Copyright, Page 1 of 8 AVL-Baum

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Copyright, Page 1 of 8 AVL-Baum"

Transkript

1 Copyright, Page 1 of 8 AVL-Baum 1. Motivation und Einleitung Das Suchen, Einfügen und entfernen eines Schlüssels in einem zufällige erzeugten binären Suchbaum mit N Schlüsseln ist zwar im Mittel in O(log 2 N) Schritten ausführbar, im schlechtesten Fall kann jedoch ein Aufwand von der Ordnung Ω (N) zur Ausführung dieser Operation erforderlich sein, weil der gegebene Baum zu einer linearen Liste degeneriert. Um stets einen möglichst optimalen Suchbaum nach den jeweiligen Änderungen zu erhalten, wäre es erforderlich, stets eine Transformation zu einem ausgeglichenen Baum vorzunehmen, so dass keine Degeneration stattfinden kann. Das kann ggf. eine Änderung aller Knotenwerte mit sich bringen. Um diesen Aufwand zu verringern, führten die russischen Mathematiker Adelson-Velskii und Landis eine abgeschwächte Form für einen ausgeglichenen binären Baum ein, der nach ihnen benannt AVL-Baum heißt. In diesem Dokument werden Kenntnisse zu den Themen (binäre) Suchbäume und Grundlegendes zur Graphentheorie vorausgesetzt. 2. Grundlegende Definitionen und Beispiele Definition: Ein AVL-Baum (AVL Tree) ist ein binärer Such-Baum, bei dem sich für jeden Knoten die Höhe seiner Teilbäume höchstens um 1 differiert. Entscheidender Unterschied zwischen normalen binären Suchbäumen und AVL-Bäumen ist also, dass man mit Hilfe einer Balance-Bedingung verhindern will, dass die Bäume nicht zu einer Listen oder rechtbzw. linkslastigen Bäumen entarten. Um dies konkret formulieren zu können benötigen wir noch folgende Definition: Sei T ein binärer Suchbaum und v ein Knoten in T. Weiter sei T L der linke und T R der rechte Teilbaum des Knotens v. Die Balance in Knoten v ist der Wert bal(v) = Höhe(T L ) - Höhe(T R ) Beispiele:

2 Copyright, Page 2 of 8 Wir berechnen einige Balancewerte für den linken (AVL-)Baum: bal(5)=3-2=-1; bal(2)=1-2=-1; bal(8)=1; bal(3)=0; bal(4)=1. Wir sehen also, dass für Blätter p stets gilt bal(p)=0. Ansonsten gilt für AVL-Bäume stets bal(v) 1. Nun berechnen wir im Gegensatz dazu einige Werte des rechten Baumes: bal(7)=3-1=2; bal(2)=-1. Nun sind wir in die Lage versetzt die erste Definition eines AVL-Baumes zu konkretisieren. Definition: Ein AVL-Baum (AVL Tree) ist ein binärer Such-Baum T, so dass für für jeden Knoten v aus T gilt: bal(v) {1,-1,0} Falls durch Einfüge- oder Löschoperationen die geforderte Balancebedingung bal(v) 1 (Strukturinvariante) verletzt wird, so muss sie durch eine Rebalancieroperation wiederhergestellt werden. Diese Operation manipulieren jeweils einige Knoten in der Nähe der Wurzel eines aus der Balance geratenen Teilbaumes, um den einen Teilbaum etwas anzuheben, den anderen abzusenken, und so eine Angleichung der Höhen zu erreichen. Man beachte, dass bei der Manipulation der Knoten nur Bewegungen in vertikaler Richtung erlaubt sind, während die relativen horizontalen Positionen der gezeigten Knoten und Teilbäume unverändert bleiben müssen. Der AVL-Baum kann zu einer Liste entarten, wenn dieser nur zwei Elemente enthält. Rekursiver Algorithmus der testet, ob das Balance-Kriterium erfüllt ist: algorithm isbalanced(t: tree):bool begin IF isempty(t) THEN Return true; ELSE Return [isbalanced(t.left) and isbalanced(t.right) and height(t.left)-height(t.right) <=1] FI end; Die Höhe eines leeren Baumes ist 0. Die Höhe eines Baumes mit nur einem Knoten ist 1. Bei allen anderen Bäumen ist die Höhe um 1 größer als die des höheren Unterbaumes. 3. Operationen auf AVL-Bäumen Da AVL-Bäume insbesondere binäre Suchbäume sind, kann man in ihnen nach einem Schlüssel genauso suchen wie in einem natürlichen Baum. Dazu folgt man im schlechtesten Fall einem Pfad von der Wurzel bis zu einem Blatt. Weil die Höhe durch die Invariante (Balanciertheit) logarithmisch beschränkt bleibt, ist klar, dass man in einem AVL-Baum mit N Schlüsseln in höchstens O(log(N)) Schritten einen Schlüssel wiederfinden kann bzw. feststellen kann, dass ein Schlüssel im Baum nicht vorkommt. Um einen Schlüssel in einem AVL-Baum einzufügen, sucht man zunächst nach dem Schlüssel im Baum. Wenn der einzufügende Schlüssel noch nicht im Baum vorkommt, endet die Suche im Blatt, das die erwartete Position des Schlüssels repräsentiert. Man fügt den Schlüssel dort ein, wie im Falle natürlicher Bäume. Erkennbar ist, dass sich beim Einhängen eines Elementes in den Baum evtl. Probleme ergeben. Durch das Einhängen eines Elementes unterhalb einer (Teil)- Wurzel kann im linken oder rechten

3 Copyright, Page 3 of 8 Teilbaum ein Ungleichgewicht entstehen. Wir können (zu Recht) davon ausgehen, dass es keine Rolle spielt, ob die Eintragung im rechten oder linken Teilbaum passiert. Skizze: Situation direkt nach dem Einfügen eines Schlüssels (links) und nach Wiederherstellung der Balance (rechts) Alle drei Operationen (insert, member und delete) benötigen O(log n) Zeit und O(n) Speicherplatz im worst case.

