Table of Contents
বাইনারি সন্ধান গাছ (BS) মৌলিক তথ্য কাঠামোর মধ্যে ব্যবহার করা হয় তথ্য সংগ্রহে ব্যবহার করা হয় যা কার্যকর তথ্য পুনরুদ্ধারের জন্য ব্যবহার করা হয় । তাদের সময় বোঝার জন্য তাদের জটিলতার তথ্য ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা এবং অনুসন্ধান করতে সাহায্য করে ।
বাইনারি অনুসন্ধানের মৌলিক বিষয়গুলো
বাইনারি সন্ধান গাছ একটি চিত্রের আকার যেখানে প্রতি দুইটি নোড রয়েছে, যেটির মধ্যে সাধারণত বাম ও ডান দিকে রয়েছে ।
অনুসন্ধান কাজের সময় জটিলতা
একটি বি. এস. টি. - এর কার্য প্রণালী নির্ভর করে ট্রি এর উচ্চতা পর্যন্ত, যখন গাছটি ভারসাম্যহীন হয়, তখন উচ্চতা হল সংখ্যার মধ্যবর্তী একটি সংখ্যা, যার ফলে Ogm (নাগ) অনুসন্ধানের সময় গণনায় উচ্চতা বৃদ্ধি পায় । এর ফলে একটি ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে তথ্যের মান বৃদ্ধি পায় ।
খারাপ ভাবে নির্মিত এই দৃশ্যের মধ্যে দিয়ে যখন গাছটি স্কুইড হয়ে যায় তখন তার সংখ্যা হয় শূন্যের সমান হয়, যা নোডের সংখ্যা সমান, যা On (n) এর সময় অনুসন্ধানের সময়কে অতিক্রম করে, বিশেষ করে বড় বড় আকারের তথ্য।
প্রবেশ করুন এবং অপসারণ করুন
কিন্তু, মাটির নিচে একটা নকশা তৈরি করার জন্য মাটির উপরিভাগের মধ্যে দিয়ে একটা মাটির নকশা তৈরি করা হয় । কিন্তু, গর্তের মধ্যে দিয়ে এই গাছটি বের করার জন্য কোনো পরিচিত জায়গা খুঁজে বের করার জন্য অথবা অপসারণের জন্য কোনো নোড খুঁজে বের করতে পারে না ।
তবে যদি গাছটি অযোগ্য হয়ে থাকে, তাহলে এই অপারেশন O(এন)-এর প্রতি আরো খারাপ হতে পারে, যা সামগ্রিক ডাটাবেসের প্রদর্শনকে প্রভাবিত করতে পারে।
ট্রি বাঞ্চিং এর প্রভাব
বিভিন্ন কর্মক্ষমতা বজায় রাখার জন্য, AVL গাছ বা রেড-ব্লাড গাছ ব্যবহার করা হয় । এই কাঠামোগুলো নিশ্চিত করে যে, এই কাঠামোগুলো এখনও চলমান রয়েছে, যেগুলো একাধিক অক্ষর ও কর্মক্ষম পরেও সংরক্ষণ করে রাখা হয় ।