Algorithmes d'arbre

Apprenez à travailler avec des structures de données hiérarchiques qui alimentent les bases de données, les systèmes de fichiers et les opérations de recherche. Comprenez les arbres de recherche binaire, explorez les arbres auto-équilibrés comme les arbres AVL et Rouge-Noir qui garantissent des opérations O(log n), et maîtrisez les techniques de parcours d'arbre (infixe, préfixe, postfixe) essentielles pour le traitement des données et l'évaluation des expressions.

3 algorithmes

Trie (Prefix Tree)

Intermediate

Tree-based data structure that stores strings efficiently by sharing common prefixes. Each path from root to leaf represents a word or key. Excels at autocomplete, spell checking, IP routing tables, and dictionary implementations with O(m) operations where m is key length.

O(m)

O(ALPHABET_SIZE × N × M)

treestring-algorithms

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Lowest Common Ancestor (LCA)

Intermediate

Finds the deepest node that is an ancestor of two given nodes in a tree. Fundamental operation in tree queries with applications in computational biology (species evolution), network routing, and version control systems. Various algorithms offer different time-space tradeoffs.

AVL Tree

Advanced

First self-balancing binary search tree invented in 1962 by Adelson-Velsky and Landis. Maintains height balance through rotations, guaranteeing O(log n) operations. Stricter balancing than red-black trees makes it ideal for lookup-heavy applications like databases and file systems.

💡 Conseil d'apprentissage

Commencez par les algorithmes de niveau débutant pour construire vos bases, puis progressez vers les sujets intermédiaires et avancés. Chaque algorithme comprend des visualisations interactives, une analyse de complexité et des exemples de code dans plusieurs langages.