Quali sono il caso peggiore e la complessità del caso medio dell'albero di ricerca binario?
Quali sono il caso peggiore e la complessità del caso medio dell'albero di ricerca binario?
Anonim

Albero di ricerca binario

Algoritmo Media Caso peggiore
Spazio Sopra) Sopra)
Ricerca O(log n) Sopra)
Inserire O(log n) Sopra)
Elimina O(log n) Sopra)

Inoltre, qual è la grande complessità temporale nel caso peggiore di un albero di ricerca binario?

La struttura ricorsiva di a BST produce un algoritmo ricorsivo. ricerca in un BST ha oh (h) peggio - Astuccio tempo di esecuzione complessità , dove h è l'altezza del albero . Dal momento che s albero binario di ricerca con n nodi ha un minimo di oh (log n) livelli, ci vogliono almeno oh (log n) confronti per trovare un nodo particolare.

In secondo luogo, qual è la complessità temporale della ricerca binaria con iterazione? Performance di Algoritmo di ricerca binaria : Perciò, complessità temporale dell'algoritmo di ricerca binaria è O(log2n) che è molto efficiente. Lo spazio ausiliario utilizzato da esso è O(1) per iterativo implementazione e O(log2n) per l'implementazione ricorsiva dovuta allo stack di chiamate.

Inoltre, la domanda è: quale sarebbe la complessità temporale nel caso peggiore della ricerca di un elemento in un albero di ricerca binario?

Complessità temporale : Il complessità temporale del caso peggiore di ricerca e le operazioni di inserimento sono O(h) dove h è l'altezza di Albero di ricerca binario . In caso peggiore , noi Maggio avere a viaggio dalla radice a il nodo foglia più profondo. L'altezza di un'inclinazione albero può diventa n e il complessità temporale di ricerca e operazione di inserimento Maggio diventa O(n).

Big O è il caso peggiore?

Quindi, nella ricerca binaria, il migliore Astuccio è oh (1), media e caso peggiore è oh (accedere). Insomma, non c'è nessun tipo di relazione del tipo grande oh è usato per caso peggiore , Theta per la media Astuccio ”. Tutti i tipi di notazione possono essere (e talvolta sono) usati quando si parla di migliore, media o caso peggiore di un algoritmo.

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