เหตุใดการลบมักจะยากกว่าการแทรกในโครงสร้างข้อมูลจำนวนมาก

คุณนึกถึงเหตุผลเฉพาะว่าทำไมการลบมักจะนำไปใช้อย่างมีนัยสำคัญยากกว่าการใส่โครงสร้างข้อมูลจำนวนมาก (ส่วนใหญ่?)

ตัวอย่างด่วน: รายการที่เชื่อมโยง การแทรกเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่การลบมีบางกรณีที่ทำให้ยากขึ้นอย่างมาก ต้นไม้ค้นหาไบนารี่บาลานซ์เช่น AVL และ Red-black เป็นตัวอย่างคลาสสิกของการลบแบบเจ็บปวด

ฉันอยากจะบอกว่ามันเกี่ยวข้องกับวิธีการที่คนส่วนใหญ่คิดว่า: มันง่ายกว่าสำหรับเราที่จะกำหนดสิ่งต่าง ๆ อย่างสร้างสรรค์ซึ่งนำไปสู่การแทรกง่าย

มันเป็นมากกว่าแค่ความคิด; มีเหตุผลทางกายภาพ (เช่นดิจิทัล) ว่าทำไมการลบจึงยาก

เมื่อคุณลบคุณจะออกจากช่องที่เคยมีบางสิ่งอยู่ ศัพท์เทคนิคสำหรับเอนโทรปีที่ได้คือ"การแตกแฟรกเมนต์" ในรายการที่เชื่อมโยงสิ่งนี้คุณต้อง "แก้ไขรอบ" โหนดที่ถูกลบออกและยกเลิกการจัดสรรหน่วยความจำที่ใช้อยู่ ในต้นไม้ไบนารีมันทำให้เกิดความไม่สมดุลของต้นไม้ ในระบบหน่วยความจำจะทำให้หน่วยความจำไม่ได้ใช้งานชั่วขณะหากบล็อกที่จัดสรรใหม่มีขนาดใหญ่กว่าบล็อกที่ถูกทิ้งไว้โดยการลบ

กล่าวสั้น ๆ ว่าการแทรกนั้นง่ายกว่าเพราะคุณจะต้องเลือกตำแหน่งที่จะแทรก การลบนั้นยากกว่าเพราะคุณไม่สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้ว่าจะลบรายการใด

ทำไมจึงมีแนวโน้มที่จะลบยากกว่าการแทรก? โครงสร้างข้อมูลได้รับการออกแบบมากขึ้นโดยคำนึงถึงการแทรกมากกว่าการลบและถูกต้อง

พิจารณาสิ่งนี้ - เพื่อที่จะลบบางสิ่งออกจากโครงสร้างข้อมูลมันจะต้องมีในตอนแรก ดังนั้นคุณต้องเพิ่มก่อนหมายความว่าส่วนใหญ่คุณจะมีการลบมากเท่าที่คุณมีการแทรก หากคุณเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างข้อมูลสำหรับการแทรกคุณรับประกันว่าจะได้รับประโยชน์อย่างน้อยเท่ากับว่าได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการลบ

นอกจากนี้สิ่งที่มีประโยชน์ในการลบแต่ละองค์ประกอบตามลำดับ? ทำไมไม่เพียงแค่เรียกฟังก์ชั่นบางอย่างที่ล้างมันทั้งหมดในคราวเดียว นอกจากนี้โครงสร้างข้อมูลมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อมีบางสิ่งบางอย่าง ดังนั้นกรณีที่มีการลบมากที่สุดเท่าที่แทรกอยู่ในทางปฏิบัติจะไม่เป็นเรื่องธรรมดามาก

เมื่อคุณปรับบางสิ่งบางอย่างคุณต้องการปรับให้เหมาะสมที่สุดและใช้เวลามากที่สุด ในการใช้งานปกติการลบองค์ประกอบของโครงสร้างข้อมูลเกิดขึ้นน้อยกว่าการแทรก

มันไม่ยาก

ด้วยรายการที่ลิงก์ทวีคูณเมื่อคุณแทรกคุณจะจัดสรรหน่วยความจำแล้วคุณจะทำการเชื่อมโยงกับส่วนหัวหรือโหนดก่อนหน้าและกับส่วนท้ายหรือโหนดถัดไป เมื่อคุณลบคุณจะยกเลิกการเชื่อมโยงจากที่เดิมและเพิ่มหน่วยความจำ การดำเนินการทั้งหมดนี้มีความสมมาตร

ซึ่งถือว่าในทั้งสองกรณีคุณมีโหนดที่จะแทรก / ลบ (และในกรณีของการแทรกว่าคุณยังมีโหนดที่จะแทรกก่อนดังนั้นในบางวิธีการแทรกอาจคิดว่าซับซ้อนกว่าเล็กน้อย) หากคุณพยายามลบโดยไม่มีโหนดที่จะลบ แต่payloadแน่นอนว่าคุณต้องค้นหารายการของ payload ก่อน แต่นั่นไม่ใช่ข้อบกพร่องของการลบใช่ไหม?

