Ordinamento dell'albero
Ordinamento degli alberi è un algoritmo di ordinamento basato su Albero di ricerca binaria struttura dei dati. Innanzitutto crea un albero di ricerca binario dagli elementi dell'elenco o dell'array di input e quindi esegue un attraversamento in ordine sull'albero di ricerca binario creato per ottenere gli elementi in ordine.
Algoritmo:
Passaggio 1: Prendi gli elementi immessi in un array.Passaggio 2: Crea un albero di ricerca binario inserendo elementi di dati dall'array nel file albero di ricerca binario .Passaggio 3: Esegui l'attraversamento in ordine sull'albero per ottenere gli elementi in ordine.Applicazioni dell'ordinamento degli alberi:
- Il suo utilizzo più comune è quello di modificare gli elementi online: dopo ogni installazione un insieme di oggetti visti finora è disponibile in un programma strutturato.
- Se si utilizza uno splay tree come albero di ricerca binario, l'algoritmo risultante (chiamato splaysort) ha la proprietà aggiuntiva di essere un ordinamento adattivo, il che significa che il suo tempo di lavoro è più veloce di O (n log n) per gli input virtuali.
Di seguito è riportata l'implementazione dell'approccio di cui sopra:
C++Java// C++ program to implement Tree Sort #includeusing namespace std ; struct Node { int key ; struct Node * left * right ; }; // A utility function to create a new BST Node struct Node * newNode ( int item ) { struct Node * temp = new Node ; temp -> key = item ; temp -> left = temp -> right = NULL ; return temp ; } // Stores inorder traversal of the BST // in arr[] void storeSorted ( Node * root int arr [] int & i ) { if ( root != NULL ) { storeSorted ( root -> left arr i ); arr [ i ++ ] = root -> key ; storeSorted ( root -> right arr i ); } } /* A utility function to insert a new Node with given key in BST */ Node * insert ( Node * node int key ) { /* If the tree is empty return a new Node */ if ( node == NULL ) return newNode ( key ); /* Otherwise recur down the tree */ if ( key < node -> key ) node -> left = insert ( node -> left key ); else if ( key > node -> key ) node -> right = insert ( node -> right key ); /* return the (unchanged) Node pointer */ return node ; } // This function sorts arr[0..n-1] using Tree Sort void treeSort ( int arr [] int n ) { struct Node * root = NULL ; // Construct the BST root = insert ( root arr [ 0 ]); for ( int i = 1 ; i < n ; i ++ ) root = insert ( root arr [ i ]); // Store inorder traversal of the BST // in arr[] int i = 0 ; storeSorted ( root arr i ); } // Driver Program to test above functions int main () { //create input array int arr [] = { 5 4 7 2 11 }; int n = sizeof ( arr ) / sizeof ( arr [ 0 ]); treeSort ( arr n ); for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) cout < < arr [ i ] < < ' ' ; return 0 ; } Python3// Java program to // implement Tree Sort class GFG { // Class containing left and // right child of current // node and key value class Node { int key ; Node left right ; public Node ( int item ) { key = item ; left = right = null ; } } // Root of BST Node root ; // Constructor GFG () { root = null ; } // This method mainly // calls insertRec() void insert ( int key ) { root = insertRec ( root key ); } /* A recursive function to insert a new key in BST */ Node insertRec ( Node root int key ) { /* If the tree is empty return a new node */ if ( root == null ) { root = new Node ( key ); return root ; } /* Otherwise recur down the tree */ if ( key < root . key ) root . left = insertRec ( root . left key ); else if ( key > root . key ) root . right = insertRec ( root . right key ); /* return the root */ return root ; } // A function to do // inorder traversal of BST void inorderRec ( Node root ) { if ( root != null ) { inorderRec ( root . left ); System . out . print ( root . key + ' ' ); inorderRec ( root . right ); } } void treeins ( int arr [] ) { for ( int i = 0 ; i < arr . length ; i ++ ) { insert ( arr [ i ] ); } } // Driver Code public static void main ( String [] args ) { GFG tree = new GFG (); int arr [] = { 5 4 7 2 11 }; tree . treeins ( arr ); tree . inorderRec ( tree . root ); } } // This code is contributed // by Vibin MC## Python3 program to # implement Tree Sort # Class containing left and # right child of current # node and key value class Node : def __init__ ( self item = 0 ): self . key = item self . left self . right = None None # Root of BST root = Node () root = None # This method mainly # calls insertRec() def insert ( key ): global root root = insertRec ( root key ) # A recursive function to # insert a new key in BST def insertRec ( root key ): # If the tree is empty # return a new node if ( root == None ): root = Node ( key ) return root # Otherwise recur # down the tree if ( key < root . key ): root . left = insertRec ( root . left key ) elif ( key > root . key ): root . right = insertRec ( root . right key ) # return the root return root # A function to do # inorder traversal of BST def inorderRec ( root ): if ( root != None ): inorderRec ( root . left ) print ( root . key end = ' ' ) inorderRec ( root . right ) def treeins ( arr ): for i in range ( len ( arr )): insert ( arr [ i ]) # Driver Code arr = [ 5 4 7 2 11 ] treeins ( arr ) inorderRec ( root ) # This code is contributed by shinjanpatraJavaScript// C# program to // implement Tree Sort using System ; public class GFG { // Class containing left and // right child of current // node and key value public class Node { public int key ; public Node left right ; public Node ( int item ) { key = item ; left = right = null ; } } // Root of BST Node root ; // Constructor GFG () { root = null ; } // This method mainly // calls insertRec() void insert ( int key ) { root = insertRec ( root key ); } /* A recursive function to insert a new key in BST */ Node insertRec ( Node root int key ) { /* If the tree is empty return a new node */ if ( root == null ) { root = new Node ( key ); return root ; } /* Otherwise recur down the tree */ if ( key < root . key ) root . left = insertRec ( root . left key ); else if ( key > root . key ) root . right = insertRec ( root . right key ); /* return the root */ return root ; } // A function to do // inorder traversal of BST void inorderRec ( Node root ) { if ( root != null ) { inorderRec ( root . left ); Console . Write ( root . key + ' ' ); inorderRec ( root . right ); } } void treeins ( int [] arr ) { for ( int i = 0 ; i < arr . Length ; i ++ ) { insert ( arr [ i ]); } } // Driver Code public static void Main ( String [] args ) { GFG tree = new GFG (); int [] arr = { 5 4 7 2 11 }; tree . treeins ( arr ); tree . inorderRec ( tree . root ); } } // This code is contributed by Rajput-Ji
Produzione2 4 5 7 11Analisi della complessità:
Complessità media del tempo del caso: O(n log n) L'aggiunta di un elemento a un albero di ricerca binaria richiede in media un tempo O(log n). Pertanto l'aggiunta di n elementi richiederà tempo O(n log n).
Complessità temporale nel caso peggiore: SU 2 ). La complessità temporale nel caso peggiore di Tree Sort può essere migliorata utilizzando un albero di ricerca binario autobilanciante come Red Black Tree AVL Tree. L'uso dell'albero binario autobilanciante Tree Sort richiederà tempo O (n log n) per ordinare l'array nel peggiore dei casi.
Spazio ausiliario: SU)
Crea quiz
Potrebbe Piacerti
Articoli Più
Categoria
Articoli Interessanti
