ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล)
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค vs. ทรัย (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค (binary search tree, BST) เป็นโครงสร้างข้อมูล ซึ่งใช้โครงสร้างต้นไม้ในการทำต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคต่างจากต้นไม้แบบทวิภาคตรงที่ส่วนของต้นไม้ด้านซ้ายของข้อมูลใดๆ จะน้อยกว่าข้อมูลนั้น และส่วนของต้นไม้ด้านขวาของข้อมูลใดๆ จะมากกว่าข้อมูลนั้นเสมอ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคสร้างขึ้นมาเพื่อให้เติมลบ หรือหาได้ง่าย สำหรับข้อมูลที่เปรียบเทียบกันได้ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคมักใช้ในการทำโครงสร้างข้อมูลชนิดอื่นๆต่อไป. Trie หรือเรียกอีกอย่างว่า prefix tree คือ โครงสร้างข้อมูลแบบ ordered tree มักใช้เก็บ associative array ที่มี key เป็น String ซึ่งจะต่างจาก BST(Binary Search Tree) ตรงที่ในแต่ละโหนดของ BST จะเก็บ key เพื่อเอาไว้ทำการเปรียบเทียบ โดย node ของ Trie จะไม่เก็บ key ไว้ แต่ตำแหน่งของ node นั้น tree จะบอกว่า node เชื่อมกับ key ไหนแทน โดยมีรายละเอียดดั้งนี้.
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล) มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล) มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล)
การเปรียบเทียบระหว่าง ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล)
ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาค มี 5 ความสัมพันธ์ขณะที่ ทรัย (โครงสร้างข้อมูล) มี 0 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (5 + 0)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง ต้นไม้ค้นหาแบบทวิภาคและทรัย (โครงสร้างข้อมูล) หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:
เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