4 Copyright, Page 4 of 8 Durch Einfügen eines neuen Knotens als rechten oder linken Sohn eines Knotens p wird p ein Knoten mit Balancefaktor -1 oder +1, und die Höhe des Teilbaums mit Wurzel p wächst um 1. Wir rufen daher eine spezielle Prozedur für den Knoten p auf, die den Suchpfad zurückläuft, die Balancefaktoren prüft, gegebenenfalls adjustiert und Umstrukturierungen veranlasst, die sicherstellen, dass für alle Knoten die Höhendifferenz der jeweils zugehörigen Teilbäume wieder höchstens 1 sind. Beim Einfügen können grundsätzlich insgesamt 4 verschiedene Situationen auftreten. Wir verdeutlichen dies an konkreten Beispielen die der Allgemeinheit jedoch nicht abträglich sind. Im Folgenden sind die einzelnen Fälle durch Skizzen eines AVL-Baumes angedeutet, dabei stellt die erste Grafik die Situation nach dem Einfügen eines Schlüsselwertes dar, so dass es zu einer Rebalancierungsoperation kommen muss. Dies ist bereits mit einem Pfeil angedeutet. 1.Fall: Einfache Rechts-Rotation Nach dem Einfügen der Zahl 5 überprüft der Algorithmus die Knoten, ob diese die Balance-Bedingung erfüllen dabei berechnet der Algorithmus alle Balance-Werte vom eingefügten Element ausgehend zurück zum Wurzelknoten. Dabei ergeben sich also: bal(10) = -2 und bal(7) = -1. Der Knoten 10 ist, nach dem Einfügen des Knotens mit Schlüsselwert 5, aus der Balance geraten. Deshalb muss eine einfache Rotation entgegen der Lastigkeit durchgefürt werden, also eine Rechtsrotation. 2.Fall: Einfache Links-Rotation Nach dem Einfügen der Zahl 15 überprüft der Algorithmus die Knoten, ob diese die Balance-Bedingung erfüllen dabei berechnet der Algorithmus alle Balance-Werte vom eingefügten Element ausgehend zurück zum Wurzelknoten. Dabei ergeben sich also: bal(10) = 2 und bal(7) = 1. Der Knoten 10 ist, nach dem Einfügen des Knotens mit Schlüsselwert 15, aus der Balance geraten. Deshalb muss eine einfache Rotation entgegen der Lastigkeit durchgefürt werden, also eine Linksrotation.

5 Copyright, Page 5 of 8 3.Fall: Doppelte Rechts-/Links-Rotation Nach dem Einfügen der Zahl 12 überprüft der Algorithmus die Knoten, ob diese die Balance-Bedingung erfüllen dabei berechnet der Algorithmus alle Balance-Werte vom eingefügten Element ausgehend zurück zum Wurzelknoten. Dabei ergeben sich also: bal(10) = 2 und bal(15) = -1. Der Knoten 10 ist, nach dem Einfügen des Knotens mit Schlüsselwert 15, aus der Balance geraten. Deshalb muss eine Doppel-Rotation (Rechts/Links) durchgeführt werden. Die Doppelrotation setzt sich, wie der Name bereits vermuten lässt, aus zwei einfachen Rotationen zusammen. Durch die erste Rechts- Rotation entsteht Fall 2 anschließend ist die Lösung kein Problem mehr. 4.Fall: Doppelte Links-/Rechts-Rotation Nach dem Einfügen der Zahl 7 überprüft der Algorithmus die Knoten, ob diese die Balance-Bedingung erfüllen dabei berechnet der Algorithmus alle Balance-Werte vom eingefügten Element ausgehend zurück zum Wurzelknoten. Dabei ergeben sich also: bal(10) = -2 und bal(5) = 1. Der Knoten 10 ist, nach dem Einfügen des Knotens mit Schlüsselwert 7, aus der Balance geraten. Deshalb muss eine Doppel-Rotation (Links/Rechts) durchgeführt werden. Die Doppelrotation setzt sich, wie der Name bereits vermuten lässt, aus zwei einfachen Rotationen zusammen. Durch die erste Links-Rotation entsteht Fall 1 anschließend ist die Lösung kein Problem mehr. Die eben gemachten Fallunterscheidungen werden sich als überaus nützlich erweisen, denn diese entsprechen den elementaren Bausteinen einer jeden Rebalancierungsoperation. Wir werden dies an folgendem Beispiel verdeutlichen.

6 Copyright, Page 6 of 8 Welche Rotation wann ablaufen muss ist einfach zu beantworten: Hat der aus der Balance geratenen Knoten ein differentes Vorzeichen im Vergleich mit seinem (auf dem Suchpfad befindlichem) Sohn, so muss eine Doppelrotation erfolgen. Ansonsten genügt eine einfache Rotation. Grafisch erkennt man eine Doppelrotation also an einem Knick im Suchpfad, dagegen ist eine einfache Rotation stets dann notwendig, wenn der Suchpfad eine gerade Strecke bildet. Beispiel: Gegeben ist skizzierter AVL-Baum. Fügen wir in diesen noch den Schlüsselwert 14 ein, so gerät dieser Baum aus der Balance. Rot hervorgehoben ist der Suchpfad zur prädestinierten Einfügeposition des Schlüsselwertes 14. Für alle Knoten auf diesem Pfad berechnet eine spezielle Prozedur die Balancefaktoren: bal(9)= -2, bal(15)=1 da die Knoten jeweils unterschiedliche Vorzeichen haben ist also eine Doppelrotation vorzunehmen. Da der Suchpfad visuell hervorgehoben ist kann man dies schön am Knick erkennen.

7 Copyright, Page 7 of 8 Wir identifizieren nun die (markierten) Knoten mit den Schlüsselwerten 9, 15 und 12 mit denen im Fall 3. Dadurch erhalten wir durch Beibehaltung der Reihenfolge der einzelnen Teilbäume und stellenweises Umhängen einzelner Knoten folgenden ausgeglichenen Baum: Beachten Sie dabei bitte, dass die Teilbäume unberührt bleiben es kann lediglich erforderlich sein einzelne Zweige umzuhängen, so dass die Suchbaumeigenschaft erhalten bleibt. Die Situation in obigem Beispiel kann man auch allgemein skizzieren: Entsprechend auch das Prinzip der kleinen

8 Copyright, Page 8 of 8 Man kann sehr schön erkennen, dass die Reihenfolge der Teilbäume X, Y, Z oder A, B1, B2, C erhalten bleibt. Lediglich die Zuordnungen können und müssen sich dann auch ändern. Löschoperationen werden wir hier nicht mehr im Einzelnen behandeln. Letztlich kann man nach Entfernen des jeweiligen Eintrages alle Unausgewogenheiten auf die bereits beim Einfügen besprochenen Fälle zurückfühen.

