2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2025-01-22 17:37
Árvore de busca binária
| Algoritmo | Média | Pior caso |
|---|---|---|
| Espaço | Sobre) | Sobre) |
| Procurar | O (log n) | Sobre) |
| Inserir | O (log n) | Sobre) |
| Excluir | O (log n) | Sobre) |
Além disso, qual é a grande complexidade de tempo de pior caso de uma árvore de pesquisa binária?
A estrutura recursiva de um BST produz um algoritmo recursivo. Procurando em um BST tem O (h) pior - caso tempo de execução complexidade , onde h é a altura do árvore . Desde s árvore de busca binária com n nós tem um mínimo de O (log n) níveis, leva pelo menos O (log n) comparações para encontrar um nó específico.
Em segundo lugar, qual é a complexidade de tempo da pesquisa binária com iteração? Performance de Algoritmo de pesquisa binária : Portanto, complexidade de tempo do algoritmo de busca binária é O (log2n) que é muito eficiente. O espaço auxiliar usado por ele é O (1) para iterativo implementação e O (log2n) para implementação recursiva devido à pilha de chamadas.
Também a questão é: qual seria o pior caso de complexidade de tempo de pesquisar um elemento em uma árvore de pesquisa binária?
Complexidade de tempo : O pior caso de complexidade de tempo do procurar e as operações de inserção são O (h) onde h é a altura de Árvore de pesquisa binária . No pior caso , nós poderia tenho para viajar da raiz para o nó de folha mais profundo. A altura de um enviesado árvore pode torne-se n e o complexidade de tempo do procurar e inserir operação poderia torne-se O (n).
Big O é o pior caso?
Então, na pesquisa binária, o melhor caso é O (1), média e pior caso é O (logn). Em suma, não existe nenhum tipo de relacionamento do tipo “ grande O é usado para pior caso , Theta para média caso ”. Todos os tipos de notação podem ser (e às vezes são) usados ao falar sobre melhor, média ou pior caso de um algoritmo.
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