タグ付けされた質問 「binary-trees」

決定木（特にRのrpartパッケージ）を使用して分類実験を行っています。デシジョンツリーの深さを10に設定すると、小さなツリーが得られると思いますが、実際には非常に大きく、サイズは7650です。デシジョンツリーのサイズ（および深さ）の定義は正確に何ですか。 PS：私のデータセットはかなり大きいです。

7 binary-trees  classification 

私は現在、データ構造と基本的なアルゴリズムを利用しています。その一部がバイナリツリーです。私はアルゴリズムを理解し、二分探索木などを実装する方法を理解しています。O（log n）時間でルックアップを実行できるのは非常に賢明です。 しかし、ハッシュテーブルが同じ/より良い仕事をしないバイナリツリーを使用する場合の例を見つけるのに苦労しています。私は周りを検索していて、それが3Dグラフィスに使用されていることを発見しました。表示するアイテムについての何かですが、これに関連して苦労しています。 ハッシュテーブルよりもバイナリツリーを使用した方がよい例を教えてもらえますか？

7 data-structures  trees  binary-trees  applied-theory 

スプレーツリーのアイデアは、頻繁にアクセスされる要素を一番上に移動するので非常に優れています。これにより、多くのアプリケーションでかなりの速度を上げることができます。欠点は、最悪の場合、操作が複雑になる可能性があることです。（ただし、少なくとも操作を実行すると、償却済みの境界は。）O(n)O(n)O(n)O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n) nnn 両方を備えた自動調整検索ツリー構造はありますか？最近アクセスした要素を優先し、1回の操作で複雑さが最悪ですか？O(logn)O(log⁡n)O(\log n)

7 data-structures  binary-trees  search-trees  splay-trees 

完全な二分木の極小値を見つける方法は？ 考慮してください nnn完全二分木-node、いくつかについて。各ノードは実数ラベル付けされています。ノードにラベルを付ける実数はすべて異なると想定できます。ノードラベルの場合は極小であるラベルよりも小さいすべてのノードのに接合されているエッジによって。TTTn=2d−1n=2d−1n = 2^d − 1dddv∈V(T)v∈V(T)v \in V(T)xvxvx_vv∈V(T)v∈V(T)v \in V(T)xvxvx_vxwxwx_wwwwvvv あなたは、それぞれの完全なバイナリツリー与えられているが、標識は唯一以下で指定された暗黙的な方法：各ノードのために、あなたは価値判断できすることにより、プロービングノード。極小値を見つける方法を示してのみ使用プローブのノードに。TTTvvvxvxvx_vvvvTTTO(logn)O(log⁡n)O(\log n) TTT 帰属：これは、Jon KleinbergとEva Tardosによる本「Algorithm Design」の第5章「Divide and Conquer」の問題6のようです。

7 terminology  graphs  binary-trees 

この質問では、完全なバイナリツリーの次の定義を使用します†： 最後のレベルを除くすべてのレベルが完全に満たされ、最後のレベルのすべてのノードが左側にある場合、レベルのバイナリツリーは完全です。TTTNNN 以下はAlgorithmsからの抜粋です。 これ（）は、ノードを持つ完全なバイナリツリーの深さでもあります。（より正確には、です。）logNlog⁡N\log NNNN⌊logN⌋⌊log⁡N⌋⌊\log N⌋ 上記の抜粋が真実なのはなぜですか？ †もともとここで定義

7 data-structures  binary-trees