Algorithm 二叉树什么时候比有序列表好？_Algorithm_Binary Tree_Sortedlist

Algorithm 二叉树什么时候比有序列表好？

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Algorithm 二叉树什么时候比有序列表好？,algorithm,binary-tree,sortedlist,Algorithm,Binary Tree,Sortedlist,我理解它们之间的区别，但我找不到二叉树更好的情况。搜索、插入等成本大致相同。还是我错了？平衡二叉树有Insert/Search/Update/DeleteO（logN），有序列表有Insert/Serach/Upade/DeleteO（N）。区别在于你的N与相应的常数相比有多大。是的，你错了。搜索需要在有序（链接）列表中执行O（n）（因为你需要遍历整个链接列表以找到正确的元素），而在（自平衡）二叉（搜索）树（BST）中执行O（logn）（因为，在每个节点上，可以向左或向右看，有效地将输入分成大约

我理解它们之间的区别，但我找不到二叉树更好的情况。搜索、插入等成本大致相同。还是我错了？

平衡二叉树有Insert/Search/Update/Delete

O（logN）

，有序列表有Insert/Serach/Upade/Delete

O（N）

。区别在于你的

与相应的常数相比有多大。是的，你错了。

搜索需要在有序（链接）列表中执行
O（n）
（因为你需要遍历整个链接列表以找到正确的元素），而在（自平衡）二叉（搜索）树（BST）中执行
O（logn）
（因为，在每个节点上，可以向左或向右看，有效地将输入分成大约一半）
虽然理论上可以在链表中的
O（1）
中执行插入和删除，但您需要搜索正确的位置以首先插入或查找要删除的元素，因此这些操作也将采用
O（n）
，而不是采用
O（log n）
的BST
O（n）和
O（logn）
之间有什么区别？
好的，我们可以用一个或两个值代替
n
，看看我们得到了什么。对于
n=1000000
，
logn=19.93
。由此不难看出
logn
比
n
小得多。因此，除了非常小的数据集之外，
O（logn）
比
O（n）更受欢迎
技术说明：
“列表”可能不明确-它主要用于指链接列表，但在某些情况下，它用于指数组。我假设是链接列表。对于数组，分析有些不同，但插入和删除仍然得到O（n）
它需要是一个二叉搜索树，否则我们实际上是在比较苹果和橙子——一个普通的二叉树是一个无序的数据结构。BST也需要自我平衡，否则你会得到一个非常不平衡的树（在最坏的情况下，使它看起来像一个链表），导致
O（n）
操作
我没有提到更新，因为它可以实现为先删除后插入
那么，有序链表有用吗？
它的用途肯定是有限的，但在某些情况下，它的性能确实优于BST

考虑您是否主要将列表用作队列或堆栈（您主要从前面或后面移除或插入，这是
O（1）
操作，其中这些操作在BST中是
O（log n）
）.
为什么空气比水好？搜索1024个项目的列表需要1023个比较，搜索1024个项目的二叉树需要9个比较。嗯，如果对有序列表使用二进制搜索，它也会生成O（logN）。与插入/更新/删除相同，不是吗？如何在O（logN）中搜索有序列表？@hipolith你不能在链表上进行二进制搜索。好吧，愚蠢的我：D非常感谢guysHm，如果我在有序列表上使用二进制搜索，它也会生成O（logN）。与插入/更新/删除相同，不是吗？给我显示有序列表的二进制搜索算法。@hipolith“list”这里可能有点模棱两可-它主要用来指一个链表，但在某些情况下，它用来指一个数组。这就是为什么我把“（linked-”放在括号中。如果它是一个链表，你不能对它进行（
O（logn）
）二进制搜索，因为你没有固定时间的随机访问（你使用
O（n）
通过索引获取元素）。如果您谈论的是数组，我将更新我的答案。