Kakšni so najslabši primeri in povprečna zapletenost primerov binarnega iskalnega drevesa?
Kakšni so najslabši primeri in povprečna zapletenost primerov binarnega iskalnega drevesa?

Video: Kakšni so najslabši primeri in povprečna zapletenost primerov binarnega iskalnega drevesa?

Video: Kakšni so najslabši primeri in povprečna zapletenost primerov binarnega iskalnega drevesa?
Video: 1.11 Best Worst and Average Case Analysis 2024, April
Anonim

Binarno iskalno drevo

algoritem povprečno V najslabšem primeru
Vesolje O(n) O(n)
Iskanje O (log n) O(n)
Vstavi O (log n) O(n)
Izbriši O (log n) O(n)

Poleg tega, kakšna je velika O v najslabšem primeru časovna zapletenost binarnega iskalnega drevesa?

Rekurzivna struktura a BST daje rekurziven algoritem. Iskanje v BST ima O (h) najslabše - Ovitek čas izvajanja zapletenost , kjer je h višina drevo . Ker s binarno iskalno drevo z n vozlišči ima najmanj O (log n) ravni, traja vsaj O (log n) primerjave za iskanje določenega vozlišča.

Drugič, kakšna je časovna zapletenost binarnega iskanja z iteracijo? Izvedba Algoritem binarnega iskanja : Zato, časovna zapletenost algoritma binarnega iskanja je O(log2n) kar je zelo učinkovito. Pomožni prostor, ki ga uporablja, je O(1) za iterativno implementacija in O(log2n) za rekurzivno izvedbo zaradi sklada klicev.

Vprašanje je tudi, kakšna bi bila najslabša časovna zapletenost iskanja elementa v binarnem iskalnem drevesu?

Časovna zapletenost : The v najslabšem primeru časovna zapletenost od Iskanje in operacije vstavljanja je O(h), kjer je h višina Binarno iskalno drevo . V v najslabšem primeru , mi lahko imeti do potovanje iz korena do najgloblje listno vozlišče. Višina nagiba drevo lahko postane n in the časovna zapletenost od Iskanje in vstavljanje lahko postane O(n).

Je Big O najslabši primer?

Torej, v binarnem iskanju, najboljši Ovitek je O (1), povprečje in v najslabšem primeru je O (prijava). Skratka, ni razmerja tipa veliki O se uporablja za v najslabšem primeru , Theta za povprečje Ovitek ”. Vse vrste zapisov se lahko uporabljajo (in se včasih uporabljajo), ko govorimo o najboljšem, povprečnem oz v najslabšem primeru algoritma.

Priporočena: