有了高效的散列表,為什麽還需要二叉樹
一:二叉查找樹可以高效的實現查找,插入刪除的操作,這些map也可以實現。那麽二叉查找樹有什麽優勢?
刪除是從右子樹中找到最小的數,替換被刪除的元素。
二叉查找樹的其它操作:
可以快速的找到最大節點,最小節點,前驅節點,後繼節點。
中序遍歷可以輸出有序的數據序列,時間復雜度是O(N)
支持重復數據的二叉樹
第一:把值相同的數據存儲在同一個節點上。
第二:放到這個節點的右子樹。那麽查找和刪除的時候就要都去考慮。
二叉查找樹的時間復雜度,退化成了鏈表,時間復雜度就是O(N)
滿二叉樹,完全二叉樹的時間復雜度都是和樹的高度相關的。那麽怎麽求樹的高度?
l層範圍是【log2(n+1),log2n + 1】
完全二叉樹的高度小於等於logn.
第k層的節點個數就是2^(k-1)
平衡二叉樹的高度接近logn ,時間復雜度是O(logn)
總結:散列表是無序存儲,
散列表擴容耗時,遇到沖突,性能不穩定。
設計復雜。
有了高效的散列表,為什麽還需要二叉樹
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