手指树
注意
此章是选读内容,在阅读前请确定你对函数式编程(Functional Programming)有一定了解.
简介
手指树 (Finger Tree)是一种 纯函数式 数据结构,由 Ralf Hinze 和 Ross Paterson 提出.
为什么需要手指树
在函数式编程中,列表是十分常见的数据类型.对于基于序列的操作,包括在两端添加和删除元素(双端队列操作),在任意节点插入、连接、删除,查找某个满足要求的元素,将序列拆分为子序列,几乎所有的函数型语言都支持.但是对于高效的更多操作,这些语言很难做到.即使有相对应的实现,通常也都非常复杂,实际很难使用.
而指状树提供了一种纯函数式的序列数据结构,它可以在均摊常量时间(amortized constant time)内完成访问,添加到序列的前端和末尾等操作,以及在对数时间(logarithmic time)内完成串联和随机访问.除了良好的渐近运行时边界外,手指树还非常灵活:当与元素上的幺半群标记(monoidal tag)结合时,指状树可用于实现高效的随机访问序列、有序序列、间隔树和优先级队列.
基本结构
手指树在树的「手指」(叶子)的地方存储数据,访问时间为分摊常量.手指是一个可以访问部分数据结构的点.在命令式语言(imperative language)中,这被称做指针.在手指树中,「手指」是指向序列末端或叶节点的结构.手指树还在每个内部节点中存储对其后代应用一些关联操作的结果.存储在内部节点中的数据可用于提供除树类数据结构之外的功能.
- 手指树的深度由下到上计算.
- 手指树的第一级,即树的叶节点,仅包含值,深度为 00
.第二级为深度 11
.第三级为深度 22
,依此类推.
- 离根越近,节点指向的原始树(在它是手指树之前的树)的子树越深.这样,沿着树向下工作就是从叶子到树的根,这与典型的树数据结构相反.为了获得这种的结构,我们必须确保原始树具有统一的深度.在声明节点对象时,必须通过子节点的类型进行参数化.深度为 11
及以上的脊椎上的节点指向树,通过这种参数化,它们可以由嵌套节点表示.
将一棵树变成手指树
注释
2-3 树 是一种树状数据结构,其中每个带有子节点(内部节点)的节点具有两个子节点(22 节点)和一个数据元素或三个子节点(33
节点)和两个数据元素.2-3 树是 33
阶 B 树.树外部的节点(叶节点)没有子节点和一两个数据元素.
我们将从平衡 2-3 树开始这个过程.为了使手指树正常工作,所有的叶节点需要是水平的.如下图所示(图片取自手指树论文):

手指是「一种结构,可以有效地访问靠近特定位置的树的节点.」要制作手指树,我们需要将手指放在树的左右两端,取树的最左边和最右边的内部节点并将它们拉起来,使树的其余部分悬在它们之间,这为我们提供了对序列末尾的均摊常量访问时间.

这种新的数据结构被称为手指树.手指树由沿其树脊(棕色线)分布的几层(下方蓝色框)组成:

---|---
示例中的数字是带有字母的节点.每个列表由树脊上每个节点的前缀或后缀划分.在转换后的 2-3 树中,顶层的数字列表似乎可以有两个或三个长度,而较低级别的长度只有一或两个.为了使手指树的某些应用程序能够如此高效地运行,手指树允许在每个级别上有 11 到 44 个子树.手指树的数字可以转换成一个列表,如:
---|---
顶层具有类型 𝑎a 的元素,下一层具有类型节点 𝑎a
的元素,因为树脊和叶子之间的节点,这通常意味着树的第 𝑛n
层具有元素类型为 𝑁𝑜𝑑𝑒𝑛Noden
𝑎a
,或 2-3 个深度为 𝑛n
的树.这意味着 𝑛n
个元素的序列由深度为
Θ(log n) 的树表示.距离最近端 𝑑d 的元素存储在树中
Θ(log d) 深度处.
双向队列操作
指状树也可以制作高效的双向队列.无论结构是否持久,所有操作都需要 Θ(1) 时间.它可以被看作是的隐式双端队列的扩展1:
- 用 2-3 个节点替换对提供了足够的灵活性来支持有效的串联.(为了保持恒定时间的双端队列操作,必须将 Digit 扩展为四.)
- 用幺半群(monoid)注释内部节点允许有效的分裂.
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## 时间复杂度
手指树提供了对树的「手指」(叶子)的分摊常量时间访问,这是存储数据的地方,以及在较小部分的大小中连接和拆分对数时间.它还在每个内部节点中存储对其后代应用一些关联操作的结果.存储在内部节点中的「摘要」数据可用于提供除树之外的数据结构的功能.
操作| 手指树| 注释 2-3 树 (annotated 2-3 tree)| 列表(list)| 向量(vector)
---|---|---|---|---
`const`,`snoc`| 𝑂(1)O(1)| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(1)O(1)/𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(𝑛)O(n)
`viewl`,`viewr`| 𝑂(1)O(1)| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(1)O(1)/𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(1)O(1)
`measure`/`length`| 𝑂(1)O(1)| 𝑂(1)O(1)| 𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(1)O(1)
`append`| 𝑂(logmin(𝑙1,𝑙2))O(logmin(l1,l2))| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(𝑚 +𝑛)O(m+n)
`split`| 𝑂(logmin(𝑛,𝑙 −𝑛))O(logmin(n,l−n))| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(1)O(1)
`replicate`| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(𝑛)O(n)
`fromList`,`toList`,`reverse`| 𝑂(𝑙)O(l)/𝑂(𝑙)O(l)/𝑂(𝑙)O(l)| 𝑂(𝑙)O(l)| 𝑂(1)O(1)/𝑂(1)O(1)/𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(𝑛)O(n)
`index`| 𝑂(logmin(𝑛,𝑙 −𝑛))O(logmin(n,l−n))| 𝑂(log𝑛)O(logn)| 𝑂(𝑛)O(n)| 𝑂(1)O(1)
## 应用
指状树可用于建造其他树.例如,优先级队列可以通过树中子节点的最小优先级标记内部节点来实现,或者索引列表/数组可以通过节点的子节点中叶子的计数来标记节点来实现.其他应用包括随机访问序列(如下所述)、有序序列和区间树.
手指树可以提供平均 𝑂(1)O(1) 的推、反转、弹出,𝑂(log𝑛)O(logn) 追加和拆分;并且可以适应索引或排序序列.和所有函数式数据结构一样,它本质上是持久的;也就是说,始终保留旧版本的树.
对于代码实现,Haskell 核心库中的有限序列 `Seq` 的实现使用了 2-3 手指树([Data.Sequence](https://hackage.haskell.org/package/containers-0.6.5.1/docs/Data-Sequence.html)),OCaml 中 `BatFingerTree` 模块的 [实现](https://ocaml-batteries-team.github.io/batteries-included/hdoc2/BatFingerTree.html) 也使用了通用手指树数据结构.手指树可以使用或不使用惰性求值来实现,但惰性允许更简单的实现.
## 参考资料与拓展阅读
1. Ralf Hinze and Ross Paterson, "[Finger trees: a simple general-purpose data structure](http://www.staff.city.ac.uk/~ross/papers/FingerTree.html)", Journal of Functional Programming 16:2 (2006) pp 197-217.
2. [Finger Tree - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Finger_tree)
* * *
1. [Purely Functional Data Structures](https://www.cambridge.org/us/academic/subjects/computer-science/programming-languages-and-applied-logic/purely-functional-data-structures), Chris Okasaki (1999) ↩
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