バイナリツリーの構造と、それらのトラバース方法を理解しています。しかし、私はそれらの実際の使用法、プログラムとプログラミングの目的を実現するのに苦労しています。階層データの「実際の」例について考えると、ほぼ確実に2つ以上の子があります。たとえば、家系図では、母親には2人以上の子供がいることがよくあります。
「バイナリツリー」は、配列とリストの処理時間が高速であるため、線形関連データの保存にのみ有効ですか？または、階層データを保存する特定の目的に役立ちますか？もしそうなら、二分木の適用の例は何ですか。ノードに最大 2つの子があるようなデータは何ですか？
回答:
いいえ、二分木はあなたが考えている意味で階層データを保存するためのものではありません。n項ツリーの主な使用例nは固定数ですが、セマンティック階層ではなく高速検索機能です。
1人が1から100までの数字を考え、もう1人ができるだけ少ない推測で推測しなければならないという古いゲームを思い出してください。間違った推測をした場合、その数字を考えている人があなたもあなたに教えなければなりません高すぎるか低すぎる？常に50から始めて25または75に進み、その後の新しい推測ごとに検索範囲を半分に分割する必要があることがすぐにわかるため、しばらくすると退屈になります。最大7回の推測で、保証されています。
楽しいゲームにはならないかもしれませんが、その特性はバイナリ（および他のn項）ツリーを有用にするものです。それらを使用して、非常に大きなデータセットを非常に短い時間で検索できます。
ノードが無制限の数の子を持つことができるツリー構造は、バイナリツリーを使用して実装できます。
ツリー内の各ノードについて、それを左右のポインターを持つノードに置き換えます。左のポインターは、ノードの最初の子に移動します。正しいノードは、ノードの次の兄弟に移動します。特定のノードのすべての子は、右のポインターで結合されたリンクリストにあり、リストのヘッドは親の左のポインターでポイントされています。
複雑なn項ツリーは、単純な2進ツリーになりました。
これはKnuth、Vol。1どこか。
バイナリツリーはなぜそれらを使用するのですか？
プログラミングでは、同じタイプのデータのコレクションで多くの作業を行います。
このデータを保存する2つの基本的な方法は、リンクリストと配列です。
どちらにも利点と欠点があります。リンクリストでは、任意の位置に要素を追加したり、要素を削除したりするのは簡単です。ただし、特定の要素にアクセスするのは困難です。目的の要素に到達するまでリストを確認する必要があるためです。
特定の要素への配列アクセスは簡単ですが、要素を挿入または削除することは困難です。挿入手段は、配列を1つ拡張し、挿入位置1の前のすべての要素を右に移動して要素を挿入するためです。
したがって、リンクリストと配列の両方に欠点があります。
配列とリンクリストの両方の問題に対処するために、バイナリツリーが作成されます。
したがって、バイナリツリーは、定期的に変更される大量のデータがある場合に作成されます。