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (21 - Balancierte Bäume, AVL-Bäume) Prof. Dr. Susanne Albers Balancierte Bäume Eine Klasse von binären Suchbäumen ist balanciert, wenn jede der drei

Mehr

AVL-Bäume. (Algorithmen und Datenstrukturen I) Prof. Dr. Oliver Braun. Letzte Änderung: :16. AVL-Bäume 1/38

AVL-Bäume. (Algorithmen und Datenstrukturen I) Prof. Dr. Oliver Braun. Letzte Änderung: :16. AVL-Bäume 1/38 AVL-Bäume (Algorithmen und Datenstrukturen I) Prof. Dr. Oliver Braun Letzte Änderung: 18.03.2018 18:16 AVL-Bäume 1/38 Balancierte Bäume in einem zufällig erzeugten Binärbaum haben die Algorithmen Suchen,

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen I AVL-Bäume

Algorithmen und Datenstrukturen I AVL-Bäume Algorithmen und Datenstrukturen I AVL-Bäume Prof. Dr. Oliver Braun Letzte Änderung: 01.12.2017 14:42 Algorithmen und Datenstrukturen I, AVL-Bäume 1/38 Balancierte Bäume in einem zufällig erzeugten Binärbaum

Mehr

1 AVL-Bäume. 1.1 Aufgabentyp. 1.2 Überblick. 1.3 Grundidee

1 AVL-Bäume. 1.1 Aufgabentyp. 1.2 Überblick. 1.3 Grundidee AVL-Bäume. Aufgabentyp Fügen Sie in einen anfangs leeren AVL Baum die folgenden Schlüssel ein:... Wenden Sie hierbei konsequent den Einfüge /Balancierungsalgorithmus an und dokumentieren Sie die ausgeführten

Mehr

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (22 - AVL-Bäume: Entfernen) Prof. Dr. Susanne Albers Definition von AVL-Bäumen Definition: Ein binärer Suchbaum heißt AVL-Baum oder höhenbalanziert,

Mehr

Datenstrukturen Teil 3. Traversierung und AVL- Bäume. Traversierung. Traversierung. Traversierung

Datenstrukturen Teil 3. Traversierung und AVL- Bäume. Traversierung. Traversierung. Traversierung Traversierung Datenstrukturen Teil 3 Traversierung und AVL- Bäume Traversierung: bezeichnet verschiede Verfahren einer Routenbestimmung durch baumförmige Graphen Dabei wird jeder Knoten und jede Kante

Mehr

Informatik II Bäume zum effizienten Information Retrieval

Informatik II Bäume zum effizienten Information Retrieval lausthal Informatik II Bäume zum effizienten Information Retrieval. Zachmann lausthal University, ermany zach@in.tu-clausthal.de Binäre Suchbäume (binary search tree, BST) Speichere wieder Daten als "Schlüssel

Mehr

ADS 1: Algorithmen und Datenstrukturen

ADS 1: Algorithmen und Datenstrukturen ADS 1: Algorithmen und Datenstrukturen Teil IX Uwe Quasthoff Institut für Informatik Abteilung Automatische Sprachverarbeitung Universität Leipzig 1 Dezember 017 [Letzte Aktualisierung: 04/1/017, 10:56]

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Prof. Martin Lercher Institut für Informatik Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Teil 6 Suchbäume Version vom 25. November 2016 1 / 75 Vorlesung 10 22. November 2016 2

Mehr

Programmiertechnik II

Programmiertechnik II Bäume Symboltabellen Suche nach Werten (items), die unter einem Schlüssel (key) gefunden werden können Bankkonten: Schlüssel ist Kontonummer Flugreservierung: Schlüssel ist Flugnummer, Reservierungsnummer,...

Mehr

Kap. 4.2 Binäre Suchbäume ff Kap. 4.3: AVL-Bäume

Kap. 4.2 Binäre Suchbäume ff Kap. 4.3: AVL-Bäume Kap. 4.2 Binäre Suchbäume ff Kap. 4.3: AVL-Bäume Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS11 Fakultät für Informatik, TU Dortmund 12./13. VO DAP2 SS 2009 28.5./2.6.2009 1 Motivation Warum soll

Mehr

Einfache binäre Suchbäume können entarten, so dass sich die Tiefen ihrer Blattknoten stark unterscheiden

Einfache binäre Suchbäume können entarten, so dass sich die Tiefen ihrer Blattknoten stark unterscheiden 5.6.2 AVL-Bäume Einfache binäre Suchbäume können entarten, so dass sich die Tiefen ihrer Blattknoten stark unterscheiden AVL-Bäume, benannt nach ihren Erfindern G. M. Adelson- Velskii und E. M. Landis,

Mehr

3. Binäre Suchbäume. 3.1 Natürliche binäre Suchbäume. EADS 3.1 Natürliche binäre Suchbäume 78/598 ľernst W. Mayr

3. Binäre Suchbäume. 3.1 Natürliche binäre Suchbäume. EADS 3.1 Natürliche binäre Suchbäume 78/598 ľernst W. Mayr 3. Binäre Suchbäume 3.1 Natürliche binäre Suchbäume Definition 18 Ein natürlicher binärer Suchbaum über einem durch total geordneten Universum U ist ein als interner Suchbaum organisierter Binärbaum (also:

Mehr

Rotation. y T 3. Abbildung 3.10: Rotation nach rechts (analog links) Doppelrotation y

Rotation. y T 3. Abbildung 3.10: Rotation nach rechts (analog links) Doppelrotation y Die AVL-Eigenschaft soll bei Einfügungen und Streichungen erhalten bleiben. Dafür gibt es zwei mögliche Operationen: -1-2 Rotation Abbildung 3.1: Rotation nach rechts (analog links) -2 +1 z ±1 T 4 Doppelrotation

