Ağaç setleri için veri yapısı.

Denemeler, eleman listelerinin verimli bir şekilde saklanmasını sağlar. Ön ekler paylaşılır, böylece alan etkili olur.

Ağaçları verimli bir şekilde depolamak için benzer bir yol arıyorum. Üyelik olup olmadığını kontrol etmek ve eleman eklemek, belirli bir ağacın saklanan bazı ağaçların bir alt ağacı olup olmadığını veya verilen ağacın bir alt ağacı olan depolanmış bir ağaç olup olmadığını bilmek de istenir.

Tipik olarak, 50'den az yükseklikte yaklaşık 500 dengesiz ikili ağacı depolarım.

DÜZENLE

Benim uygulama bir tür memoization kullanarak model denetleyicisi bir türüdür. Bir devlet var düşünün ve aşağıdaki formüller: ve ile olmanın karmaşık altformülü, ve ben ilk olmadığını bilmek istiyorum hayal içinde tutan . Olmadığını kontrol tutan ve uzun bir süreçten sonra ben böyle olduğunu elde ederiz. Şimdi, bilmek istiyorum içinde tutan . Ben gerçeği hatırlamak istiyoruz tutan ve bildirime o yüzden türetebilirsiniz o içinde neredeyse anında.f = ϕ g = ( ϕ ∨ ψ ) ϕ f s ϕ g s f g ⇒ f g s g t f $s$$f = \phi$$g = (\phi \vee \psi)$$\phi$$f$$s$$\phi$$g$$s$$f$$g \Rightarrow f$$g$$s$
Bunu kanıtladık Tersine, içinde tutmaz , o zaman ben şunu söylemek istiyorum içinde tutmaz neredeyse anında.$g$$t$$f$$t$

Bu formüller üzerinde kısmi bir düzen oluşturmak ve sahip olabilir IFF . Her devlet için , biz formüller iki set saklamak; , tutan maksimum formülleri ve tutmayan en düşük formülleri saklar. Şimdi durum verilen ve bir formül , ben görebilir durumunda, ya da durumda ben yapılır ve doğrudan tutup tutmadığını biliyorum .g ⇒ f s L ( s ) l ( s ) s g ∃ f ∈ L ( s ) , f ⇒ g ∃ f ∈ l ( s ) , g ⇒ f g $g \geq f$$g \Rightarrow f$$s$$L(s)$$l(s)$$s$$g$$\exists f \in L(s), f \Rightarrow g$$\exists f \in l(s), g \Rightarrow f$$g$$s$

Şu anda, ve liste olarak uygulanmaktadır ve bu açıkça optimal değildir, çünkü saklanan tüm formülleri tek tek yinelemem gerekir. Formüllerim sekanslarsa ve kısmi sıra "öneki ise" bir üçlü daha hızlı olabilirdi. Ne yazık ki formüllerim , modal operatör ve atomik önermelere dayanan bir ağaç yapısına sahip .l ¬ , $L$$l$$\neg, \wedge$

@Raphael ve @Jack'in işaret ettiği gibi, ağaçları sıralı hale getirebilirim, ancak korkarım bunun sorunu çözmeyeceğinden korkuyorum çünkü ilgilendiğim kısmi düzen "önekidir".

G-try'lara göz atmak isteyebilirsiniz . Bu aslında aradığınız veri yapısıdır, ancak sadece ağaçlar yerine genel grafiklerle kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Bu nedenle, g-denemelerinin iyi teorik garantilere sahip olduğundan emin değilim - bir grafik kanonizasyon algoritmasını altyordam olarak kullandıklarını düşünüyorum - ama pratikte iyi çalışıyor gibi görünüyorlar.

(Bağlantılı makalenin "biyolojik ağlardaki ağ motifleri" ile ilgili olduğundan korkmayın: g-trie grafikler için son derece iyi bir soyut veri yapısıdır.)

Bunun özel bir biçimi kalıcılıktır : Driscoll, Sarnak, Sleator & Tarjan ve Sarnak & Tarjan'ın Kalıcı Arama Ağaçlarını Kullanarak Veri Yapılarını Kalıcı Yapma başlıklı makalelere bakınız.

Bu biraz bir ormana benziyor ( ayrık setli ormanlar ) ...

Bu bir teknik denilen aracılığıyla yerleştirme maliyetini amorti rütbesi ile birlik ve kullanan arama operasyonu yolu sıkıştırma . Sylvain Conchon ve Jean-Christophe Filliâtre tarafından geliştirilen bu yapının kalıcı bir versiyonu olduğunu biliyorum , ancak Jack'in bahsettiği ile aynı olup olmadığı hakkında hiçbir fikrim yok ...

Minimum ağaç otomatlarına ne dersiniz ?

"Tamamen Fonksiyonel Veri Yapıları" nda (1998), Chris Okasaki tip toplama (10.3.2) kullanarak ikili ağaçların denemesini önermektedir.

Bunun derhal işe yarayıp yaramadığını bilmiyorum; orada verilen çözüm doğrudan uygulanamayabilir.

Programcı dilinde: Ağaçları ortak alt ifadelerden / ağaçlar / DAG'lardan oluşturursanız, güzel bir kompakt modeliniz olur. Böylece Yönlendirilmiş Asiklik Grafikler. Sonra bir dizi ağaç yeterli olurdu.

public class Tree {Dize işlemi; Ağaç [] alt ağaçları;

public int compareTo(Tree rhs) {
    if (rhs == null) return false;
    int cmp = operation.compareTo(rhs.operation);
    if (cmp == 0) {
        cmp = Arrays.compareTo(subtrees, rhs.subtrees);
    }
    return cmp;
}

...}

Ortak haritaSubExpressions = yeni HashMap ();

Tree get (Dize expressionSyntax) {Ağaç t = yeni Ağaç (); t.çalışma = ...; t.subtrees = ... alt ifadeleri almak için özyinelemeli çağrı; Ağaç t2 = commonSubExpressions.get (t); eğer (t2 == null) {t2 = t; commonSubExpressions.put (t2, t2); } dönüş t2; }}