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1. 이진검색트리에서의 검색
키 x를 가진 노드를 검색하고자 할 때,
1) 성공적인 검색 : 트리에 키x를 가진 노드가 존재
-> 해당 노드를 return.
2) 실패하는 검색 : 트리에 키x를 가진 노드가 존재하지 않음
-> NIL값을 retur
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alse이면
{
printf("찾는 노드가 없습니다.\n\n");
return;
}
printf("찾았습니다.\n\n"); //true이면
}
bool TreeSearch(int key)
{
NODE *newNode;
newNode=root; //루트부터..
while(newNode) //노드가 있으면 반복
{
printf ("->%2d ",newNode->num); //찾을때 지나가는노드출력
if(new
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트리는 삽입·삭제보다 많은 양의 데이터를 탐색할 때 유리합니다. 이렇게 작업시간과 균형 트리는 같지만 자세히 보면 다른 트리로 어디서 효과적으로 사용하는지 알 수 있습니다.
Ⅳ. 참고문헌
쉽게 배우는 알고리즘, 문병로, 한빛아카데미,
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Tree) 이러한 문제를 해결하기 위해 균형 탐색 트리(balanced search tree)가 사용된다 1. 최대값을 찿는 알고리즘(maximum algorithm)
2. 선형 탐색 알고리즘(linear search algorithm)
3. 삽입정렬(insertion sorting algorithm)
4. 버블 정렬 알고리즘(bubble so
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자식이 없는 포인터들은 표시하지 않음 1. 이진 탐색 트리(BS트리, binary search tree)
2. m원 탐색 트리의 정의
3. m원 탐색 트리 3원 탐색 트리
4. B 트리
5. B 트리의 조건
6. B트리에 키를 삽입하는 알고리즘
7. B* 트리의 정의
8. B+트리의 정의
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