二叉树搜索性能比较 我想测试一下不同类型的二叉树搜索数据的性能是什么样的。 众所周知，二叉树有以下几种类型： BST AVL 红黑树 对于搜索数据，具体来讲，当树保持平衡时，其搜索时间复杂度是O（log2n）,当树退化成链表时，其搜索时间复杂度变成O(n)，其他情况下树的平均搜索时间复杂度就介于这
简介 BST就是二叉搜索树(Binary Search Tree)的简称，因此毫无疑问BST也是二叉树，对于二叉树而言，和线性表的实现一样，我们也必须设计其数据节点，而且也必须设计其诸如插入、删除等操作。由于一般二叉树使用顺序存储会不可避免地浪费存储空间，因此我们一般都采用链式存储来表达一棵二叉树
介绍 非线性结构的二叉搜索树（BST）可以进行各种不同方式的遍历，所谓遍历，就是环游树中的每一个节点，然后根据我们的需要对这些节点做某种处理。树的遍历方式主要有以下几种。 （1）先序遍历，先访问根节点，再访问左子树，最后访问右子树 （2）中序遍历，先访问左子树，再访问根节点，最后访问右子树 （3）后序
简介 仔细观察BST会发现，虽然它有良好的“搜索”特性，也就是可以利用其节点之前的大小关系，很容易地从根节点开始往下走找到我们所要的节点，但它无法保证这种搜索所需要的时间长短，因为建立BST时节点的随机性可能会导致它极其“不平衡”。 如上图所示是一棵二叉树，显然左轻右重，事实上这
简介 实际应用中的自平衡搜索二叉树，除了AVL之外，红黑树也是备受宠爱。他不仅是linux中非线性结构的标准算法，而且是Java中TreeMap、TreeSet机制、C++中的STL这些经典工具背后的强大逻辑支撑。 与AVL不同，红黑树并不追求“绝对的平衡”，在毫无平衡性的BST和绝对平衡的AVL之间，红黑树聪明
