间上确有很大的差异
显然
后者空间要占的更小
而之所以能节省这部分空间
是因为我们可以看到
有很多部分
可以为不同的搜索树
不同的历史版本所共享
比如所有这些指向左侧
也就是指向
此前历史的这种红色的线
所指示的这些部分
都是共享
那么为了完成这个共享
我们是怎么做到的呢
我们实际上
每一次动态插入
或者删除之后
我们都有一个活跃的
或者我们称之为脏的节点
我们要对它进行修正
而修正的方法是什么呢
尽管平衡二叉树的种类
淋淋种种有很多
但是无外乎都是在那做
一定的旋转
只不过具体的规则不同而已
经过这种旋转之后
重新恢复平衡
而且所有这些旋转
基本上都是沿着
从这个dirty node
一直逆向向上
追溯到它的树根
无非是沿着这样一条路径来完成的
所以既然如此
这也就意味着
相对于此前的那个版本
新的这个版本
将会在其余的部分
根本就没有修整
所以在这种情况下
我们不妨就将
原来没有变化的那些大部分
保留下来
不必去重新的再另存一份
相应的反过来
我们只需要将这条
需要旋转调整的路径
重新的复制出来
接下来
如果你需要做相应的旋转调整
那么不妨就沿着这条
新复制出来的路径
做旋转和调整好了
这样的话
我们就确实可以得到
这样的结果
我们可以看到
在这里所有的蓝色的虚线
所指向的就是这样的
一些copying之后的结果
请确认
因为我们的BBST总是能够保持平衡的
所以在任何时候
我们复制出来的这样一条路径的规模
或者说它的长度
都不会超过O(logn)
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