Binary Search Tree

A. BINARY SEARCH TREE

     Binary Search Tree adalah tree yang terurut (ordered Binary Tree) yang memiliki kelebihan bila dibanding dengan struktur data lain. Binary Search Tree juga sering disebut dengan Sorted Binary Tree yang berfungsi untuk menyimpan informasi nama atau bilangan yang disimpan di dalam memory.

     Ciri-ciri Binary Search Tree :
1. Setiap node mempunyai value dan tidak ada value yang double.
2. Value yang ada di kiri tree lebih kecil dari rootnya.
3. Value yang ada di kanan tree lebih besar dari rootnya.
4. Kiri dan kanan tree bisa menjadi root lagi atau bisa mempunyai child.
5. Memiliki sifat rekursif.

     Binary Search Tree memiliki tiga operasi dasar :
1. Find(x) : menemukan value x di dalam Binary Search Tree (Search)
2. Insert(x) : memasukkan value baru x ke Binary Search Tree (Push)
3. Remove(x) : menghapus key x dari Binary Search Tree (Delete)



B. OPERASI SEARCH

1. Memulai pencarian dari root.
2. Jika root adalah value yang kita cari, maka berhenti.
3. Jika x lebih kecil dari root maka cari ke dalam rekursif tree sebelah kiri.
4. Jika x lebih besar dari root maka cari ke dalam rekursif tree sebelah kanan.



C. OPERASI INSERTION

1. Dimulai dari root
2. Jika x lebih kecil dari node value(key), kemudian cek dengan sub-tree sebelah kiri. Lakukan pengecekan secara berulang (rekursif).
3. Jika x lebih besar dari node value(key), kemudian cek dengan sub-tree sebelah kanan. Lakukan pengecekan secara berulang (rekursif).
4. Ulangi sampai menemukan node yang kosong untuk memasukkan value x. Dan x akan selalu berada di paling bawah, biasa disebut leaf atau daun.



D. OPERASI DELETION

1. Jika value yang ingin dihapus adalah leaf (daun) atau paling bawah, langsung delete.
2. Jika value yang akan dihapus mempunyai satu anak, hapus nodenya dan gabungkan anaknya ke parent value yang dihapus.
3. Jika value yang akan dihapus adalah node yang memiliki dua anak, maka ada dua cara. Kita bisa mencari dari left sub-tree anak kanan paling terakhir (leaf) (kiri, kanan). Atau dengan cara mencari dari right sub-tree anak kiri paling terakhir (leaf) (kanan, kiri).

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

AVL Tree dan B-Tree

Image
A. AVL Tree AVL adalah balanced binary search tree yang memiliki perbedaan jumlah node pada subtree kiri dan subtree kanannya maksimal satu.                                              Untuk menentukan Height dan Balance Factor, gunakan cara berikut : Height : 1. Jika node (root) tidak memiliki subtree heightnya = 0. 2. Jika node adalah leaf, height = 1. 3. Jika internal node, maka height = height tertinggi dari anak + 1. Balance Factor : 1. Selisih height antara anak kiri dan kanan. Jika tidak memiliki anak dianggap 0. Insertion Insert suatu node pada AVL Tree sama dengan insert node pada Binary Search Tree. Node baru diposisikan sebagai leaf. Setelah memasukkan node baru, maka harus dilakukan penyeimbangan kembali pada path dari node yang baru di-insert atau path terdalam. Namun biasanya, path terdalam adalah path dari node yang baru saja di-insert. ...
Read more

Hashing and Hash Tables, Trees & Binary Tree

A. HASHING      Hashing merupakan metode yang digunakan untuk menyimpan data dalam sebuah array agar dapat menyimpan data, mencari data, menambah data, dan menghapus data dengan cepat. Pengertian hashing adalah transformasi aritmatik sebuah string dari karakter menjadi nilai yang merepresentasikan string aslinya. Dalam hashing, yang dilakukan adalah menghitung posisi record yang dicari dalam array, bukan membandingkan record dengan isi pada array.      Hash Function atau Fungsi Hash merupakan fungsi yang mengembalikan nilai atau kunci. Hash Table atau Tabel Hash merupakan array yang digunakan. B. HASH TABLE      Hash Table merupakan sebuah struktur data, terdiri atas sebuah tabel dan fungsi. Fungsi pada Hash Table bertujuan untuk memetakan nilai kunci yang unik untuk setiap record (baris) menjadi angka (hash) lokasi record tersebut dalam sebuah tabel.      Kelebihan dari Hash Table adalah waktu mengakse...
Read more