SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
Download to read offline
Лекция 11Деревья отрезков(Interval trees) 
КурносовМихаил Георгиевич 
E-mail: mkurnosov@gmail.com 
WWW: www.mkurnosov.net 
Курс “Алгоритмы и структуры данных” 
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики (Новосибирск) 
Осенний семестр, 2014
Отрезки и интервалы 
2 
Отрезок(замкнутый интервал, closed interval)–это множество действительных чисел, которое записывается как [t1, t2]и определяется следующим образом 
{푡∈ℝ∶푡1≤푡≤푡2} 
Открытый интервал(open interval)–это множество действительных чисел, которое записывается как (t1, t2)и определяется следующим образом 
{푡∈ℝ∶푡1<푡<푡2} 
Полуоткрытый интервал (half-open interval)–это множество действительных чисел, которое записывается как [t1, t2)или(t1, t2] и определяется следующим образом 
{푡∈ℝ∶푡1≤푡<푡2}или {푡∈ℝ∶푡1<푡≤푡2}
Представление отрезков 
3 
Представим отрезок iкак объект со следующими атрибутами: 
i.low–левый, нижний конец отрезка(low endpoint) 
i.high–правый, верхний конец отрезка(high endpoint) 
[ 
] 
i.low 
i.high
Трихотомия отрезков 
4 
Для любых двух отрезков aи bвыполняется только одно из трех свойств: 
a)отрезки aи bперекрываются (overlap): a.low≤ b.highи b.low≤ a.high 
b)отрезок aнаходится левее b: a.high< b.low 
c)отрезок aнаходится правее b: a.low> b.high 
a 
b 
a 
b 
a 
b 
a 
b 
a) overlap 
a 
b 
b 
a 
b) 
c)
Дерево отрезков (Interval tree) 
5 
Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, в котором каждый узел содержит: 
Интервал, заданный полями low, high(своими границами) 
Поле max–максимальное значение всех конечных точек отрезков (поля high), хранящихся в поддереве узла 
указатели leftи right 
Ключом поиска в дереве являетcе поле low
Дерево отрезков (Interval tree) 
6 
Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, каждый узел которого содержит отрезок [low, high] 
Операции 
Insert(T, a) –добавляет интервал aв дерево T 
Delete(T, a)–удаляет интервал aиз дерева T 
Lookup(T, a)–осуществляет поиск отрезка xв дереве Tтакого, что xперекрывается с a 
(CLRS, 3ed.)
Дерево отрезков (Interval tree) 
7 
Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, каждый узел которого содержит отрезок [low, high] 
Дерево из 10 интервалов(CLRS, 3ed.)
Дерево отрезков (Interval tree) 
8 
Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, каждый узел которого содержит отрезок [low, high] 
Дерево из 10 интервалов(CLRS, 3ed.)
Поиск отрезка (Lookup) 
9 
functionIntervalTreeLookup(tree, interval) 
node = tree 
whilenode != nulland IsOverlaps(interval, node) = Falsedo 
ifnode.left!= nulland node.left.max>= interval.lowthen 
// Отрезок interval левее отрезка node 
node = node.left 
else 
node = node.right 
end if 
end while 
return node 
endfunction 
TLookup= O(logn)
Вставка отрезка (Insert) 
10 
1.Отыскиваем лист для вставки узла (поиск по полю low) 
2.Создаем лист красного цвета 
3.Восстанавливаем свойства красно-черного дерева (6 случаев) –поднимаемся от созданного листа к корню 
Для каждого узла корректируем значение поля max 
node.max= max(node.high, node.left.max, node.right.max) 
Вычислительная сложность вставки отрезка –O(logn)
Удаление отрезка (Delete) 
11 
1.Отыскиваем лист для удаления (поиск по полю low) 
2.Удаляем лист 
3.Восстанавливаем свойства красно-черного дерева 
Для каждого узла корректируем значение поля max 
node.max= max(node.high, node.left.max, node.right.max) 
Вычислительная сложность удаления отрезка –O(logn)
Задания 
12 
Прочитать в [CLRS, 3ed] “14.3 Деревья отрезков”

