Treap
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In der Informatik ist ein Treap (Binary search Tree + Heap) ein binärer Suchbaum. Jeder Knoten besteht aus zwei Elementen:
- x.key (Element)
- x.priority (Priorität)
Treaps wurden im Jahr 1996 von Cecilia R. Aragon und Raimund G. Seidel erfunden.
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[Bearbeiten] Elemente
Sie erfüllen die Eigenschaften des Binären Suchbaums (Binary search Tree). Das bedeutet folgendes:
- Die Elemente y im linken Teilbaum von x erfüllen: key(y)<key(x)
- Die Elemente y im rechten Teilbaum von x erfüllen: key(y)>key(x)
[Bearbeiten] Prioritäten
Sie erfüllen die Eigenschaften des Heaps. Das bedeutet folgendes:
- Alle Prioritäten sind verschieden (Zufallszahlen)
- Die Wurzel hat die kleinste Priorität (oberstes Element)
- Wenn y ein Kind ist von x so gilt: prio(y)>prio(x)
[Bearbeiten] Suche nach einem Element
Erfolgt wie in einem Binären Suchbaum. Der zu suchende Wert k wird mit dem Wert der Wurzel verglichen. Ist k größer vergleicht man den Wert mit dem nächsten Knoten im rechten Teilbaum wenn kleiner im linken. Zu erwartende Laufzeit: O(log n)
[Bearbeiten] Einfügen eines Elementes
Um ein Element e in einen Treap einzufügen, erstellt man einen neuen Knoten x, speichert das Element e in x.key und wählt eine zufällige Priorität für x.priority. Nun fügt man den Knoten mittels x.key gemäß der Eigenschaften des Binären Suchbaums in den Treap ein. Da durch den neuen Knoten nun die Heap-Eigenschaft verletzt sein könnte, rotiert man den Knoten nun solange hinauf, bis die Heap-Bedingung wieder erfüllt ist.
Zu erwartende Laufzeit: O(log n). Die zu erwartende Tiefe ist logarithmisch. Die Anzahl zu erwartenden Rotationen ist 2.
[Bearbeiten] Entfernen eines Elementes
- Man sucht die Position des zu entfernenden Knotens x im Baum.
- Man wechselt die Priorität auf +∞ (unendlich)
- Man rotiert den zu entfernenden Knoten zu der Seite hin, wo die kleinere Priorität ist, bis die Heap-Bedingung erfüllt ist
- Das Element ist jetzt ein Blatt und kann gelöscht werden.
Zu erwartende Laufzeit: O(log n). Die zu erwartende Tiefe ist logarithmisch. Die Anzahl zu erwartenden Rotationen ist 2.
[Bearbeiten] Kleinstes / größtes Element finden
Da die Elemente in einem Treap in der Ordnung eines normalen Binären Suchbaums gespeichert sind, ist das kleinste Element ganz links unten, und das größte Element ganz rechts unten zu finden. Somit muss man, um das kleinste Element zu finden, immer in den linken Teilbaum absteigen, und um das größte Element zu finden immer in den rechten Teilbaum absteigen
Zu erwartende Laufzeit: O(log n), da die zu erwartende Tiefe logarithmisch ist.
[Bearbeiten] Alle Elemente auflisten
- gibt alle Elemente in aufsteigender Reihenfolge aus
- wird durch den in-order Durchlauf durchgeführt (zwischen den zwei Teilbäumen)
Laufzeit ist O(n)
[Bearbeiten] Literatur
- Th.H.Cormen/C.E.Leiserson/R.Rivest/C.Stein: Algorithmen - Eine Einführung. Oldenbourg Verlag 2004. ISBN 3-486-27515-1
