Review the ru version with Codex. (#1870)

This commit is contained in:
Yudong Jin
2026-03-30 07:27:40 +08:00
committed by GitHub
parent 7a78369e4c
commit fe6443235b
97 changed files with 769 additions and 767 deletions
+2 -2
View File
@@ -31,7 +31,7 @@
=== "<4>"
![bst_search_step4](binary_search_tree.assets/bst_search_step4.png)
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:
```src
[file]{binary_search_tree}-[class]{binary_search_tree}-[func]{search}
@@ -106,7 +106,7 @@
## 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 <id> &nbsp; Сравнение эффективности массива и дерева поиска </p>