LEE CHANWOO

📝 Blog 2024 version 1.5.2
🔖 JUN 29, 2024

6 분 소요

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Types of Searching

  • (Basic) Search Using Linear Structures
    • Linear Search, $O(n)$
    • Binary Search, $O(\log_2n)$ (단, 정렬)
  • Search Using Tree Structures
    • Binary Search Tree
    • AVL Tree
    • 2-3 Tree
    • 2-3-4 Tree
    • Red Black Tree
    • Multi-Way Tree


Binary Search Tree (BST)

  • Average Case에는 O(log2n)이 보장됨.
  • Worst case에는 Binary Tree의 모양이 한 쪽 혹은 지그재그로 기울어져 O(n)이 되어 성능이 저하됨
  • BST의 형태를 그대로 유지하면서, Insert되는 입력 데이터의 형태 혹은 순서에 상관없이 worst case에도 O(log2n)을 보장할 수 있도록 함.
  • 해결책: **“Balanced” **


BST : General Case

  • Keys = (Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, July, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec)


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BST : Worst Case

  • Keys = (Apr, Aug, Dec, Feb, Jan, July, June, Mar, May, Nov, Oct, Sep)


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BST : Best Case

  • Keys = (July, Feb, May, Aug, Jan, Mar, Oct, Apr, Dec, Jun, Nov, Sep)


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Balanced Trees

  • Balancing
    • Balance factor(BF) = $H_L – H_R$
      • (단, HL과 HR은 각 node의 Left subtree와 Right subtree의 높이(height))
    • Balanced Tree : BF $\leqq$ 1 for all nodes
      • (즉, 모든 node의 BF는 1 이하; BF = +1, 0, -1)


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Testing Balanced Trees


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AVL Tree (by Adelson-Velskii and Landis)

  • (1) Binary Search Tree
  • (2) Balanced Tree
  • Root에서 모든 leaf node까지의 Height를 Minimize함.
  • Insertion 혹은 Deletion으로 인해 어떤 node의 Balance가 깨지면,
    • (즉 BF가 +2 혹은 -2가 되면) Height를 조정해서 Rebalancing 함.
  • Worst Case에도 항상 $O(log2n)$을 보장
  • 실제 프로그래밍 관점에서는 coding이 복잡함.
  • Rebalancing Overhead가 요구됨.
  • Testing AVL Trees

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Insert : AVL Tree

  • BST FIND 알고리즘을 이용하여 새로운 key X가 삽입될 위치를 탐색;
    • 해당되는 leaf node에 X를 삽입함
  • X가 삽입 된 node로 인해 tree의 균형이 위반되었는지를 점검;
    • 만약 어떤 node가 unbalanced 이면 (BF = 2 or -2), rebalance it
    • 즉 unbalanced node의 BF가 2 미만이 되도록 함
    • 이를 위해 unbalanced node에 대해 회전(rotation)를 수행함
  • 즉, 매번 삽입 연산이 발생할 때 마다 tree의 균형을 점검하여, 위반시에는 회전(rotation)를 수행함.
    • 4 가지 유형의 rotation이 있음
    • Balance 점검 및 회전 비용이 추가로 발생함
    • 그러나 항상 Balanced tree를 유지하므로 tree가 worst case인 O(n) 형태로 가는 것을 방지할 수 있음


Types of Insertions**

  • 2 가지 주목할 node들
    • X : newly inserted node
    • A : the nearest ancestor of X whose BF becomes ± 2
      • (즉, A는 Balance를 위반한 node로서, 새로 삽입된 node X 로부터 위 쪽으로 가장 가까운 곳에 (이는 회전 비용을 줄이기 위함) 위치한 조상(부모, 조부모, . . 등)
  • 4 가지 삽입 유형(Insertion Types)
    • LL : X는 A의 Left subtree의 Left subtree인 곳으로 삽입됨.
    • LR : X는 A의 Left subtree의 Right subtree인 곳으로 삽입됨.
    • RR : X는 A의 Right subtree의 Right subtree인 곳으로 삽입됨.
    • RL : X는 A의 Right subtree의 Left subtree인 곳으로 삽입됨.

