08/02/2019 - No Comments!

자료구조 트리 예제

트리는 비선형 데이터 구조로 잘 알려져 있습니다. 데이터를 선형 방식으로 저장하지 않습니다. 데이터를 계층적으로 구성합니다. 트리 구조 뷰는 분석 구조의 시각화입니다. 다양한 전망 중, 그것은 가장 인기 있고 이해하기 쉬운입니다. 요소를 검색할 때마다 루트 노드에서 검색을 시작한 다음 데이터가 키 값보다 적으면 왼쪽 하위 트리의 요소를 검색합니다. 그렇지 않으면 오른쪽 하위 트리의 요소를 검색합니다. 각 노드에 대해 동일한 알고리즘을 따릅니다. 실용적인 트리에는 수천, 수백만 또는 수십억 개의 노드, 자식, 나뭇잎 및 레코드가 있을 수 있습니다.

모든 리프에 반드시 레코드가 포함되어 있는 것은 아니지만 절반 이상이 레코드를 포함합니다. 데이터를 포함하지 않는 리프를 null이라고 합니다. 여기에 표시된 트리는 두 차원으로 렌더링할 수 있을 만큼 간단하지만 일부 큰 데이터베이스에서는 구조를 명확하게 묘사하기 위해 세 가지 차원이 필요합니다. 마지막으로 두 자식이 있는 노드를 제거합니다. 이것이 우리 나무의 뿌리입니다. 트리 다이어그램은 완료하고 객관적으로 수행하는 데 필요한 작업 및 하위 작업의 계층 구조를 묘사하는 새로운 관리 계획 도구입니다. 트리 다이어그램은 두 개 이상으로 분기되는 항목 하나, 각 항목이 두 개 이상으로 분기되는 항목으로 시작합니다. 완성 된 다이어그램은 트렁크와 여러 가지가있는 나무와 유사합니다. 나무와 그래프에 대해 배우기 시작하면 정말 혼란스러울 수 있습니다. 데이터를 선형방식으로 저장하지 않습니다.

두 데이터 구조 모두 특정 방식으로 데이터를 저장합니다. 따라서 사후 주문 알고리즘의 결과(이 트리 예제의 경우)는 3-4-2-6-7-5-1입니다. 왼쪽 첫 번째, 오른쪽 두 번째, 중간 마지막. 여기서 볼 수 있는 것은 무엇일까요? 새 노드를 삽입하고 값을 검색하며 노드를 삭제하고 트리의 균형을 조정합니다. 체계적인 다이어그램, 트리 분석, 분석 트리, 계층 구조 다이어그램 트리는 가장자리로 연결된 노드를 나타냅니다. 우리는 특별히 이진 트리 또는 이진 검색 트리를 설명합니다. 주의해야 할 중요한 항목은 트리 삽입 알고리즘을 정의하는 방법입니다. 먼저 루트 노드가 있습니다. 왼쪽에 있는 모든 하위 트리 노드는 루트 노드보다 더 작은 값을 갖습니다. 그리고 모든 오른쪽 하위 트리 노드는 루트 노드보다 큰 값을 갖습니다.

결국 해시 테이블에 대해서도 배우게 됩니다. 컴퓨터 과학 학위를 취득하는 경우 데이터 구조에 대한 수업을 수강해야 합니다. 연결된 목록, 큐 및 스택에 대해서도 알아봅니다. 이러한 데이터 구조는 모두 논리적 시작과 논리적 끝을 가지고 있기 때문에 "선형" 데이터 구조라고 합니다. 루트 - 트리의 상단에있는 노드는 루트라고합니다. 트리당 루트는 하나뿐이고 루트 노드에서 모든 노드까지의 경로는 하나뿐입니다. 우리가 알아야 할 첫 번째 일은 50이 우리 나무의 뿌리인지입니다. 이 게시물은 트리 데이터 구조를 더 잘 이해하고 그것에 대한 의심을 명확히하기 위한 시도입니다. 우리는 트리가 무엇인지, 그 예, 용어, 작동 방식 및 기술 구현 (일명 코드)에 대해 배우게됩니다.

이러한 세 가지 속성을 통해 초기화하는 간단한 이진 트리를 구현하려면 어떻게 해야 합니까? 트리 노드를 작성하는 코드는 아래에 제공된 코드와 유사합니다. 데이터 부분과 왼쪽 및 오른쪽 자식 노드에 대한 참조가 있습니다. 조직 고장 구조(조직도라고도 함)는 프로젝트 조직을 나타내는 데 널리 사용되는 프로젝트 관리 도구입니다.

Published by: jeshurun

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