二元搜尋樹

用binary search的優點是非常有效率，可以看到worst case中，他的時間複雜度為 O ( l o g ( n ) ) ，拿實際一點的數字來舉例，當有64筆資料，則最多需要試 l o g 2 ( 64 ) ...

空間複雜度. BST的儲存除了節點佔用空間外，並沒有使用額外空間來處理搜尋、新增、插入、走訪（就算有也不會改變複雜度等級），因此空間複雜度為O(N). 與Binary Search的 ...

2022年4月25日 — ... 複雜度是O(1)。 最差的情況，陣列需要分割log2n (因為每次減少一半的搜尋長度)，因此時間複雜度是O(log n)。 最佳：O(1) 最差：O(log n) 平均：O(log ...

2018年4月7日 — 所以O(log(n))的時間複雜度簡單來說就是，當規模(n)增大時，所花的時間會以對數時間增加，也就是時間成長率會隨著規模增加而遞減。

2020年9月10日 — 最佳時間複雜度：O(nlog n)，空間複雜度：O(n)，目前排序的速度一般會認為O(nlog n) ，除了純數列可以用Radix sort O(n). Binary Search. 搜索的目標 ...

2020年8月2日 — 之後，這篇將實測不同時間複雜度的執行時間。 在進入實測前，筆者將先介紹二元樹（Binary Tree）及二元搜尋法（Binary Search），因為在後面 ...

O(1). 二元搜尋可以透過分治法（Divide and conquer）遞迴求解，而遞迴的終止條件是序列不能在切兩半。由此可知，二元搜尋的複雜度奠基在要切幾次，子序列長度才會等於1。

2019年9月15日 — 對演算法有基礎的了解後又該如何評斷出一個演算法的好壞：時間複雜度(Time Complexity)。 ... O(log n) 二分搜尋(Binary Search). 十分高效的算法，代表當 ...

一般的二元搜尋樹的查詢複雜度取決於目標結點到樹根的距離（即深度），因此當結點的深度普遍較大時，查詢的均攤複雜度會上升。為了實現更高效的查詢，產生了平衡樹。在這裡 ...

複雜度分析 編輯 · 時間複雜度: 折半搜尋每次把搜尋區域減少一半，時間複雜度為 O ... A modification to the half-interval search (binary search) method. Proceedings ...