当前课程知识点:计算几何 > 06. Point Location > F. Limited Node Copying > 06-F-03. Complexity
这样一种情况
对你来说
应该也不陌生
同样回忆一下B树
是的在B树中
我们同样会出现这种问题
也就是当某一个节点
一分为二之后
它的父亲同样需要增设一个指针
而在这个时候
它的父亲有可能会进而发生上溢
在这个时候
我们的处理方法
你应该也记得
没错就是套用刚才的方法
继续对它的父亲
比如说它来做分裂操作
所以在我们这样的一个
persistent structure中
这样的分裂
有可能会持续的上行
当然也和B树一样
在最坏的情况下
你完全可以构造出
这样的一个例子
可以一直分裂 分裂 分裂
持续分裂到最上层
当然在这一次的和B树一样
尽管这种持续分裂的最坏情况
可能发生
但是它发生的概率
其实是相当相当相当低的
你应该记得
我们在研究B树的时候
曾经总结过这样一条结论
也就是说尽管在某一个位置上
发生的分裂
有可能会持续引发
祖先的多次的分裂
但是从均摊的角度而言
每一次插入
平均而言 均摊而言
所引发的这种分裂操作次数
是不会超过常数的
所以只要我们控制得当
确实就可以像Tarjan
所证明的那样
采用这种方法
我们可以有效的
使得每一个节点的规模
都控制在O(k)
也就是常数
从而所需要的从一层到下一层的时间
也控制在常数
这样的话
它的行为与我们常规的BST
就非常接近了
也就是说
总体的查找时间
只取决于它的高度
对于高度依然是O(logn)
这样的一个persistent structure来说
时间复杂度
又会重新的回到O(logn)
而正因为刚才我们说了
这种分裂的次数均摊而言
其实都是常数
所以它也不会实质的增加
我们总体的空间复杂度
我们的空间复杂度
可以继续的保持
刚才的最优线性
至此我们已经基本上把
persistent structure整个的构思
实现以及其中的技巧介绍完了
我想你这个时候
脑子里可能会有一个问题
会弹出来
如果还没有
不妨我来帮你提出这个问题
我们刚才讲到了
所有这些方法的技巧的最终
都是依赖于这么样一个事实
也就是的确存在
像红黑树这样的BBST
它能够保证
每做一次insert
或者remove
这种操作之后
所需要进行旋转调整的节点
总是控制在常数个
这也就是为什么
我们可以保证
每一个新的版本
只需要耗费O(1)的空间就够了
然而我想敏锐的你
可能已经注意到了
其实作为红黑树而言
从前一个版本
到后一个版本的变化
并不完全体现在
它的拓扑结构上
难道不是
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