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10 articles recommandés sur les arbres de recherche binaires

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2017-06-12 13:10:051342parcourir

Un arbre de recherche binaire peut être défini de manière récursive comme suit. Un arbre de recherche binaire est soit un arbre binaire vide, soit un arbre binaire qui satisfait aux propriétés suivantes : (1) Si son sous-arbre gauche n'est pas vide, alors n'importe quelle valeur. du mot-clé du nœud est inférieure à la valeur du mot-clé du nœud racine. (2) Si son sous-arbre droit n'est pas vide, la valeur du mot-clé de n'importe quel nœud de son sous-arbre droit est supérieure à la valeur du mot-clé du nœud racine. (3) Ses sous-arbres gauche et droit eux-mêmes sont des arbres de recherche binaires. En termes de performances, si le nombre de nœuds dans les sous-arbres gauche et droit de tous les nœuds non-feuilles de l'arbre de recherche binaire reste à peu près le même (équilibré), alors les performances de recherche de l'arbre de recherche binaire sont proches de la recherche binaire ; mais c'est mieux que la recherche binaire dans un espace mémoire continu. L'avantage de la recherche est que la modification de la structure de l'arborescence de recherche binaire (insertion et suppression de nœuds) ne nécessite pas de déplacer de grands segments de données en mémoire, ni même généralement une surcharge constante. Un arbre de recherche binaire peut représenter un ensemble de données organisé dans une séquence séquentielle, donc un arbre de recherche binaire est également appelé arbre de tri binaire, et le même ensemble de données peut être représenté sous forme de différents arbres de recherche binaires. La structure de données du nœud de l'arbre de recherche binaire est définie comme : struct celltype{ recor

1. 10 articles recommandés sur les nœuds racines

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Introduction : Un arbre de recherche binaire peut être défini de manière récursive comme suit. Un arbre de recherche binaire est soit un arbre binaire vide, soit un arbre binaire qui satisfait aux propriétés suivantes : (1) Si son sous-arbre gauche n'est pas vide, alors son sous-arbre gauche. La valeur du mot-clé de n'importe quel nœud sur le nœud est inférieure à la valeur du mot-clé du nœud racine. (2) Si son sous-arbre droit n'est pas vide, la valeur du mot-clé de n'importe quel nœud de son sous-arbre droit est supérieure à la valeur du mot-clé du nœud racine. (3) Ses sous-arbres gauche et droit eux-mêmes sont des arbres de recherche binaires. En termes de performances, si le nombre de nœuds dans les sous-arbres gauche et droit de tous les nœuds non-feuilles de l'arbre de recherche binaire reste à peu près le même (équilibré), alors les performances de recherche de l'arbre de recherche binaire...

2. Partage d'exemples de code d'algorithme Java-Binary Search Tree (BST)

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Introduction : Les ordinateurs et les réseaux modernes nous donnent accès à de vastes quantités d'informations. La capacité de récupérer efficacement ces informations est une condition préalable importante à leur traitement. Binary Search Tree est un excellent algorithme qui combine la flexibilité de l'insertion de listes chaînées avec l'efficacité de la recherche de tableaux ordonnés.

3. Utilisez JS pour implémenter l'établissement d'un arbre de recherche binaire et de certaines méthodes de traversée

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Introduction : Cet article présente principalement la création d'un arbre de recherche binaire dans JS et la mise en œuvre de certaines méthodes de traversée. Il a une certaine valeur de référence et les amis intéressés peuvent s'y référer.

