मुख्य अंतर - बाइनरी ट्री बनाम बाइनरी सर्च ट्री
डेटा संरचना कुशलतापूर्वक उपयोग करने के लिए डेटा को व्यवस्थित करने का एक व्यवस्थित तरीका है। डेटा संरचना का उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित करने से चलने का समय या निष्पादन समय कम होना चाहिए। साथ ही, डेटा संरचना को न्यूनतम मात्रा में मेमोरी की आवश्यकता होनी चाहिए। कभी-कभी डेटा को ट्री संरचना में व्यवस्थित किया जा सकता है। एक पेड़ किनारों से जुड़े एक नोड का प्रतिनिधित्व करता है। सबसे ऊपरी नोड जड़ है। प्रत्येक नोड में अधिकतम दो नोड हो सकते हैं। उन्हें चाइल्ड नोड्स के रूप में जाना जाता है। पैरेंट नोड के बाईं ओर का नोड लेफ्ट चाइल्ड नोड है जबकि पैरेंट नोड के दाईं ओर का नोड राइट नोड है।बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री दो ट्री डेटा संरचनाएं हैं। एक बाइनरी ट्री एक प्रकार की डेटा संरचना है जहाँ प्रत्येक पैरेंट नोड में अधिकतम दो चाइल्ड नोड हो सकते हैं। बाइनरी सर्च ट्री एक बाइनरी ट्री है जहां बाएं बच्चे में पैरेंट नोड से कम या उसके बराबर मान वाले केवल नोड होते हैं, और जहां दाएं बच्चे में केवल पैरेंट नोड से अधिक मान वाले नोड होते हैं। यही मुख्य अंतर है। डेटा संरचनाओं जैसे कि सरणियों के विपरीत, बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री में डेटा स्टोर करने की ऊपरी सीमा नहीं होती है।
बाइनरी ट्री क्या है?
ट्री स्ट्रक्चर में डेटा को व्यवस्थित करते समय, पेड़ के शीर्ष पर स्थित नोड को रूट नोड के रूप में जाना जाता है। पूरे पेड़ की एक ही जड़ हो सकती है। रूट नोड को छोड़कर किसी भी नोड का एक किनारा ऊपर की ओर एक नोड तक होता है। इसे पैरेंट नोड कहा जाता है। मूल कोड के नीचे के नोड को इसका चाइल्ड नोड कहा जाता है। प्रत्येक पैरेंट नोड में अधिकतम दो चाइल्ड नोड हो सकते हैं। उन्हें लेफ्ट चाइल्ड नोड और राइट चाइल्ड नोड के रूप में संदर्भित किया जाता है।बिना किसी चाइल्ड नोड के नोड को लीफ नोड कहा जाता है। बाइनरी ट्री में डेटा को व्यवस्थित करने का कोई विशिष्ट तरीका नहीं है। रूट नोड से प्रत्येक नोड तक एक पथ है।
चित्र 01: बाइनरी ट्री का उदाहरण
ऊपर एक बाइनरी ट्री का उदाहरण है। तत्व 2, पेड़ के शीर्ष में, जड़ है। प्रत्येक नोड में अधिकतम दो नोड होते हैं। यदि किसी पेड़ में कोई लूप होता है या यदि एक नोड में दो से अधिक नोड होते हैं, तो इसे बाइनरी ट्री के रूप में वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है। एक नोड से दूसरे नोड तक जाने के लिए हमेशा एक ही रास्ता होता है। रूट नोड 2 के चाइल्ड नोड 7 और 5 हैं।एक नोड के लिए कोई नोड नहीं होना भी संभव है। लेकिन किसी भी नोड में दो से अधिक नोड नहीं हो सकते हैं। रूट का सही तत्व 5 है। वह तत्व 5 चाइल्ड नोड 9 के लिए पैरेंट नोड है। नोड 4 और 11 में कोई चाइल्ड एलिमेंट नहीं है। इसलिए, वे लीफ नोड्स हैं।
बाइनरी ट्री का उपयोग डेटा को पदानुक्रमित क्रम में संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। यह कंप्यूटर की फ़ाइल संरचना के समान है। एक सरणी की तरह डेटा संरचना एक विशिष्ट मात्रा में डेटा संग्रहीत कर सकती है। लेकिन एक बाइनरी ट्री में, नोड्स की संख्या की कोई ऊपरी सीमा नहीं होती है।
बाइनरी सर्च ट्री क्या है?
