ADS Final Review

Basics

• binary tree
• perfect：完美二叉树，每一层都被完全填充 more
• complete：完全二叉树，除最后一层外都是完全填充，最后一层左对齐
• full：完满二叉树，每个结点要么两个子结点，要么没有子结点
• 

Ch2. 红黑树、B+ 树

• \(h\leq 2\log(N+1)\)
• \(sizeof(x) \geq 2^{bh(x)}-1\) ( 全黑取等 )
• \(bh(x)\geq\frac 12h(x)\)
• 红黑插入：必插红，处理双红
• case 1：父叔同红，父祖换色祖上传。
• case 2：叔黑子内，父子旋转使子外。
• case 3：叔黑子外。父祖换色父旋升。
• 红黑删除：
• 删红小事。0/1 度的红毫无威胁。2 度红，若拿来替换的是黑，则需要让该黑变成双黑结点，然后类似删黑操作即可。主要处理删黑，删黑则先使其为双黑。
• 兄红转兄黑。父兄换色兄旋升。（case 1）
• 兄黑远黑近侄红，侄兄换色侄旋升。（case 3）
• 兄黑远红化其黑，父兄换色兄旋升。（case 4）
• 兄侄全黑则兄红，黑父不当则上传。（case 2）
• B+：根 2 到 M，非根 \(\lceil M/2\rceil\) 到 M。
• 

Ch4. 左倾堆和斜堆

• 左倾堆针对二叉堆的 merge 进行了改进。斜堆不需要维护 npl，但是 make-heap 代价较大。二项堆看似没有改进，其实是斐波那契堆的铺垫，斐波那契堆成功将插入、merge 都变成了 o(1)。

• Npl(NULL) = -1

• 左倾堆右路径上有 r 个结点，则总结点数至少为 \(2^r-1\)
• 斜堆轻结点类似左倾堆，也受 \(\log N\) 控制

Ch5. 二项堆

• 二项堆插入的均摊时间是 O(1)
• 二项堆可以通过 n 次插入实现均摊的线性时间

Ch7. 分治算法

• 基本主定理
• 比较 \(f(N)\) 与 \(N^{\log_ba}\)，取较大的量级。同量级，则 \(O(N^{\log_ba}\log N)\)
• 
• 针对有 log 的 N 量级相同情况，有
• 
• 需要关注的只是中间情况。

Ch11. 近似算法

• polynomial-time approximation scheme (PTAS): 对 (\(1+\varepsilon\))-approximation 算法，固定的 \(\varepsilon\) 情况下，时间复杂度是 \(N\) 的多项式级别
• FPTAS(F:fully)：既是 \(N\) 又是 \(1/\varepsilon\) 的多项式级别
• Bin Packing
• Next Fit: 2
• First Fit, Best Fit: 1.7
• Online algorithm: 至少 5/3
• offline - first fit decreasing: 11/9
• The Knapsack Problem
• greedy 策略是 2- 近似的
• DP 结果为 \(O(n^2p_{max})\)：NP

Ch12. 局部搜索

• Big-improvement-flip
• 大于 \(\frac {2\varepsilon}{|V|}W(A, B)\) 才翻转
• \((2+\varepsilon)\)-approximation
• \(O(n/\varepsilon\log W)\)
• k-flip: 增大搜索邻域 - K-L 启发式

Ch13. 随机化算法

• Hiring problem
• Naive: O(\(NC_h+NC_i\))
• 随机化：\(O(C_h\ln N+NC_i)\)
• online: \(k=\max\{\lceil\frac{N}{e}\rceil, \lfloor \frac Ne\rfloor\}\)
• hire only once, 最优概率为 \(k/N\ln(N/k)\) 到 \(k/N\ln(N-1/k-1)\)

Ch14. 并行算法

• n 数之和
• \(T(n)=\log n+2, W(n)=2n\)
• 前缀和
• \(T(n)=O(\log n), W(n)=O(n)\)
• merge
• \(T(n)=O(\log n), W(n)=O(n)\)
• Maximum Finding
• 大功率跑车 \(T(n)=1, W(n)=O(n^2)\)
• 双对数基本：\(T(n)=O(\log\log n), W(n)=O(n\log\log n)\)
  • \(T(n)\leq T(\sqrt n)+c_1, W(n)\leq \sqrt nW(\sqrt n)+c_2n\)
• 双对数顶层改进：顶层分为 \(\log\log n\) 份
  • \(T(n)=O(h+\log\log(n/h))=O(\log\log n)\)
  • \(W(n)=O(h\times(n/h)+(n/h)\log \log (n/h))=O(n)\)
• 随机取样：\(T(n)=O(1), W(n)=O(n)\)，失败概率 \(O(1/n^c)\)
  • \(n^{1/8}\) 中随机取样。\(T=O(1), W=O(n^{7/8})\)
  • 每个 \(n^{1/8}\) 块取最大值。\(T=O(1),W=O(n^{3/4}\times n^{2\times 1/8})=O(n)\)
  • 每个 \(n^{1/4}\) 块取最大值。\(T=O(1),W=O(n^{1/2}\times n^{2\times 1/4})=O(n)\)
  • 取最大值。\(T=O(1),W=O(n^{2\times 1/2})=O(n)\)

Ch15. 外排序

• k-way merge need 2k tapes, number of passes =

• \[ 1+\lceil \log_k(N/M)\rceil \]

• buffer：2kinput, 2output

• huffman tree

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