https://stackoverflow.com/questions/20734
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09-06-2019 - |
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私がバイナリの樹木やバイナリ検索に記複数の書籍を読んで、最近ですが、まだ初に私の研究はコンピュータ科学んだのクラスはほとんどを扱うアルゴリズムとデータ構造のことがある。
私は次の代表的な源をWikipediaやGoogleなもので、有用性及び実施(特に赤-黒木していくとして高密度で分かりにくい思うに、必要な背景と意味が、現時点で読み込みのように外国語。
などのバイナリの木々に有用なものの共通業務のみ行うプログラミングが行?を超えることは、樹木なたにとって、望ましいのに使用してくださいサンプル実施か。
解決
赤黒木良をバランスの良い。の大きな問題とのバイナリ検索ができるくアンバランスも容易です。想像す最初の番号は15.すべての数字の後はますます小型化するより15.だるツリーは左側とも右側にあります。
赤黒木を解決するより強ツリーバランスの取れたときの挿入や削除が出来ます。その達成を通してこのシリーズの回転の間に上位ノードの子ノード。アルゴリズムは、実は非常に簡単ですが、少し長い。から持ち直しのCLRS(Cormen,Lieserson、Rivest、スタイン)の教科書"はじめてのアルゴリズム"と読み上RB。
実施にともなうだけではないでしょうかではあるんじゃないでしょうかは本当にこちらをご覧ください。しかし、樹木を使用 広 高性能アプリにアクセスする必要がある多くのデータです。提供されてい非常に効率の良い発見はノードは、比較的小型のオーバーヘッドを挿入削除されます。再び、私の提案を見CLRSを読むといいます。
がBSTsの使用を明示的に一例を挙げると、木を一般的にほとんどのシングルモダRDBMS.同様に、ファイルシステムはほぼ確実として表される何らかのツリー構造をファイルを作成しているもの物価連動することができてうれしいです。木力です。木力のすべてのホームページをインターネット.
他のヒント
私はコンプライアンスの問題"などのバイナリの木々に有用なものの共通業務のみ行うプログラミングが行?"
これは大きな話題を多くの人が同意できない。もうひとつのアルゴリズムの教えにCS度などのバイナリ検索の木、グラフを使用しないので日々のプログラミングが問題にならない。その他同意できないなこれらのアルゴリズムとデータ構造の基礎当社の全てのプログラミングを把握することが重要となりますし、場合にもなっていくね。こィ話の良い面接を採用。例えば、 Steve Yegge いての記事 面接でのGoogle このアドレスはこの質問です。この論議;経験豊富な人材がこれに反対している。
典型的な事業のグは必要ないかもしれませんが、作りバイナリの樹木や樹木では非常に多い。しかし、使用するクラスの多くは社内で運用する。多くの中核的な機関の授業のすべての言語使用の木とハッシュの保存やアクセスデータです。
場合はトラブルに巻き込まれた時などより高性能に努または状況がやや外の規範としての事業プログラミングまでする樹木を即時ます。として、ポスターとフレンドがいるのですが、コアのデータ構造のためのデータベースの指数があります。ときに便利なデータマイニング、可視化、グラフィック（2d、3d）、その他に計算す。
またバイナリの木々に オンコセラピー-サイエンス(バイナリーの空間分割）の木 3dグラフィー。私は現在、み木を再振り分け大量のgeocodedデータおよびその他のデータのための情報を可視化ではFlash/Flex願います。きの境界は、ハードウェアまたは実行したい下部のハードウェア仕様の理解を選択するベストアルゴリズムの差で敗と成功を目指してまいります。
の答えを言うのですがBSTsいます。
ばんはルックアップによる価値そのハッシュテーブルではなく、O(1)の挿入およびルックアップ(償却ベストの場合）。
A BSTますO(log N)のルックアップがこのノードのツリーに挿入してもO(log N)
RB AVL木が重要なように答えてもこのプロパティの場合、平BSTを作成する値をそのツリーとして高い数値を挿入し、それはルックアップ。
の違いをよりRB-AVL木の回転に必要なバランスを回復させる効果が後に挿入、削除する場合は、該当するAVL木O(log N)のためのrebalancesがRB木をO(1)です。例給付のこの定数の複雑さはいただく場合が保持続的なデータソースが必要な場合はトラック変更はロールバックがトラックO(log N)の変化とAVLます。
なぜだかそれと同等の能力を有することを支払うためのコストのツリーのハッシュテーブルは？くださっても結構です。ハッシュテーブルのない、BSTsは常に自然に秩序によってその構造です。い場合には投げデータの配列またはその他のコンテナおよびその選別が、BSTあります。
ツリーのたす、数の繰り返し処理能力に、深さ、広さ-まず、前後にまとめました。これらの繰り返し処理のアルゴリズムに有用な状況がかなり異なる場合が見たいと思います。
赤黒木内部的に使用されるほとんどの注文コンテナの言語ライブラリ、C++セットや地図、.純SortedDictionary、Java TreeSet。
で木々には非常に有効な使用してく知らず知らずのうちにします。それもありますか 必要 入する自分自身がクラポンヌ付近の人気ホテルとして興味深いプログラミング演習.
