Câu hỏi:
13/07/2024 134
Quan sát cách cài đặt các thuật toán duyệt trên cây tìm kiếm nhị phân và trao đổi về ý nghĩa và sự khác biệt khi thực hiện các thuật toán này so với các thuật toán duyệt cây nhị phân đã học trong Bài 6.
Quan sát cách cài đặt các thuật toán duyệt trên cây tìm kiếm nhị phân và trao đổi về ý nghĩa và sự khác biệt khi thực hiện các thuật toán này so với các thuật toán duyệt cây nhị phân đã học trong Bài 6.
Quảng cáo
Trả lời:
Ý nghĩa của các thuật toán duyệt trên cây tìm kiếm nhị phân:
- Duyệt trước: Dùng để sao chép cây, tính toán giá trị các nút trong trường hợp biểu thức toán học cây biểu thức, hay xử lý cây trong nhiều ứng dụng khác.
- Duyệt giữa: Đặc biệt hữu ích cho BST vì nó trả về các giá trị theo thứ tự tăng dần. Đây là lý do tại sao in-order traversal được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng yêu cầu dữ liệu có thứ tự.
- Duyệt sau: Thường dùng trong việc xóa cây hoặc giải phóng bộ nhớ vì nó đảm bảo rằng một nút chỉ được thăm sau khi các cây con của nó đã được xử lý.
Sự khác biệt giữa các thuật toán duyệt trên cây tìm kiếm nhị phân (trong BST) so với cây nhị phân đã học ở bài 6 ( cây nhị phân hoàn chỉnh):
- Khi duyệt BST biểu diễn bằng mảng, cần kiểm tra thêm điều kiện k < len(T) và T[k] is not None để tránh xử lý các nút giả None, đảm bảo không thăm các nút không tồn tại.
- Các thuật toán duyệt cơ bản không thay đổi về bản chất, nhưng cần chú ý đến việc xử lý các nút giả để tránh lỗi ngoài ý muốn.
Hot: 500+ Đề thi thử tốt nghiệp THPT các môn, ĐGNL các trường ĐH... file word có đáp án (2025). Tải ngay
- Sổ tay dẫn chứng nghị luận xã hội năm 2025 (chương trình mới) ( 18.000₫ )
- Sổ tay Vật lí 12 (chương trình mới) ( 18.000₫ )
- Sổ tay lớp 12 các môn Toán, Lí, Hóa, Văn, Sử, Địa, KTPL (chương trình mới) ( 36.000₫ )
- Bộ đề thi tốt nghiệp 2025 các môn Toán, Lí, Hóa, Văn, Anh, Sinh, Sử, Địa, KTPL (có đáp án chi tiết) ( 36.000₫ )
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Lời giải
Thuật toán sắp xếp dãy sử dụng cây tìm kiếm nhị phân (BST) có độ phức tạp thời gian phụ thuộc vào cấu trúc của cây BST trong quá trình chèn và duyệt các phần tử.
Độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp bằng BST
1. Chèn phần tử vào BST:
- Trung bình: Đối với cây BST cân bằng, độ sâu trung bình của cây là O(logn)O(\log n)O(logn), do đó, việc chèn mỗi phần tử có độ phức tạp trung bình là O(logn)O(\log n)O(logn).
- Trường hợp xấu nhất: Trong trường hợp xấu nhất, nếu cây BST trở thành một cây một nhánh (giống như danh sách liên kết) khi các phần tử được chèn theo thứ tự tăng hoặc giảm dần, độ sâu của cây sẽ là O(n)O(n)O(n). Vì vậy, việc chèn mỗi phần tử có độ phức tạp là O(n)O(n)O(n).
2. Duyệt cây để lấy các phần tử đã sắp xếp:
- Việc duyệt cây (in-order hoặc reverse in-order) có độ phức tạp là O(n)O(n)O(n) vì chúng ta phải thăm tất cả các nút trong cây một lần.
Tổng độ phức tạp thời gian
- Trung bình: Trong trường hợp trung bình khi cây BST gần như cân bằng, độ phức tạp cho việc chèn n phần tử là O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn), và duyệt cây là O(n)O(n)O(n). Do đó, tổng độ phức tạp thời gian là O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn).
- Trường hợp xấu nhất: Trong trường hợp xấu nhất khi cây BST trở thành một cây một nhánh, độ phức tạp cho việc chèn n phần tử là O(n2)O(n^2)O(n2), và duyệt cây là O(n)O(n)O(n). Do đó, tổng độ phức tạp thời gian là O(n2)O(n^2)O(n2).
Kết luận
- Trung bình: O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn)
- Trường hợp xấu nhất: O(n2)O(n^2)O(n2)
Để tránh trường hợp xấu nhất, các thuật toán như AVL tree hoặc Red-Black tree có thể được sử dụng để đảm bảo rằng cây BST luôn gần như cân bằng, giữ độ phức tạp thời gian ở mức O(nlogn)O(n \log n)O(nlogn) trong mọi trường hợp.
Lời giải
Để tính chiều cao của cây tìm kiếm nhị phân (BST), chúng ta có thể sử dụng phương pháp đệ quy. Chiều cao của một cây BST là độ dài của đường dẫn từ nút gốc đến nút lá xa nhất. Dưới đây là cài đặt Python cho hàm height(T) để tính chiều cao của cây tìm kiếm nhị phân T.
class TreeNode:
def __init__(self, key):
self.left = None
self.right = None
self.val = key
def height(T):
if T is None:
return -1 # Chiều cao của một cây rỗng là -1
else:
# Tính chiều cao của cây con bên trái và cây con bên phải
left_height = height(T.left)
right_height = height(T.right)
# Chiều cao của cây là chiều cao lớn nhất của hai cây con cộng thêm 1
return max(left_height, right_height) + 1
Giải thích:
- Hàm height(T) sẽ tính chiều cao của cây tìm kiếm nhị phân T bằng cách sử dụng đệ quy.
- Nếu cây T là cây rỗng (None), chiều cao của cây là -1.
- Nếu cây T không rỗng, chúng ta tính chiều cao của cây con bên trái và cây con bên phải.
- Chiều cao của cây là chiều cao lớn nhất của hai cây con cộng thêm 1 (chiều cao của nút gốc).
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.
Lời giải
Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.