✅ Типы деревьев в структуре данных - Что такое деревья с преимуществами

Введение в деревья в структуре данных

Введение в деревья в структуре данных

Прежде чем разбираться в типах деревьев в структуре данных, сначала мы изучим деревья в структуре данных. Дерево в компьютерном поле также называется деревом реального мира, однако разница между реальным миром и деревом вычислительного поля состоит в том, что оно визуализируется как перевернутый и корень сверху и ветвится от корня к листьям дерева. В различных реальных приложениях используется древовидная структура данных, поскольку она может демонстрировать отношения между различными узлами с иерархией «родитель-потомок». Это также называется иерархической структурой данных из-за этого. Он наиболее популярен для упрощения и ускорения поиска и сортировки. Он считается одной из самых сильных и передовых структур данных. Дерево - это представление нелинейной структуры данных. Дерево может быть показано с использованием различных пользовательских или простых типов данных. Мы можем использовать массивы, списки связанных классов или другие виды структур данных для реализации дерева. Это группа узлов, которые взаимосвязаны. Узлы прикреплены к краям, чтобы продемонстрировать связь.

Отношения в дереве. В приведенной выше диаграмме P является корнем дерева, а P является родителем Q, R и S. Q является дочерним элементом для P. Следовательно, Q, R и S являются братьями и сестрами. Принимая во внимание, что P является прародителем A, B, C, D и E.

Какие деревья?

Дерево - это иерархическая структура данных, которая естественным образом хранит информацию в иерархической форме. Древовидная структура данных является одной из наиболее эффективных и зрелых. Узлы, соединенные ребрами, представлены.

Свойства дерева: у каждого дерева есть определенный корневой узел. Каждый узел дерева может пересекаться корневым узлом. Это называется корнем, так как дерево было единственным корнем. У каждого ребенка только один родитель, но у него может быть много детей.

Типы деревьев в структуре данных

Ниже приведены типы деревьев в структуре данных:

1. Общее дерево

Если на иерархию дерева не накладывается никаких ограничений, дерево называется общим деревом. Каждый узел может иметь бесконечное количество дочерних элементов в общем дереве. Дерево является супер-множеством всех других деревьев.

2. Двоичное дерево

Бинарное дерево - это вид дерева, в котором для каждого родителя можно найти большинство двух детей. Дети известны как левый ребенок и правый ребенок. Это более популярно, чем большинство других деревьев. Когда определенные ограничения и характеристики применяются в двоичном дереве, также используется ряд других, таких как дерево AVL, BST (дерево двоичного поиска), дерево RBT и т. Д. Когда мы будем двигаться вперед, мы подробно объясним все эти стили.

3. Двоичное дерево поиска

Двоичное дерево поиска (BST) - это расширение двоичного дерева с несколькими необязательными ограничениями. Значение левого потомка узла в BST должно быть меньше или равно значению родителя, а значение правого потомка всегда должно быть больше или равно значению родителя. Это свойство дерева двоичного поиска делает его идеальным для операций поиска, поскольку мы можем точно определить на каждом узле, находится ли значение в левом или правом поддереве. Вот почему дерево поиска называется.

4. AVL Tree

Дерево AVL является бинарным деревом поиска с само-балансированием От имени изобретателей Адельсон-Вельши и Лэндис дано имя AVL. Это было первое дерево, которое было сбалансировано динамически. Коэффициент балансировки распределяется для каждого узла в дереве AVL на основе того, сбалансировано ли дерево или нет. Высота детского узла не более 1. AVL виноград. В дереве AVL правильный коэффициент баланса равен 1, 0 и -1. Если у дерева есть новый узел, он будет повернут, чтобы убедиться, что дерево сбалансировано. Затем он будет повернут. Обычные операции, такие как просмотр, вставка и удаление, занимают O (log n) времени в дереве AVL. В основном применяется при работе с операциями поиска.

5. Красно-Черное Дерево

Другой вид автобалансирующего дерева - красно-черный. Красно-черное имя дано потому, что красно-черное дерево имеет красный или черный цвет на каждом узле в соответствии со свойствами красно-черного дерева. Поддерживает баланс леса. Даже если это дерево не является полностью сбалансированным, операция поиска занимает всего O (log n) времени. Когда новые узлы добавляются в красно-черное дерево, они снова поворачиваются, чтобы сохранить свойства красно-черного дерева.

6. N-арное дерево

Максимальное число дочерних элементов в этом типе дерева, которое может иметь узел, равно N. Бинарное дерево - это двухлетнее дерево, так как не более 2 дочерних элементов в каждом узле двоичного дерева. Полное N-арное дерево - это дерево, в котором дочерние элементы узла равны 0 или N.

Преимущества дерева

Теперь мы поймем преимущества дерева:

Дерево отражает в данных структурные связи.
Дерево используется для иерархии.
Он предлагает эффективную процедуру поиска и вставки.
Деревья гибки. Это позволяет перемещать поддеревья с минимальными усилиями.

Вывод - типы деревьев в структуре данных

Итак, здесь, в этой статье, мы увидели, что такое древовидная структура, какие существуют типы деревьев в структуре данных и каковы ее преимущества. Я надеюсь, что вы получили представление о некоторых общих деревьях в структуре данных.

Типы деревьев в структуре данных - Что такое деревья с преимуществами