Video: Quali sono il caso peggiore e la complessità del caso medio dell'albero di ricerca binario?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
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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