สำหรับต้นไม้ที่มีความสมดุลจะมีผลเช่นเดียวกัน: โดยทั่วไปแล้วต้นไม้ต้องการความสมดุลทันทีหลังจากการแทรกและหลังจากการลบ มันเป็นความคิดที่ดีที่จะลองและมีเพียงหนึ่งสมดุลประจำและใช้มันหลังจากการดำเนินการแต่ละครั้งไม่ว่าจะเป็นการแทรกหรือลบ หากคุณกำลังพยายามที่จะแทรกสิ่งที่ทำให้ต้นไม้มีความสมดุลอยู่เสมอและการลบซึ่งทำให้ต้นไม้นั้นมีความสมดุลเสมอโดยไม่ต้องให้ทั้งสองมีส่วนร่วมในการปรับสมดุลที่เหมือนกัน

ในระยะสั้นไม่มีเหตุผลว่าทำไมคนเราควรจะหนักกว่าคนอื่นและถ้าคุณพบว่ามันเป็นจริงแล้วมันอาจเป็นไปได้ว่าคุณเป็นเหยื่อของแนวโน้ม (มนุษย์มาก) ที่คิดว่ามันเป็นธรรมชาติมากกว่าที่จะคิด เชิงสร้างสรรค์มากกว่าการลบหมายความว่าคุณอาจทำการลบในลักษณะที่ซับซ้อนกว่าที่จำเป็น แต่นั่นเป็นปัญหาของมนุษย์ จากมุมมองทางคณิตศาสตร์ไม่มีปัญหา

ในแง่ของเวลาทำงานการดูการเปรียบเทียบความซับซ้อนของเวลาในการดำเนินการโครงสร้างข้อมูลบน Wikipedia โปรดสังเกตว่าการแทรกและลบนั้นมีความซับซ้อนเดียวกัน การดำเนินการลบที่ทำโปรไฟล์มีการลบโดยดัชนีซึ่งคุณมีการอ้างอิงถึงองค์ประกอบโครงสร้างที่จะถูกลบ การแทรกตามรายการ เวลาทำงานที่นานขึ้นสำหรับการลบในทางปฏิบัติคือเนื่องจากคุณมักจะมีรายการที่จะลบและไม่ใช่ดัชนีดังนั้นคุณจึงต้องทำการค้นหาด้วย โครงสร้างข้อมูลส่วนใหญ่ในตารางไม่ต้องการการค้นหาเพิ่มเติมสำหรับการแทรกเนื่องจากตำแหน่งของตำแหน่งไม่ได้ขึ้นอยู่กับรายการหรือตำแหน่งจะถูกกำหนดโดยปริยายระหว่างการแทรก

สำหรับความซับซ้อนทางปัญญามีคำตอบในคำถาม: กรณีขอบ การลบอาจมีมากกว่านั้นการแทรก (ยังไม่ได้กำหนดไว้ในกรณีทั่วไป) อย่างไรก็ตามอย่างน้อยกรณีขอบเหล่านี้สามารถหลีกเลี่ยงได้ในการออกแบบบางอย่าง (เช่นมีโหนดแมวมองในรายการที่ลิงก์)

ด้านบนของปัญหาที่กล่าวถึงทั้งหมดมีความเกี่ยวข้องของข้อมูลอ้างอิง สำหรับการสร้างโครงสร้างข้อมูลอย่างถูกต้องที่สุดเช่นฐานข้อมูลใน SQL นั้น Oracle Referential Integrity นั้นสำคัญมาก
เพื่อให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ตั้งใจทำลายสิ่งประดิษฐ์ต่าง ๆ มากมาย
ยกตัวอย่างเช่นการลบที่ไม่เพียง แต่ลบสิ่งที่คุณพยายามที่จะลบ แต่ยังก่อให้เกิดการล้างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ล้างข้อมูลฐานข้อมูลจากข้อมูลขยะตลอดจนรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนแปลง
ตัวอย่างเช่นคุณมีตารางที่มีผู้ปกครองและประเภทเป็นบันทึกที่เกี่ยวข้องในตารางที่สอง
โดยที่ parent เป็นตารางหลัก หากคุณไม่ได้เสริมความสมบูรณ์ Referential ในสถานที่คุณสามารถลบระเบียนใด ๆ ในตารางใด ๆ และในภายหลังคุณจะไม่ทราบวิธีการรับข้อมูลครอบครัวเต็มเพราะคุณมีข้อมูลในตารางเด็กและไม่มีอะไรในตารางผู้ปกครอง
นั่นคือเหตุผลที่การตรวจสอบความสมบูรณ์ของการอ้างอิงจะไม่ยอมให้คุณลบบันทึกออกจากตารางหลักจนกว่าจะมีการล้างระเบียนจากตารางลูก
และนี่คือสาเหตุที่แหล่งข้อมูลส่วนใหญ่ยากที่จะลบข้อมูล