More Related Content

What's hot

Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)
Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)
Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поискаЛекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поискаMikhail Kurnosov
 
Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Mikhail Kurnosov
 
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные спискиЛекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные спискиMikhail Kurnosov
 
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировкиЛекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировкиMikhail Kurnosov
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2Technopark
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Technopark
 
Лекция 5: Бинарные деревья поиска
Лекция 5: Бинарные деревья поискаЛекция 5: Бинарные деревья поиска
Лекция 5: Бинарные деревья поискаMikhail Kurnosov
 
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаЛекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаMikhail Kurnosov
 

What's hot (20)

Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
 
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
 
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 3. АВЛ-деревья (AVL trees)
 
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
 
Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)
Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)
Лекция 8: Дерево Ван Эмде Боаса (Van Emde Boas tree)
 
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 10. Биномиальные кучи (Binomial heaps)
 
Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)
Лекция 6: Биномиальные кучи (Binomial heaps)
 
Лекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поискаЛекция 5. Бинарные деревья поиска
Лекция 5. Бинарные деревья поиска
 
Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)
Лекция 2: АВЛ-деревья (AVL trees)
 
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
Лекция 2. Красно-чёрные деревья (Red-black trees). Скошенные деревья (Splay t...
 
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные спискиЛекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
Лекция 3: Бинарный поиск. Связные списки
 
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
Лекция 5. B-деревья (B-trees, k-way merge sort)
 
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
Лекция 6. Фибоначчиевы кучи (Fibonacci heaps)
 
Алгоритмы сортировки
Алгоритмы сортировкиАлгоритмы сортировки
Алгоритмы сортировки
 
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировкиЛекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 2
 
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
 
Лекция 5: Бинарные деревья поиска
Лекция 5: Бинарные деревья поискаЛекция 5: Бинарные деревья поиска
Лекция 5: Бинарные деревья поиска
 
Рекурсия. Поиск
Рекурсия. ПоискРекурсия. Поиск
Рекурсия. Поиск
 
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировкаЛекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
 

Viewers also liked

Лекция 9. Поиск кратчайшего пути в графе
Лекция 9. Поиск кратчайшего пути в графеЛекция 9. Поиск кратчайшего пути в графе
Лекция 9. Поиск кратчайшего пути в графеMikhail Kurnosov
 
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимостиЛекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимостиMikhail Kurnosov
 
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмовЛекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмовMikhail Kurnosov
 
Лекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимостиЛекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимостиMikhail Kurnosov
 
Лекция 4. Стеки и очереди
Лекция 4. Стеки и очередиЛекция 4. Стеки и очереди
Лекция 4. Стеки и очередиMikhail Kurnosov
 
Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)
Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)
Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)
Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)
Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)
Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)
Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 12: Трудноразрешимые задачи
Лекция 12: Трудноразрешимые задачиЛекция 12: Трудноразрешимые задачи
Лекция 12: Трудноразрешимые задачиMikhail Kurnosov
 
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмовЛекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмовMikhail Kurnosov
 
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...Mikhail Kurnosov
 
Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 6. Хеш-таблицы
Лекция 6. Хеш-таблицыЛекция 6. Хеш-таблицы
Лекция 6. Хеш-таблицыMikhail Kurnosov
 
Лекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графовЛекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графовMikhail Kurnosov
 
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)Mikhail Kurnosov
 

Viewers also liked (15)

Лекция 9. Поиск кратчайшего пути в графе
Лекция 9. Поиск кратчайшего пути в графеЛекция 9. Поиск кратчайшего пути в графе
Лекция 9. Поиск кратчайшего пути в графе
 
