Разница между двоичным деревом и двоичным деревом поиска
Ответы:
Двоичное дерево: дерево, в котором каждый узел имеет до двух листьев
1
/ \
2 3
Двоичное дерево поиска: используется для поиска . Двоичное дерево, в котором левый потомок содержит только узлы со значениями, меньшими, чем родительский узел, и где правый потомок содержит только узлы со значениями, которые больше или равны родительскому.
2
/ \
1 3
Бинарное дерево - это специализированная форма дерева с двумя дочерними элементами (слева и справа от ребенка). Это просто представление данных в древовидной структуре
Двоичное дерево поиска (BST) - это особый тип двоичного дерева, которое соответствует следующему условию:
- левый дочерний узел меньше своего родительского узла
- правый дочерний узел больше, чем его родительский узел
Двоичное дерево состоит из узлов, где каждый узел содержит «левый» указатель, «правый» указатель и элемент данных. «Корневой» указатель указывает на самый верхний узел в дереве. Левый и правый указатели рекурсивно указывают на меньшие «поддеревья» с обеих сторон. Пустой указатель представляет двоичное дерево без элементов - пустое дерево. Формальное рекурсивное определение таково: двоичное дерево либо пустое (представлено нулевым указателем), либо состоит из одного узла, где левый и правый указатели (впереди рекурсивное определение) указывают на двоичное дерево.
Бинарное дерево поиска (BST) или «упорядоченное бинарное дерево» - это тип бинарного дерева, в котором узлы расположены по порядку: для каждого узла все элементы в его левом поддереве меньше узла (<), и все элементы в его правом поддереве больше, чем узел (>).
5
/ \
3 6
/ \ \
1 4 9
Дерево, показанное выше, является бинарным деревом поиска - «корневым» узлом является 5, а его левые узлы поддеревьев (1, 3, 4) имеют значение <5, а его правые узлы поддеревьев (6, 9) -> 5. Рекурсивно, каждое из поддеревьев должно также подчиняться ограничению бинарного дерева поиска: в поддереве (1, 3, 4) 3 является корнем, 1 <3 и 4> 3.
Не упустите точную формулировку в задачах - «двоичное дерево поиска» отличается от «двоичного дерева».
Как все выше объяснили о разнице между двоичным деревом и двоичным деревом поиска, я просто добавляю, как проверить, является ли данное двоичное дерево бинарным деревом поиска.
boolean b = new Sample().isBinarySearchTree(n1, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE);
.......
.......
.......
public boolean isBinarySearchTree(TreeNode node, int min, int max)
{
if(node == null)
{
return true;
}
boolean left = isBinarySearchTree(node.getLeft(), min, node.getValue());
boolean right = isBinarySearchTree(node.getRight(), node.getValue(), max);
return left && right && (node.getValue()<max) && (node.getValue()>=min);
}
Надеюсь, это поможет вам. Извините, если я отклоняюсь от темы, поскольку я чувствовал, что стоит упомянуть об этом здесь.
Двоичное дерево обозначает структуру данных, которая состоит из узлов, которые могут иметь только две дочерние ссылки.
Бинарное дерево поиска ( BST ), с другой стороны, представляет собой особую форму структуры данных бинарного дерева, где каждый узел имеет сопоставимое значение, а дочерние элементы меньшего значения привязаны к левому, а дочерние элементы большего значения - справа.
Таким образом, все BST являются двоичным деревом, однако только некоторые двоичные деревья могут быть также BST . Сообщите, что BST является подмножеством двоичного дерева .
Таким образом, Binary Tree - это более общая структура данных, чем Binary Search Tree . А также вы должны уведомить, что Binary Search Tree является отсортированным деревом, тогда как для общего Binary Tree такого набора правил не существует .
Бинарное дерево
А, Binary Treeкоторый не является BST;
5
/ \
/ \
9 2
/ \ / \
15 17 19 21
Двоичное дерево поиска (отсортированное дерево)
Двоичное дерево , которое также Binary Tree ;
50
/ \
/ \
25 75
/ \ / \
20 30 70 80
Свойство бинарного дерева поиска
Также сообщите, что для любого родительского узла в BST ;
Все левые узлы имеют меньшее значение, чем значение родительского узла. В верхнем примере узлы со значениями {20, 25, 30}, которые все расположены слева ( левые потомки ) 50, меньше 50.
