ഒരു ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു ബൈനറി സെർച്ച് ട്രീ നിർമ്മിക്കുന്നു

അറേകളുള്ള ബൈനറി സെർച്ച് ട്രീ നിർമ്മാണം

ബൈനറി സെർച്ച് ട്രീകൾ (ബിഎസ്ടി) കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ ഘടനയാണ്, കാര്യക്ഷമമായ തിരയലും ഉൾപ്പെടുത്തലും മൂലകങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കലും സാധ്യമാക്കുന്നു. ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു ബിഎസ്ടി നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, ബിഎസ്ടി പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിലനിർത്തുന്നതിന് അറേയെ എങ്ങനെ വിഭജിക്കണം എന്ന് മനസിലാക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാനം. തിരഞ്ഞെടുത്ത റൂട്ട് മൂല്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അറേയെ ഇടത്, വലത് സബറേകളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു ബിഎസ്ടി നിർമ്മിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിലൂടെ നമ്മൾ നടക്കും. അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു റൂട്ട് തിരഞ്ഞെടുക്കുക, മൂലകങ്ങളെ ഇടത്, വലത് സബ്ട്രീകളായി വിഭജിക്കുക, കൂടാതെ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും ട്രീയിൽ ഉചിതമായി ക്രമീകരിക്കുന്നത് വരെ ഓരോ ഉപവൃക്ഷത്തിനും ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

അൽഗോരിതത്തിന് വിഭജനം ശ്രദ്ധാപൂർവം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ചും രണ്ട് ഘടകങ്ങൾ മാത്രം ശേഷിക്കുമ്പോൾ, താഴ്ന്ന മൂല്യം ഇടത്തോട്ടും ഉയർന്ന മൂല്യം വലത്തോട്ടും പോകണം. കൂടാതെ, ആവർത്തന ലോജിക് അറേയെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, മരം ശരിയായി നിർമ്മിച്ചതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

അറേ അടുക്കിയിരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, സമതുലിതമായ BST കാര്യക്ഷമമായി നിർമ്മിക്കാൻ ഈ സമീപനം ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് JavaScript-ൽ ഒരു വർക്കിംഗ് BST നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും, ഡാറ്റയിലൂടെ കാര്യക്ഷമമായി തിരയുക അല്ലെങ്കിൽ ക്രമീകരിച്ച ഡാറ്റ ഡൈനാമിക് ആയി പരിപാലിക്കുക തുടങ്ങിയ പൊതുവായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക.

ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലെ ബൈനറി സെർച്ച് ട്രീ കൺസ്ട്രക്ഷൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത ആദ്യത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നു a ബൈനറി സെർച്ച് ട്രീ (BST) ഒരു ആവർത്തന സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റയെ ചെറിയ ഉപപ്രശ്നങ്ങളായി വിഭജിക്കേണ്ട പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഈ രീതി ഉപയോഗപ്രദമാണ്. അറേയുടെ മധ്യഭാഗം കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ, നമുക്ക് അത് ട്രീയുടെ റൂട്ട് നോഡായി തിരഞ്ഞെടുക്കാം. റൂട്ടിനേക്കാൾ ചെറിയ മൂലകങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന അറേയുടെ ഇടത് വശം ഇടത് ഉപവൃക്ഷമായി മാറുന്നു, അതേസമയം വലിയ മൂലകങ്ങളുള്ള വലതുഭാഗം വലത് ഉപവൃക്ഷമായി മാറുന്നു. എല്ലാ ഘടകങ്ങളും മരത്തിൽ ചേർക്കുന്നത് വരെ ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിച്ച് ആവർത്തിക്കുന്നു.

