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算法导论练习12.2

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2019/08/09 Share

12.2-1 假设一棵二叉搜索树中的结点在1到1000之间,现在想要查找值为363得到结点,下面序列那个不是查找过的序列。

a. $2,252,401,398,330,344,397,363$。
b. $924,220,911,244,898,258,362,363$。
c. $925,202,911,240,912,245,363$。
d. $2,399,387,219,266,382,381,278,363$。
e. $935,278,347,621,299,392,358,363$。

因为这是查找BST过程中的一个序列,因此根据该序列构造BST,如果满足BST的性质,那么就是查找的序列,否则不是。其中c和e不满足。


12.2-2 写出TREE-MINIMUM和TREE-MAXIMUM的递归版本。

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//根据书上的版本写的,书中没有判断x是否为空的情况
TREE-MINIMUM(x)
if x.left == NIL
return x
return TREE-MINIMUM(x.left);

TREE-MAXIMUM(x)
if x.right == NIL
return x
return TREE-MAXIMUM(x.right)

12.2-3 写出过程TREE-PREDECESSOR的伪代码

与书上的TREE-SUCCESSOR想对称

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TREE-PREDECESSOR
if x.left != NIL
return TREE-MAXIMUM(x.left)
y = x.p
while y != NIL and y.left == x
x = y
y = y.p
return y


12.2-4 Bunyan教授认为他发现了一个二叉搜索树的重要性质。假设在一棵二叉搜索树中查找一个关键字$k$,查找结束于一个树叶。考虑三个集合:$A$为查找路径左边的关键字集合;$B$为u查找路径上的关键字集合;$C$为查找路径右边的关键字集合。Bunyan教授声称:$\forall a \in A,b \in B, c \in C$,一定满足$a \leq b \leq c$。请给出该教授这个论断的一个最小可能的反例。

查找5,那么$B=\{1,4,5\},A=\{2\},C=\{\}$, 显然不成立。


12.2-5 证明:如果一棵二叉搜索树中一个结点有两个孩子,那么它的后继没有左孩子,它的前驱没有右孩子。

证明:反证法,设结点为$x$,它的前驱为$pre$,那么对于BST的中序遍历序列为 $<\dotsc-pre-x-\dotsc>$ ,假如$pre$存在右孩子$ppret$,那么在中序遍历时,遍历完成$pre$后接着遍历$ppre$,这与之前中序遍历的序列相矛盾。即$x$的前驱$pre$不存在右孩子。同理$x$的后继结点不存在左孩子。


12.2-6 考虑一棵二叉搜索树$T$,其关键字互不相同。证明:如果$T$中一个结点$x$的右子树为空,且$x$有一个后继$y$,那么$y$一定是$x$的最底层的祖先,并且左孩子也是$x$的祖先。(注意到,每个结点都是它自己的祖先。)

证明:
 首先确定$y$是$x$的祖先,如果$y$不是$x$的祖先,设$x,y$的第一个共同祖先为$z$,那么根据BST的性质有,$x < z < y$(因为x没有右子树,那么y只能存在于z的右子树,而x存在于z的左子树,否则就无法满足y为x后继即 x<y的关系),那么$x$的后继不再是$y$,因此假设不成立。$y$为$x$的祖先得证。
 接下来证明$y.left$是$x$的祖先。假设$y.left$不是$x$的祖先,那么$y.right$将是$x$的祖先,意味着$x > y$,矛盾。因此$y.left$是$x$的祖先。
 最后证明$y$是$x$的最底层祖先,同时$y.left$也是$x$的祖先。假设$y$不是$x$的最底层祖先但是$y.left$是$x$的祖先,令$z$表示最底层祖先,$z$一定是$y$的左子树,因此有$z < y$,意味着$z$是$x$的后继,矛盾,假设不成立。


12.2-7 对于一棵有$n$个结点的二叉搜索树,有另一个方法实现中序遍历,先调用TREE-MINUMUM找到这棵树中的最小元素,然后再调用n-1次的TREE-SUCCESSOR。证明:该算法的时间复杂度为$\Theta(n)$。

证明:我们要想证明这个边界,其实不难实现,可以通过再TREE-MINIMUM和TREE-SUCCESSOR中统计访问边的次数,对于BST是树,因此满足边的次数=顶点数-1。不难发现每条边访问次数不超过两次,同时每个顶点需要访问依次,因此时间复杂度为$\Theta(n)$

下面证明对于每一条边最多访问两次:一次从下降(从高到低),一次上升(从低到高)

考虑在树中的一个点$u$,还有它的孩子$v$。我们需要先访问从$(u,v)$,才能访问$(v,u)$。对于下降,只有出现在TREE-MINIMUM,对于上升,只有出现在TREE-SUCCRSSOR并且该结点没有右孩子。

假设$v$是$u$的左孩子

在打印$u$之前,我们需要打印$u$的左子树,保证下降的遍历边$(u,v)$
$v$为根的左子树遍历完成后,打印$u$。从$v$为根的左子树的最大结点,调用TREE-SUCCESSOR中,上升遍历边(u,v)。当$u$的左子树遍历完成后,边$(u,v)$不再访问。

假设$v$是$u$的右孩子

当$u$打印后,TREE-SUCCESSOR(u)被调用,为了访问$v$为根的右子树的最小元素,需要下降的遍历边$(u,v)$。

当$u$的右子树遍历完成后,$v$为根的右子树的最大结点,调用的TREE-SUCCRSSOR,上升遍历边$(u,v)$。当$u$的右子树遍历完成后,边$(u,v)$不再访问。

因此,每条边访问次数不会超过2次。时间复杂度为$\Theta(n)$


12.2-8 证明:在一棵高度为$h$的二叉搜索树中,不论从哪个结点开始,$k$次连续的TREE-SUCCESSOR调用所需时间为$\Theta(k+h)$。

我们记调用TREE-SUCCESSOR的结点为$x$,令$y$为$x$的第$k$个后继结点,$z$为$x,y$的最底层公共祖先。连续调用TREE-SUCCESSOR类似树的遍历,每条边的遍历次数不超过2次,所以我们不会检查一个结点超过3次。另外,任何结点关键字不是在$x,y$之间最多检查一次,发生在一条从$$或$$ (路径)。这些路径的长度由$y$限制,因此最坏情况时间复杂度为$3k+2h=O(k+h)$。


12.2-9 设$T$是一颗二叉搜索树,其关键字互不相同;设$x$是一个叶结点,$y$为其父结点。证明:$y.key$或者$T$树中大于$x.key$的最小关键字,或者是$T$树中小于$x.key$的最大关键字。

证明:假设$x$是$y$的左孩子,那么$x$的后继是$y$,即$y.key$是$T$树种大于$x.key$的最小关键字,若$x$是$y$的右孩子,那么$y$的前驱是$x$,即$y.key$是$T$树小于$x.key$的最大关键字。

原文作者:007havegone

原文链接:http://007havegone.github.io/2019/08/09/算法导论练习12-2/

发表日期:August 9th 2019, 1:22:44 am

更新日期:August 12th 2019, 4:18:11 pm

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