Разработка и реализация алгоритма создания и балансировки двоичного дерева поиска со взвешенными узлами

Слайд 2

Цель работы Разработка структуры: -минимальные затраты памяти; -быстрый поиск; -приоритезированный доступ. Реализация структуры. Анализ эффективности. Визуализация.

Цель работы

Разработка структуры:
-минимальные затраты памяти;
-быстрый поиск;
-приоритезированный доступ.
Реализация структуры.
Анализ эффективности.
Визуализация.

Слайд 3

Балансировка двоичных деревьев поиска По высоте По весу По количеству узлов

Балансировка двоичных деревьев поиска
По высоте
По весу
По количеству узлов

Слайд 4

Декартово дерево (Treap) Декартово дерево - хранит пары (X,Y) в виде

Декартово дерево (Treap)

Декартово дерево - хранит пары (X,Y) в виде бинарного

дерева таким образом, что оно является деревом поиска по X и кучей по Y.
Слайд 5

Структура данных TKOL Разработанная структура, названная TKOL – двоичное дерево поиска,

Структура данных TKOL

Разработанная структура, названная TKOL – двоичное дерево поиска, балансируемое

по весу.
Малое вращение
А) Структура дерева до вращения
Б) Структура дерева после вращения
Критерий вращения:
,
где Pi – вес i-го узла или поддерева.
Слайд 6

Теоретический анализ Количество переходов по дереву до случайного элемента составляет ,

Теоретический анализ

Количество переходов по дереву до случайного элемента составляет
,
где:
-

вес левого поддерева;
- вес всего дерева;
- количество узлов в левом поддереве;
- суммарное количество узлов дерева.
Слайд 7

Теоретический анализ

Теоретический анализ

Слайд 8

Средневзвешенный путь , где Pi — собственный вес узла; d —

Средневзвешенный путь


,
где Pi — собственный вес узла;
d — длина пути

от корня до узла, увеличенная на единицу.
Слайд 9

Сравнение эффективности структуры TKOL и несбалансированного BST

Сравнение эффективности структуры TKOL и несбалансированного BST