ആവർത്തനം അൽഗോരിതത്തിൻ്റെ ശുദ്ധവും യുക്തിസഹവുമായ ഒഴുക്ക് അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റിലെ ഒരു പ്രധാന കമാൻഡ് ആണ് Math.floor(), ഇത് അറേയുടെ മധ്യഭാഗം കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗിനായി അതിനെ വിഭജിക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മറ്റൊരു പ്രധാന കമാൻഡ് സ്ലൈസ് (), ഇത് അറേയെ രണ്ട് ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഇടത്, വലത് സബ്ട്രീകൾ ആവർത്തിച്ച് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ മോഡുലാർ സമീപനം അതിൻ്റെ അടുക്കിയ ഘടന നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ BST ശരിയായി രൂപപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ ആവർത്തന തന്ത്രം, അറേ അടുക്കിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, വൃക്ഷം സന്തുലിതമാണെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ഒരു ക്യൂ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ആവർത്തന സമീപനം നടപ്പിലാക്കി. മെമ്മറി പരിമിതികൾ കാരണം ആവർത്തനം വളരെ സങ്കീർണ്ണമോ അല്ലെങ്കിൽ മുൻഗണന നൽകാത്തതോ ആണെങ്കിൽ ഈ രീതി പ്രയോജനകരമാണ്. പ്രധാന ആശയം അതേപടി തുടരുന്നു: മധ്യഭാഗം കണ്ടെത്തുക, നോഡ് തിരുകുക, അറേയെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുക. എന്നിരുന്നാലും, ആവർത്തനത്തിനുപകരം, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ട നോഡുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഒരു ക്യൂ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ആവർത്തന പരിഹാരം പോലുള്ള കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു തള്ളുക(), ഇത് ഭാവി പ്രോസസ്സിംഗിനായി ക്യൂവിലേക്ക് നോഡുകൾ ചേർക്കുന്നു. എല്ലാ നോഡുകളും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നതുവരെ ലൂപ്പ് തുടരുന്നു, ഇത് മുഴുവൻ ട്രീയും നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

അവസാനമായി, മൂന്നാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയവും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. തുടങ്ങിയ കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പുതിയ പിശക് () ഒപ്പം Array.isArray(), ട്രീ നിർമ്മാണവുമായി മുന്നോട്ട് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് അസാധുവായ ഇൻപുട്ടുകൾ പരിശോധിച്ച് ഞങ്ങൾ കോഡ് കൂടുതൽ ശക്തമാക്കുന്നു. റൺടൈം പിശകുകൾ തടയുന്ന ഇൻപുട്ട് സാധുതയുള്ളതാണെങ്കിൽ മാത്രമേ ഞങ്ങളുടെ ബൈനറി തിരയൽ ട്രീ നിർമ്മിക്കപ്പെടുകയുള്ളൂവെന്ന് ഈ പരിശോധനകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ പതിപ്പ് ഒഴിവാക്കലുകൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു ട്രൈ-ക്യാച്ച് ബ്ലോക്ക് നടപ്പിലാക്കുന്നു, ഇത് പ്രോഗ്രാമിനെ പിശകുകൾ നിയന്ത്രിക്കാനും അവ ശരിയായി ലോഗിൻ ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പരിഹാരത്തിൻ്റെ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, അതിൻ്റെ സുരക്ഷയും പ്രകടനവും വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും, വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഇത് ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}
class BinarySearchTree {
  constructor() {
    this.root = null;
  }
  buildTree(nums) {
    if (nums.length === 0) return null;
    let mid = Math.floor(nums.length / 2);
    let node = new Node(nums[mid]);
    node.left = this.buildTree(nums.slice(0, mid));
    node.right = this.buildTree(nums.slice(mid + 1));
    return node;
  }
}
const nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
const bst = new BinarySearchTree();
bst.root = bst.buildTree(nums);
console.log(bst.root);

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}
class BinarySearchTree {
  constructor() {
    this.root = null;
  }
  buildTree(nums) {
    if (nums.length === 0) return null;
    let mid = Math.floor(nums.length / 2);
    this.root = new Node(nums[mid]);
    let queue = [{ node: this.root, range: nums }];
    while (queue.length) {
      let { node, range } = queue.shift();
      let midIndex = Math.floor(range.length / 2);
      let leftSide = range.slice(0, midIndex);
      let rightSide = range.slice(midIndex + 1);
      if (leftSide.length) {
        node.left = new Node(leftSide[Math.floor(leftSide.length / 2)]);
        queue.push({ node: node.left, range: leftSide });
      }
      if (rightSide.length) {
        node.right = new Node(rightSide[Math.floor(rightSide.length / 2)]);
        queue.push({ node: node.right, range: rightSide });
      }
    }
  }
}
const nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
const bst = new BinarySearchTree();
bst.buildTree(nums);
console.log(bst.root);