4. Explication détaillée de la méthode de définition et de représentation de l'arbre de recherche binaire de la structure de données JavaScript

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Introduction : Cet article présente principalement la méthode de définition et de représentation de l'arbre de recherche binaire dans la structure de données JavaScript. Il décrit brièvement le concept et les caractéristiques de l'arbre de recherche binaire et de JavaScript pour la recherche binaire. Pour des conseils de mise en œuvre liés à la création d'arbres, à l'insertion, au parcours et à d'autres opérations, les amis dans le besoin peuvent se référer à

5 Exemples de définition et d'utilisation de l'arbre de recherche binaire JavaScript.

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Introduction : Cet article présente principalement la méthode de définition et de représentation de l'arbre de recherche binaire de la structure de données JavaScript, brièvement décrite Comprendre les concepts et les caractéristiques des arbres de recherche binaires et les techniques d'implémentation associées de JavaScript pour la création, l'insertion, le parcours et d'autres opérations d'arbres de recherche binaires. Les amis dans le besoin peuvent se référer à

6. . Explication détaillée du code de l'implémentation Java de l'algorithme d'arbre de recherche binaire (image)

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Introduction : Un arbre de recherche binaire peut être défini de manière récursive comme suit. Un arbre de recherche binaire est soit un arbre binaire vide, soit un arbre binaire qui satisfait aux propriétés suivantes : (1) Si son sous-arbre gauche n'est pas vide. , alors son sous-arbre gauche n'est pas vide. La valeur de la clé de n'importe quel nœud du sous-arbre gauche est inférieure à la valeur de la clé du nœud racine. (2) Si son sous-arbre droit n'est pas vide, la valeur du mot-clé de n'importe quel nœud de son sous-arbre droit est supérieure à la valeur du mot-clé du nœud racine. (3) Ses sous-arbres gauche et droit eux-mêmes sont des arbres de recherche binaires. En termes de performances, si le nombre de nœuds dans les sous-arbres gauche et droit de tous les nœuds non-feuilles de l'arbre de recherche binaire reste à peu près le même (équilibré), alors les performances de recherche de l'arbre de recherche binaire sont proches de la recherche binaire ; mais c'est mieux que...

7. Exemple de code pour l'implémentation d'un arbre de recherche binaire en Java

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Introduction : Cet article présente principalement les informations pertinentes de l'exemple de code d'arbre de recherche binaire Java. Les amis qui en ont besoin peuvent se référer à

. 8. Java implémente l'arbre rouge-noir Analyse approfondie (photo)

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Introduction : L'arbre rouge-noir est un type d'arbre de recherche binaire équilibré. Afin de comprendre en profondeur les arbres rouge-noir, nous devons commencer par des arbres de recherche binaires. L'arbre de recherche binaire BST (BST en abrégé) est un arbre binaire. La valeur de son nœud enfant gauche est inférieure à la valeur du nœud parent et la valeur du nœud droit est supérieure à la valeur du nœud parent. Sa hauteur détermine son efficacité de recherche. Dans des circonstances idéales, la complexité temporelle de l'ajout, de la suppression et de la modification d'un arbre de recherche binaire est O(logN) (où N est le nombre de nœuds), et dans le pire des cas, elle est O(N). Lorsque sa hauteur est logN+1, on dit que l’arbre binaire de recherche est équilibré. Recherche BST..

9. Python implémente un arbre de recherche binaire

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Introduction : Ce qui est complété cette fois est un arbre binaire, qui est une structure arborescente simple. Il est également implémenté en utilisant python. Pas grand chose à dire, entrons dans le code. # -*- codage : cp936 -*- #--------------------------------------- ------ #                                                                                                                                      btree_t

Introduction : nginx apprend neuf structures de données avancées, l'arbre rouge-noir ngx_rbtree_t : nginx apprend les neuf structures de données avancées, l'arbre rouge-noir -black tree ngx_rbtree_t 1. Introduction à l'arbre rouge-noir Tout d'abord, regardons l'introduction de l'arbre R-B dans l'introduction de l'algorithme : L'arbre rouge-noir est un arbre de recherche binaire, mais un bit de stockage est ajouté à chaque nœud pour représenter la couleur du nœud, qui peut être rouge ou noir. En limitant la coloration de chaque nœud sur n'importe quel chemin, de la racine à la feuille, l'arbre rouge-noir garantit qu'aucun chemin n'est deux fois plus long qu'un autre chemin et qu'il est donc presque plat. Un arbre rouge-noir, en tant qu'arbre de recherche binaire, satisfait aux propriétés générales d'un arbre de recherche binaire. Découvrons ensuite

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