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 2. Dynamische Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen 2. Dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen 2 Dynamische Datenstrukturen Algorithmen für dynamische Datenstrukturen Zugriff auf Variable und Felder durch einen Ausdruck: Namen durch feste Adressen referenziert Anzahl

Mehr

Definition 14 Rot-Schwarz-Bäume sind externe Binärbäume (jeder Knoten hat 0 oder 2 Kinder) mit roten und schwarzen Kanten, so dass gilt:

Definition 14 Rot-Schwarz-Bäume sind externe Binärbäume (jeder Knoten hat 0 oder 2 Kinder) mit roten und schwarzen Kanten, so dass gilt: 2.1.2 Rot-Schwarz-Bäume Definition 14 Rot-Schwarz-Bäume sind externe Binärbäume (jeder Knoten hat 0 oder 2 Kinder) mit roten und schwarzen Kanten, so dass gilt: 1 alle Blätter hängen an schwarzen Kanten

Mehr

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (23 Bruder-Bäume, B-Bäume) Prof. Dr. Susanne Albers Balancierte Bäume Eine Klasse von binären Suchbäumen ist balanciert, wenn jede der drei Wörterbuchoperationen

Mehr

Balancierte Bäume. Minimale Knotenanzahl von AVL-Bäumen. AVL-Bäume. Definition für "balanciert":

Balancierte Bäume. Minimale Knotenanzahl von AVL-Bäumen. AVL-Bäume. Definition für balanciert: Balancierte Bäume Aufwand, ein Element zu finden, entspricht der Tiefe des gefundenen Knotens im worst case = Tiefe des Baumes liegt zwischen log N und N Definition für "balanciert": es gibt verschiedene

Mehr

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie Gliederung 1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie 4/2, Folie 1 2014 Prof. Steffen Lange - HDa/FbI

Mehr

Beispiellösungen zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 6

Beispiellösungen zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 6 Robert Elsässer u.v.a. Paderborn, 29. Mai 2008 Beispiellösungen zu den Übungen Datenstrukturen und Algorithmen SS 2008 Blatt 6 Aufgabe 1 (6 Punkte): Zunächst sollte klar sein, daß ein vollständiger Binärer

Mehr

5 Bäume. 5.1 Suchbäume. ein geordneter binärer Wurzelbaum. geordnete Schlüsselwertmenge. heißt (schwach) sortiert, g.d.w. gilt:

5 Bäume. 5.1 Suchbäume. ein geordneter binärer Wurzelbaum. geordnete Schlüsselwertmenge. heißt (schwach) sortiert, g.d.w. gilt: 5 Bäume 5.1 Suchbäume Sei ein geordneter binärer Wurzelbaum. Sei Abbildung der Knotenmenge eine in eine vollständig geordnete Schlüsselwertmenge. heißt (schwach) sortiert, g.d.w. gilt: Falls sortiert ist,

Mehr

2.7 Bucket-Sort Bucket-Sort ist ein nicht-vergleichsbasiertes Sortierverfahren. Hier können z.b. n Schlüssel aus

2.7 Bucket-Sort Bucket-Sort ist ein nicht-vergleichsbasiertes Sortierverfahren. Hier können z.b. n Schlüssel aus 2.7 Bucket-Sort Bucket-Sort ist ein nicht-vergleichsbasiertes Sortierverfahren. Hier können z.b. n Schlüssel aus {0, 1,..., B 1} d in Zeit O(d(n + B)) sortiert werden, indem sie zuerst gemäß dem letzten

Mehr

Abschnitt 18: Effizientes Suchen in Mengen

Abschnitt 18: Effizientes Suchen in Mengen Abschnitt 18: Effizientes Suchen in Mengen 18. Effizientes Suchen in Mengen 18.1 Vollständig ausgeglichene binäre Suchbäume 18.2 AVL-Bäume 18.3 Operationen auf AVL-Bäumen 18.4 Zusammenfassung 18 Effizientes

Mehr

Übung: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2007

Übung: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2007 Übung: Algorithmen und Datenstrukturen SS 07 Prof. Lengauer Sven Apel, Michael Claÿen, Christoph Zengler, Christof König Blatt 8 Votierung in der Woche vom 25.06.0729.06.07 Aufgabe 22 AVL-Bäume (a) Geben

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 1 9. Vorlesung Peter Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik studla@bioinf.uni-leipzig.de Balancierte Binärbäume Der ausgeglichene binäre Suchbaum verursacht

Mehr

Satz 172 Jedes vergleichsbasierte Sortierverfahren benötigt im worst-case mindestens n ld n + O(n) Vergleiche und hat damit Laufzeit Ω(n log n).

Satz 172 Jedes vergleichsbasierte Sortierverfahren benötigt im worst-case mindestens n ld n + O(n) Vergleiche und hat damit Laufzeit Ω(n log n). 2.6 Vergleichsbasierte Sortierverfahren Alle bisher betrachteten Sortierverfahren sind vergleichsbasiert, d.h. sie greifen auf Schlüssel k, k (außer in Zuweisungen) nur in Vergleichsoperationen der Form

Mehr

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (18 Bäume: Grundlagen und natürliche Suchbäume) Prof. Dr. Susanne Albers Bäume (1) Bäume sind verallgemeinerte Listen (jedes Knoten-Element kann mehr

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen. Kapitel 4: Suchverfahren. Skript zur Vorlesung. Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen. Kapitel 4: Suchverfahren. Skript zur Vorlesung. Algorithmen und Datenstrukturen LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Algorithmen und Datenstrukturen Kapitel 4: Suchverfahren Skript zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester

Mehr

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Suchen. Lineare Suche. Such-Algorithmen. Sommersemester Dr.