class Node {
  constructor(value) {
    this.value = value;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}
class BinarySearchTree {
  constructor() {
    this.root = null;
  }
  buildTree(nums) {
    if (!Array.isArray(nums) || nums.length === 0) {
      throw new Error("Invalid input: nums must be a non-empty array.");
    }
    return this._buildRecursive(nums);
  }
  _buildRecursive(nums) {
    if (nums.length === 0) return null;
    let mid = Math.floor(nums.length / 2);
    let node = new Node(nums[mid]);
    node.left = this._buildRecursive(nums.slice(0, mid));
    node.right = this._buildRecursive(nums.slice(mid + 1));
    return node;
  }
}
try {
  const nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];
  const bst = new BinarySearchTree();
  bst.root = bst.buildTree(nums);
  console.log(bst.root);
} catch (error) {
  console.error(error.message);
}

കാര്യക്ഷമമായ ബൈനറി തിരയൽ ട്രീ അൽഗോരിതങ്ങൾ

ബൈനറി സെർച്ച് ട്രീ (BST) അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന വശം ട്രീ ബാലൻസിങ്. വൃക്ഷം ഒപ്റ്റിമൽ തിരയൽ സമയം നിലനിർത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ ബാലൻസ് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഒരു ബിഎസ്ടി അസന്തുലിതമാവുകയാണെങ്കിൽ, നോഡുകൾ തിരയുക, തിരുകുക, ഇല്ലാതാക്കുക എന്നിവ പോലുള്ള ചില പ്രവർത്തനങ്ങൾ ലീനിയർ ടൈം കോംപ്ലക്‌സിറ്റിയിലേക്ക് (O(n)) തരംതാഴും, ഇത് ഒരു BST ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തെ പരാജയപ്പെടുത്തുന്നു. AVL മരങ്ങളും റെഡ്-ബ്ലാക്ക് മരങ്ങളും പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ നോഡുകൾ ചേർക്കുമ്പോഴോ ഇല്ലാതാക്കുമ്പോഴോ ട്രീയെ യാന്ത്രികമായി പുനഃസന്തുലിതമാക്കുന്നു, മരത്തിൻ്റെ ഉയരം നോഡുകളുടെ എണ്ണവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ലോഗരിതമിക് ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഒരു ബിഎസ്ടി നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ മറ്റൊരു നിർണായക പരിഗണന, തനിപ്പകർപ്പ് മൂല്യങ്ങൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം എന്നതാണ്. മിക്ക കേസുകളിലും, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ അനുവദനീയമല്ല അല്ലെങ്കിൽ ഇടത് അല്ലെങ്കിൽ വലത് സബ്ട്രീയിൽ സ്ഥിരമായി സ്ഥാപിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ബിഎസ്ടിയുടെ സമഗ്രത നിലനിർത്താൻ ഡിഫോൾട്ടായി വലത് സബ്ട്രീയിൽ തനിപ്പകർപ്പുകൾ സ്ഥാപിക്കാം. ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ ഉചിതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് നിർമ്മാണ ഘട്ടത്തിലും തുടർന്നുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളിലും വൃക്ഷത്തിൻ്റെ കാര്യക്ഷമതയെയും പ്രകടനത്തെയും ബാധിക്കും.

കൂടാതെ, എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും നിങ്ങളുടെ BST ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയവും പ്രധാനമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻപുട്ട് അറേ അടുക്കിയിട്ടുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നത് സമയം ലാഭിക്കാനും തെറ്റായ ട്രീ ഘടനകളെ തടയാനും കഴിയും. അർത്ഥവത്തായ പിശക് സന്ദേശങ്ങൾ എറിയുന്നത് പോലെയുള്ള ശക്തമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, റൺടൈം പ്രശ്നങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ഡെവലപ്പറെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി ഡീബഗ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, പ്രതിരോധ പ്രോഗ്രാമിംഗ് രീതികൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത്, അസാധുവായതോ അപ്രതീക്ഷിതമായതോ ആയ ഇൻപുട്ട് ട്രീ നിർമ്മാണ പ്രക്രിയ പരാജയപ്പെടുന്നതിന് കാരണമാകുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.