1 Datastructuren Skiplists. 2 Skiplists  Vrij eenvoudige datastructuur  “Makkelijker” dan gebalanceerde bomen  Kunnen hetzelfde als gebalanceerde bomen.

Presentatie over: "1 Datastructuren Skiplists. 2 Skiplists  Vrij eenvoudige datastructuur  “Makkelijker” dan gebalanceerde bomen  Kunnen hetzelfde als gebalanceerde bomen."— Transcript van de presentatie:

1 1 Datastructuren Skiplists

2 2 Skiplists  Vrij eenvoudige datastructuur  “Makkelijker” dan gebalanceerde bomen  Kunnen hetzelfde als gebalanceerde bomen  Makkelijkste versie: “verwachtte tijd even snel als gebalanceerde bomen”  Hier: een “informele” inleiding  Hoe werken ze?  Een enkel bewijsje over de tijdgrens

3 3 Operaties:  Zoek-Element  Minimum  Maximum  Volgende  Vorige  Insert  Delete  Kunnen allemaal goed gedaan worden met skiplists  Maar ook dynamische order statistics (en andere queries)

4 4 Eerst maar eens: “een gewone dubbelgelinkte lijst” 23571113 Alles in O(n) in het slechtste geval…

5 5 Toevoegen van “snelweg” 235711131723 271323

6 6 Zoeken met de snelweg  “Loop eerst over de snelweg, totdat je te ver zou gaan, en ga dan door de gewone lijst”

7 7 Hoeveel stappen maximaal?  Aantal stappen in laag 1: maximaal tot eind  Aantal stappen in laag 2: maximaal stuk tussen twee afritten  Slechtste geval zit tussen:  Maximum van geval 1 en geval 2  Twee keer ‘t maximum van geval 1 en geval 2  Als je nu de afritten op afstand n 1/2 zet dan krijg je ‘t best mogelijke (op factor 2 na)

8 8 Meer dan twee lagen  Algoritme om x te zoeken:  Begin links in de bovenste laag  Herhaal tot gevonden of helemaal rechts- onderaan:  Zitten we in x? Ja: klaar  Is de volgende in mijn laag < x? Ja: ga een stap verder in deze laag Nee: ga naar dezelfde key in de laag eronder (dit geval nemen we ook als er geen volgende in mijn laag is)  Checks op einde nog nodig

9 9 2 2 2 2 3 5 7 11 13 17 19 7 7 7 13 3

10 10 Implementatie: stootblokken aan eind  Twee rijen objecten: een “kleiner” dan alles, en een “groter” dan alles  Kan handig zijn in implementatie  Variaties mogelijk

11 11 R R R R L L L L 2 2 2 2 3 5 7 13 17 19 7 7 7 13 3 Neem aan dat L een key bevat kleiner dan elke key en R een key bevat groter dan elke key

12 12 Zoeken  Search(SkipList S, key x)  y = eersteElementBovensteLaag(S);  While true do  If key(y)==x then return y  If key(next(y))  x then y = next(y)  Else if (y zit in onderste laag) then return false  Else y = down(y)  Variatie: als je element gevonden hebt, ga dan omlaag totdat je op de onderste laag zit: alleen daar sateliet-data (of neem pointer overal naar “echte” object)

13 13 Hoe grote stappen per laag?  Als je k lagen hebt, en elke laag r stappen doet voordat je naar de volgende laag gaat:  Maximaal iets van kr stappen  Totaal kan je zo ongeveer r k knopen hebben op de onderste laag  n  r k  Als je k = log n neemt en r=2 heb je een “verstopte gebalanceerde binaire boom”: ‘t kost ook O(log n) tijd

14 14 Probabilistische aanpak  Vgl. Quicksort / Randomized Quicksort  Door gebruik te maken van kansen krijg je een datastructuur met algoritmen die  In het slechtste geval veel tijd gebruiken  Maar een goede verwachte gemiddelde tijd hebben  Hier:  In O-notatie net zo goed als rood-zwart-bomen (maar alleen verwacht en niet langer slechtste geval)  Maar veel eenvoudiger

15 15 Weglaten  Deletions zijn heel makkelijk:  Zoek het element  Laat het element weg in alle lagen waar hij voorkomt  Zet alle pointers goed: Op elke laag worden zijn linker en rechterbuur aan elkaar gelinkt  Tijd: O(zoeken van element + aantal lagen waar element in voorkomt)

16 16 Hoe in te voegen?  Invoegen:  In elk geval invoegen in de onderste laag Tijd: zoeken + O(aantal lagen waar ie in voorkomt)  Maar: in hoeveel lagen gaan we eigenlijk het element invoegen???

