Qu'est-ce qu'un arbre binaire équilibré ?

L'arbre binaire équilibré est une structure de données d'arbre binaire basée sur la stratégie de dichotomie pour améliorer la vitesse de recherche de données. Utilisez la pensée dichotomique pour assembler les données dans des données structurées en arborescence selon des règles. Utilisez ces données structurées en arborescence pour réduire la récupération de données non pertinentes, ce qui améliore considérablement la vitesse de récupération des données.

Concept d'arbre binaire équilibré :

Un arbre binaire équilibré est une structure de données d'un arbre binaire qui améliore la vitesse de recherche de données en fonction sur la stratégie de dichotomie.

Caractéristiques :

L'arbre binaire équilibré utilise la pensée dichotomique pour assembler les données dans une structure arborescente selon des règles. Ces données de structure arborescente sont utilisées pour réduire considérablement la récupération de données non pertinentes. améliore la vitesse de récupération des données ; le processus d'assemblage de la structure de données d'un arbre binaire équilibré a les règles suivantes :

(1) Les nœuds non-feuilles ne peuvent autoriser que jusqu'à deux nœuds enfants.

(2) La règle de distribution des données de chaque nœud non-feuille est que le nœud enfant de gauche est plus petit que la valeur du nœud actuel et que le nœud enfant de droite est supérieur à la valeur de le nœud actuel (la valeur ici est basée sur ses propres règles d'algorithme, par exemple, la valeur de hachage

La structure hiérarchique de l'arbre équilibré : en raison des performances des requêtes) ; l'arbre binaire équilibré est inversement proportionnel au niveau de l'arbre (h hauteur), plus la valeur h est petite, plus la requête est rapide afin de garantir que les données aux extrémités gauche et droite de la structure arborescente sont à peu près équilibrées et. Pour réduire la difficulté de requête de l'arbre binaire, un mécanisme d'algorithme est généralement utilisé pour atteindre l'équilibre de la structure des données des nœuds. Des exemples de tels algorithmes incluent les arbres Treap et rouge-noir. L'utilisation d'arbres binaires équilibrés peut garantir que les données sont différentes. dans les niveaux de nœuds sur les côtés gauche et droit ne sera pas supérieur à 1. Cela empêche la structure arborescente de devenir une liste chaînée linéaire en raison des suppressions, ce qui affecte l'efficacité des requêtes, et garantit que la vitesse de recherche des données est proche de celle du binaire. rechercher lorsque les données sont équilibrées.

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