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Suchen. Lineare Suche. Such-Algorithmen. Sommersemester Dr. Programm heute Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Sommersemester 0 Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Fortgeschrittene Datenstrukturen Such-Algorithmen

Mehr

Wiederholung ADT Menge Ziel: Verwaltung (Finden, Einfügen, Entfernen) einer Menge von Elementen

Wiederholung ADT Menge Ziel: Verwaltung (Finden, Einfügen, Entfernen) einer Menge von Elementen Was bisher geschah abstrakter Datentyp : Signatur Σ und Axiome Φ z.b. ADT Menge zur Verwaltung (Finden, Einfügen, Entfernen) mehrerer Elemente desselben Typs Spezifikation einer Schnittstelle Konkreter

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 216 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda Vorstellung des 6. Übungsblatts. Hashing Binäre Suchbäume AVL-Bäume 2 Aufgabe: Hashing mit

Mehr

Balancierte Bäume. Martin Wirsing. in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer und Axel Rauschmayer. http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/ss06/infoii/ SS 06

Balancierte Bäume. Martin Wirsing. in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer und Axel Rauschmayer. http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/ss06/infoii/ SS 06 Balancierte Bäume Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer und Axel Rauschmayer http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/ss06/infoii/ SS 06 2 Ziele AVL-Bäume als einen wichtigen Vertreter balancierter

Mehr

Datenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14

Datenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14 Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérale de Zurich Politecnico federale di Zurigo Federal Institute of Technology at Zurich Institut für Theoretische Informatik 2. April

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen. Bäume. M. Herpers, Y. Jung, P. Klingebiel

Algorithmen und Datenstrukturen. Bäume. M. Herpers, Y. Jung, P. Klingebiel Algorithmen und Datenstrukturen Bäume M. Herpers, Y. Jung, P. Klingebiel 1 Lernziele Baumstrukturen und Ihre Verwendung kennen Grundbegriffe zu Bäumen anwenden können Baumstruktur in C anlegen können Suchbäume

Mehr

a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein:

a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein: 1 Aufgabe 8.1 (P) (2, 3)-Baum a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein: Zeichnen Sie, was in jedem Schritt passiert. b) Löschen Sie die Zahlen 65, 70 und 100 aus folgendem

Mehr

7 Weitere Baumstrukturen und Heapstrukturen

7 Weitere Baumstrukturen und Heapstrukturen 7 Weitere Baumstrukturen und Heapstrukturen Man kann kurze Suchzeiten in Baumstrukturen erreichen durch Rebalancierung bei Einfügungen und Löschungen (AVL Bäume, gewichtsbalancierte Bäume, Bruderbäume,

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Balancierte Suchbäume

Algorithmen und Datenstrukturen Balancierte Suchbäume Algorithmen und Datenstrukturen Balancierte Suchbäume Matthias Teschner Graphische Datenverarbeitung Institut für Informatik Universität Freiburg SS 12 Überblick Einführung Einfügen und Löschen Einfügen

Mehr

Fast Searching / Balanced trees

Fast Searching / Balanced trees Fast Searching / Balanced trees November, 8 Algorithms & Datastructures Exercises WS 8 DI -Tanase, DI Stefan Grünberger University Linz, Institute for Pervasive Computing Altenberger Straße 69, A- Linz

Mehr

Programmiertechnik II

Programmiertechnik II Bäume Symboltabellen Suche nach Werten (items), die unter einem Schlüssel (key) gefunden werden können Bankkonten: Schlüssel ist Kontonummer Flugreservierung: Schlüssel ist Flugnummer, Reservierungsnummer,...

Mehr

Gliederung. 5. Compiler. 6. Sortieren und Suchen. 7. Graphen

Gliederung. 5. Compiler. 6. Sortieren und Suchen. 7. Graphen 5. Compiler Gliederung 1. Struktur eines Compilers 2. Syntaxanalyse durch rekursiven Abstieg 3. Ausnahmebehandlung 4. Arrays und Strings 6. Sortieren und Suchen 1. Grundlegende Datenstrukturen 2. Bäume

Mehr

9.4 Binäre Suchbäume. Xiaoyi Jiang Informatik II Datenstrukturen und Algorithmen

9.4 Binäre Suchbäume. Xiaoyi Jiang Informatik II Datenstrukturen und Algorithmen 9.4 Binäre Suchbäume Erweiterung: Einfügen an der Wurzel Standardimplementierung: Der neue Schlüssel wird am Ende des Suchpfades angefügt (natürlich, weil zuerst festgestellt werden muss, ob der Schlüssel

Mehr

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Binäre Suchbäume Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer Menge (hier: ganzer Zahlen) unter folgenden Operationen: Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer

Mehr

Wiederholung. Bäume sind zyklenfrei. Rekursive Definition: Baum = Wurzelknoten + disjunkte Menge von Kindbäumen.

Wiederholung. Bäume sind zyklenfrei. Rekursive Definition: Baum = Wurzelknoten + disjunkte Menge von Kindbäumen. Wiederholung Baum: Gerichteter Graph, der die folgenden drei Bedingungen erfüllt: Es gibt einen Knoten, der nicht Endknoten einer Kante ist. (Dieser Knoten heißt Wurzel des Baums.) Jeder andere Knoten

Mehr

Balancierte Suchbäume

Balancierte Suchbäume Foliensatz 10 Michael Brinkmeier echnische Universität Ilmenau Institut für heoretische Informatik Sommersemester 2009 U Ilmenau Seite 1 / 74 Balancierte Suchbäume U Ilmenau Seite 2 / 74 Balancierte Suchbäume

Mehr

Umstrukturierung durch Rotationen

Umstrukturierung durch Rotationen Umstrukturierung durch Rotationen (Folie 109, Seite 52 im Skript) P P T A A D B T B C C D Eine Rechtsrotation um T. Die Suchbaumeigenschaft bleibt erhalten. B, C, D können nur aus externen Knoten bestehen.

Mehr

Binäre Suchbäume. Organisatorisches. VL-10: Binäre Suchbäume. (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger.

Binäre Suchbäume. Organisatorisches. VL-10: Binäre Suchbäume. (Datenstrukturen und Algorithmen, SS 2017) Gerhard Woeginger. Organisatorisches VL-10: inäre Suchbäume (Datenstrukturen und lgorithmen, SS 17) Gerhard Woeginger Vorlesung: Gerhard Woeginger (Zimmer 4024 im E1) Sprechstunde: Mittwoch 11: 12:00 Übungen: Tim Hartmann,

Mehr

2 i. i=0. und beweisen Sie mittels eines geeigneten Verfahrens die Korrektheit der geschlossenen Form.

