Classificação de árvore
Tipo de árvore é um algoritmo de classificação baseado em Árvore de pesquisa binária estrutura de dados. Ele primeiro cria uma árvore de pesquisa binária a partir dos elementos da lista ou matriz de entrada e, em seguida, executa uma travessia em ordem na árvore de pesquisa binária criada para obter os elementos em ordem de classificação.
Algoritmo:
Etapa 1: Pegue a entrada dos elementos em um array.Etapa 2: Crie uma árvore de pesquisa binária inserindo itens de dados do array no árvore de pesquisa binária .Etapa 3: Execute um percurso em ordem na árvore para obter os elementos em ordem de classificação.Aplicações de classificação de árvore:
- Seu uso mais comum é editar os elementos online: após cada instalação um conjunto de objetos vistos até o momento fica disponível em um programa estruturado.
- Se você usar uma árvore splay como uma árvore de pesquisa binária, o algoritmo resultante (chamado splaysort) tem uma propriedade adicional de ser uma classificação adaptativa, o que significa que seu tempo de trabalho é mais rápido que O (n log n) para entradas virtuais.
Abaixo está a implementação da abordagem acima:
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
Saída2 4 5 7 11Análise de Complexidade:
Complexidade média do tempo do caso: O(n log n) Adicionar um item a uma árvore de pesquisa binária leva em média O(log n) tempo. Portanto, adicionar n itens levará tempo O(n log n)
Pior caso de complexidade de tempo: Sobre 2 ). A pior complexidade de tempo do Tree Sort pode ser melhorada usando uma árvore de pesquisa binária com autoequilíbrio como Red Black Tree AVL Tree. Usar a árvore binária de autoequilíbrio Tree Sort levará O (n log n) tempo para classificar a matriz no pior caso.
Espaço Auxiliar: Sobre)
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