Sto leggendo strutture dati avanzate da Peter Brass.
All'inizio del capitolo sugli alberi di ricerca, ha dichiarato che ci sono due modelli di alberi di ricerca - uno in cui i nodi contengono l'oggetto vero e proprio (il valore se l'albero è usato come un dizionario), e un altro in cui tutti gli oggetti vengono memorizzati in foglie e nodi interni sono solo per i confronti.
Quali sono i vantaggi del secondo modello sopra il primo?
informazioni ben memorizzare oggetti nei nodi, stiamo parlando in questo caso circa un trie, è utile per un veloce retrival di informazioni (più veloce di memorizzazione di roba in un array / tabella hash, dove il caso peggiore auf acces è O (n), nel trie questo è O (m) [m è la lunghezza di n])
guarda qui: https://en.wikipedia.org/wiki/Trie
In un albero di ricerca questo oerations possono essere molto più complicato (guardare AVL Albero O (log n)) e quindi può essere più lento ed è più compley da implementare.
Che struttura dati scegliere ?? Beh questo dipende da ciò che u vuole fare
Uno dei grandi vantaggi di un albero binario in cui i dati sono solo nei nodi foglia è che si può partizione sulla base di elementi che non sono nel set di dati.
Per esempio, se ho un possibile set di dati dello 0-1 milioni, ma la stragrande maggioranza dei prodotti sono o alla fine alta o di fascia bassa, ma non nel mezzo, mi può ancora voglia il mio primo confronto contro 500.000 - anche se quel numero non è nel mio set di dati . Se ogni nodo avesse dati, non ho potuto fare questo. Anche se non è normalmente necessario in teoria, ho incontrato molte volte che il partizionamento sulla base di un valore al di fuori dei miei dati implementazione semplificata.
B + alberi sono un esempio di un caso in cui tutti i principali / valori vengono memorizzati in nodi foglia. Il vantaggio principale è che, poiché tutti gli articoli sono nei nodi foglia, i nodi foglia possono essere collegati insieme per formare una lista collegata che consente una rapida attraversamento in ordine. Se si accede a un particolare elemento, si può sempre trovare l'elemento successivo nella sequenza senza visitare tutti i genitori, perché i nodi foglia sono collegati tra loro. Filesystem e sistemi di storage del database possono usufruire di queste strutture per le ricerche raggio e roba.
Diciamo che si sta costruendo albero sopra alcuni oggetti su alcuni criteri complessi. Sull'esempio calcolata da più proprietà. A volte non è possibile modificare questo oggetto per memorizzare calcolato il valore e il calcolo di tale criterio è espansiva. Quindi si calcola questo criterio solo una volta, e oggetti archivio in foglie in base a criteri risultato. Poi, quando l'albero è completo si può trovare l'oggetto richiesto molto più veloce, perché non si deve calcolare i criteri per ogni nodo albero nel vostro percorso.