17 17 Kansen  Stop met bepaalde kans (bijvoorbeeld ½) de knoop in de laag erboven  Herhaal totdat “munt”  Gooi een munt op.  Is ‘t kop, stop dan de knoop in nog een laagje meer  “Gemiddeld” heb je O(log n) lagen  “Gemiddeld” zitten er steeds twee knopen tussen elke afrit

18 18 Subroutine  Voorganger op laag erboven predecessorUp(x)  y = previous(x);  While (up(y)==NIL and y!= L) do  y = previous(x);  Return up(y) 2 2 7 7 3

19 19 Invoegen  Vind plek op onderste laag om x in te voegen  Voeg x in op onderste laag (pointers tussen x en voorganger en opvolger  While (randomBit() == true) do  Maak een object z met key(z) gelijk aan key(x)  y = predecessorUp(x);  If (y != L) then Voeg z in tussen y en next(y) Down(z) = x Up(x)=z  Else Ongeveer net zo (implementatiedetails) Kans 1/2

20 20 Voorbeeld  Op bord

21 21 Opmerkingen  Slechtste geval van algoritme: oneindig!   Gemiddeld: prima  Je kan ook bewijzen dat de kans dat “alles” in O(log n) gaat heel groot is (naar 1 gaat voor n naar oneindig)  “Variatie”: in plaats van kans ½ misschien 1/3 of …  Constantes kunnen verschillen…

22 22 Een paar bewijzen  Aanname: kans steeds ½ van een laag meer  Lemma:  Voor elke key x in de datastructuur: het verwachte aantal lagen dat x bevat is 2  Bewijs  …  Gevolg: de verwachte hoeveel geheugen voor een skiplist is O(n)

23 23 Tijd van predecessorUp  Lemma  De verwachte tijd van predecessorUp is O(1)  Elke knoop heeft met kans ½ :  up(x)!= NIL

24 24 Grote kans op O(log n) lagen Stelling  De kans dat er meer dan c log n lagen zijn is hooguit 1/n c-1.  Voor 1 element x is de kans dat x in meer dan c log n lagen zit  (1/2) c log n = ((1/2) log n ) c = (1/n) c = 1/ n c  Want je moet c log n keer beslissen om een laag meer te nemen  Kans dat er minstens 1 element met c log n lagen < n * kans voor 1 element dat hij c log n lagen heeft = n * 1/n c = 1/n c-1

25 25 Verwachte aantal lagen is O(log n)  Afschatting:  Som over alle c (van 1 tot oneindig) van  c log n * kans dat het aantal lagen ligt tussen (c-1)log n en c log n   som over alle c (van 1 tot oneindig) van  log n * kans dat aantal lagen hooguit c log n is  som over alle c (van 1 tot oneindig) van  log n * 1/n c-1  = log n (1 + 1/n + 1/n 2 + … ) = O(log n)

26 26 Tijd van operaties  Verwachte tijd van zoeken, invoegen, weglaten was O(aantal lagen)  Dus is O(log n)

27 27 Andere operaties kunnen ook  Bijvoorbeeld Dynamische Order Statistics  Houd bij elke knoop x bij het aantal elementen dat zit  In de onderste laag  Tussen x en de opvolger van x in deze laag

28 28 Query: rang  Totaal = 0;  y = eerste element bovenste laag;  While (y != x) do  If key(next(y))  x then Totaal += aantal(y) Y = next(y) If key(y) == x then –Totaal ++ (voor x zelf) –Return x  Else y = down(y);  Hier neem ik even aan dat we zeker weten dat x een bestaande key is  Hoeveel elementen zijn er  x

29 29 L0L0 R0R0 R0R0 R0R0 R0R0 L0L0 L0L0 L0L0 2323 2323 2121 2121 3131 5151 7171 11 1 13 1 17 1 19 1 7272 7272 7474 13 2 3232

30 30 Bijhouden van totaal  Weglaten:  “Omhooglopen” (eerst met up, en daarna met variant op predecessorUp) en steeds 1 aftrekken van totoaal  O(hoogte) tijd: verwacht O(log n)  Invoegen:  Zoek element en tel overal op zoekpad 1 op…  Als element op hogere lagen wordt ingevoegd: Bereken zijn getal: loop op laag eronder tot je de volgende knoop met up(x)!= NIL tegenkomt en tel hun getallen op Verminder zijn voorganger met dat getal

31 31 Skip lists  Worden soms gebruikt in plaats van binaire bomen  Wat makkelijker  Operaties als minimum, maximum, successor, predecessor: snel  Successor: O(?)  In eerste instantie O(log n), maar de tweede successor O(1)  Gemiddeld: O(1)