Efficacité dynamique : Algorithmes pour le maintien des arbres de recherche binaires - Sabah Mustafa, Iman;Kumar Awasthi, Yogesh
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Un arbre de recherche binaire (BST) optimise les opérations de recherche en organisant les données pour des recherches, des insertions et des suppressions rapides. Divers algorithmes d'équilibrage, y compris les rotations simples et doubles, ont été développés pour maintenir cette efficacité. Bien que les doubles rotations soient efficaces, elles consomment plus de ressources informatiques, ce qui peut avoir un impact sur les performances du système dans les environnements où les recherches sont fréquentes. Les évaluations des différents algorithmes de maintien dynamique des BST se concentrent…mehr

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Produktbeschreibung
Un arbre de recherche binaire (BST) optimise les opérations de recherche en organisant les données pour des recherches, des insertions et des suppressions rapides. Divers algorithmes d'équilibrage, y compris les rotations simples et doubles, ont été développés pour maintenir cette efficacité. Bien que les doubles rotations soient efficaces, elles consomment plus de ressources informatiques, ce qui peut avoir un impact sur les performances du système dans les environnements où les recherches sont fréquentes. Les évaluations des différents algorithmes de maintien dynamique des BST se concentrent sur les modèles de recherche imprévisibles, en gérant des tâches telles que l'insertion de nouveaux noeuds et la restructuration de l'arbre afin de réduire la longueur du chemin et le temps de recherche. Les arbres à hauteur équilibrée, tels que les arbres AVL, maintiennent des différences de hauteur minimales entre les sous-arbres pour des recherches efficaces, tandis que les arbres à équilibre limité, tels que les arbres rouge-noir, permettent un équilibrage plus souple pour des opérations spécifiques. Les algorithmes hybrides combinent les caractéristiques des deux types d'arbres pour améliorer les performances. L'article présente une nouvelle méthode qui améliore les doubles rotations et permet d'obtenir des résultats d'équilibrage similaires avec près de la moitié des étapes de calcul.
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Autorenporträt
Assist. Lect. Iman Sabah Mustafa est une professionnelle accomplie des technologies de l'information avec une spécialisation en Data Mining. Elle a obtenu sa maîtrise en technologie de l'information à l'Université française du Liban (LFU) en 2021. Elle a publié de nombreux articles qui témoignent de son expertise et de ses contributions dans le domaine de l'exploration de données.