- Autor Lynn Donovan [email protected].
- Public 2023-12-15 23:42.
- Zuletzt bearbeitet 2025-01-22 17:14.
Binärer Suchbaum
| Algorithmus | Durchschnitt | Schlimmsten Fall |
|---|---|---|
| Platz | Auf) | Auf) |
| Suche | O(log n) | Auf) |
| Einfügung | O(log n) | Auf) |
| Löschen | O(log n) | Auf) |
Außerdem, was ist die große O Worst-Case-Zeitkomplexität eines binären Suchbaums?
Die rekursive Struktur von a BST ergibt einen rekursiven Algorithmus. Suche in einem BST hat Ö (h) am schlimmsten - Fall Laufzeit Komplexität , wobei h die Höhe des ist Baum . Da s Binärer Suchbaum mit n Knoten hat ein Minimum von Ö (log n) Ebenen, es dauert mindestens Ö (log n) Vergleiche, um einen bestimmten Knoten zu finden.
Zweitens, wie hoch ist die Zeitkomplexität der binären Suche mit Iteration? Leistung von Binärer Suchalgorithmus : Deswegen, Zeitkomplexität des binären Suchalgorithmus ist O(log2n) was sehr effizient ist. Der von ihr verwendete Hilfsraum ist O(1) für iterativ Implementierung und O(log2n) für rekursive Implementierung aufgrund des Call-Stack.
Die Frage ist auch, was wäre die Zeitkomplexität im schlimmsten Fall bei der Suche nach einem Element in einem binären Suchbaum?
Zeitkomplexität : Die Worst-Case-Zeitkomplexität von Suche und Einfügeoperationen sind O(h), wobei h die Höhe von ist Binärer Suchbaum . In schlimmsten Fall , wir können verfügen über zu Reise von der Wurzel zu der tiefste Blattknoten. Die Höhe eines schiefen Baum kann werde n und die Zeitkomplexität von Suche und Einfügevorgang können zu O(n) werden.
Ist Big O der Worst Case?
Also, bei der binären Suche das Beste Fall ist Ö (1), Durchschnitt und schlimmsten Fall ist Ö (einloggen). Kurz gesagt, es gibt keine Art von Beziehung vom Typ „ großes O wird verwendet für schlimmsten Fall , Theta für Durchschnitt Fall “. Alle Arten von Notationen können (und werden manchmal) verwendet werden, wenn man über beste, durchschnittliche oder. spricht schlimmsten Fall eines Algorithmus.
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