Citesc Structuri de date avansate de Peter Brass.
La începutul capitolului pe copaci de căutare, el a declarat că există două modele de arbori de căutare - una în care nodurile conțin obiectul real (valoarea în cazul în care arborele este folosit ca un dicționar), precum și o alte în cazul în care toate obiectele sunt stocate în frunze și nodurile interne sunt doar pentru comparații.
Care sunt avantajele celui de al doilea model de peste primul?
bine stocarea informațiilor obiecte în nodurile, noi vorbim în acest caz despre un trie, este util pentru retrival rapidă a informațiilor (mai repede decât stochez într-o matrice / Hashtable, în cazul în care cel mai rău caz, AUF acces este O (n), în trie aceasta este O (m) [m este lungimea de n])
uite aici: https://en.wikipedia.org/wiki/Trie
Într-un arbore de căutare acest oerations poate fi mult mai complicat (uite AVL copac O (log n)) și astfel încât poate fi mai lent și este mai compley să pună în aplicare.
Ce structură de date pentru a alege ?? Ei bine, acest lucru depinde de ceea ce u doresc să facă
Unul dintre marile avantaje ale unui arbore binar în cazul în care datele sunt doar în nodurile frunză este că se poate baza pe elemente de pereți despărțitori care nu sunt în setul dumneavoastră de date.
De exemplu, dacă am un posibil set de date 0-1000000, dar marea majoritate de articole sunt fie la capătul de sus sau low - end , dar nu în mijloc, eu încă mai doresc să compare prima mea împotriva 500.000 - chiar dacă acest număr nu este în setul meu de date . În cazul în care fiecare nod avea date, nu am putut face acest lucru. În timp ce în mod normal nu este necesar în teorie, am rula în mai multe ori că partiționarea bazată pe o valoare în afara datelor de punere în aplicare mea simplificată.
B + copaci sunt un exemplu de caz în care toate valorile / cheie sunt stocate în nodurile frunză. Avantajul principal este că din moment ce toate elementele sunt în nodurile frunză, nodurile frunze pot fi legate împreună pentru a forma o listă legată, care permite rapidă parcurgeri în ordine. Dacă accesați un anumit element, puteți găsi întotdeauna elementul următor din secvență, fără a accesa nici părinți, deoarece nodurile frunze sunt legate între ele. Sistemele de fișiere și sistemele de stocare a bazei de date pot beneficia de aceste structuri pentru căutări gama și alte chestii.
Să spun că sunt construirea copac peste unele obiecte pe unele criterii complexe. Pe exemplul calculat din mai multe proprietăți. Uneori nu se poate schimba acest obiect la valoarea magazin calculată și calcularea acestui criteriu este expansiv. Deci ai calcula acest criteriu doar o singură dată, și obiecte de magazin în leafs pe baza unor criterii rezultat. Atunci când arborele este completă, puteți găsi obiecte necesare mult mai repede, deoarece nu trebuie să calculeze criterii pentru fiecare nod copac în calea ta.
