Assume that we use an AVL tree to s

Assume that we use an AVL tree to store about 20 million records.
We end up with a very deep binary tree with lots of different disk accesses; log220,000,000 is about 24, so this takes about 0.2 seconds.
We know we can’t improve on the log2n lower bound on search for a binary tree.
But, the solution is to use more branches and thus reduce the height of the tree!.
As branching increases, depth decreases.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมมติว่า เราใช้ต้นไม้ AVL การเก็บประมาณ 20 ล้านระเบียนเราจบลง ด้วยนารีก็มีมากมายหาดิสก์ที่แตกต่างกัน log220, 000, 000 มีประมาณ 24 นี้ใช้เวลาประมาณ 0.2 วินาทีเรารู้ว่า เราไม่สามารถปรับปรุงในขอบล่าง log2n บนหาต้นไม้ไบนารีแต่ การแก้ปัญหาจะใช้สาขาที่เพิ่มมากขึ้น และช่วยลดความสูงของต้นเป็นการโยงหัวข้อเพิ่ม ความลึกลดลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สมมติว่าเราใช้ต้นไม้ AVL ในการจัดเก็บประมาณ 20 ล้านแผ่น.
เราจบลงด้วยต้นไม้ไบนารีลึกมากที่มีจำนวนมากที่แตกต่างกันเข้าถึงดิสก์; log220,000,000 ประมาณ 24 ดังนั้นนี้จะใช้เวลาประมาณ 0.2 วินาที.
เรารู้ว่าเราไม่สามารถปรับปรุงใน log2n ขีด จำกัด ล่างในการค้นหาต้นไม้ไบนารี.
แต่การแก้ปัญหาคือการใช้สาขามากขึ้นและทำให้ลดความสูงของต้นไม้ !.
ในฐานะที่เป็นแขนงการเพิ่มขึ้นของความลึกลดลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมมติว่า เราใช้ต้นไม้เอวีแอลเก็บประมาณ 20 ล้านระเบียน
เราลงเอยกับต้นไม้ไบนารีที่ลึกมากมายที่แตกต่างกันดิสก์เข้าถึง ; log220000000 ประมาณ 24 , ดังนั้นนี้ใช้เวลาประมาณ 0.2 วินาที
เรารู้ว่าเราไม่สามารถปรับปรุงใน log2n ขีดจำกัดล่างบนค้นหา
แต่ต้นไม้ไบนารี , วิธีการแก้ปัญหาคือการใช้สาขามากขึ้นและดังนั้นจึง ลดความสูงของต้นไม้ .
เป็นสาขาที่เพิ่มขึ้นลดความลึก