Ispezione lineare

1. Ispezione lineare La funzione hashh(k,i) si ottiene da una funzione hash ordinaria h'(k) ponendo L’esplorazione inizia dalla cella h(k,0) = h'(k) e continua con le celle h'(k)+1, h'(k)+2, ecc. fino ad arrivare alla cella m-1, dopo di che si continua con le celle 0,1,ecc. fino ad aver percorso circolarmente tutta la tavola.

2. L’ispezione lineare è facile da implementare ma soffre del problema dell’addensamento primario: “i nuovi elementi inseriti nella tavola tendono ad addensarsi attorno agli elementi già presenti” Una cella libera preceduta da t celle occupate ha probabilità (t +1)/mdi venir occupata dal prossimo elemento inserito. Quindi sequenze consecutive di celle occupate tendono a diventare sempre più lunghe.

3. Ispezione quadratica La funzione hashh(k, i) si ottiene da una funzione hash ordinaria h'(k) ponendo dove c1 e c2 sono due costanti con c2 ≠ 0. I valori di m, c1 e c2 non possono essere qualsiasi ma debbono essere scelti opportunamente in modo che la sequenza di ispezione percorra tutta la tavola. Un modo per fare ciò è suggerito nel problema 11-3 del libro.

4. Osserviamo che se h'( j) = h'(k) anche le due sequenze di ispezione coincidono. Questo porta ad un fenomeno di addensamento secondario (meno grave dell’addensamento primario). L’addensamento secondario è dovuto al fatto che il valore iniziale h'(k) determina univocamente la sequenza di ispezione e pertanto abbiamo soltanto m sequenze di ispezione distinte.

5. Problema 11-3 del libro: Consideriamo la seguente procedura: j =h'(k) i =0 whilei < m and“T[j] non è la cella cercata” i =i+1 j =( j+ i ) modm Dimostrare che la sequenza delle jche viene generata è una sequenza di ispezione quadratica.

6. Dobbiamo dimostrare che esistono due costanti c1 e c2 con c2 ≠ 0 tali che sia una invariante del ciclo. Calcoliamo i primi valori di h: Per i = 0 Per i = 1 Per i = 2 Per i = 3

7. e in generale Quindi

8. Doppio hash La funzione hashh(k,i) si ottiene da due funzione hash ordinarie h1(k) ed h2(k) ponendo Perché la sequenza di ispezione percorra tutta la tavola il valore di h2(k) deve essere relativamente primo con m (esercizio 11.4-3 del libro). Possiamo soddisfare questa condizione in diversi modi.

9. Possiamo scegliere m = 2ppotenza di 2 ed h2(k) = 2 h'(k) + 1 con h'(k) funzione hash qualsiasi per una tavola di dimensione m' = m/2 = 2p-1. Un altro modo è scegliere m primo e scegliere h2(k) che ritorna sempre un valore minore di m. Un esempio è: h1(k) = kmodm e h2(k) = 1 + (kmodm') dove m' è minore di m (di solito m' = m-1).

10. Con l’hash doppio abbiamo (m2) sequenze di ispezione distinte. Questo riduce notevolmente i fenomeni di addensamento e rende il comportamento della funzione hash molto vicino a quello ideale dell’hashuniforme.

11. Analisi dell’indirizzamento aperto Assumiamo l’ipotesi di hash uniforme, ossia che ogni permutazione di 0,1,..., m-1 sia ugualmente probabile come ordine di ispezione. Valutiamo la complessità media di Searchin funzione del fattore di caricoα = n/m. Notiamo che con l’indirizzamento aperto n ≤ m e quindi 0 ≤ α ≤ 1.

12. Proprietà: Assumendo l’ipotesi di hash uniforme, il numero medio di celle ispezionate nella ricerca di una chiave knon presente in una tavola hash con indirizzamento aperto è m se α = 1 e al più 1/(1-α) se α < 1. Dimostrazione: Se α = 1 non ci sono celle vuote e la ricerca termina dopo aver ispezionato tutte le mcelle.

13. Se α < 1 la ricerca termina con la prima cella vuota incontrata durante la sequenza di ispezione. Per l’ipotesi di hash uniforme la prima cella ispezionata può essere con uguale probabilità una qualsiasi delle mcelle. Siccome ci sono n celle occupate la probabilità che la prima cella ispezionata risulti occupata e che quindi si debba ispezionare anche la successiva è α = n/m.

