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动态规划–最优二叉查找树

2013年10月07日 ⁄ 综合 ⁄ 共 2766字 ⁄ 字号 评论关闭

问题:假设n个已经排序的关键字{1,2,…,n},他们被搜索的概率分别为{p1,p2,…,pn},其它搜索值则被这些关键字分割,它们的概率为{q0,q1,…,qn}。q0代表搜索值小于1的可能性,qn代表搜索值大于n的可能性,qi(i=1,2,,…,n-1)代表搜索之大于i小于i+1的可能性。构建二叉搜索树,使得值搜索的期望代价最小。

分析:令a[i][j]代表i->j的最优二叉搜索树的期望代价。于是我们可以得到以下递推式:

这个算法的复杂度为O(n^3)。
Knuth已经证明对于所有的1 <= i < j <= n,总存在最优子树的根使得root[i][j-1] <= root[i][j] <= root[i+1][j]。所以只要在i<j时,在求min操作中,使root[i][j-1] <= k <= root[i+1][j]。此时算法复杂度为O(n^2)。

 

代码:

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