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Como você implementa uma árvore de pesquisa binária em Java?
Como você implementa uma árvore de pesquisa binária em Java?

Vídeo: Como você implementa uma árvore de pesquisa binária em Java?

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Vídeo: ÁRVORE BINÁRIA de BUSCA | Estruturas de Dados #13 2024, Dezembro
Anonim

Implementando uma árvore de pesquisa binária (BST) em Java

  1. A subárvore esquerda de um nó contém apenas nós com chaves menores que a chave do nó.
  2. A subárvore direita de um nó contém apenas nós com chaves maiores que a chave do nó.
  3. As subárvores esquerda e direita também devem ser um árvore de busca binária .
  4. Não deve haver nós duplicados.

Também a questão é: como a pesquisa binária é implementada em Java?

Vamos ver um exemplo de pesquisa binária em java, onde vamos pesquisar um elemento de um array usando recursão

  1. class BinarySearchExample1 {
  2. public static int binarySearch (int arr , int primeiro, int último, int chave) {
  3. if (last> = first) {
  4. int mid = first + (last - first) / 2;
  5. if (arr [mid] == key) {
  6. return mid;
  7. }

Em segundo lugar, onde usamos a árvore de pesquisa binária? Árvore de pesquisa binária - Usado em muitos procurar aplicativos onde os dados estão constantemente entrando / saindo, como o mapa e objetos definidos em bibliotecas de várias linguagens. Binário Partição de espaço - Usado em quase todos os videogames 3D para determinar quais objetos precisam ser renderizados.

Da mesma forma, como as árvores binárias são formadas?

Criação de árvore binária usando recursão

  1. Leia um dado em x.
  2. Aloque memória para um novo nó e armazene o endereço no ponteiro p.
  3. Armazene os dados x no nó p.
  4. Crie recursivamente a subárvore esquerda de p e torne-a filha esquerda de p.
  5. Crie recursivamente a subárvore certa de p e torne-a o filho certo de p.

O que é complexidade da pesquisa binária?

Busca binária é executado no pior tempo logarítmico, fazendo comparações O (log n), onde n é o número de elementos na matriz, o O é a notação Big O e log é o logaritmo. Busca binária leva espaço constante (O (1)), o que significa que o espaço ocupado pelo algoritmo é o mesmo para qualquer número de elementos na matriz.

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