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Left/Right Balancing

  • Left Balancing
    • A의 Left subtree로 X가 삽입됨
    • A의 Left subtree의 Height가 더 높아짐
    • LL/LR Rotation을 이용하여 좌우 균형을 조절
    • LL rotation: Right rotation(시계 방향 회전)
    • LR rotation: Left rotation(반시계 방향 회전) + Right rotation
  • Right Balancing
    • A의 Right subtree로 X가 삽입됨
    • A의 Right subtree의 Height가 더 높아짐
    • RR/RL Rotation을 이용하여 좌우 균형을 조절
    • RR rotation: Left rotation(반시계 방향 회전)
    • RL rotation: Right rotation(시계 방향 회전) + Left rotation
  • Left Balancing과 Right Balancing은 서로 대칭 관계.


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Insertions : Exercise


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AVL Tree : Exercise


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Performance: AVL Tree

  • n 개의 node를 갖는 AVL tree의 높이(h)는 최대 1.44 log2(n+2).
  • n 개의 node를 갖는 Binary Tree의 높이(h)는 최소 log2(n+1).
  • n 개의 key를 갖는 AVL tree에서의 Worst case에 검색 시간(즉 h)은?
    • log2(n+1) <= h <= 1.44 log2(n+2)
  • AVL tree에서의 Find, Insert, Delete 모두 O(log2n).
  • 경험적 연구(empirical studies)에 의하면, key들을 무작위로 삽입(random insertions) 한 경우 다음과 같은 결과를 얻음.
    • No rebalancing : 53.6% probability
    • LL/RR (single rotation) : 23.2%
    • LR/RL (double rotation) : 23.2%


2-3 Tree

  • 2-3 Tree는 다음 2 가지 유형의 node들로 구성됨;
  • 2-node는 다음의 특성을 가짐;
    • 각 node는 1 개의 key X를 갖음.
    • 각 node는 2 개의 child를 갖음.
    • Left child의 모든 key 값들은 X보다 작다.
    • Right child의 모든 key 값들은 X보다 크다.
  • 3-node는 다음의 특성을 가짐;
    • 각 node는 2 개의 key X, Y (단, X < Y)를 갖음.
    • 각 node는 3 개의 child를 갖음.
    • Left child의 모든 key 값들은 X보다 작다.
    • Middle child의 모든 key 값들은 X보다 크고, Y보다 작다 .
    • Right child의 모든 key 값들은 Y보다 크다.
  • 2-3 Tree에서 각 node의 Balancing Factor(BF)가 모두 0이다.
    • 완벽한 균형(completely balanced)를 갖는 tree 형태임.
    • 즉, root에서 각 leaf node들까지 거리가 모두 같음.


2-3 Tree : 예

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Find : 2-3 Tree

  • 2-3 Tree로부터 원하는 key 값 K를 갖는 node를 search; Binary Search Tree에서의 탐색과 유사함;
    • Root로 부터 출발하여 내려오면서 각 node의 key들과 X를 비교
    • 2-node 인 경우는 left 혹은 right link 중 선택
    • 3-node 인 경우는 left, middle 혹은 right link 중 선택
    • 위의 과정을 계속 반복함
    • Worst case의 탐색 시간은 2-3 tree의 최대 높이임


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Insert : 2-3 Tree

  • 새로운 Key K를 2-3 Tree에 Insert ; 우선 FIND 알고리즘을 이용하여 삽입 위치를 탐색; 삽입은 항상 해당되는 leaf node에서 발생 다음 2 가지 경우가 발생;
  • Leaf node가 2-node 일 때;
    • 이 경우는 하나의 여유 공간이 있음.
    • 그냥 K를 삽입하면 완료!
  • Leaf node가 3-node 일 때;
    • 이 경우는 여유 공간이 없음.
    • Overflow 발생 (즉 K를 삽입 후 이 node에 key가 3 개 생김)
    • Middle key를 parent로 move up함.
    • 새로운 node를 할당 받은 후, 나머지 key들을 각각 양쪽 node
      • (즉 기존 node와 새로운 node)에 배분하여 분기(Split) 시킴.
    • 최종적으로 parent node의 link를 새로 조정.


