This commit is contained in:
krahets
2026-04-03 18:46:15 +08:00
parent 377736b1bd
commit 9d21ca86b0
352 changed files with 46563 additions and 11262 deletions
+2 -2
View File
@@ -39,7 +39,7 @@ comments: true
<p align="center"> Рисунок 7-17 &nbsp; Пример поиска узла в двоичном дереве поиска </p>
Операция поиска в двоичном дереве поиска работает по тому же принципу, что и бинарный поиск: на каждом шаге она отбрасывает половину вариантов. Число итераций не превосходит высоты двоичного дерева, а когда дерево сбалансировано, требуется $O(\log n)$ времени. Пример кода приведен ниже:
Операция поиска в двоичном дереве поиска работает по тому же принципу, что и двоичный поиск: на каждом шаге она отбрасывает половину вариантов. Число итераций не превосходит высоты двоичного дерева, а когда дерево сбалансировано, требуется $O(\log n)$ времени. Пример кода приведен ниже:
=== "Python"
@@ -1607,7 +1607,7 @@ comments: true
## 7.4.2 &nbsp; Эффективность двоичного дерева поиска
Для заданного набора данных можно рассмотреть хранение либо в массиве, либо в двоичном дереве поиска. Из таблицы ниже видно, что временная сложность операций двоичного дерева поиска имеет логарифмический порядок, поэтому его производительность стабильна и высока. Только в сценариях с очень частыми вставками и редкими поисками и удалениями массив может быть эффективнее, чем двоичное дерево поиска.
Для заданного набора данных можно рассмотреть хранение либо в массиве, либо в двоичном дереве поиска. Из таблицы ниже видно, что временная сложность операций двоичного дерева поиска имеет логарифмический порядок и обеспечивает стабильную высокую производительность. Только в сценариях с очень частыми вставками и редкими поисками и удалениями массив может быть эффективнее, чем двоичное дерево поиска.
<p align="center"> Таблица 7-2 &nbsp; Сравнение эффективности массива и дерева поиска </p>