2 i. i=0. und beweisen Sie mittels eines geeigneten Verfahrens die Korrektheit der geschlossenen Form. für Informatik Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder Tutoraufgabe (Vollständige Induktion): Finden Sie eine geschlossene Form für die

Mehr

Grundlagen der Informatik / Algorithmen und Datenstrukturen. Aufgabe 143

Grundlagen der Informatik / Algorithmen und Datenstrukturen. Aufgabe 143 Aufgabe 143 Aufgabe 143 Aufgabenstellung Gegeben ist der folgende AVL-Baum: a) Fügen Sie in diesen AVL-Baum nacheinander Knoten mit den Inhalten 34, 42, 1701 und 30 ein. Führen Sie die ggf. notwendigen

Mehr

Suchbäume. Suchbäume. Einfügen in Binären Suchbäumen. Suchen in Binären Suchbäumen. Prinzip Suchbaum. Algorithmen und Datenstrukturen

Suchbäume. Suchbäume. Einfügen in Binären Suchbäumen. Suchen in Binären Suchbäumen. Prinzip Suchbaum. Algorithmen und Datenstrukturen Suchbäume Suchbäume Prinzip Suchbaum Der Wert eines Knotens wird als Schlüssel verstanden Knoten kann auch weitere Daten enthalten, die aber hier nicht weiter betrachtet werden Werte der Schlüssel müssen

Mehr

Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015

Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015 Informatik II: Algorithmen und Datenstrukturen SS 2015 Vorlesung 8b, Mittwoch, 17. Juni 2015 (Balancierte Suchbäume) Prof. Dr. Hannah Bast Lehrstuhl für Algorithmen und Datenstrukturen Institut für Informatik

Mehr

Dynamische Mengen. Realisierungen durch Bäume

Dynamische Mengen. Realisierungen durch Bäume Dynamische Mengen Eine dynamische Menge ist eine Datenstruktur, die eine Menge von Objekten verwaltet. Jedes Objekt x trägt einen eindeutigen Schlüssel key[x]. Die Datenstruktur soll mindestens die folgenden

Mehr

Suchstrukturen. Übersicht. 8 Suchstrukturen. Allgemeines. H. Täubig (TUM) GAD SS

Suchstrukturen. Übersicht. 8 Suchstrukturen. Allgemeines. H. Täubig (TUM) GAD SS Übersicht 8 Suchstrukturen Allgemeines Binäre Suchbäume AVL-Bäume H. Täubig (TUM) GAD SS 14 309 Allgemeines Übersicht 8 Suchstrukturen Allgemeines Binäre Suchbäume AVL-Bäume H. Täubig (TUM) GAD SS 14 310

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Binäre Bäume Zum Speichern und Suchen von Daten werden häufig Baumstrukturen verwendet Abspeichern von n Datenobjekten in einer Baumstruktur Ablegen von Daten ist in O(log(n))

Mehr

Copyright, Page 1 of 7 Heapsort

Copyright, Page 1 of 7 Heapsort www.mathematik-netz.de Copyright, Page 1 of 7 Heapsort Alle grundlegenden, allgemeinen Sortierverfahren benötigen O(n 2 ) Zeit für das Sortieren von n Schlüsseln. Die kritischen Operationen, d.h. die Auswahl

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 217 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda: Graphen, Suchbäume, AVL Bäume Heute: Graphen und Bäume Binäre Suchbäume AVL-Bäume Nächste

Mehr

Teil 1: Suchen. Ausgeglichene Bäume B-Bäume Digitale Suchbäume. M.O.Franz, Oktober 2007 Algorithmen und Datenstrukturen - Binärbäume 1-1

Teil 1: Suchen. Ausgeglichene Bäume B-Bäume Digitale Suchbäume. M.O.Franz, Oktober 2007 Algorithmen und Datenstrukturen - Binärbäume 1-1 Teil : Suchen Problemstellung Elementare Suchverfahren Hashverfahren Binäre Suchbäume (Wiederholung aus Prog 2) Bäume: Begriffe, Eigenschaften und Traversierung Binäre Suchbäume Gefädelte Suchbäume Ausgeglichene

Mehr

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Binäre Suchbäume Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer Menge (hier: ganzer Zahlen) unter folgenden Operationen: Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer

Mehr

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Entartete Suchbäume. Beispiel: Balancieren von Suchbaum. Wintersemester 2012/13

Programm heute. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Entartete Suchbäume. Beispiel: Balancieren von Suchbaum. Wintersemester 2012/13 Programm heute Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester / Fortgeschrittene Datenstrukturen Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München 8 Such-Algorithmen

Mehr

Logische Datenstrukturen

Logische Datenstrukturen Lineare Listen Stapel, Warteschlangen Binärbäume Seite 1 Lineare Liste Begriffe first Funktion: sequentielle Verkettung von Datensätzen Ordnungsprinzip: Schlüssel Begriffe: first - Anker, Wurzel; Adresse

Mehr

Informatik II, SS 2016

Informatik II, SS 2016 Informatik II - SS 2016 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 11 (1.6.2016) Binäre Suchbäume III Algorithmen und Komplexität Tiefe eines binären Suchbaums Worst-Case Laufzeit der Operationen in binären

Mehr

10. Wiederholung Natürliche Suchbäume und Heaps

10. Wiederholung Natürliche Suchbäume und Heaps Wörterbuchimlementationen. Wiederholung Natürliche Suchbäume und Heas [Ottman/Widmayer, Ka..,.1, Cormen et al, Ka. 6, 1.1-1.] Hashing: Imlementierung von Wörterbüchern mit erwartet sehr schnellen Zugriffszeiten.