赤黒木Bの木のすべての種類の永続的な保存この木はバランスの広さと深さtraversalsが軽減されることが期待できる。
ほとんどすべての最近のデータベースシステムの使用のためのデータを保管します。
BSTs世界を巡回しているよMicheal.きの良いツリーをこれらを実現するために、 AVL樹 (Wikipedia).このバランス状態になる保証をするO(logn).このような検索を効率化で論理的にどのような割り出します。これを効率化するハッシュ関数で取得しくい、、。また、走行する 誕生日パラドックス (としても知られるハトのホー問題)。
何の教科書を使用していま?を使用しました データ構造および分析のJava マーク-アヴァイスシュヴァルツ.思いで私のラップとしての私のタイピングです。と聞こえるかもしれませんが節約赤-黒木ものコードを実装するために必要なすべての樹木での話。
赤-黒木滞在をバランスだけをトラバースして深いアイテムをお得に手に入れる。に保存するRB木O(log(n))で最悪の場合はヤバイナリの木にロプ-ノール面の設定がアプリケO(n)の悪い。これは起こるので、練習やランダムなデータです。だ時間が重視されるコード（データベース検索、ネットワークサーバーなど） ご利用のRB木支援を受注は順不同のリスト/セット。
がRBTreesはソ!行っているのだとかアクアランド、バルバティビーチが必要で検索を行いますフォークの状態情報を見.利用できる持続的な赤-黒色へのフォークは、我が国政府はO(log(n)).持続的な赤黒木保のコピーツリー前後の形態や動作を挿入、削除、コピーせずには、ツリー全体(通常は、O(log(n))のサポートしない場合。私は開いた源永続化赤-黒ツリーのためのjava
最description赤-黒木ならではのCormen,Leisersen、Rivestの導入にアルゴリズムの'.私にも理解で十分の一部を実施（挿入のみ）。にもかなりの数のアプレットなど この 様々なwebページをアニメーションを処理できるか、腕時計やステップによりグラフィカルな表現のアルゴリズムの構築ツリー構造です。
てお願いをするツリーの利用を把握しておく必要がありする赤黒ツリーは基本的に2-3-4B-treeにおいてe a Bツリーの4).B-ツリー ない に相当するバイナリーツリーと聞いておうかがい).
こちらの's"優れた資源を記述する初期の抽象化の対称のバイナリのディレクトリのその後のものに進化していRBTree.する必要がありしっかり把握するB-樹木の前にしました。をまとめ:a'赤'のリンクは、赤黒ツリーを表すノードの構成部分であるB-ツリーノード内の値のキー範囲は'黒'のリンクはノードが接続され垂直方向にBです。
なので、こんな感じに翻訳ルールの赤黒ツリーのB-treeを使用している形式 赤黒木則 => Bツリーに相当):
1)ノードが赤や黒色をしています。=>のノードは、b-treeるとともに、それらのノードをノードとして、新しいレベルへ引き上げます。
2)ルートは黒色です。(うことができるものとしますが、記載を省略以降に支障を生じない限度において分析)=>のルートノードとすることが考えられるいずれかの一部として内部のルートノードの子としての想像上の親ノードです。
3)すべての葉（NIL）です。(すべての葉色としてタイムをお過ごし下さい。) =>てつなげる一つの方法を表す、RBの木を省略の紅葉、できるルールのものです。
4)子どもの赤のノードです。=>の子どもたちに内部ノードB-treeは常にあう。
5)毎に簡単なパスから指定されたノードはその子孫の葉を同じ番号の黒いノード。=>Bツリーがバランスが必要になるので全てが葉ノードの深さと高さのインはトルロ(サウスコーニッシ-ツリーノードに代表される数の黒からのリンクの根、葉の赤黒木)
もよりますが、簡単な"非標準の実施によるロバート-Sedgewick こちらの:(彼の著書に" アルゴリズム と共にウェイン)
のもと、たくさんの熱がない光で見を提供することができれば、である。
第, は、RBツリーが連想したデータ構造とは異なり、配列、できな鍵を返し、関連する値る場合を除き、その整数"キーで"0%疎指数の連続した整数です。配列長はありえません"というサイズのいずれかにあるか知ってrealloc()もにカバーを必要とする新しい配列をmemcpy())ので、まずこれらの要件は、配列と思います。配列のメモリ効率との相性もバッチリです。●ゼロ廃棄物がないスマートやフレキシブルrealloc()のない耐.
