アルゴリズムで使用されるツリー構造の基本 - ダミー

木構造は自然界の物理的オブジェクトのように見えます。ツリーを使用すると、データをすばやく整理し、他のデータ記憶技術を使用するよりも短時間で見つけることができます。検索や並べ替えルーチンに使用されるツリーは一般的に見付かりますが、他にも多くの目的があります。

ツリーを構築することは、物理的な世界でツリーを構築するのと同じように機能します。ツリーに追加する各項目は、 ノード です。ノードは リンクを使用して相互に接続します。 ノードとリンクの組み合わせは、ここに示すように、ツリーによく似た構造を形成します。

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Pythonのツリーは、物理的な選択肢によく似ています。

ツリーには、物理​​ツリーと同様にルートノードが1つしかありません。ルートノードは、実行するさまざまな種類の処理の開始点を提供します。根ノードに接続されているのは、分岐または葉です。葉ノードは、常にツリーの終点です。ブランチノードは、他のブランチまたはリーフをサポートします。表示されるツリーのタイプはバイナリツリーです。各ノードには最大で2つの接続があるためです。

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ツリーを見ると、ブランチBはルートノードの子です。これは、ルートノードがリストの最初に表示されるためです。リーフEとリーフFは両方ともブランチBの子であり、ブランチBをリーフEとリーフFの親にします。ツリーに関する議論でノード間の子/親関係がよく考慮されるため、ノード間の関係は重要です。これらの用語がなければ、木の議論は非常に混乱する可能性があります。