binary_tree

Paketübersicht

Aus öffentlichen Paketdaten erstellte Orientierung.

Eine Implementierung eines selbstbalancierenden binären Suchbaums in Dart, die darauf ausgelegt ist, effiziente Such-, Einfüge- und Löschoperationen mit einer Komplexität von O(log n) aufrechtzuerhalten. Der Baum unterstützt die Iteration über Iterable und bietet leistungsstarke Methoden wie greaterThan, lessThanOrEqual (zur Erstellung von Teillisten), max und min. Ideal für dynamische Datensätze, die geordneten Zugriff und Bereichsabfragen erfordern. Entwickelt mit Fokus auf Leistung und Benutzerfreundlichkeit, eignet sie sich für Anwendungen, die schnelle sortierte Datenverwaltung über mehrere Plattformen hinweg benötigen.

Anwendungsfälle

Dynamisches Verwalten sortierter Daten
Implementierung von Bereichsabfragen
Effiziente Suche und Einfügung
Geordnete Sammlungen erstellen
Unterstützung der Echtzeit-Datenverarbeitung
Schnelle Min-/Max-Wertabruf aktivieren

Hauptmerkmale

Selbstausgleichende Struktur
Iterable-Unterstützung
Bereichsbasierte Abfragen (greaterThan, lessThanOrEqual)
O(log n)-Operationen
Min-/Max-Zugriffsmethoden
Plattformübergreifende Kompatibilität

Geeignet für

Entwickler, die geordnete Datenstrukturen benötigen
Anwendungen mit häufigen Einfügungen und Abfragen
Systeme, die sortierte Teilmengen erfordern
leistungskritische Datenverarbeitung
Dart-Projekte auf mehreren Plattformen

Hinweise

Höherer Speicherverbrauch als bei einfachen Listen
Nicht ideal für statische Datensätze
Erfordert Verständnis von BST-Konzepten
Intuitiver als integrierte Sammlungen
Mögliche Komplexität bei der Fehlersuche in Baumlogik

Original-README

Originaler README-Schnappschuss aus dem verknüpften Quell-Repository. Aktuelle Inhalte finden Sie im Repository.

Self-Balancing Binary Search Tree for Dart. BST is implemented as Iterable. There are many operations such as greaterThan, lessThanOrEqual (create sublist), max , min etc.

Features

void main() {
  final myNumbers = BinaryTree([10, 8, 16, 4, 9, 13, 25, 2, 6, 12, 26, 14, 18]);
}

Binary tree stores values as a binary search tree.
For more information : Binary Search Tree.

A Self-Balancing AVL type tree is used, which balances the depth of the nodes.
For more information : Self Balancing Binary Search Tree , AVL Tree.

Usage

Use Case

You can see if you need it by looking at the benchmarks given below. It is generally advantageous in keeping long and sorted datasets. Its advantage is not noticeable on short datasets.

Benchmark scenarios

Type

Binary Tree objects must be Comparable

All of num , String , Duration etc. are Comparable.

You can define your objects as Comparable.

Comparable Documentation

void main() {
  final myLetters = BinaryTree<String>(["a", "c", "b"]);
  final myDates = BinaryTree<DateTime>([DateTime.now()]);
}

Basic operations

void main() {
  final myNumbers = BinaryTree([ 
    /*initial*/
  ]);
  myNumbers.insert(value);
  myNumbers.remove(value);
  myNumbers.contains(value);
  
}

Iterator

You can create an Iterator by "startsWith" or "endsWith" given element.

f() {
  final myNumbers = BinaryTree([10, 8, 16, 4, 9, 13, 25, 2, 6, 12, 26, 14, 18]);
  final iterator = myNumbers.iteratorFrom(8, greaterThan: true, equal: false); // defaults
  while (iterator.moveNext()) {
    print(iterator.current); // 9 , 10 ... 26
  }
}

You can also define bounds

f() {
  final myNumbers = BinaryTree([10, 8, 16, 4, 9, 13, 25, 2, 6, 12, 26, 14, 18]);
  final iterator = myNumbers.iteratorFrom(8, bound: Bound(13, equal: true));
  while (iterator.moveNext()) {
    print(iterator.current); // 9 , 10 ... 13
  }
}

toList

You can create new lists using range iterators.

f() {
  final myNumbers = BinaryTree([10, 8, 16, 4, 9, 13, 25, 2, 6, 12, 26, 14, 18]);

  myNumbers.lessThan(16);

  /// 14 , 13 , ... 2
  myNumbers.lessThanOrEqual(16);

  /// 16 , 14 , 13 , ... 2
  myNumbers.greaterThan(16);

  ///  25 , 26
  myNumbers.greaterThanOrEqual(16);

  /// 16 , 25 , 26

  /// custom bound
  myNumbers.listFrom(16, bound: Bound(13, equal: true));

  /// 16 , 14 , 13

}

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