Dynamische Effizienz: Algorithmen zur Pflege von binären Suchbäumen - Sabah Mustafa, Iman;Kumar Awasthi, Yogesh
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Ein binärer Suchbaum (BST) optimiert Suchvorgänge, indem er Daten für schnelles Nachschlagen, Einfügen und Löschen organisiert. Um diese Effizienz aufrechtzuerhalten, wurden verschiedene Ausgleichsalgorithmen, einschließlich einfacher und doppelter Rotationen, entwickelt. Doppelrotationen sind zwar effektiv, verbrauchen aber mehr Rechenressourcen, was die Systemleistung in Umgebungen mit häufigen Suchvorgängen beeinträchtigen kann.Die Bewertung verschiedener Algorithmen zur dynamischen Pflege von BSTs konzentriert sich auf unvorhersehbare Suchmuster, die Verwaltung von Aufgaben wie das…mehr

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Produktbeschreibung
Ein binärer Suchbaum (BST) optimiert Suchvorgänge, indem er Daten für schnelles Nachschlagen, Einfügen und Löschen organisiert. Um diese Effizienz aufrechtzuerhalten, wurden verschiedene Ausgleichsalgorithmen, einschließlich einfacher und doppelter Rotationen, entwickelt. Doppelrotationen sind zwar effektiv, verbrauchen aber mehr Rechenressourcen, was die Systemleistung in Umgebungen mit häufigen Suchvorgängen beeinträchtigen kann.Die Bewertung verschiedener Algorithmen zur dynamischen Pflege von BSTs konzentriert sich auf unvorhersehbare Suchmuster, die Verwaltung von Aufgaben wie das Einfügen neuer Knoten und die Umstrukturierung des Baums, um die Pfadlänge und die Suchzeit zu reduzieren. Height-Balanced Trees, wie AVL Trees, halten minimale Höhenunterschiede zwischen Teilbäumen für eine effiziente Suche ein, während Bounded-Balance Trees, wie Red-Black Trees, einen entspannteren Ausgleich für bestimmte Operationen ermöglichen.Hybride Algorithmen vereinen die Eigenschaften beider Baumtypen, um die Leistung zu verbessern. In diesem Beitrag wird eine neue Methode vorgestellt, die Doppelrotationen verbessert und ähnliche Ausgleichsergebnisse mit fast der Hälfte der Rechenschritte erzielt. Dieser Fortschritt verspricht, die Effizienz der BST-Wartung und die allgemeine Systemleistung in dynamischen Suchumgebungen erheblich zu verbessern.
Autorenporträt
Assistieren. Lekt. Iman Sabah Mustafa ist eine erfahrene Fachkraft für Informationstechnologie mit Schwerpunkt Data Mining. Sie schloss ihr Masterstudium der Informationstechnologie an der Libanesisch-Französischen Universität (LFU) im Jahr 2021 ab. Sie kann auf eine beachtliche Anzahl veröffentlichter Artikel verweisen, in denen sie ihr Fachwissen und ihre Beiträge zum Bereich Data Mining unter Beweis stellt.