एक बाइनरी सर्च ट्री एक बाइनरी ट्री डेटा संरचना है। बाइनरी ट्री के समान, बाइनरी सर्च ट्री में भी दो नोड हो सकते हैं। रूट नोड को छोड़कर किसी भी नोड का एक किनारा ऊपर की ओर एक नोड तक होता है। इसे पैरेंट नोड कहा जाता है। किसी दिए गए नोड के नीचे उसके किनारे से नीचे की ओर जुड़ा हुआ नोड उसका चाइल्ड नोड कहलाता है। बिना किसी चाइल्ड नोड के नोड को लीफ नोड कहा जाता है। प्रत्येक पैरेंट नोड में अधिकतम दो नोड हो सकते हैं।चाइल्ड नोड्स में लेफ्ट चाइल्ड नोड और राइट चाइल्ड नोड का जिक्र होता है। सबसे ऊपरी तत्व को रूट नोड कहा जाता है। बाएं बच्चे में केवल ऐसे नोड होते हैं जिनका मान मूल नोड से कम या उसके बराबर होता है। सही बच्चे में केवल पैरेंट नोड से अधिक या उसके बराबर मान वाले नोड होते हैं।
चित्र 02: बाइनरी सर्च ट्री का उदाहरण
तत्व 8 सबसे ऊपरी तत्व है। इसलिए, यह रूट नोड है। यदि 3 पैरेंट नोड है, तो 1 और 6 चाइल्ड नोड हैं। 1 लेफ्ट चाइल्ड नोड है जबकि 6 राइट चाइल्ड नोड है।बाएं बच्चे में मूल नोड से कम या उसके बराबर मान होते हैं। जब 3 मूल नोड होता है, तो बाईं ओर एक तत्व होना चाहिए जो 3 से कम या बराबर हो। इस उदाहरण में, यह 1 है। दाहिने बच्चे में केवल मूल नोड से अधिक मान वाले नोड होते हैं। जब 3 पैरेंट नोड होता है, तो सही चाइल्ड नोड का मान 3 से अधिक होना चाहिए। इस उदाहरण में, यह 6 है। इसी तरह, प्रत्येक डेटा तत्व को एक बाइनरी सर्च ट्री व्यवस्थित करने के लिए एक निश्चित क्रम है। यह एक डेटा संरचना है जो डेटा को सॉर्ट करने, पुनर्प्राप्त करने और खोजने के लिए एक कुशल तरीका प्रदान करती है।
बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री के बीच समानताएं क्या हैं?
- बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री दोनों पदानुक्रमित डेटा संरचनाएं हैं।
- बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री दोनों की जड़ होती है।
- बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री दोनों में अधिकतम दो चाइल्ड नोड हो सकते हैं।
बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री में क्या अंतर है?
बाइनरी ट्री बनाम बाइनरी सर्च ट्री |
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| एक बाइनरी ट्री एक प्रकार की डेटा संरचना है जहां प्रत्येक पैरेंट नोड में अधिकतम दो चाइल्ड नोड हो सकते हैं। | बाइनरी सर्च ट्री एक बाइनरी ट्री है जहां बाएं बच्चे में पैरेंट नोड से कम या उसके बराबर मान वाले केवल नोड होते हैं, और जहां दाएं बच्चे में केवल पैरेंट नोड से अधिक मान वाले नोड होते हैं। |
| डेटा व्यवस्था आदेश | |
| एक बाइनरी ट्री में डेटा तत्वों को व्यवस्थित करने के लिए कोई विशिष्ट क्रम नहीं होता है। | एक बाइनरी सर्च ट्री में डेटा तत्वों को व्यवस्थित करने के लिए एक विशिष्ट क्रम होता है। |
| उपयोग | |
| एक बाइनरी ट्री का उपयोग ट्री संरचना में डेटा और सूचना के कुशल लुकअप के रूप में किया जाता है। | डेटा डालने, हटाने और खोजने के लिए बाइनरी सर्च ट्री का उपयोग किया जाता है। |
सारांश - बाइनरी ट्री बनाम बाइनरी सर्च ट्री
डेटा संरचना डेटा को व्यवस्थित करने का एक तरीका है। कभी-कभी डेटा को ट्री संरचना में व्यवस्थित किया जा सकता है। उनमें से दो बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री हैं। इस लेख में बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री के बीच अंतर पर चर्चा की गई है। एक बाइनरी ट्री एक प्रकार की डेटा संरचना है जहाँ प्रत्येक पैरेंट नोड में अधिकतम दो चाइल्ड नोड हो सकते हैं। बाइनरी सर्च ट्री एक बाइनरी ट्री है जहां बाएं बच्चे में केवल पैरेंट नोड से कम या उसके बराबर मान वाले नोड होते हैं, और जहां दाएं बच्चे में केवल पैरेंट नोड से अधिक मान वाले नोड होते हैं।
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