Все правильные узлы имеют большее значение, чем значение родительского узла. В верхнем примере узлы со значениями {70, 75, 80}, которые все расположены справа ( правые потомки ) 50, больше 50.
Для узла Binary Tree такого правила не существует . Единственное правило для Binary Tree Node - иметь двоих детей, поэтому оно самоопределяется, поэтому и называется двоичным .
Двоичное дерево поиска - это особый вид двоичного дерева, которое обладает следующим свойством: для любого узла n значение каждого узла-потомка в левом поддереве n меньше значения n, а значение каждого узла-потомка в правом поддереве равно больше, чем значение n.
Бинарное дерево
Двоичное дерево может быть любым, у которого есть 2 дочерних и 1 родительский. Это может быть реализовано в виде связанного списка или массива, или с вашим пользовательским API. Как только вы начинаете добавлять в него более конкретные правила, оно становится более специализированным деревом . Наиболее распространенная известная реализация состоит в том, что добавьте меньшие узлы слева и более крупные справа.
Например, помеченное двоичное дерево размером 9 и высотой 3 с корневым узлом, значение которого равно 2. Дерево не сбалансировано и не отсортировано . https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_tree
Например, в дереве слева у A есть 6 детей {B, C, D, E, F, G}. Это может быть преобразовано в двоичное дерево справа.
Бинарный поиск
Бинарный поиск - это методика / алгоритм, который используется для поиска определенного элемента в цепочке узлов. Бинарный поиск работает по отсортированным массивам .
Двоичный поиск сравнивает целевое значение со средним элементом массива; если они неравны, то половина, в которой цель не может находиться, удаляется, и поиск продолжается на оставшейся половине, пока она не будет успешной или оставшаяся половина не станет пустой. https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm
Дерево, представляющее бинарный поиск . Здесь ищется массив [20, 30, 40, 50, 90, 100], а целевое значение - 40.
Двоичное дерево поиска
Это одна из реализаций двоичного дерева. Это специализировано для поиска .
Двоичное дерево поиска и структуры данных B-дерева основаны на двоичном поиске .
Бинарные деревья поиска (BST), иногда называемые упорядоченными или отсортированными двоичными деревьями, представляют собой особый тип контейнера : структуры данных, которые хранят «элементы» (такие как числа, имена и т. Д.) В памяти. https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_tree
Двоичное дерево поиска размером 9 и глубиной 3, с 8 в корне. Листья не нарисованы.
И, наконец, отличная схема для сравнения производительности известных структур данных и применяемых алгоритмов:
Изображение взято из алгоритмов (4-е издание)
- Бинарное дерево поиска: когда выполняется обход по порядку в двоичном дереве, вы получаете отсортированные значения вставленных элементов.
- Двоичное дерево: в любом виде обхода не найдено отсортированного заказа
Чтобы проверить, является ли данное Двоичное дерево бинарным деревом поиска, вот альтернативный подход.
Дерево обхода Inorder Fashion (т. Е. Left Child -> Parent -> Right Child), Хранить данные пройденного узла во временной переменной, скажем, temp , непосредственно перед сохранением в temp , Проверьте, выше ли данные текущего узла, чем предыдущие, или нет , Тогда просто разбейте его, дерево не является бинарным деревом поиска, пока не пройдете до конца.
Ниже приведен пример с Java:
public static boolean isBinarySearchTree(Tree root)
{
if(root==null)
return false;
isBinarySearchTree(root.left);
if(tree.data<temp)
return false;
else
temp=tree.data;
isBinarySearchTree(root.right);
return true;
}
Поддерживать временную переменную снаружи
В бинарном дереве поиска все узлы расположены в определенном порядке - узлы слева от корневого узла имеют меньшее значение, чем его корень, а все узлы справа от узла имеют значения, превышающие значение корень.
Дерево может называться двоичным деревом тогда и только тогда, когда максимальное число дочерних элементов любого из узлов равно двум.
Дерево может называться бинарным деревом поиска тогда и только тогда, когда максимальное число дочерних элементов любого из узлов равно двум, а левый дочерний элемент всегда меньше правого дочернего элемента.