HEAP TREE кўринишдаги бинар дарахтлар - Информатика и ИТ - Презентации

Информация о документе

Цена	3000UZS
Размер	543.8KB
Покупки	0
Дата загрузки	06 Декабрь 2024
Расширение	pptx
Раздел	Презентации
Предмет	Информатика и ИТ

HEAP TREE кўринишдаги бинар дарахтлар

Купить

HEAP TREE КУРИНИШДАГИ БИНАР ДАРАХТЛАР

25, 20, 17, 16, 19, 16, 22, 21, 24, 23, 34, 30, 31, 29, 38, 35, 36, 40, 39, 44 A ) cверху вниз preorder (r, l, R): 25, 20, 17, 16, 19, 22, 21, 24, 23, 34, 30, 29, 31, 38, 35, 36, 40, 39, 44 B) cимметричный in order (l, r, R): 16, 17, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 29, 30, 31, 34, 35, 36, 38, 39, 40, 44 C) снизу вверх postorder (l, R, r): 16, 19, 17, 21, 23, 24, 22, 20, 29, 3 1, 30, 30, 36, 35, 39, 44, 40, 38, 34, 25

Tree ma’lumotlar tuzilmasi. Binary Tree Tree – chiziqli bo’lmagan ma’lumot tuzilmasi (data structure) bo’lib u ma’lumotlarni ierarxik ko’rinishda tashkil qiladi. Masalan, oila shajarasini tasavvur qiladigan bo’lsak, u ham tree ma’lumot tuzilmasi hisoblanadi. Shajara – tree malumotlar tuzulmasi sifatida

Binary heap – har bir tuguni (node) maxsus tartiblangan complete binary tree. Binary heap bo’lishi uchun tree’da ma’lumotlar shajara bo’yicha o’sish tartibida (max heap) yoki kamayish tartibida (min heap) joylashgan bo’lishi kerak.

1. Max-Heap bo’lishi uchun har bir node’ning qiymati uning parent node’ining qiymatidan kichik yoki teng bo’lishi kerak. Eng katta qiymat root’da bo’ladi. Qoida tree’dagi barcha node’lar uchun amal qiladi. 2. Min-Heap bo’lishi uchun har bir node’ning qiymati uning parent node’ining qiymatidan katta yoki teng bo’lishi kerak. Eng kichkina qiymat root’da bo’ladi. Qoida tree’dagi barcha node’lar uchun amal qiladi.

Binary heap nima uchun kerak? Qisqa javob – heap’dagi eng katta (yoki eng kichik) elementni topish uchun kerak. Bunda binary heap tuzilishi tree bo’lgani uchun eng pastki elementdan eng yuqori elementga chiqish uchun O (log N) urinish lozim. Masalan yuqoridagi rasmda har bir tree’da 7 ta node bo’lsa, pastdan yuqoriga chiqish – log27 = 2.8 ~ 2 ta urinishda bo’ladi.

Priority queue maruzasida biz ro’yhatdan eng katta va eng kichik elementni topishni ko’rgan edik. Uning kamchiligi – tartiblanmagan array uchun eng katta (yoki eng kichik) elementni topishda time complexity O(N) bo’lib ketayotgan edi. Tartiblangan array uchun esa, eng katta (eng kichik) elementni topish O(1) bo’ladi, lekin bunda array element qo’shganimizda har safar array’ni tartiblashga majbur bo’linardi – O(N log N).

Demak, Binary heap Priority queue’dan ko’ra samaraliroq ishlaydi. Qo’shish va o’chirish – binary tree’dagi kabi O (log N). Binary heap’ning kamchiligi – u faqat eng katta (eng kichkina) elementlarni tezda topish imkonini beradi. Boshqa qiymatdagi elementlarni topish uchun heapni «titkilab» chiqish kerak. Sababi binary heap – tartiblanmagan. Tabiiyki tartiblanmagan ro’yhatdan qidirish O(N) vaqtni oladi. Masalan yuqoridagi rasm’dan 30 sonini topish uchun heap’ning hamma elementlari tekshirib chiqish kerak bo’ladi.

