考虑使用二进制搜索树对n个元素的列表进行排序的以下算法：for each element x in thelist,while t is not empty,如果使用以下方式实现树，则此算法的最坏时间复杂度是多少：
a)一个普通的二叉搜索树？我的解决方案:我
浏览 5提问于2014-12-22得票数 0
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我需要创建一个在这个时间复杂性中工作的数据库：
我很难找到O(1)中的中位数。我创建了一个空的AVL树，1.，2. ,3.具有所需的时间复杂性的魅力。每次输入到树时，我都会考虑保持一个指向中间
浏览 3提问于2016-09-11得票数 0
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我有一个关于树操作的时间复杂性的问题。据说(数据结构，Horowitz等人)在BST中插入、删除、搜索、查找mins-max、后继节点和前导节点的时间复杂度是O(h)，而AVLs的时间复杂度是O(logn)。
我不太明白有什么不同。考虑到h=[logn]+1，那么为什么我们说O(h)和其他地方的</em
浏览 3提问于2012-09-04得票数 8
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这个问题可以通过从给定的整数数组生成BST来解决。在BST中插入需要O(logn)。所以n次插入需要O(nlogn)。然后，可以通过仅从根开始遍历最右边的子节点来导出最长的子序列。这最多只能占用O9n)。因此，总体时间复杂度将为O(nlogn)。这是一个正确的方法吗？
浏览 1提问于2015-09-24得票数 2
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我想知道：我知道在平衡BST中插入一个节点的最坏情况是O(logn)。但是，当我将节点插入到空的平衡BST中时，是否存在相同的情况，我对此感到困惑。
浏览 3提问于2022-07-08得票数 -2
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我的任务是计划一个算法/数据结构，一个接一个地接收数值，并在被询问时给出当前的中位数。它应该支持时间复杂度为logn的值的恢复，并输出时间复杂度为常数的中位数。有没有办法用次线性空间复杂度来做到这一点？谢谢。
浏览 9提问于2018-01-29得票数 0
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我有一个情况，我需要一个平衡的二叉树搜索。我使用了AVL树，但它需要大量的旋转，以创造平衡的高度，同时插入。我已经注意到，大多数投入已经有条不紊。如:8 9 10 11 12 13 2 14 15 16 17 4 18 19 20等当我们知道大多数输入已经就绪时，是否有更好的创建BBST的策略？
浏览 0提问于2014-02-17得票数 2
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利用二叉树构造AVL树
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我需要建议一种采用BST (二进制搜索树)的算法，T1使用2^(n + 1) - 1键，并构建一个具有相同密钥的AVL树。该算法在最坏时间复杂度和平均时间复杂度(作为n函数)方面都是有效的。很明显，具有2^(n + 1) - 1键的BST的最小大小是n (如果是完全/平衡的话就是这样)，但是它对我有什么帮助呢？有一个直接的方法，就是在树上迭代，每次将T1的</em
浏览 4提问于2016-07-04得票数 2
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哪种数据结构最适合查询，如插入、删除和获取所有值小于给定数字的元素。BST还是优先级队列？或任何其他数据结构。
浏览 14提问于2020-05-26得票数 0
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堆可以在O(n logn)时间内从列表中构造，因为将元素插入堆需要O(logn)时间，并且有n个元素。类似地，可以从O(n logn)时间的列表中构造二进制搜索树，因为将一个元素插入到BST需要平均的日志时间，并且有n个元素。从min到max遍历堆需要O(n logn)时间(
浏览 1提问于2017-12-25得票数 10
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深度快速排序复杂性
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所以我要考试，这次考试的很大一部分将是快速排序算法。大家都知道，最好的情况场景，也是这个算法的平均情况是：O(nlogn)。最坏的情况是O(n^2)。至于最坏的情况，我知道如何解释它:当选定的支点是数组中最小或最大的值时，我们就会有可能占用n时间的n快速排序调用(我指分区操作)。我说的对吗？
现在是最好的/一般的情况。我读过Cormen
浏览 1提问于2017-06-17得票数 3
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BST和RBT插入更糟的情况
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RBT和BST的插入复杂度为O(logn)。我用Java语言实现了这两种方法，给了它们很多数字，并以秒为单位测量了时间，分析我绘制的performance.The数字似乎表明它是O(n)。
浏览 6提问于2018-05-13得票数 0
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B+树相对于BST的优势是什么？
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我在一堂关于数据库的课上学习B+树，我想知道B+树相对于二进制搜索树有什么具体的优势？哪些实际优势使B+树在数据库中比BST更受欢迎？
浏览 3提问于2013-03-19得票数 25
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我编写了下面的代码，用于在BST中查找相加为0的三元组。但是难以确定时间复杂度。
find()方法的时间复杂度为O(logn)。isTriplet()的时间复杂度是O(n^2)吗？
浏览 0提问于2016-06-27得票数 0
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在排序的数组上执行二进制搜索具有O(logN)复杂度，其中N是数组中的元素数。时间复杂度也是如此：
1) logN * O(N) = <e
浏览 0提问于2020-05-09得票数 0
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平衡BST和最大堆都在O(logn)中执行插入和删除。但是，在最大堆中找到最大值是O(1)，但在平衡BST中这是O(logn)。如果我们移除最大堆中的最大值，则采用O(logn)，因为它是delete操作。
在平衡BST中，删除max元素=查找max值+删除；它等于logn + logn，减为
浏览 8提问于2021-01-25得票数 3
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我很困惑，为什么快速排序，外壳排序，mergesort...all O(nlog(n))算法被反复提到作为流行的排序算法，二进制搜索树的顺序遍历不会给排序树带来O(n)的复杂度吗？我遗漏了什么？
浏览 2提问于2015-06-18得票数 0
给定的答案是O(nlog(n))，但我也在Wikipedia上查找，结果是log(n)。另外，搜索不平衡二叉树的最坏情况是什么？
浏览 0提问于2016-12-09得票数 1
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我在上遇到了使用莫里斯InOrder遍历的解决方案，我们可以使用它找到O(n)时间的中位数。
但是，使用O(logn)时间是否有可能达到同样的效果呢？这里也有同样的问题--
浏览 0提问于2010-08-19得票数 4
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