Окружение обширными и увлекательными знаниями позволяет нам, людям, решать сложные проблемы, с которыми мы сталкиваемся каждый день. Умение систематизировать предоставленную информацию и знать, когда использовать правильную информацию, жизненно важно.

В мире информатики способность понимать язык, который мы используем в программировании, так же важна, как и понимание структур данных, которые мы можем использовать в своих интересах. Одной из конкретных структур данных, которая популярна среди большинства ученых-компьютерщиков, является бинарное дерево поиска (или сокращенно BST).

Что такое бинарное дерево поиска? Это абстрактный тип данных, который позволяет нам очень эффективно перебирать набор данных. Где каждое дерево содержит родительский узел (или корень), к которому может быть присоединено максимум два узла, левый и правый узел. Это означает, что каждый узел может иметь только 0, 1 или 2 узла, которые иногда можно назвать дочерними узлами.

По сравнению с обычным бинарным деревом BST обладает особыми свойствами, которые делают его более эффективным. Для правильной реализации BST все узлы в правом поддереве, содержащие значение, должны быть больше, чем значение родительского узла. Точно так же все узлы, содержащие значение в левом поддереве, должны быть меньше значения родительского узла.

Это специальное свойство позволяет нам пройти через данное дерево и определить, существует ли значение в дереве. Подобно алгоритму бинарного поиска, BST делит данные пополам на две части, сохраняя половину, содержащую требуемое значение. Этот метод повторяется непрерывно в течение нескольких итераций, пока значение не будет найдено.

class BinaryTree:
     def __init__(self, value, left= None, right= None) -> None:
     """Initialize this binary tree."""
          self.key, self.left, self.right = value, left, right
     def search(tree, key):
     """Find the given key in the given Tree."""
          if tree.value is None or tree.key == key:
               return tree.key
          if tree.value < key:
               return search(tree.right, key)
          else:
               return search(tree.left, key)

Показанный код является возможной реализацией того, как метод поиска работает в структуре BST с использованием python.

Наконец, деревья обеспечивают эффективные способы вставки, удаления и поиска данных. Это позволяет структуре быть гибкой и может использоваться для представления иерархий.

Ссылки: https://www.geeksforgeeks.org/binary-search-tree-set-1-search-and-insertion/

********