heute im Tutorium wurden ja in Aufgabe 3.3 unter anderem die Komplexitäten
von Bäumen besprochen. Da kam auch die Angabe für den best case bei
AVL-Bäumen mit O(1) vor. Allerdings war ich erstaunt, als irgendwann gesagt
wurde, dass diese Komplexität auch für insert() gilt. Mein Tutor konnte mich
davon nicht überzeugen, deswegen wollte ich hier nochmal nachfragen:
Standpunkt Tutor:
Im besten Fall ist der AVL-Baum leer und man braucht einen Schritt um ein
Element einzufügen.
Mein Standpunkt:
Im besten Fall hat der AVL Baum eine maximale Unausgewogenheit (d.h. für
jeden Teilbaum gilt, dass er Quasivoll ist) und es wird ein Element in ein
Blatt mit der kürzesten Pfadlänge eingefügt. Das wäre ein Aufwand von
A=0.44*log_2(n+1), glaube ich. Somit wäre A \in O(log_2(n)). Also ist
insert() auch im best case von n abhängig. Nach der Erklärung meines Tutors
wurde im best case n=0 gesetzt! Darf man das?
Im Web habe ich dazu nichts auf seriösen Seiten gefunden. Also, was haltet
ihr davon?
CU Dirk.
dass ein leerer baum auch die bedingungen erfüllt, lässt sich sehr
leicht zeigen
Aber O bzw. Theata ist doch eine Abbildung von n --> O(n)! Und was du jetzt
behauptest ist: Best case ist O(n=0). Und das ist das, was ich nicht
einsehen will. Tut mir leid, aber diese Argumentation lasse ich nicht
gelten.
Ich weiß zwar, dass best case vielleicht nicht einer Diskusion würdig ist,
aber nach dem derzeitigen Stand würde ich in einer Klausur zu diesem Punkt
nicht O(1) hinschreiben; und wenn mir dabei ein Punkt flöten geht.
CU Dirk.
Der beste Fall für n ist 0, der beste Fall für Aufwand in
Abhängigkeit von n ist ein maximal unausgewogener Baum mit
einzufügendem Element an einem kurzen Ast. Das widerspricht sich doch
nicht. Man muss nur drauf achten, was gefragt ist.
Günther
Hmmm, na gut... Ich nehme es mal einfach so hin.
CU Dirk.
Jou, ich mal wieder ;)
also, um den Thread jetzt abzuschließen; für alle gespannt wartenden Leser
zu diesem hoch spannenden Thema :P
Die Aussage zu O(1) wurde heute im Tutorium revidiert mit der Begründung:
Die Abschätzungen gelten für n --> unendlich. Somit besteht eine
Abhängigkeit von n, und die ist O(log(n)) ...
*JOUPIIE*
CU Dirk.