PHP Master | Structures de données pour les développeurs PHP: arbres

Cet article présente des structures de données d'arbre en PHP, en se concentrant sur leur nature hiérarchique et leur efficacité dans la recherche et le tri. Il s'appuie sur un article précédent couvrant les piles et les files d'attente.

Concepts clés:

• Données hiérarchiques: Les structures d'arbre PHP représentent les données hiérarchiquement, avec des relations parent-enfant entre les nœuds. Ceci est idéal pour représenter les tableaux organisationnels, les systèmes de fichiers ou toute donnée avec une nidification inhérente.
• Traversion des arbres: La visite de chaque nœud dans un arbre est appelée traversée. Les méthodes courantes incluent le pré-commande, l'ordre dans l'ordre et le post-ordre (recherches en profondeur avant) et l'ordre de niveau (recherche de largeur).
• Implémentation: Une arborescence PHP est généralement implémentée à l'aide de classes représentant des nœuds, chacun contenant une valeur et des références à ses enfants. Des méthodes sont ajoutées pour l'insertion, la suppression et la traversée.
• Équilibrage des arbres: Pour une recherche efficace, les arbres doivent être équilibrés pour assurer des profondeurs de sous-arbre à peu près égales. Des algorithmes comme AVL ou les arbres rouge-noir maintiennent cet équilibre.

Le problème de recherche:

L'article met en évidence les limites des piles et des files d'attente pour la récupération des données basée sur la valeur. La recherche d'une liste nécessite une traversée, en moyenne, la moitié de la liste. Les arbres offrent une solution plus efficace. Les opérations principales pour une "table" basée sur des arbres sont: créer, insérer, supprimer et récupérer, miroir les opérations de crud de base de données.

arbres: une solution supérieure:

Les arbres

combinent les avantages des implémentations de liste séquentielle et liée, offrant des opérations efficaces. De nombreux systèmes de bases de données (Myisam de MySQL, Systèmes de fichiers (HFS, NTFS, BTRFS) utilisent des arbres pour l'indexation.

Le diagramme illustre un arbre binaire - un arbre où chaque nœud a au plus deux enfants. C'est une structure récursive.

Implémentation de l'arbre binaire:

Une implémentation d'arbre binaire de base dans PHP est montrée, en utilisant les classes BinaryNode et BinaryTree. BinaryNode détient une valeur et des références aux enfants gauche et droit. BinaryTree gère le nœud racine.

Insertion du nœud:

Un algorithme d'insertion simple est décrit à l'aide de pseudocode. Il utilise une approche de division et de conquête: de nouveaux nœuds sont insérés à gauche s'ils sont plus petits que la valeur du nœud actuel, et à droite s'ils sont plus grands. Les doublons sont rejetés. Le code PHP démontre une implémentation récursive de cet algorithme. La suppression du nœud est mentionnée mais différée à un futur article.

Traversion des arbres (dans l'ordre):

L'article explique la traversée dans l'ordre, où le sous-arbre gauche est traité, puis le nœud actuel, puis le sous-arbre droit. Les classes modifiées BinaryNode et BinaryTree démontrent une traversée dans l'ordre en utilisant une méthode récursive dump().

Conclusion:

L'article conclut en résumant l'introduction aux arbres binaires, à l'insertion de nœuds et à la traversée dans l'ordre. Les futurs articles couvriront l'étendue de la recherche et d'autres structures de données.

Questions fréquemment posées (FAQ):

La section FAQS fournit des explications supplémentaires sur divers aspects des structures de données d'arbres PHP, y compris leur signification, leurs détails de mise en œuvre, leur relation avec SPL, l'utilisation dans les bases de données et l'apprentissage automatique, les considérations de performances, l'équilibrage des arbres et les techniques de visualisation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!