Mehr

Definition 15 Rot-Schwarz-Bäume sind externe Binärbäume (jeder Knoten hat 0 oder 2 Kinder) mit roten und schwarzen Kanten, so dass gilt:

Definition 15 Rot-Schwarz-Bäume sind externe Binärbäume (jeder Knoten hat 0 oder 2 Kinder) mit roten und schwarzen Kanten, so dass gilt: 2.2 Rot-Schwarz-Bäume Definition 15 Rot-Schwarz-Bäume sind externe Binäräume (jeder Knoten hat 0 oder 2 Kinder) mit roten und schwarzen Kanten, so dass gilt: 1 alle Blätter hängen an schwarzen Kanten (durchgezogene

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Balancieren eines Suchbaums Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 396 Baumgestalt vs. Zeitkomplexität Vorteile eines ausgeglichenen binären Suchbaums

Mehr

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie Gliederung 1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie 4/3, Folie 1 2010 Prof. Steffen Lange - HDa/FbI

Mehr

14. Rot-Schwarz-Bäume

14. Rot-Schwarz-Bäume Bislang: Wörterbuchoperationen bei binären Suchbäume effizient durchführbar, falls Höhe des Baums klein. Rot-Schwarz-Bäume spezielle Suchbäume. Rot-Schwarz-Baum mit n Knoten hat Höhe höchstens 2 log(n+1).

Mehr

Aufgaben, Hilfestellungen und Musterlösungen zum Modul 5 Druckversion

Aufgaben, Hilfestellungen und Musterlösungen zum Modul 5 Druckversion Abschnitt 1 Aufgaben, Hilfestellungen und Musterlösungen zum Modul 5 Druckversion Aufgabe 1: Binäre Suchbäume: Iteratives Suchen/Einfügen/Löschen Das Material dieser Übung enthält in der Klasse Tree0 die

Mehr

Informatik II, SS 2014

Informatik II, SS 2014 Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 13 (18.6.2014) Binäre Suchbäume IV (Rot Schwarz Bäume) Algorithmen und Komplexität Rot Schwarz Bäume Ziel: Binäre Suchbäume, welche immer

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16.

Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16. Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16. Januar 2013 (Balancierte Suchbäume) Junior-Prof. Dr. Olaf Ronneberger

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen. Vorlesung 14

Datenstrukturen und Algorithmen. Vorlesung 14 Datenstrukturen und Algorithmen Vorlesung 14 Inhaltsverzeichnis Vorige Woche: Binäre Suchbäume AVL Bäume Heute betrachten wir: AVL Bäume Prüfung AVL Bäume Definition: Ein AVL (Adelson-Velskii Landis) Baum

Mehr

13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren

13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren 13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren Java-Beispiele: Baum.java Traverse.java TraverseTest.java Version: 25. Jan. 2016 Schwerpunkte Aufgabe und Vorteile von Bäumen Sortieren mit Bäumen Ausgabealgorithmen:

Mehr

Beweis: Die obere Schranke ist klar, da ein Binärbaum der Höhe h höchstens

Beweis: Die obere Schranke ist klar, da ein Binärbaum der Höhe h höchstens Beweis: Die obere Schranke ist klar, da ein Binärbaum der Höhe h höchstens h 1 2 j = 2 h 1 j=0 interne Knoten enthalten kann. EADS 86/600 Beweis: Induktionsanfang: 1 ein AVL-Baum der Höhe h = 1 enthält

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Binärbaum Suchbaum Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 356 Datenstruktur Binärbaum Strukturrepräsentation des mathematischen Konzepts Binärbaum

Mehr

13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren

13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren Schwerpunkte Aufgabe und Vorteile von Bäumen 13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren Java-Beispiele: Baum.java Traverse.java TraverseTest.java Sortieren mit Bäumen Ausgabealgorithmen: - Preorder - Postorder

Mehr

Mehrwegbäume Motivation

Mehrwegbäume Motivation Mehrwegbäume Motivation Wir haben gute Strukturen (AVL-Bäume) kennen gelernt, die die Anzahl der Operationen begrenzen Was ist, wenn der Baum zu groß für den Hauptspeicher ist? Externe Datenspeicherung

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013)

Datenstrukturen und Algorithmen (SS 2013) Datenstrukturen und Algorithmen (SS 20) Übungsblatt 8 Abgabe: Montag, 24.06.20, 14:00 Uhr Die Übungen sollen in Gruppen von zwei bis drei Personen bearbeitet werden. Schreiben Sie die Namen jedes Gruppenmitglieds

Mehr

Dies ist gerade der konstruktive Schritt beim Aufbau von Binomialbäumen.

Dies ist gerade der konstruktive Schritt beim Aufbau von Binomialbäumen. Linken von Bäumen: Zwei Bäume desselben Wurzel-Rangs werden unter Einhaltung der Heap-Bedingung verbunden. Sind k 1 und k 2 die Wurzeln der zwei zu linkenden Bäume, so wird ein neuer Baum aufgebaut, dessen

Mehr

Punktlokalisierung. Dr. Martin Nöllenburg Vorlesung Algorithmische Geometrie

Punktlokalisierung. Dr. Martin Nöllenburg Vorlesung Algorithmische Geometrie Vorlesung Algorithmische Geometrie LEHRSTUHL FÜR ALGORITHMIK I INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Martin Nöllenburg 24.05.2011 Motivation Gegeben eine Position p = (p x, p y )

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 13

Algorithmen und Datenstrukturen 13 19. Juli 2012 1 Besprechung Blatt 12 Fragen 2 Bäume AVL-Bäume 3 Graphen Allgemein Matrixdarstellung 4 Graphalgorithmen Dijkstra Prim Kruskal Fragen Fragen zu Blatt 12? AVL-Bäume AVL-Bäume ein AVL-Baum

Mehr

Algorithmen I. Tutorium 1-6. Sitzung. Dennis Felsing

Algorithmen I. Tutorium 1-6. Sitzung. Dennis Felsing Algorithmen I Tutorium 1-6. Sitzung Dennis Felsing dennis.felsing@student.kit.edu www.stud.uni-karlsruhe.de/~ubcqr/algo 2011-05-23 Überblick 1 Binäre Suchbäume 2 Dennis Felsing Algorithmen I 2/20 Binäre

Mehr

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen Bäume sind verallgemeinerte Listen Datenstrukturen Teil 2 Bäume Jeder Knoten kann mehrere Nachfolger haben Sie sind weiter spezielle Graphen Graphen bestehen aus Knoten und Kanten Kanten können gerichtet