第, に、一つの生態系システムとbsearch()配列の要素が連想したデータ構造は、RB木の成長や収縮)自体のサイズます。のbsearch()動作のための索引データ構造の既知のサイズできるようになる。いままにしておいてくださいサイズなので、小さなデータをあらかじめ、新しい要素を必要とする追加または削除、bsearch()していきたいと思います。Bsearch()およびqsort()の両方をサポートされていますクラシックCにいいメモリの効率化が動的に十分な多くのアプリケーションに彼らは私の個人的好みでいた迅速、簡単か、いない場合は対応の実時間アプリかりは柔軟で十分です。また、C/C++に並び変えることが可能です配列へのポインタのデータ記録を指摘し、struc{}の委員は、例えば、希望を比較し、その整理のポインタをポインタ配列などの読み込み、ポインタのためのポインタの種の収穫量データにソートされます。使用メモリ-マップされたデータファイルは非常にメモリを効率的に、迅速かつ公平に簡単です。だけで追加"*""s"おの比較機能/sとなります。
第三, は、ハッシュテーブルがあるものを固定サイズに設定することはできません成長し込み後、RBツautomagically成長そのものとのバランスそのものを維持するにはO(log(n))の性能を保証するものではあ場合には、あらゆるRBツリーの鍵はintできよりも早くハッシュでもハッシュテーブルの複雑さはO(1),1できる非常に高価なハッシュ計算します。ツリーの複数の1-時計の整数を比較しを上回るパフォーマンスをしばしば100-クロック+ハッシュ計算をもとにやり直し、malloc()グスペースのハッシュの衝突やrehashes.最後に、したい場合はSOMMAしみながらおくつろぎいただけキーへのアクセスデータ、ハッシュされる余地はないため、ご注文のデータに内在する、ハッシュテーブルに対し、"自然順序付けのデータをツリーの実装です。クラシック用のハッシュテーブルは鍵付きのアクセスをテーブルの予約語用コンパイラです。このメモリ効率が優れています。
第四, は、非常に低くずリストのリンク、または二重リンクリスト方は、"配列"などが自然要素の挿入、削除、公開の中断、またはやることが示すようにサイズ変更.この最も遅いのすべてのデータ構造として各要素のみぞ知るには次の要素ですから、検索、平均(element_knt/2)リンクに条件を見い出した.これは、主に使用されていますが挿入や削除の中では真ん中辺りに位置リストに共通で、特に、このリストは円形および飼料コストの高いプロセスの時間のリンクは比較的軽微であります。私の一般RXでは恣意的に大きな配列の代わりにリンクされたリストの場合のみことを確認する必要があります増加させることができます。こんなときのサイズと配列、realloc()より大きな配列になります。STLせます"の下の"ご利用の際は、ベクトルとなっています。原油が潜在的に1,000sの高速化の必要がない場合は挿入、削除もしくは鍵付きのルックアップこのメモリ効率が悪く、特に二重リンクリストが表示されます。実際、二重リンクリストを必要とつのポインタは、どのメモリ効率の悪いとしての赤-黒ツリーをなし、その魅力的な高速いほうから順に順序付けられて検索す。
第五, 木支援その他多くの業務を別のデータを他のデータ構造です。例えば、多くのデータベースのクエリを使用のこと）の葉の値を簡単に指定を指定する共通の親会社、それをそのまま以降の処理の部分ツリーの親"所有".の可能性のためのマルチスレッドに対応することによりアプローチすべきかについては、小さな地域のニーズをロックするだけのノードの親会社所有の親会社そのものです。
短期、木々のキャデラックデータ構造です。お支払いの高価格面での使用メモリでご利用いただけます。完全に自己保持データ構造です。そこで指摘されているように、その他の回答がここでは、取引データベースの利用木はほとんどできます。
うまくなるように赤-黒ツリーが見ング、コードの実装は赤-黒ツリーまで こちらからダウンロードできます
イメージはほとんど一人のRBツリーアルゴリズムです。人の繰り返しのルールよりもあるんですが、その理解 なぜ これらの規則がいます。私は例外ではない:-)
このため、やってましたAVLアルゴリズムです 理解.一度で理解し、そのコードエクスペディアのキャンセルゼロなので意味します。
木できます。また万ノードのバランスのバイナリーツリーで二比較平均的に見せます。また万ノードリンクされたリスト内で五百何千との比較から平均をいたします。
の場合はツリーではアンバランスができなどをリスト、 や もよりのメモリへのお店です。このツリーがノードの右の子が、左の子;で は リストがまだいメモリ空間の組み易いのではないかと思い左のノードが表示されます。
改良の余地の AVLツリー 最初のバランスのバイナリーツリーアルゴリズムに関するWikipedia記事のがあります。に関するWikipedia記事の赤-黒木が明らかとしてマネジメントシステムですね。
を超えてバイナリの木、樹木の各ノードで多数の値です。B-ツリー ない バイナリのツリーだけで起こることができます。彼らは本当に便利活用のためのメモリ効率よく;各ノードのツリーでへ収まるサイズを一つのメモリブロック、そんなゆっくり）やトンの異なるものを記憶したページごとに区切るディスク。この驚異的な事例に B-ツリー.
