【随笔浅谈】splay 时间复杂度简要分析

 


splay 的复杂度分析

势能分析

在数据结构问题中,我们往往难以估计第 i 次的实际时间开销 ti

所以我们要引入一些势能分析的概念:

  • ϕi 表示:第 i 次操作过后,数据结构的势能值
  • ai=ti+ϕiϕi1,即第 i 次操作的均摊时间

注意:确定势能值的势函数是需要我们自己确定的,寻找一个优秀的势函数往往可以更容易解决问题。

假设执行了 m 次操作,那么总的实际时间为:

1imti=1imai+ϕ0ϕm

所以知道了 ai,ϕ 的复杂度就可以求出总的实际时间了。

在 splay 中,我们取这样的一个势函数:

  • 设当前状态下,节点 x 的势能值 F(x)=logsizex
  • 设当前状态下,整棵 splay 的势能值 ϕ=1inF(i)

接下来要证明的结论是:

ai3(F(x)F(x))+1=O(lognsizex)=O(logn)

其中 F(x),F(x) 分别表示伸展 x 前和伸展 x 后节点 x 的势能值。

双旋 splay 的三种旋转

来回顾一下双旋 splay 的三种旋转:

  1. x 的父亲 p 是根节点时,直接 zig/zag x

  2. x 和上两代祖先位于一条链上:先 zig/zag p,再 zig/zag x

  3. x 和上两代祖先分叉时:先 zig/zag x,再 zig/zag x

第一种旋转的均摊分析(以 zig 为例)

单旋.png

分析:

  • 时间开销:旋转了一次。

  • 势能变化:子树大小只有节点 x,y 发生了变化,故只有节点 x,y 的势能值发生了变化。

所以可以得到:

azig=1+F(x)+F(y)F(x)F(y)=1+F(y)F(x)

适当放缩得:

azig3(F(x)F(x))+1

第二种旋转的均摊分析(以 zig-zig 为例)

第二种旋转.png

分析:

  • 时间开销:旋转了两次。
  • 势能变化:子树大小只有节点 x,y,z 发生了变化,故只有节点 x,y,z 的势能值发生了变化。

所以可以得到:

azig-zig=2+F(x)+F(y)+F(z)F(x)F(y)F(z)=2+F(y)+F(z)F(x)F(y)

然后你发现这个多出来的 2 非常令人不爽。

注意到:

F(x)+F(z)2F(x)logsizexsizezsizex22

(均值不等式即可证明,大家都会。)

然后将这两个式子合并可以得到:

azig-zig2F(x)+F(y)2F(x)F(y)

适当放缩得:

azig-zig3(F(x)F(x))

第三种旋转的均摊分析(以 zig-zag 为例)

第三种旋转.png

分析:

  • 时间开销:旋转了两次。
  • 势能变化:子树大小只有节点 x,y,z 发生了变化,故只有节点 x,y,z 的势能值发生了变化。

所以可以得到:

azig-zag=2+F(x)+F(y)+F(z)F(x)F(y)F(z)=2+F(y)+F(z)F(x)F(y)

注意到:

F(x)+F(z)2F(x)logsizexsizezsizex22

然后将这两个式子合并可以得到:

azig-zag2F(x)+F(y)2F(x)F(y)

适当放缩得:

azig-zag3(F(x)F(x))

顺次组合所有操作

在伸展一个节点 x 的时候,将每次旋转的贡献式子连接起来,消除相邻的项,可以得到:

ai3(F(x)F(x))+1=O(lognsizex)=O(logn)

  • 因为 ai=O(logn),所以 1imai=O(mlogn)
  • 因为 0ϕnlogn,所以 ϕ0ϕm=O(nlogn)

于是 splay 的时间复杂度即为 O((n+m)logn)

posted @   Calculatelove  阅读(1439)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
阅读排行:
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· AI 智能体引爆开源社区「GitHub 热点速览」
· 写一个简单的SQL生成工具
· Manus的开源复刻OpenManus初探
点击右上角即可分享
微信分享提示