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимостиЛекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
 
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмовЛекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
 
Лекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимостиЛекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10: Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
 
Лекция 4. Стеки и очереди
Лекция 4. Стеки и очередиЛекция 4. Стеки и очереди
Лекция 4. Стеки и очереди
 
Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)
Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)
Лекция 8. Деревья разбиения пространства (BSP tree, k-d tree, quadtree)
 
Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)
Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)
Семинар 10. Параллельное программирование на MPI (часть 3)
 
Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)
Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)
Семинар 12. Параллельное программирование на MPI (часть 5)
 
Лекция 12: Трудноразрешимые задачи
Лекция 12: Трудноразрешимые задачиЛекция 12: Трудноразрешимые задачи
Лекция 12: Трудноразрешимые задачи
 
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмовЛекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
 
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
 
Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (Amortized analysis)
 
Лекция 6. Хеш-таблицы
Лекция 6. Хеш-таблицыЛекция 6. Хеш-таблицы
Лекция 6. Хеш-таблицы
 
Лекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графовЛекция 8. Графы. Обходы графов
Лекция 8. Графы. Обходы графов
 
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
 

More from Mikhail Kurnosov

Векторизация кода (семинар 2)
Векторизация кода (семинар 2)Векторизация кода (семинар 2)
Векторизация кода (семинар 2)Mikhail Kurnosov
 
Векторизация кода (семинар 3)
Векторизация кода (семинар 3)Векторизация кода (семинар 3)
Векторизация кода (семинар 3)Mikhail Kurnosov
 
Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)
Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)
Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 6. Стандарт OpenMP
Лекция 6. Стандарт OpenMPЛекция 6. Стандарт OpenMP
Лекция 6. Стандарт OpenMPMikhail Kurnosov
 
Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...
Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...
Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...Mikhail Kurnosov
 
Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)
Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)
Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)Mikhail Kurnosov
 
Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...
Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...
Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...Mikhail Kurnosov
 
Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...
Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...
Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...Mikhail Kurnosov
 
Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)
Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)
Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)
Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)
Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)
Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)
Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)
Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)
Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)
Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)
Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)Mikhail Kurnosov
 
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)Mikhail Kurnosov
 

More from Mikhail Kurnosov (15)

Векторизация кода (семинар 2)
Векторизация кода (семинар 2)Векторизация кода (семинар 2)
Векторизация кода (семинар 2)
 
Векторизация кода (семинар 3)
Векторизация кода (семинар 3)Векторизация кода (семинар 3)
Векторизация кода (семинар 3)
 
Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)Векторизация кода (семинар 1)
Векторизация кода (семинар 1)
 
Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)
Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)
Лекция 7. Стандарт OpenMP (подолжение)
 
Лекция 6. Стандарт OpenMP
Лекция 6. Стандарт OpenMPЛекция 6. Стандарт OpenMP
Лекция 6. Стандарт OpenMP
 
Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...
Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...
Лекция 5. Основы параллельного программирования (Speedup, Amdahl's law, Paral...
 
Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)
Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)
Лекция 4. Векторизация кода (Code vectorization: SSE, AVX)
 
Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...
Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...
Лекция 3. Оптимизация доступа к памяти (Memory access optimization, cache opt...
 
Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...
Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...
Лекция 2. Оптимизация ветвлений и циклов (Branch prediction and loop optimiz...
 
Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)
Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)
Семинар 11. Параллельное программирование на MPI (часть 4)
 
Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)
Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)
Семинар 9. Параллельное программирование на MPI (часть 2)
 
Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)
Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)
Семинар 8. Параллельное программирование на MPI (часть 1)
 
Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)
Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)
Семинар 7. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 7)
 
Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)
Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)
Семинар 6. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 6)
 
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
Семинар 5. Многопоточное программирование на OpenMP (часть 5)
 

Лекция 11. Деревья отрезков (Interval trees)

  • 1. Лекция 11Деревья отрезков(Interval trees) КурносовМихаил Георгиевич E-mail: mkurnosov@gmail.com WWW: www.mkurnosov.net Курс “Алгоритмы и структуры данных” Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики (Новосибирск) Осенний семестр, 2014
  • 2. Отрезки и интервалы 2 Отрезок(замкнутый интервал, closed interval)–это множество действительных чисел, которое записывается как [t1, t2]и определяется следующим образом {푡∈ℝ∶푡1≤푡≤푡2} Открытый интервал(open interval)–это множество действительных чисел, которое записывается как (t1, t2)и определяется следующим образом {푡∈ℝ∶푡1<푡<푡2} Полуоткрытый интервал (half-open interval)–это множество действительных чисел, которое записывается как [t1, t2)или(t1, t2] и определяется следующим образом {푡∈ℝ∶푡1≤푡<푡2}или {푡∈ℝ∶푡1<푡≤푡2}
  • 3. Представление отрезков 3 Представим отрезок iкак объект со следующими атрибутами: i.low–левый, нижний конец отрезка(low endpoint) i.high–правый, верхний конец отрезка(high endpoint) [ ] i.low i.high
  • 4. Трихотомия отрезков 4 Для любых двух отрезков aи bвыполняется только одно из трех свойств: a)отрезки aи bперекрываются (overlap): a.low≤ b.highи b.low≤ a.high b)отрезок aнаходится левее b: a.high< b.low c)отрезок aнаходится правее b: a.low> b.high a b a b a b a b a) overlap a b b a b) c)
  • 5. Дерево отрезков (Interval tree) 5 Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, в котором каждый узел содержит: Интервал, заданный полями low, high(своими границами) Поле max–максимальное значение всех конечных точек отрезков (поля high), хранящихся в поддереве узла указатели leftи right Ключом поиска в дереве являетcе поле low
  • 6. Дерево отрезков (Interval tree) 6 Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, каждый узел которого содержит отрезок [low, high] Операции Insert(T, a) –добавляет интервал aв дерево T Delete(T, a)–удаляет интервал aиз дерева T Lookup(T, a)–осуществляет поиск отрезка xв дереве Tтакого, что xперекрывается с a (CLRS, 3ed.)
  • 7. Дерево отрезков (Interval tree) 7 Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, каждый узел которого содержит отрезок [low, high] Дерево из 10 интервалов(CLRS, 3ed.)
  • 8. Дерево отрезков (Interval tree) 8 Дерево отрезков (interval tree) –это красно-черное дерево, каждый узел которого содержит отрезок [low, high] Дерево из 10 интервалов(CLRS, 3ed.)
  • 9. Поиск отрезка (Lookup) 9 functionIntervalTreeLookup(tree, interval) node = tree whilenode != nulland IsOverlaps(interval, node) = Falsedo ifnode.left!= nulland node.left.max>= interval.lowthen // Отрезок interval левее отрезка node node = node.left else node = node.right end if end while return node endfunction TLookup= O(logn)
  • 10. Вставка отрезка (Insert) 10 1.Отыскиваем лист для вставки узла (поиск по полю low) 2.Создаем лист красного цвета 3.Восстанавливаем свойства красно-черного дерева (6 случаев) –поднимаемся от созданного листа к корню Для каждого узла корректируем значение поля max node.max= max(node.high, node.left.max, node.right.max) Вычислительная сложность вставки отрезка –O(logn)
  • 11. Удаление отрезка (Delete) 11 1.Отыскиваем лист для удаления (поиск по полю low) 2.Удаляем лист 3.Восстанавливаем свойства красно-черного дерева Для каждого узла корректируем значение поля max node.max= max(node.high, node.left.max, node.right.max) Вычислительная сложность удаления отрезка –O(logn)
  • 12. Задания 12 Прочитать в [CLRS, 3ed] “14.3 Деревья отрезков”