ਐਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਨਿਰਮਾਣ
ਬਾਈਨਰੀ ਸਰਚ ਟ੍ਰੀਜ਼ (BSTs) ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ, ਸੰਮਿਲਨ, ਅਤੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਐਰੇ ਤੋਂ BST ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ BST ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚੁਣੇ ਗਏ ਰੂਟ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਐਰੇ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਸਬਰੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ JavaScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਐਰੇ ਤੋਂ BST ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਂਗੇ। ਉਦੇਸ਼ ਐਰੇ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਰੂਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਸਬਟ੍ਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਉਪ-ਟ੍ਰੀ ਲਈ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਦੁਹਰਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਾਰੇ ਤੱਤ ਦਰਖਤ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸਪਲਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਸਿਰਫ ਦੋ ਤੱਤ ਬਚੇ ਹੋਣ, ਕਿਉਂਕਿ ਹੇਠਲੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਚ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਵਰਤੀ ਤਰਕ ਐਰੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ BST ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ JavaScript ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ BST ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ, ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟੀ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ।
| ਹੁਕਮ | ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ |
|---|---|
| Math.floor() | ਇਸ ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਰੇ ਦੇ ਮੱਧ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਰਾਉਂਡਿੰਗ ਡਾਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਬ-ਟਰੀ ਦੀ ਜੜ੍ਹ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: let mid = Math.floor(nums.length / 2); |
| Array.prototype.slice() | ਇਹ ਵਿਧੀ ਮੱਧ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਐਰੇ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਸਬਰੇਅ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਵਰਤੀ BST ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਰੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: let lSide = nums.slice(0, mid); |
| Array.prototype.push() | ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਰੇ ਜਾਂ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਧੱਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ ਦੁਹਰਾਓ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: queue.push({ node: node.left, range: leftSide }); |
| throw new Error() | ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਵੈਧ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: ਨਵੀਂ ਗਲਤੀ ਸੁੱਟੋ("ਅਵੈਧ ਇਨਪੁਟ: ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਖਾਲੀ ਐਰੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।"); |
| Array.isArray() | ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੰਪੁੱਟ ਇੱਕ ਵੈਧ ਐਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਰੁੱਖ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੌਰਾਨ ਸੰਭਾਵੀ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: if (!Array.isArray(nums)) |
| console.error() | ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: console.error(error.message); |
| Node() | ਇਹ ਕੰਸਟਰਕਟਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨੋਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੁੱਖ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ: let node = new Node(nums[mid]); |
| while() | ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਸ਼ਰਤ ਪੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੂਪ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੁਹਰਾਓ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਲੂਪ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਨੋਡ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ: ਜਦਕਿ (queue.length) { ... } |
| try { ... } catch { ... } | ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰੈਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ: ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ { ... } ਕੈਚ (ਗਲਤੀ) { ... } |
JavaScript ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਿਸਦੀ ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਹੈ ਬਿਲਡ ਏ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ. ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਉਪ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐਰੇ ਦੇ ਮੱਧ ਐਲੀਮੈਂਟ ਨੂੰ ਲੱਭ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਟ੍ਰੀ ਦੇ ਰੂਟ ਨੋਡ ਵਜੋਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਐਰੇ ਦਾ ਖੱਬਾ ਪਾਸਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੂਟ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਤੱਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਖੱਬਾ ਸਬਟ੍ਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੱਜਾ ਪਾਸਾ, ਵੱਡੇ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੱਜਾ ਸਬਟ੍ਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਾਰੇ ਤੱਤ ਰੁੱਖ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਏ ਜਾਂਦੇ।
ਦੁਹਰਾਓ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਕਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਮਾਂਡ ਹੈ , ਜੋ ਕਿ ਐਰੇ ਦੇ ਮੱਧ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਕਮ ਹੈ , ਜੋ ਐਰੇ ਨੂੰ ਦੋ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਸਬਟ੍ਰੀਸ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਵਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਮਾਡਯੂਲਰ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ BST ਇਸਦੇ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਆਵਰਤੀ ਰਣਨੀਤੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੁੱਖ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੁਹਰਾਓ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤਰਜੀਹ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਮੱਧ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ, ਨੋਡ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਐਰੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੱਲ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ , ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਜਦਕਿ ਲੂਪ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਾਰੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਾਰਾ ਰੁੱਖ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੀਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ , ਅਸੀਂ ਰੁੱਖ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਵੈਧ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਜਾਂਚਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡਾ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਤਾਂ ਹੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਵੈਧ ਹੈ, ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਸਕਰਣ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼-ਕੈਚ ਬਲਾਕ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੌਗ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹੱਲ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਨਿਰਮਾਣ
