什么是Binary search tree? search的时间复杂度是多少?

博客介绍了二叉搜索树,包括其用C或Python实现的四个主要方法及时间复杂度,指出其dictionary operation时间复杂度与树高相关。为降低树高引出平衡二叉树,要求子树高度差绝对值不超1,还提及常用算法如红黑树、AVL等。

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Binary search tree:二叉搜索树。 

主要由四个方法:(用C语言实现或者Python) 

1.search:时间复杂度为O(h),h为树的高度

 

2.traversal:时间复杂度为O(n),n为树的总结点数。

 

3.insert:时间复杂度为O(h),h为树的高度。

 

4.delete:最坏情况下,时间复杂度为O(h)+指针的移动开销。

 

可以看到,二叉搜索树的dictionary operation的时间复杂度与树的高度h相关。所以需要尽可能的降低树的高度,由此引出平衡二叉树Balanced binary tree。它要求左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。这样就可以将搜索树的高度尽量减小。常用算法有红黑树、AVL、Treap、伸展树等。

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