画一个15个数据的折半算法的判定树,数据为[5,16,20,27,30,36,44,55,60,67,71,72,73,74,75]
时间: 2024-06-18 19:05:42 浏览: 8
折半算法也称为二分查找,是一种常用的查找算法,用于在有序数组中查找某一特定元素的位置。下面是15个数据的折半算法的判定树:
5 <= x <= 75
/ \
x <= 30 36 <= x <= 75
/ \ / \
x <= 16 20<=x<=30 44<=x<=75 x>=60
/ \ / \ / \
x=5 16<=x<=20 27<=x<=30 55<=x<=59 60<=x<=75
/ \ / \
x=27 30<=x<=36 67<=x<=75 x>=71
相关问题
画出对长度为10的有序表进行折半查找的判定树
### 回答1:
很抱歉,作为AI语言模型,我无法画图。但我可以为您解释一下折半查找的判定树。
对于长度为10的有序表进行折半查找,判定树如下:
根节点为表的中间元素,即第5个元素。如果查找的元素等于根节点,则查找成功;如果查找的元素小于根节点,则在左子树中继续查找;如果查找的元素大于根节点,则在右子树中继续查找。
左子树的根节点为表的中间元素,即第2个元素。如果查找的元素等于左子树的根节点,则查找成功;如果查找的元素小于左子树的根节点,则在左子树的左子树中继续查找;如果查找的元素大于左子树的根节点,则在左子树的右子树中继续查找。
右子树的根节点为表的中间元素,即第8个元素。如果查找的元素等于右子树的根节点,则查找成功;如果查找的元素小于右子树的根节点,则在右子树的左子树中继续查找;如果查找的元素大于右子树的根节点,则在右子树的右子树中继续查找。
以此类推,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在为止。
### 回答2:
折半查找也称二分查找,在一个有序表中查找目标元素的过程中,每次将表分成两个部分,分别判断目标元素在哪一部分中,并继续对该部分进行二分查找,直到找到目标元素或确定目标元素不存在为止。以下是长度为10的有序表进行折半查找的判定树:
首先,将有序表分为两部分:
5
/ \
1 2 3 4 6 7 8 9 10
目标元素为8,判断8大于中位数5,因此目标元素在右侧部分。进一步分解右侧部分:
8
/ \
6 7 9 10
目标元素为8,判断8等于中位数8,找到目标元素。
根据上述描述,可以得到对长度为10的有序表进行折半查找的判定树。
### 回答3:
折半查找,又称二分查找,是一种用于在有序表中查找指定元素的算法。它的思想是每次将查找范围缩小一半,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
对于长度为10的有序表进行折半查找的判定树如下:
根节点:索引为5的元素
第一层:左子节点为索引为2的元素,右子节点为索引为8的元素
第二层:左子节点为索引为1的元素,右子节点为索引为4的元素;左子节点为索引为6的元素,右子节点为索引为9的元素
第三层:左子节点为索引为0的元素,右子节点为索引为3的元素;左子节点为索引为7的元素,右子节点为索引为非法值的元素
在这个判定树中,每个节点代表了一个比较操作,用来判断目标元素是在该节点值的左侧还是右侧。根据判定树,折半查找的过程如下:
1. 首先比较目标元素与索引为5的元素的大小。如果相等,则找到目标元素,算法结束;如果目标元素小于索引为5的元素,则进入左子节点;如果目标元素大于索引为5的元素,则进入右子节点;
2. 在左子节点中,比较目标元素与索引为2的元素的大小。以此类推,最终找到目标元素或者确定目标元素不存在。
总体而言,折半查找的判定树可以帮助我们直观地理解折半查找算法的执行过程。根据判定树,我们可以快速定位目标元素的位置,提高查找效率。
对含有16个元素的数列进行折半查找,其判定树的高度多少。需要详细答案
对含有16个元素的数列进行折半查找,其判定树的高度为4。
折半查找是一种基于比较的查找算法,每次将待查找区间分成两半,然后比较目标值和中间值的大小关系,进而确定待查找区间的下一步。因此,对于含有n个元素的数列进行折半查找,最坏情况下需要进行log2(n)次比较。
对于16个元素的数列,用折半查找的过程可以表示为一棵判定树,如下所示:
```
8
/ \
4 12
/ \ / \
2 6 10 14
/ \ / \ / \ / \
1 3 5 7 9 11 13 15
```
根据判定树的定义,每个节点表示一个比较操作,而每个叶节点表示一个元素。在最坏情况下,目标元素不在数列中,需要进行4次比较才能到达判定树的叶节点,因此判定树的高度为4。
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