Сильно ветвящиеся деревья. B-деревья. Включение-исключение элементов

Сильно ветвящимися называются такие деревья ( структура данных в информатике, эмулирующая древовидную структуру в виде набора связанных узлов), у которых узлы имеют больше двух потомков. Простейший пример — генеалогическое древо, построенное по нисходящей, где у каждого человека может быть несколько детей, больше двух.

Если есть ограничение на максимальное количество детей узла дерева, можно представить детей в виде массива в записи узла. Однако, если количество детей у разных узлов отличается и далеко от максимума — это приведет к неэффективному расходованию памяти.

В общем случае, потомков следует располагать в виде линейного списка, а в узле хранить запись на его начало. Пример возможного описания:

struct node {

char* name;

node* sibling;

node* offspring;}

Здесь узел имеет ссылку на своих «родственников» (т. е., вершины, с которыми у него общий родитель), а также на первый дочерний узел (который и содержит ссылки на все остальные).

Важная область применения таких деревьев — крупномасштабные деревья поиска, в которых нужны включения и удаления, однако их нельзя целиком загружать в ОЗУ, т. к. она не достаточно велика, либо дорого стоит. Соответственно, такие деревья хранятся на внешних накопителях, например, на дисках.

Принципиальное отличие здесь — адрес узла представляет собой адрес на диске, а не в памяти.

Если множество данных, состоящее, например, из миллиона элементов, хранится в виде бинарного дерева, то для поиска элемента потребуется в среднем около log₂ 10⁶ = 20 шагов поиска. Поскольку теперь каждый шаг включает обращение к диску, будет весьма желательна организация памяти, требующая меньше обращений. Сильно ветвящееся дерево является идеальным решением этой проблемы. Если происходит обращение к некоторому одиночному элементу, расположенному на внешнем устройстве, то без больших дополнительных затрат можно обращаться также к целой группе элементов. Отсюда следует, что дерево нужно разделить на поддеревья, считая, что все эти поддеревья одновременно полностью доступны. Такие поддеревья называют страницами.

Уменьшение количества обращений к диску – а теперь обращение к каждой странице предполагает обращение к диску – может быть значительным. Предположим, что мы решили помещать на странице 100 узлов, тогда дерево поиска, содержащее миллион элементов, потребует в среднем только log₁₀₀ 10⁶ = 3 обращений к страницам вместо 20. Но, конечно, если дерево растет «случайным образом», то наихудший случай может потребовать даже 10⁴ обращений! Понятно, что в случае сильно ветвящихся деревьев почти обязательна схема управления их ростом.

B-деревья

При поиске критерия управляемого роста необходимо отвергнуть идеальную сбалансированность, так как она требует слишком больших затрат. Разумный критерий был сформулирован Р. Бэйром: каждая страница (кроме одной) содержит от n до 2n узлов при заданном постоянном n. Следовательно, в дереве с N элементами и максимальным размером страницы 2n узлов наихудший случай потребует log_n N обращений к страницам. Кроме того, коэффициент использования памяти составляет не хуже 50%. Рассматриваемые структуры данных называются B-деревьями и имеют следующие свойства:

1. Каждая страница содержит не более 2n элементов.

2. Каждая страница, кроме корневой, содержит не менее n элементов.

3. Каждая страница является либо листом, т.е. не имеет потомков, либо имеет m + 1 потомков, где m – число находящихся на ней ключей.

4. Все листья находятся на одном и том же уровне.

Сформулируем описание страницы (рис. 26).

Рисунок 26 - Страница В-дерева

На рисунке 27 показано Б-дерево порядка 2 с тремя уровнями. Все страницы содержат 2, 3 или 4 элемента. Исключением является корень, которому разрешается содержать только один элемент. Все листья находятся на уровне 3. Ключи расположены в возрастающем порядке слева направо, если спроектировать дерево на один уровень, вставляя потомков между ключами, находящимися на странице-предке. Такое расположение представляет естественное развитие принципа организации бинарных деревьев поиска и определяет метод поиска элемента с заданным ключом. Рассмотрим страницу, имеющую вид, как показано на рис. 26, и пусть задан аргумент поиска х. Предполагая, что страница считана в оперативную память, мы можем использовать известные методы поиска среди ключей k1, ..., km. Если т достаточно велико, можно применить бинарный поиск(деление на половины), если оно сравнительно небольшое, подойдет простой последовательный поиск. (Заметим, что время, требующееся для поиска в оперативной памяти мало по сравнению со временем, которое занимает считывание страницы с внешнего устройства.)

