【发布时间】:2025-12-10 08:40:01
【问题描述】:
为什么平衡二叉树很重要
【问题讨论】:
标签: data-structures binary-tree
为什么平衡二叉树很重要
【问题讨论】:
标签: data-structures binary-tree
想象一棵看起来像这样的树:
A
\
B
\
C
\
D
\
E
这是一个有效的二叉树,但现在大多数操作都是 O(n) 而不是 O(lg n)。
【讨论】:
二叉树的平衡由称为偏度的属性控制。如果一棵树更偏斜,那么访问二叉树元素的时间复杂度就会增加。说一棵树
1 / \ 2 3 \ \ 7 4 \ 5 \ 6
上面也是一棵二叉树,但是是右偏的。它有 7 个元素,因此理想的二叉树需要 O(log 7) = 3 次查找。但是在最坏的情况下,您需要再深入一层 = 4 次查找。所以这里的偏度是一个常数 1。但是考虑一下树是否有数千个节点。在这种情况下,偏度将更加显着。所以保持二叉树平衡很重要。
但偏度再次成为争论的话题,因为随机二叉树的概率分析表明 random binary tree with n elements is 4.3 log n 的平均深度。所以这实际上是平衡与偏度的问题。
更有趣的是,计算机科学家甚至发现了偏度的优势,并提出了一种偏斜数据结构,称为skew heap
【讨论】:
为确保 log(n) 搜索时间,您需要将每个分支的下级节点总数除以 2。例如,如果你有一棵线性树,从不从根节点分支到叶节点,那么搜索时间将是线性的,就像在链表中一样。
【讨论】:
一棵极其不平衡的树,例如所有节点都链接到左侧的树,这意味着您仍然在找到最后一个节点之前搜索每个节点,这根本不是树的点,并且没有任何好处一个链表。与 O(n) 相比,平衡树可以缩短搜索时间 O(log(n))。
【讨论】:
众所周知,二叉搜索树上的大多数操作都与树的高度成正比,因此希望保持高度较小。它确保搜索时间严格到 O(log(n)) 的复杂度。
大多数可用的树平衡技术更多地适用于 完全饱满或接近完美平衡的树木。
最后,您需要简单的树,并选择最好的二叉树,如红黑树或 avl
【讨论】: