当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > E. Node Copying > 06-E-03. Why Red-Black
BST的拓扑结构
是由一系列的指针
相互指引
而总体构成的
那么好消息是
在某些BBST中
经过了动态的修改之后
这种指针的变化量
可以控制在常数
那么如果确实可以控制在常数
也就是说
发生刚才我们那种拓扑变化的
节点的数目
也可以控制在常数
这就意味着
我们每次不是复制路径
而是复制其中有必要复制的
那些节点的数目
就可以控制在同样的常数
既然是常数
那么每一个version
与下一个version之间
在空间上的差异
也自然可以控制在常数
这不就是我们刚才
所预期的那样吗
因为如果真是这样
那么整个的历史过程中
所形成的所有的版本
累计在一块
所总共需要的空间复杂度
就可以保证控制在线性
当然
我们这里说的是
有些BBST
而不是所有
你不妨和我一起来清点一下
此前究竟学我哪些平衡二叉搜索树
首先印入你脑海的
应该是左边那个
AVL tree
还记得它的定义吗
没错
在任何一个局部
都必然是这样一番模样
也就是左右子数
在任何一个局部
都未必是等高
但是它们的差
绝对不能超过一层
这就是AVL树
AVL树的总体性能是什么样的
还记得吗
没错
无论是删除还是插入
老师应该跟你讲过
都只需要花费O(logn)的时间
这也是AVL树存在的价值所在
但是我们在这里要扣的更细
我们不是考虑
每次更新之后总体需要的时间
因为这种时间
大概可以分为两部分
一部分是从根开始
逐层的进行搜索
抵达目标位置所需要的时间
以及有可能最终要回溯到根
所需要的时间
这种访问式的时间
只读的操作的这种时间
确实就是O(logn)
现在我们要考量的是
另一部分时间
也就是在这个过程中
可能会在某一个位置
需要做旋转
那么
这部分的性能
AVL树又是如何呢
如果你学过邓老师讲的数据结构
你应该还记得
没错
对于插入操作来说
我们在最坏的情况下
只需要旋转一次就够了
一次
就是我们刚才所说的常数次
所以在这点上讲
AVL树是合格的
但是我们说
AVL树的弱点
是在互补的另一种操作
也就是删除操作
对于删除操作而言
AVL树在最坏的情况下
有可能需要旋转多达O(logn)次
你应该记得老师
曾经给你举过的那种极端的例子
也就是说
在AVL树中
我们如果要删除掉某一个节点的话
有可能会从这个节点开始
在它的所有的历代祖先的位置上
都会发生一次旋转
甚至都是双转
所以有O(logn)的祖先
它所需要的时间
自然也就是O(logn)
我们说这里
时间和空间是相连的
既然它需要花费这么多时间
正如我们刚才所说的
在最坏的情况下
一个节点的删除
有可能会导致
它的所有的那些祖先
也就是累计起来O(logn)节点
都会发生拓扑连接的变化
O(logn)
而不是O(1)
这是一个很大的问题
所以反过来
如果我们希望将persistent structure的
总体的空间复杂度
控制在O(n)
那么每一次update以后
空间的变化量
应该是在常数
这个我们刚才已经讲过了
很可惜
AVL树在插入虽然做得到
但在删除操作上
却做不到这一点
那么
究竟谁能做到这一点
没错
就是它
也就是我们所说的
Red-Black
红黑树
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-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
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-B. BBST--作业
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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-D. kd-Tree: Algorithm--作业
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--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
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--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
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-H. Range Tree: Performance--作业
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--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-D. Interval Tree: Query--作业
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-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
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-K. Vertical Segment Stabbing Query