興味深いデータ構造：BK木 | POSTD
BK木とは、 距離空間 内のデータをインデックス化する目的に特化した、木構造を指します。距離空間は基本的に、要素の組 $ (a,b) $ 全てについて距離関数 $ d(a,b) $ を持つオブジェクトの集合です。この距離関数は正しく動作することを保証するために、一連の公理を満たしていなければなりません。これが必要になる理由は、後述の「検索」のセクションできちんと説明します。 BK木のデータ構造は、一連のキーを検索し、与えられた検索キーの値に最も近いキーを見つける問題の解決策として、 1973年にBurkhardとKellerが提案したもの です。この問題を解決する素朴な方法は、要素の組に含まれる各要素と検索キーの値を単純に比較することです。一定の時間内に比較が完了した場合、この検索の解は $ O(n) $ となります。一方、BK木を採用すると、この時実行する比較の回数を減らせる可能性が高く
Data Structure Visualization
Currently, we have visualizations for the following data structures and algorithms: Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available in java version) Lists: Linked List Implementation (available in java version) Recursion Factorial Reversing a String N-Queens Problem Indexing
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