204512-53/lecture3

Red-Black Tree (Cont.)

• Tree ใดๆ จะเป็น Red-Black Tree ได้ต้องมีคุณสมบัติ 5 ข้อ ได้แก่

1. โหนดเป็นได้ 2 สี คือ แดง กับ ดำ
2. Root ต้องเป็นสีดำ
3. Leaf ทั้งหมดต้องเป็นสีดำ
4. โหนดสีแดงมีโหนดลูกเป็นสีดำ ทั้ง 2 โหนด
5. จากโหนดใดๆ ไปหา Leaf ที่เป็นลูกหลานของตัวเอง จะต้องมีจำนวนโหนดสีดำเท่ากันหมด

ความสูงของ Red-Black Tree เป็น O(log n)

วิธีแก้ปัญหา เมื่อเพิ่ม Leaf Node เข้าไปใหม่ที่จุดใดจุดหนึ่ง ใน Leaf Node ที่เพิ่มเข้าไปใหม่ เราต้องทำการปรับสมดุลใหม่ โดยการตรวจสอบแล้วเปลี่ยนสีในบางจุดที่ต้องเปลี่ยนให้ตรงกับคุณสมบัติของ Red-Black Tree ทั้ง 5 ข้อไปเรื่อยๆ ไล่ตั้งแต่ Leaf Node ที่ได้ทำการเพิ่มเข้ามาขึ้นไปจนถึง Root

Divide and Conqure

เป็นยุทธศาสตร์ในการแก้ปัญหาด้วยอัลกอริทึมแบบหนึ่ง เช่น ถ้าต้องการหาข้อมูลอันหนึ่ง ให้จิ้มไปที่จุดกึ่งกลาง ถ้าเจอคำตอบก็จบ แต่ถ้าไม่เจอ เราก็เลือกว่าควรจะไปทางมากกว่าหรือน้อยกว่า (เนื่องจาก Binary Search นั้น ข้อมูลได้มีการเรียงกันก่อนอยู่แล้ว)

Concept – ตีเมืองใหญ่ให้เป็นเมืองเล็กก่อน

Review Merge Sort

1. จิ้มไปที่กิ่งกลางจะได้ array 2 ส่วน คือ Array Aขนาด n และ Array B ขนาด m
2. ซึ่ง array แต่ละส่วนจะทำการ Sort ใน Array ของตัวเอง เรียกว่า Merge Sort
3. หลังจากนั้นทำการ เปรียบค่าแต่ละค่า ในแต่ละ Index ระหว่าง array ได้ค่าไหนที่น้อยกว่าก็ทำการ Add เข้าไปใน array ใหม่ ชื่อว่า C และทำไปเรื่อยๆ จนครบ เรียกว่า การ Merge

Algorithm

  เราจะได้อัลกอริทึมในการ Merge โดยให้ k=0, i=1, j=1

  1. While k < n+m 
  2.	 k $\Leftarrow$ k+1
  3.	if A[i] < B[j]
  4.		C[k] $\Leftarrow$ A[i]
  5.		i $\Leftarrow$i+1
  6.	else
  7.		C[k] $\Leftarrow$ B[j]
  8.		j $\Leftarrow$ j+1

Proof

 เราจะพิสูจน์ว่าอัลกอริทึมข้างบนถูกต้อง โดย
  *ถ้า array A เรียงจากน้อยไปหามาก และ
  *ถ้า array B เรียงจากน้อยไปหามาก แล้ว
  *Array C จะเป็น array ที่มาจาก array A และ array B ที่เรียงจากน้อยไปหามาก