  • Insert 39 : There is a space; Just insert it.
  • Insert 38 :
    • There is no space (= overflow);
    • Move middle key (39) up to its parent and split 38 and 40.
  • Insert 37 : There is a space; Just insert it


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  • Insert 36 :
    • There is no space (= overflow);
    • Move middle key (37) up to its parent and split 36 and 38;
    • Overflow again;
    • Move middle key (37) up to its parent and split 30 and 39


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  • After 35, 34, 33 inserted, then insert 32
    • “Move middle key Up” is propagated until root.
    • Need to create a new root; Height of tree is increased by 1.


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Delete : 2-3 Tree

…


BST vs 2-3 Tree

  • BST는 key가 tree의 맨 아래의 leaf node로 삽입될 때 마다, height가 1 증가됨. (즉 검색 시간이 매번 1 번씩 늘어나 성능 급격히 저하됨)
  • 2-3 tree는 leaf node에서 root 까지 위로 split이 연속해서 발생하는 worst case에만, height가 1 증가 됨. 이 경우는 흔치 않으므로, 일반적으로 height가 증가하지 않음.
  • 2-3 tree는 삽입시에는 Split을 통해, 삭제시에는 merge를 통해 항상 BF가 깨지지 않고 완벽한 균형이 유지됨. 즉, 높이가 최대 +1 증가, -1 감소.
  • 2-3 tree는 Node Split을 통해, 삭제시에는 Node Merge를 통해 항상 Balance가 깨지지 않고 완벽한 균형이 유지됨.
  • 따라서 2-3 tree가 BST, AVL Tree 보다 검색시간에서 우수함. 단 다음과 같은 추가 비용들이 필요함.
    • Space waste in nodes (즉 2-node에서 link 낭비)
    • Node split costs (즉 3-node에서 overflow 발생)


2-3-4 Tree

  • 2-3-4 Tree는 다음과 같이 4-node를 추가한 것 이외에는, 2-3 tree와 동일함;
  • 4-node는 다음의 특성을 가짐;
    • 각 node는 3 개의 key X, Y, Z (단, X < Y < Z)를 갖음.
    • 각 node는 4 개의 child를 갖음.
    • Left child의 모든 key 값들은 X보다 작다.
    • Left Middle child의 모든 key 값들은 X보다 크고, Y보다 작다.
    • Right Middle child의 모든 key 값들은 Y보다 크고, Z보다 작다.
    • Right child의 모든 key 값들은 Z보다 크다.


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Insert : 2-3-4 Tree (Top-Down 방식)

  • 2-3 tree에서의 Insert 방식은 상향식(Bottom-Up) 임. 즉 node split이 leaf 에서 root 방향으로 split을 반복하며 계속 move up하면서 발생함.
  • 이 과정은 도중에 2-node, 3-node를 만나거나, root까지 올라가면 정지함.
  • 2-3-4 tree에서는 일반적으로 하향식(Top-Down)으로, 이를 방지함.
  • 즉 root에서부터 삽입 위치를 찾으려고 move down하는 도중에 4-node를 만날 때 마다, 이를 split하여 4-node를 모두 제거하여 여유 공간을 확보함.
  • 즉 하나의 insertion 작업이 tree의 형태를 바꾸면서 move down 하면서, 동시에 leaf node에서 insertion이 발생함


  • 2-node 혹은 3-node로의 Insert는 여유 공간이 있으므로 간단함;
    • (즉, 2-node는 2 개, 3 node는 1 개의 공간). 그냥 Insert 하면 끝; 이 경우 2-node는 3-node로, 3-node는 4-node로 각각 바뀜.
  • 4-node로의 Insert는 이미 full인 상태로 공간이 없으므로 복잡함;
    • Insert하기 전에 4-node를 2 개의 node들로 split 함. 3 가지 경우를 고려


성능비교

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참고