изменение длины и высоты экрана

Вот некоторые:

• Суффиксные попытки. Полезный почти для всех видов поиска строки ( http://en.wikipedia.org/wiki/Suffix_trie#Functionality ). См. также суффиксные массивы; они не совсем с такой скоростью, как суффиксные деревья, но намного меньший.

• Косые деревья (как упомянуто выше). Причина они прохладны, является трехкратной:

  • Они являются маленькими: Вам только нужны левые и правые указатели как Вы, делают в любом двоичном дереве (никакая информация цвета узла или размера не должна храниться)
  • , Их (сравнительно) очень легко реализовать
  • , Они предлагают оптимальную амортизируемую сложность для большого количества "измерительных критериев" (зарегистрируйте n время поиска, будучи тем, которое все знают). См. http://en.wikipedia.org/wiki/Splay_tree#Performance_theorems

• заказанный "куче" деревья поиска: Вы храните набор (ключ, prio) пары в дереве, таком, что это - дерево поиска относительно ключей, и заказанный "куче" относительно приоритетов. Можно показать, что такое дерево имеет уникальную форму (и оно не всегда полностью упаковывало up-and-to-the-left). Со случайными приоритетами это дает Вам, ожидал O (зарегистрируйте n), время поиска, IIRC.

• ниша А каждый - списки смежности для неориентированных плоских графиков с O (1) соседние запросы. Это не так структура данных как конкретный способ организовать существующую структуру данных. Вот то, как Вы делаете это: каждый плоский график имеет узел с градусом самое большее 6. Выберите такой узел, поместите его соседей в его соседний список, удалите его из графика и рекурсивно вызовите, пока график не пуст. При предоставлении пары (u, v) ищите Вас в соседнем списке v и для v в соседнем списке u. У обоих есть размер самое большее 6, таким образом, это - O (1).

вышеупомянутым алгоритмом, если Вы и v - соседи, у Вас не будет и u в списке v и v в списке u. При необходимости в этом просто добавьте пропавших соседей каждого узла соседнего списка того узла, но сохраните, сколько из соседнего списка необходимо просмотреть для быстрого поиска.