算法导论(七)——跳跃表&自组织表,竞争性分析
1. 背景:
①为了提高有序链表的查找性能,考虑在部分或全部节点上增加额外的指针,以便查找时跳过若干点,不必从左到右连续查看。
方法:
1. 散列表(哈希表):操作时间提至O(1),但最坏是O(n)
【应用】文本压缩解压p.260
LZW压缩:把文本映射为数字编码(关键字为字母,键值为对应的代码。在字符串中寻找于字典中一个字符串最相匹配的最长的字符串)
2. 跳跃表:采用随机技术决定链表的哪些节点要增加向前指针,增加多少个指针。平均复杂度O(logn),最坏O(n)
散列表 VS跳跃表:散列表利用待插数对的关键字,对分配的桶是随机的,复杂度是常数级。而跳跃表用随机的方式决定数对所在的级,而不考虑关键字,复杂度是对数级。就最坏情况而言,眺表的空间需求更大。但是跳表比散列更灵活(如升序操作)。
基本思想是——以空间换时间
②二叉树的弱点:当数据的随机性不够时,会导致其树形结构的不平衡,从而直接影响算法的效率。
跳跃表(Skip List)这种数据结构,在进行查找、插入、删除等操作时的期望时间复杂度均为O(logn),有着近乎替代平衡树的本领,且编程复杂度低。
2.简介:
【定理:带有n个元素的跳跃表,每次的搜索时间为O(lgn)是一个高概率事件。它是基于概率形成的,n越大的时候失败的概率越小】
3.操作
A. 删除:从上级链表搜到之后,就可以直接删除,并向下将所有链表的该结点都删除
B. 插入:把x插入最底层的合适位置,然后需要维护平衡。
a. 保持每段之间的理想距离,如果距离过大,就从中间分割,然后将中点上升一层结点。实行起来有一定难度,因为须实时记录每一段的长度。
b. 采用随机化算法,通过抛硬币决定是否提升它所在的层级,若为正,则提升,然后继续抛,抛至反面则终止。
(添加负无穷,保证每个表是以负无穷开始,即每个链表都可以从最左边开始)
参考:
http://blog.youkuaiyun.com/yinlili2010/article/details/39503655
http://blog.youkuaiyun.com/lth404391139/article/details/45111689
http://blog.youkuaiyun.com/brillianteagle/article/details/52206261
自组织表
自组织表;含有n个元素的表,包括操作:Acess(x),rank(x),reorded(置换相邻元素)
定义两种操作 l n个元素的列表L,访问(可能是查找,也可以是其他操作)元素x的代价与元素在列表中的位置有关(从表头到x的距离)。 l 元素在L中的位置可以通过交换相邻的元素来改变,而这个操作的代价为O(1)。 如果考虑用户的访问可能是一系列的,而且一个元素被访问后,再次被访问的概率会增大,因此考虑对一个元素访问后将该元素和其前驱的元素交换(代价为O(1)),从而减少其下次访问的代价。
复杂度分析 :平均情况下,最小期望为:把元素按访问的概率从大到小排序。因此记录元素被访问的次数,并按访问次数递减的方式排序元素(访问次数大于前驱的访问次数时,进行交换)。因此对于元素x的操作,代价最多为2*rank(x),因为访问需要rank(x),交换可能需要rank(x)。 思想:前移思想。
应用:
搜索的“流行词”。在一个时期,流行词被搜索的次数会增加,而一旦过了流行期间,其位置可能就被新的流行词替代了。这对于操作序列S的局部反映非常好。 对于高速缓存等其他情况下也可能用到。
竞争性分析,
在线算法:每次只发送一个操作请求,要求立马实现。
离线算法:(上帝算法)可以预知整个操作序列
在线算法A是a竞争的:如果存在常数k,对于任意操作s,,即最坏情况下,A的代价是最优离线算法的a倍。
【定理:自组织表的Move To Front算法是4竞争的】
•如果数据用链表表示,则从x位置移动到表头的操作只需要常数,因此可以忽略其代价,这时可以证明相应的MTF则为2竞争的。
•如果表的开始的势不为0,即L0和L0不相等,比如有可能已经运行过一段时间了。这时候L0的最差情况为和L0比是反序的,这样逆序为n个元素的逆序,为O(n^2).这时候Cmtf(S)<=4* Copt(S)+O(n^2)。 如果n的规模相对于S的次数变化不是太大,因此如果操作序列S中的操作为很大时,上式中的O(n^2)也是常量级别的,因此也是4竞争的。
•如果不是忽略置换的代价,而是一个常数级别的,如3,则相应的结果将改变竞争的常数,常数将不再是4倍。
参考:
https://github.com/xuyicpp/Classical_Algorithms/tree/master/Introduction_to_Algorithms