Skip to main content

BINARY SEARCH TREE




Binary Search Tree (BST) merupakaan salah satu struktur data yang digunakan untuk menyimpan data yang mempermudah proses pencarian data (searching), memasukkan data berurut (insertion) dan menghapus data (deletion). Binary Search Tree memiliki bentuk seperti Tree dan setiap data harus memiliki nilai yang berbeda dimana data disebut dengan Node. Node yang berada diposisi paling atas disebut dengan Root. Dalam BST, node akan terhubung dengan node lainnya sebanyak maksimalnya 2. Kedua node memiliki nama left subtree dan right subtree. Left subtree harus memiliki nilai lebih kecil dari nilai di node dan right subtree harus memiliki nilai lebih besar dari node. Node yang tidak memiliki left maupun right subtree disebut leaf.





Searching
Misalkan ingin mencari integer dengan value n.
Searching dimulai dari Root. Apabila n bernilai sama dengan Root, pencarian data akan berhenti karena data sudah ditemukan. Namun, apabila n bernilai lebih kecil dari Root, maka pencarian berlanjut ke left subtree dan sebaliknya apabila n lebih besar, maka pencarian berlanjut ke right subtree sampai data ditemukan.

Insertion
Misalkan ingin memasukkan integer dengan value n.
Jika Root masih kosong, maka data akan menjadi Root.
Jika n bernilai lebih kecil dari Root, n akan menjadi left subtree. Sebaliknya, jika n bernilai lebih besar dari Root, n akan menjadi right subtree. Dan seterusnya hingga menemukan tempat kosong dan data yang baru dimasukkan akan selalu menjadi leaf.




Deletion
Misalkan ingin menghapus integer dengan value n.
Jika n terdapat pada Root, maka dapat mengambil data pada leaf yang memiliki nilai paling besar dari left subtree atau pada leaf yang memiliki nilai paling kecil dari right subtree. Maka data tersebut akan menggantikan n dan leaf tempat sebelumnnya akan dihapus. Apabila n terdapat pada leaf, maka dapat langsung dihapus leafnya.




Comments

Popular posts from this blog

HASHING, HASH TABLE, BINARY TREE

Hashing merupakan teknik untuk menyimpan data-data dan secara unik mengidentifikasi data tertentu dari sekelompok data serupa. Teknik hashing memudahkan saat ingin melakukan pencarian data karena teknik ini memetakan Hash Key dalam tabel Hash Table menggunakan fungsi yang sudah ditentukan yaitu Hash Function . Konsep hashing digunakan dalam database untuk menyimpan banyak data dan setiap data dimasukkan ke setiap index dalam  Hash Table .  Hash Function (Teknik Hashing)  1. Mid - Square : Teknik ini menguadratkan key yang akan dimasukkan ke hash table, lalu mengambil angka tengah dari hasil yang sudah dikuadratkan sebagai hash key. Contoh:  Key = 3123 Hasil Kuadrat Key = 9753129 Key baru = 531 Jadi hash key yang disimpan adalah 531. 2. Division : Teknik ini mencari sisa bagi dari jumlah karakter yang ingin disimpan (ASCII). Contoh: "PIPE" akan memiliki hash key (64+16 + 64+9 + 64+16 + 64+5) % 97 = 11. 3. Folding :  Teknik ini membagi key menjadi beberapa

AVL Tree

AVL Tree diciptakan oleh Adelson-Velskii dan Landis. AVL Tree merupakan Binary Search Tree yang memiliki selisih tinggi / level maksimal 1 antara subtree kiri dan subtree kanan. AVL Tree mempersingkat waktu pencarian dan menyederhanakan bentuk tree.  Tree diatas merupakan AVL karena selisih subtree kiri dan subtree kanan memenuhi salah satu syaratnya yaitu sama dengan 1.  Di bawah ini adalah tree yang bukan AVL karena selisih subtree kiri dan subtree kanan sama dengan 2, yang berarti tidak memenuhi syarat. INSERTION Untuk insertion AVL Tree terdapat 4 case: 1. Single Rotation Kasus 1  Left-Left Case akan diselesaikan dengan Right Rotate dan menjadi:        18      /     \     5      27 Kasus 2  Right-Right Case akan diselesaikan dengan Left Rotate dan menjadi:        45      /     \     30   75 2. Double Rotation Kasus 3  Right-Left Case akan diselesaikan dengan Right Rotate lalu Left Rotate menjadi: (1) Right Rotate                50            \            63               \