Vidéo: Quels sont le pire des cas et la complexité moyenne des cas de l'arbre de recherche binaire ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Arbre de recherche binaire
| Algorithme | Moyenne | Pire cas |
|---|---|---|
| Espacer | Au) | Au) |
| Chercher | O(log n) | Au) |
| Insérer | O(log n) | Au) |
| Effacer | O(log n) | Au) |
En outre, quelle est la complexité temporelle dans le pire des cas O d'un arbre de recherche binaire ?
La structure récursive d'un BST donne un algorithme récursif. Recherche dans un BST a O (h) pire - Cas Durée complexité , où h est la hauteur du arbre . Depuis s arbre de recherche binaire avec n nœuds a un minimum de O (log n) niveaux, il faut au moins O (log n) comparaisons pour trouver un nœud particulier.
Deuxièmement, quelle est la complexité temporelle de la recherche binaire avec itération ? Performance de Algorithme de recherche binaire : Par conséquent, complexité temporelle de l'algorithme de recherche binaire est O(log2n) ce qui est très efficace. L'espace auxiliaire utilisé par celui-ci est O(1) pour itératif implémentation et O(log2n) pour la mise en œuvre récursive en raison de la pile d'appels.
La question est également de savoir quelle serait la complexité temporelle dans le pire des cas pour rechercher un élément dans un arbre de recherche binaire ?
Complexité temporelle : Les complexité temporelle dans le pire des cas de chercher et les opérations d'insertion est O(h) où h est la hauteur de Arbre de recherche binaire . Dans pire cas , nous peut ont à voyager de la racine à le nœud feuille le plus profond. La hauteur d'un biais arbre peut devenir n et le complexité temporelle de chercher et opération d'insertion peut devenir O(n).
Big O est-il le pire des cas ?
Donc, dans la recherche binaire, le meilleur Cas est O (1), moyenne et pire cas est O (connexion). Bref, il n'y a pas de type de relation du type grand O est utilisé pour pire cas , Thêta pour la moyenne Cas ”. Tous les types de notation peuvent être (et sont parfois) utilisés pour parler de meilleure, moyenne ou pire cas d'un algorithme.
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