Рисунок 27 - Б-дерево порядка 2 с тремя уровнями

Если поиск неудачен, мы имеем одну из следующих ситуаций:

1. ki<x<ki+1 для 1<=i<m. Мы продолжаем поиск на странице pi.

2. km<х. Поиск продолжается на странице pm.

3. x<k1. Поиск продолжается на странице p0.

Если в каком-то случае ссылка равна nil, т. е. нет соответствующего потомка, то элемента с ключом х нет во всем дереве и поиск заканчивается.

К удивлению, включениев Б-дерево также выполняется сравнительно просто. Если элемент вставляется в страницу, содержащую т<2п элементов, то процесс включения ограничивается этой страницей. Лишь включение в уже заполненную страницу влияет на структуру дерева и может вызвать появление новых страниц. Чтобы понять, что происходит в этом случае, рассмотрим рисунок 28, на котором показано включение ключа 22 в Б-дерево порядка 2. Оно состоит из следующих этапов:

1. Выясняется, что ключ 22 отсутствует. Включение в страницу С невозможно, так как С уже заполнена.

2. Страница С расщепляется на две страницы, т. е. размещается новая страница D.

3. Количество m+1 ключей поровну распределяется на С и D, a средний ключ перемещается на один уровень вверх, на страницу-предка А.

Рисунок 28 - Включение ключа 22 в Б-дерево порядка 2

Эта схема сохраняет все основные свойства Б-деревьев. В частности, при расщеплении получаются страницы, содержащие ровно n элементов. Разумеется, включение элемента в страницу-предка может вновь вызвать переполнение этой страницы, что приведет к распространению расщепления. В экстремальном случае оно может распространиться до корня. Это и есть единственный случай увеличения высоты Б-дерева. Следовательно, Б-дерево растет странным способом: от листьев к корню.

Удаление элементов из Б-дерева очень просто в общих чертах, но сложно в деталях. Мы можем выделить два различных случая:

1. Элемент, который нужно удалить, находится на странице-листе; тогда алгоритм удаления прост и очевиден.

2. Этот элемент не на странице-листе; тогда его нужно заменить на один или два лексикографически смежных элемента, которые находятся на страницах-листьях и которые легко удалить.

В случае 2 поиск смежного ключа аналогичен поиску такого же ключа при удалении из бинарных деревьев. Мы спускаемся по самым правым указателям вниз к листу Р, заменяем удаляемый элемент на самый правый элемент Р и затем уменьшаем размер Р на 1.

В любом случае после уменьшения размера нужно проверить число элементов т на уменьшенной странице, так как, если т<n, будет нарушено основное свойство Б-деревьев. Единственный выход – одолжить или отобрать элемент с одной из соседних страниц, а поскольку это требует вызова страницы Q в оперативную память – относительно дорогостоящей операции, – то мы попытаемся наилучшим образом воспользоваться этой нежелательной ситуацией и заберем сразу больше одного элемента. Обычно элементы Р и Q поровну распределяются на обе страницы. Это называется балансировкой.

Разумеется, может оказаться, что с Q нельзя забирать элементы, так как она тоже уже достигла своего минимального размера n. В этом случае общее число элементов на Р и Q равно 2n-1 и мы можем слить эти две страницы в одну, добавив средний элемент со страницы-предка Р и Q, а затем можем полностью располагать страницей Q. Это – процесс, в точности обратный расщеплению страниц.

Удаление среднего ключа на странице-предке может вновь уменьшить ее размер ниже допустимой границы n, требуя тем самым дальнейших специальных мер (балансировки или слияния) на более высоком уровне. В экстремальном случае слияние страниц может распространиться по всему пути к корню. Если корень уменьшается до размера 0, он удаляется, что вызывает уменьшение высоты Б-дерева. Это единственный случай, когда высота Б-дерева может уменьшиться.

На рисунке 30 показан постепенный распад Б-дерева с рисунка 29 при последовательном удалении ключей:

25 45 24; 38 32; 8 27 46 13 42; 5 22 18 26; 7 35 15.

Точки с запятой снова указывают места «скачков», т. е. освобождения страниц.

Рисунок 30 - Распад Б-дерева