ਇਹ ਹੱਲ JavaScript ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਐਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
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);
ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ
ਇਹ ਹੱਲ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
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);
ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ
ਇਹ ਹੱਲ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਆਵਰਤੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
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);}
ਕੁਸ਼ਲ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਬਾਈਨਰੀ ਸਰਚ ਟ੍ਰੀ (BST) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ . ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਤੁਲਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਦਰੱਖਤ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ BST ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਨੋਡਸ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਰੇਖਿਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ (O(n)) ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ BST ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਹਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AVL ਰੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਲਾਲ-ਕਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਵਰਗੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮਿਟਾਉਣ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਰੁੱਖ ਦੀ ਉਚਾਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ BST ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਨਾਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਜਾਂ ਸੱਜੇ ਸਬਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਰੱਖ ਕੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੋਈ ਵੀ ਬੀਐਸਟੀ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਸਬਟ੍ਰੀ 'ਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਉਸਾਰੀ ਦੇ ਪੜਾਅ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਰੁੱਖ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ BST ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਇੰਪੁੱਟ ਐਰੇ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਟ੍ਰੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਜਬੂਤ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥਪੂਰਨ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁੱਟਣਾ, ਰਨਟਾਈਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਵੈਧ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਇਨਪੁਟ ਟ੍ਰੀ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ।
- ਦੁਹਰਾਓ ਇੱਕ BST ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਰਿਕਰਸਨ ਐਰੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਉਪ-ਅਰੇਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੱਧ ਤੱਤ ਨੂੰ ਰੂਟ ਵਜੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਾਰੇ ਤੱਤ ਰੱਖੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੇ।
- ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ?
- ਤੁਸੀਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਜਾਂ ਸੱਜੇ ਸਬਟ੍ਰੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ BST ਸੰਪਤੀਆਂ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ।
- ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਕੀ ਹੈ BST ਉਸਾਰੀ ਵਿੱਚ?
- ਐਰੇ ਦੇ ਮੱਧ ਤੱਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਬ-ਟਰੀ ਦਾ ਰੂਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ BST ਵਿੱਚ ਰੁੱਖਾਂ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਸੰਤੁਲਨ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ ਕਰਨਾ, ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣਾ O(log n) ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
- ਕਿਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਰੁੱਖ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ?
- ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਰੇ ਨੂੰ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਸਬਰੇਅ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੁੱਖ ਦੇ ਸਬ-ਟ੍ਰੀਜ਼ ਦੀ ਮੁੜ-ਵਰਤੀ ਉਸਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਕੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇੰਪੁੱਟ ਇੱਕ ਵੈਧ, ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਐਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਰੱਖਤ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- BST ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਤੋਂ , ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਛੇਤੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
- ਤੁਸੀਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਪਹੁੰਚ ਕਿਉਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- ਦੁਹਰਾਓ, ਏ , ਆਵਰਤੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- AVL ਅਤੇ ਲਾਲ-ਕਾਲੇ ਰੁੱਖ ਸੰਤੁਲਨ ਕਿਵੇਂ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ?
- ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਘੂਗਣਕ ਖੋਜ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸੰਮਿਲਨ ਜਾਂ ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਮੱਧ ਤੱਤ ਨੂੰ ਰੂਟ ਵਜੋਂ ਚੁਣਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
- ਮੱਧ ਤੱਤ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੁੱਖ ਸੰਤੁਲਿਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਐਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਐਰੇ ਨੂੰ ਸਬਰੇਅ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਅਤੇ ਮੱਧ ਤੱਤ ਨੂੰ ਰੂਟ ਵਜੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਰੁੱਖ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਖੋਜ, ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਰੁੱਖ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਆਵਰਤੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦੋਵਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਰਨਟਾਈਮ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਰੁੱਖ ਦੇ ਸਫਲ ਵਿਕਾਸ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ।
- ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਦਰਖਤਾਂ ਦੀ ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਰੇ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਕੁਸ਼ਲ ਰੁੱਖ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਰੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। GeeksforGeeks - ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਰੁੱਖ
- JavaScript ਐਰੇ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਤੇ ਟ੍ਰੀ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਜ਼ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਆਵਰਤੀ ਤਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। MDN ਵੈੱਬ ਡੌਕਸ - ਐਰੇ ਸਲਾਈਸ()
- ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਾਈਨਰੀ ਖੋਜ ਟ੍ਰੀਜ਼ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਪਹੁੰਚ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। JavaScript ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ - ਰੀਕਰਸ਼ਨ