Дерево AVL против двоичного поиска в массиве (только для поиска и без вставки или удаления), когда количество сохраняемых элементов известно заранее

Любая причина, по которой я должен использовать дерево AVL, а не использовать двоичный поиск в массиве, когда я заранее знаю количество элементов, которые должны быть сохранены, и имеет фиксированный размер. Также должна выполняться только операция поиска ?? Есть ли какая-либо другая структура данных или алгоритм, который лучше их обоих для целей поиска?

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
98
1

Ответы 1

Как правило, ваше решение для двоичного поиска будет работать лучше, если вы храните массив в непрерывном фрагменте памяти, а дерево AVL будет использовать разреженный набор узловых объектов, что приведет к плохой локализации пространственного кеша.

В зависимости от типа данных вы можете использовать поиск с интерполяцией, который обеспечит производительность O(loglogn) - хотя это увеличит временную сложность наихудшего случая до O(n). Это используется, если данные следуют равномерному распределению, поэтому вы должны основывать индекс предположения не на середине, а скорее на позиции ожидал. Другой вариант - иметь хеш-таблицу, которая обычно является O(1) get, которая с хешированием Cuckoo гарантирует O(1), если она создана правильно, независимо от коллизий.

Другие вопросы по теме