Câu hỏi:
13/07/2024 418Thuật toán sắp xếp dãy sử dụng cây tìm kiếm nhị phân có độ phức tạp thời gian là bao nhiêu?
Sách mới 2k7: Bộ 20 đề minh họa Toán, Lí, Hóa, Văn, Sử, Địa…. form chuẩn 2025 của Bộ giáo dục (chỉ từ 110k).
Quảng cáo
Trả lời:
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.
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 2:
Cho trước dãy số A = [2,1,9,0,2,1,5]. Tạo cây tìm kiếm nhị phân T từ dãy A và thực hiện thuật toán duyệt giữa trên cây T. Em hãy cho biết kết quả duyệt là dãy các khoá có thứ tự như thế nào.
Câu 3:
Trao đổi, thảo luận để giải bài toán sau:
Cho trước dãy số A. Thiết kế thuật toán sắp xếp lại dãy A theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.
Câu 4:
Quan sát cây tìm kiếm nhị phân trong hình 9.1, cùng trao đổi, thảo luận các câu hỏi sau:
a) Nếu thực hiện thuật toán duyệt giữa (trái – gốc – phải) thì nút đầu tiên được duyệt là nút nào?
b) Nút cuối cùng được duyệt là nút nào?
c) Thứ tự các nút được duyệt theo thuật toán duyệt giữa sẽ theo thứ tự nào? Em có nhận xét gì về kết quả đạt được? Giải thích vì sao.
Câu 5:
Dựa trên hàm BSTSort(A) đã biết, viết chương trình sắp xếp dãy số giảm dần theo kĩ thuật sử dụng cây tìm kiếm nhị phân.
Câu 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.
Đề thi học kì 1 Tin học 12 Kết nối tri thức có đáp án- Đề 1
263 câu Trắc nghiệm tổng hợp ôn thi tốt nghiệp THPT môn Tin học Chủ đề F. Giải quyết vấn đề với sự trợ giúp của máy tính có đáp án
15 câu Trắc nghiệm Tin học 12 Kết nối tri thức Bài 7 có đáp án
15 câu Trắc nghiệm Tin học 12 Kết nối tri thức Bài 10 có đáp án
Đề thi học kì 1 Tin học 12 Kết nối tri thức có đáp án- Đề 2
15 câu Trắc nghiệm Tin học 12 Kết nối tri thức Bài 8 có đáp án
Đề thi học kì 1 Tin học 12 Kết nối tri thức có đáp án- Đề 3
15 câu Trắc nghiệm Tin học 12 Kết nối tri thức Bài 9 có đáp án
về câu hỏi!