Вероятностная структура данных zip-дерево (Игорь Мамай)

Семинар по алгоритмам и структурам данных ФКН Самобалансирующиеся двоичные деревья поиска занимают важное место среди структур данных, так как позволяют эффективно реализовать различные алгоритмы сортировки и поиска. Также с их помощью можно эффективно реализовать такие абстрактные типы данных, как множество и ассоциативный массив. Начиная с 1960-х годов, были предложены различные способы балансировки двоичного дерева поиска, и сегодня нам известны такие структуры данных, как АВЛ-дерево (1962), B-дерево (1970), красно-черное дерево (1978), splay-дерево (1985) и так далее. Также были предложены рандомизированные способы балансировки двоичного дерева поиска, и самым известным из них является декартово дерево (1989). При этом в 1989 году появилась вероятностная структура данных skip list, в основе которой лежит определенная иерархия односвязных списков с дополнительными связями. Эта структура данных не является двоичным деревом поиска, но позволяет выполнять те же задачи. Преимуществами skip list являются простота реализации и возможность параллельной работы с ключами. Естественно, возникает вопрос, дает ли skip list принципиально новые возможности в сравнении с самобалансирующимися деревьями поиска. Ответ на этот вопрос позже был получен. В 2007 году было построено отображение, преобразующее skip list в двоичное дерево поиска. А затем в 2021 году было предложено новое вероятностное двоичное дерево поиска zip-дерево, которое обладает естественным изоморфизмом со структурой данных skip list. На семинаре мы пройдем весь путь от skip list до zip-дерева, посмотрим на изоморфизм между ними, а также проведем сравнение zip-дерева с декартовым деревом. Выступает Игорь Мамай, доцент департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ. 17 декабря 2024 https://youtu.be/mDmWdSvm8tg https://www.youtube.com/playlist?list=PLEqoHzpnmTfB3qlKLorbXyDUJ3NbQubnA Семинар по алгоритмам и структурам данных ФКН: https://cs.hse.ru/seminarfknaads ФКН: https://cs.hse.ru Подписывайтесь на нас: 📍 https://vk.com/cshse 📍 https://t.me/fcs_hse