14. La probabilità che si debba ispezionare una terza cella è la probabilità α = n/m che la prima cella risulti occupata moltiplicata per la probabilità (n-1)/(m-1) che anche la seconda cella risulti occupata, ossia In generale la probabilità che si debba ispezionare la i-esima cella della sequenza è

15. Dunque noi ispezioniamo una prima cella con probabilità 1, una seconda cella con probabilità α, una terza cella con probabilità minore di α2, una quarta con probabilità minore di α3 e così via. Il numero atteso di celle ispezionate è quindi minore di

16. Conseguenza: Assumendo l’ipotesi di hash uniforme, il numero medio di celle ispezionate quando inseriamo una nuova chiave in una tavola hash con indirizzamento aperto è m se  = 1 e al più 1/(1-α) se α < 1.

17. Proprietà: Assumendo l’ipotesi di hash uniforme, il numero medio di celle ispezionate nella ricerca di una chiave kpresente in una tavola hash con indirizzamento aperto è (m+1)/2 se α = 1 e al più 1/αln [1/(1-α)] se α < 1. Dimostrazione: Se α = 1 la chiave cercata può trovarsi, con uguale probabilità, nella prima, seconda, ..., ultima cella e quindi il numero medio di celle ispezionate è

18. Se α < 1 la ricerca ispeziona le stesse celle visitate quando la chiave cercata è stata inserita nella tavola. Supponiamo che la chiave cercata sia stata inserita dopo altre i chiavi. Il numero medio di celle ispezionate è al più 1/(1-α) =1/(1-i/m), ossia m/(m– i). Mediando su tutte le n chiavi presenti nella tavola otteniamo:

19. Possiamo maggiorare la sommatoria con un integrale ottenendo

20. Ecco una tavola dei valori di 1/αln [1/(1-α)]

21. Alberi Alberi liberi : grafi non orientati connessi e senza cicli. Alberi radicati : alberi liberi in cui un vertice è stato scelto come radice. Alberi ordinati : alberi radicati con un ordine tra i figli di un nodo.

22. libero radicato f f d b a = h c c h e c a g b a e e b g g f h d d ordinato f f 1 2 1 2 c h h c ≠ 3 1 3 1 2 1 2 1 a e b g g b a e 1 1 d d

23. Alberi binari Alberi posizionali : alberi radicati in cui ad ogni figlio di un nodo è associata una posizione. Le posizioni che non sono occupate da un nodo sono posizioni vuote (nil). Alberi k-ari : alberi posizionali in cui ogni posizione maggiore di k è vuota. Alberi binari : alberi k-ari con k = 2. Il figlio in posizione 1 si dice figlio sinistroe quello in posizione 2 si dice figlio destro.

24. k-ario (k = 4) c b d a e posizionale c … b d … … a e f … … …

25. Alberi binari Il modo più conveniente per descrivere gli alberi binari è mediante la seguente. • Definizione ricorsiva di albero binario: • l’insieme vuoto Ø è un albero binario; • se Ts e Td sono alberi binari ed r è un nodo allora la terna ordinata (r, Ts,Td) è un albero binario.

26. r Ts Td L’albero vuoto Ø si rappresenta graficamente con quadratino nero Per rappresentare l’albero T = (r, Ts, Td) si disegna un nodo etichettato r e sotto di esso le due rappresentazioni dei sottoalberi Ts e Td, con Ts alla sinistra di Td

27. c b g d a e f L’albero: T = (c, (b, (d, Ø, Ø), (a, (f, Ø, Ø), Ø)), (g, (e, Ø, Ø), Ø)) si rappresenta graficamente:

28. nil c p key e g d b f a left right nil nil nil nil nil nil nil nil Nella memoria l’albero: T = (c, (b, (d, Ø, Ø), (a, (f, Ø, Ø), Ø)), (g, (e, Ø, Ø), Ø)) si rappresenta nel modo seguente:

29. 7 3 9 1 6 8 4 Alberi binari di ricerca Un albero binario di ricerca è un albero binario in cui la chiave di ogni nodo è maggiore o uguale delle chiavi dei nodi del sottoalbero sinistro e minore o uguale delle chiavi dei nodi del sottoalbero destro. Ad esempio:

30. Operazioni sugli alberi binari di ricerca Stampa della lista ordinata dei nodi: Stampa(x) ifx ≠nil Stampa(x.left) printx Stampa(x.right)

31. Complessità: T(0) = c T(n) = T(k)+b+T(n-k-1) Verifichiamo per sostituzione che T(n) = (c + b) n + c T(0) = c = (c+ b)0 + c T(n) = T(k) + b + T(n-k-1) = = (c + b)k +c+b+(c + b)(n-k-1)+c = (c +b)n +c