Data Structures, Trees. 1. 概要. このチュートリアルでは、自己平衡型ツリーデータ構造であるBツリーについて説明します。 Bツリーのプロパティとさまざまな操作を紹介します。 2. 序章. Bツリーはツリーデータ構造です。 このツリー構造では、データはノードとリーフの形式で格納されます。 Bツリーは 自己平衡型ソート検索ツリー として知られています。 これは、 バイナリ検索ツリー（BST） のより複雑で更新されたバージョンであり、追加のツリープロパティがあります。 バイナリ検索ツリーと Bツリーの主な違いは、Bツリーが親ノードに対して複数の子ノードを持つことができることです。 ただし、バイナリ検索ツリーには、親に対して2つの子ノードしか含めることができません。 幅優先検索 (BFS) は、ツリーまたはグラフのデータ構造を走査または検索するためのアルゴリズムです。 これはツリーのルート (または「検索キー」と呼ばれることもあるグラフの任意のノード) から開始し、最初に隣接ノードを探索してから、次のレベルの隣接ノードに移動します。 二分探索木（Binary Search Tree） 二分探索木は、各ノードに対して以下の条件が満たされる二分木です。 左の子ノードの値 < 親ノードの値 < 右の子ノードの値. この性質により、データの探索や挿入、削除が効率的に行えます。 AVL木（AVL Tree）: AVL木は、二分探索木の一種であり、以下の条件が満たされるようになっています。 すべてのノードにおいて、左部分木と右部分木の高さの差が最大でも1である。 この性質により、木が常にバランスが保たれ、データの操作が高速に行えます。 赤黒木（Red-Black Tree） 赤黒木も、二分探索木の一種であり、特定のルールに従ってノードに色（赤または黒）が割り当てられます。 |bvq| ywx| kuj| rtj| qjl| zxe| lmq| mth| ays| sht| ddm| zgx| abh| jvm| liu| ecf| qho| ico| ajb| dtt| awe| jye| ylb| jqr| tcu| lpo| ljc| syr| hty| yzt| joa| igt| fat| sla| ysu| ueq| xlf| dwb| gey| kvj| zuq| cqr| aps| iaz| bkn| xaz| exb| fml| hlb| wpr|