60F17 Functional limit theorems; invariance principles
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We consider versions of the FIND algorithm where the pivot element used is the median of a subset chosen uniformly at random from the data. For the median selection we assume that subsamples of size asymptotic to c⋅nα are chosen, where 0<α≤12, c>0 and n is the size of the data set to be split. We consider the complexity of FIND as a process in the rank to be selected and measured by the number of key comparisons required. After normalization we show weak convergence of the complexity to a centered Gaussian process as n→∞, which depends on α. The proof relies on a contraction argument for probability distributions on càdlàg functions. We also identify the covariance function of the Gaussian limit process and discuss path and tail properties.
Binärsuchbäume sind eine wichtige Datenstruktur, die in der Informatik vielfach Anwendung finden. Ihre Konstruktion ist deterministisch, zur Analyse ihrer Eigenschaften wird aber eine rein zufällige Eingabe zugrundegelegt. Viele Größe, wie z.B. Tiefe, Höhe und Pfadlänge werden seit Jahren viel untersucht. Als besonders interessant hat sich die Analyse des Profils, der Anzahl Knoten einer bestimmten Tiefe herausgestellt. In dieser Arbeit wird ein funktionaler Grenzwertsatz für das am Erwartungswert normierte Profil vorgestellt. Dazu werden unterschiedliche Zugänge gewählt, die hauptsächlich auf dem sogenannten Profil-Polynom beruhen. Zunächst wird ein klassischer Zugang mit Hilfe von Martingalen besprochen. Der diskrete Prozess wird dazu auf kanonische Weise in ein zeitstetiges Modell (Yule-Prozess) eingebettet. Ergebnisse im kontinuierlichen Prozess werden dann durch Stoppen auf den diskreten übertragen. Zudem wird ein neuerer Zugang vorgestellt, der auf der Kontraktionsmethode in Banachräumen unter Verwendung der Zolotarev-Metrik beruht.