Kodda ifodalash Binary heap uchun double pointer’li linked list ishlatish shartmas. Shunchaki array bilan ham ifodalasa bo’ladi. Amallar osonroq bo’lishi uchun array[0] ni bo’sh qoldiramiz, keyin heap qiymatlarini kiritamiz. Bizda Max heap’ni kodda ifodalash const array = [null, 100, 70, 80, 20, 30, 20, 50] Min heap: const array = [null, 10, 14, 17, 20, 30, 21, 44]

Agar biz array’dan i-nchi elementni ko’rsak: 1.uning parent’i – floor (i-1)/2 indeksda; 2.uning chap child’i – 2 * i indeksda; 3.uning o’ng child’i – 2 *i + 1 indeksda.

Tree aslida node‘lar to’plami. Node’lar bir biriga tomonlari (edges) orqali bog’langan. Demak har bir node o’zida qiymat (value) hamda child node’larga pointer bo’ladi. Har bir tree’da birinchi node root deb ataladi.

Agar node bir yoki birnecha node’larga ulangan bo’lsa u node – parent, unga ulangan node’lar children deyiladi. Bolasi yo’q node’lar barglar (leaves) yoki tashqi (external) node, aks holda ichki (internal) node deb nomlanadi. Bitta parent’ga tutashgan node’lar siblings deyiladi .

misolda: 1.A – B va C ga parent 2.B – A uchun child 3.B va C – siblings 4.E, F, H, I va J – leav es

Binary Tree Tree node’lari bo’lmasligi yoki bitta va undan ko’p bo’lishi mumkin. Binary Tree‘da node’lar ikkitadan ko’p bo’lmaydi. Har bir node’da chap va o’ng node bo’lishi mumkin. Binary tree node’lari asosan 3 turdagi ma’lumotlarni o’zida saqlaydi: 1.Node’ning qiymati (value) 2.Chap child’ga ko’rsatkich (pointer) 3.O’ng child’ga ko’rsatkich (poin ter)

Binary tree turlari Dasturlashda asosan binary tree ko’p ishlatiladi. Uning bir necha turlari bor: Full binary tree. Har bir node 0 yoki 2 children node’ga ega bo’lgan binary tree.

Binary tree’ning ohirgi darajasidan tashqari qolgan har bir darajasi tugallangan bo’lsa, u complete binary tree deyiladi .

Perfect binary tree. Agar barcha internal node’larda ikkitadan child bo’lsa va barcha external childlar bir darajada bo’lsa, demak u perfect binary tree bo’ladi.

Balanced binary tree. Agar binary tree’ning uzunligi (height) O(log n) bo’lsa, balanced binary tree deyiladi. Bunda n – tree’dagi node’lar soni. Balanced va non balanced binary tre e.

Degenerate binary tree. Agar har bir parent node’ning faqat bitta child node’i bo’lsa, u degenerate binary tree hisoblanadi. Degenerate va non degenerate balanced tree.

1) ДАРАХТ ЧИЗИБ, ХАММА КУРУВ ЖАРАЕНИНИ УТКАЗИНГ (to’g’ri, teskari, simmetrik ) ДАРАХТ УЗУНЛИГИ- ФАМИЛИЯ ВА ИСМИНГИЗНИ ХОСИЛ КИЛГАН ХАРФЛАР СОНИ 2) 35, 27, 5,78, 29, 43 sonlaridan hosil qilingan binar daraxtda nechta barg, oraliq tugun mavjud va daraxt balandligi nechaga teng

Купить

Похожие документы
Operatsion tizimlarda journaling file system
I/O scheduling algoritmlari
O‘rta Osiyo kutubxonalarining o‘rganilish masalalari
Funksiyalar va arrow function
Tashkilot xodimlari ma’lumotlarini jamlovchi tizim