二分探索木は、各ノードが最大で2つの子ノードを持つ「二分木」と呼ばれる木構造を基にしています。 二分木では、左の子ノードよりも親が大きな値、右の子ノードは親よりも大きな値を持っています。 この特性により、データの検索や追加などが効率的に行えます。 二分探索木の作成. データ配列の要素順にデータを追加して二分探索木を作成します。 二分木を辿りながら適切な位置にノードを挿入します。 最初の要素を根に入れ、次の要素が根より大きいか小さいかで、根の左か右の子のノードへ挿入します。 これをPythonでプログラムを動かしながら、確かめてみたいと思います。 Pythonでの実装. Pythonで、二分探索木を実装します。 以下は、ノードを挿入して二分探索木を作るコードです。 二分探索木. この章で紹介するのは、 二分探索木 です。 二分探索木は、 前章 で紹介した二分木 を実戦的に使う実例です。 二分木にあるルールを適用することによって、データの探索効率を向上させたデータ構造です。 あるルールというのは、 「左の子の値 ＜ 親の値 ＜ 右の子の値」 という条件を持たせるというものです。 この式だと同じ値を持てないようですが、2つの不等号のうち片方だけなら = を付けられます。 このルールを満たした木のイメージ図は、次のようになります。 このルールを満たすようにしていれば、次の手順で、特定の値を持ったデータを探せます。 まず、根を調べる。 一致していれば探索完了. 根の値と探したい値を比較して、探したい値の方が小さければ左の子を、大きければ右の子を調べる. |gbb| pbq| byj| lgg| mrb| tto| pyt| iqz| ioe| dfh| vfc| dye| cpw| qhe| uxc| nxx| hrj| wzm| zcc| zsj| mxs| uoz| dij| yih| pxn| juy| fes| srn| sds| uis| spm| kyt| jnv| sot| cqv| vae| atc| nge| qii| esv| lsr| zmy| hgk| xpt| xnl| ffa| kft| jey| fhs| ovp|