Mehr

Binärbäume: Beispiel

Binärbäume: Beispiel Binärbäume Als Beispiel für eine interessantere dynamische Datenstruktur sehen wir uns jetzt Binärbäume an Ein Binärbaum wird rekursiv definiert: Er ist leer oder besteht aus einem Knoten (die Wurzel des

Mehr

9. Natürliche Suchbäume

9. Natürliche Suchbäume Bäume Bäume sind. Natürliche Suchbäume [Ottman/Widmayer, Kap..1, Cormen et al, Kap. 12.1-12.] Verallgemeinerte Listen: Knoten können mehrere Nachfolger haben Spezielle Graphen: Graphen bestehen aus Knoten

Mehr

Splay-Bäume. Joseph Schröer. Seminar über Algorithmen SoSe 2011, Prof. Dr. Helmut Alt

Splay-Bäume. Joseph Schröer. Seminar über Algorithmen SoSe 2011, Prof. Dr. Helmut Alt Splay-Bäume Joseph Schröer Seminar über Algorithmen SoSe 2011 Prof. Dr. Helmut Alt Einordnung Splay-Baum (engl. Splay Tree) Selbstanpassender binärer Suchbaum Engl. (to) splay spreizen wegstrecken weiten

Mehr

ContainerDatenstrukturen. Große Übung 4

ContainerDatenstrukturen. Große Übung 4 ContainerDatenstrukturen Große Übung 4 Aufgabenstellung Verwalte Kollektion S von n Objekten Grundaufgaben: Iterieren/Auflistung Suche nach Objekt x mit Wert/Schlüssel k Füge ein Objekt x hinzu Entferne

Mehr

Humboldt-Universität zu Berlin Berlin, den Institut für Informatik

Humboldt-Universität zu Berlin Berlin, den Institut für Informatik Humboldt-Universität zu Berlin Berlin, den 15.06.2015 Institut für Informatik Prof. Dr. Ulf Leser Übungen zur Vorlesung M. Bux, B. Grußien, J. Sürmeli, S. Wandelt Algorithmen und Datenstrukturen Übungsblatt

Mehr

Invarianzeigenschaft (für binären Suchbaum)

Invarianzeigenschaft (für binären Suchbaum) 5.3 Binäre Suchbäume Invarianzeigenschaft (für binären Suchbaum) Im linken Teilbaum befinden sich nur Werte, die kleiner gleich dem Knotenwert sind, im rechten Teilbaum nur solche, die größer sind. und

Mehr

Übung 4: Die generische Klasse AvlBaum in Java 1

Übung 4: Die generische Klasse AvlBaum in Java 1 Übung 4: Die generische Klasse AvlBaum in Java 1 Ein binärer Suchbaum hat die AVL -Eigenschaft, wenn sich in jedem Knoten sich die Höhen der beiden Teilbäume höchstens um 1 unterscheiden. Diese Last (

Mehr

Suchbäume mit inneren Knoten verschiedener Knotengrade.

Suchbäume mit inneren Knoten verschiedener Knotengrade. Was bisher geschah rekursive Datenstrukturen: lineare Datenstrukturen: Liste, Stack, Queue hierarchische Datenstrukturen: Bäume allgemeine Bäume Binäre Bäume Unäre Bäume = Listen Tiefe eines Knotens in

Mehr

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Übersicht. Motivation. Vorlesung 10: Binäre Suchbäume

Übersicht. Datenstrukturen und Algorithmen. Übersicht. Motivation. Vorlesung 10: Binäre Suchbäume Übersicht Datenstrukturen und lgorithmen Vorlesung : Joost-Pieter Katoen Lehrstuhl für Informatik 2 Software Modeling and Verification Group http://moves.rwth-aachen.de/teaching/ss-/dsal/ 1 Suche Einfügen

Mehr

EINI LogWing/WiMa. Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure. Vorlesung 2 SWS WS 17/18

EINI LogWing/WiMa. Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure. Vorlesung 2 SWS WS 17/18 EINI LogWing/ Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure Vorlesung 2 SWS WS 17/18 Dr. Lars Hildebrand Fakultät für Informatik Technische Universität Dortmund lars.hildebrand@tu-dortmund.de

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen B7. Balancierte Bäume 1 Marcel Lüthi and Gabriele Röger Universität Basel 13. April 2018 1 Folien basieren auf Vorlesungsfolien von Sedgewick & Wayne https://algs4.cs.princeton.edu/lectures/33balancedsearchtrees-2x2.pdf

Mehr

Übersicht. Rot-schwarz Bäume. Rot-schwarz Bäume. Beispiel. Eigenschaften. Datenstrukturen & Algorithmen. Rot-schwarz Bäume Eigenschaften Einfügen

Übersicht. Rot-schwarz Bäume. Rot-schwarz Bäume. Beispiel. Eigenschaften. Datenstrukturen & Algorithmen. Rot-schwarz Bäume Eigenschaften Einfügen Datenstrukturen & Algorithmen Übersicht Rot-schwarz Bäume Eigenschaften Einfügen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2009 2 Rot-schwarz Bäume Binäre Suchbäume sind nur effizient wenn Höhe des Baumes

Mehr

Mengen. Binäre Suchbäume. Mengen: Anwendungen (II) Mengen: Lösung mit Listen 12/3/12. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps

Mengen. Binäre Suchbäume. Mengen: Anwendungen (II) Mengen: Lösung mit Listen 12/3/12. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps // Mengen Binäre Suchbäume Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps n Ziel: ufrechterhalten einer Menge (hier: ganzer Zahlen) unter folgenden Operationen: n eines Elements n eines Elements

Mehr

B6.1 Introduction. Algorithmen und Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen. B6.1 Introduction. B6.3 Analyse. B6.4 Ordnungsbasierte Methoden

B6.1 Introduction. Algorithmen und Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen. B6.1 Introduction. B6.3 Analyse. B6.4 Ordnungsbasierte Methoden Algorithmen und Datenstrukturen 11. April 2018 B6. Binäre Suchbäume a Algorithmen und Datenstrukturen B6. Binäre Suchbäume 1 Marcel Lüthi and Gabriele Röger Universität Basel 11. April 2018 a Folien basieren

Mehr