Spisu treści:

Jak zaimplementować drzewo wyszukiwania binarnego w Javie?
Jak zaimplementować drzewo wyszukiwania binarnego w Javie?

Wideo: Jak zaimplementować drzewo wyszukiwania binarnego w Javie?

Wideo: Jak zaimplementować drzewo wyszukiwania binarnego w Javie?
Wideo: Binary Search Tree in Java - 1 : Create Binary Search Tree 2024, Listopad
Anonim

Implementacja drzewa wyszukiwania binarnego (BST) w Javie

  1. Lewe poddrzewo węzła zawiera tylko węzły z kluczami mniejszymi niż klucz węzła.
  2. Prawe poddrzewo węzła zawiera tylko węzły z kluczami większymi niż klucz węzła.
  3. Każde z lewego i prawego poddrzewa musi mieć również a drzewo wyszukiwania binarnego .
  4. Nie może być zduplikowanych węzłów.

Pojawia się również pytanie, w jaki sposób zaimplementowane jest wyszukiwanie binarne w Javie?

Zobaczmy przykład wyszukiwania binarnego w javie, w którym będziemy przeszukiwać element z tablicy za pomocą rekurencji

  1. class Przykład wyszukiwania binarnego1{
  2. public static int binarySearch(int arr, int pierwszy, int ostatni, klucz int){
  3. jeśli (ostatni>=pierwszy){
  4. int mid = pierwszy + (ostatni - pierwszy)/2;
  5. if (arr[środek] == klucz){
  6. powrót w połowie;
  7. }

Po drugie, gdzie używamy drzewa wyszukiwania binarnego? Drzewo wyszukiwania binarnego - Używany w wielu Szukaj aplikacje, w których dane stale wchodzą/wychodzą, takie jak mapa i obiekty zbioru w bibliotekach wielu języków. Dwójkowy Przegroda kosmiczna - Używany w prawie każdej grze wideo 3D, aby określić, jakie obiekty należy renderować.

A zatem, jak powstają drzewa binarne?

Tworzenie drzewa binarnego za pomocą rekurencji

  1. Przeczytaj dane w x.
  2. Przydziel pamięć dla nowego węzła i zapisz adres we wskaźniku p.
  3. Przechowuj dane x w węźle p.
  4. Rekurencyjnie utwórz lewe poddrzewo p i uczyń je lewym dzieckiem p.
  5. Rekurencyjnie utwórz właściwe poddrzewo p i uczyń je właściwym dzieckiem p.

Jaka jest złożoność wyszukiwania binarnego?

Wyszukiwanie binarne działa w najgorszym czasie logarytmicznym, wykonując porównania O(log n), gdzie n to liczba elementów w tablicy, O to notacja Big O, a log to logarytm. Wyszukiwanie binarne przyjmuje stałą (O(1)) przestrzeń, co oznacza, że przestrzeń zajmowana przez algorytm jest taka sama dla dowolnej liczby elementów w tablicy.

Zalecana: