До сих пор мы рассматривали структуры данных, данные в которых располагаются линейно. В связном списке — от первого узла к единственному последнему. В динамическом массиве — в виде непрерывного блока.
В этой части мы рассмотрим совершенно новую структуру данных — дерево. А точнее, двоичное (бинарное) дерево поиска (binary search tree). Бинарное дерево поиска имеет структуру дерева, но элементы в нем расположены по определенным правилам.
Также смотрите другие материалы этой серии: стеки и очереди, динамический массив, связный список, оценка сложности алгоритма, сортировка и множества.
Для начала мы рассмотрим обычное дерево.
Деревья
Дерево — это структура, в которой у каждого узла может быть ноль или более подузлов — «детей». Например, дерево может выглядеть так:

Структура организации
Это дерево показывает структуру компании. Узлы представляют людей или подразделения, линии — связи и отношения. Дерево — это самый эффективный представления и хранения такой информации.
64) на 12 байт.
65) в 32 раза.
Объяснение:
64. Информационный объём одного сообщения составляет 0,5 Кбайт, а другого - 500 байтов. На сколько байтов информационный объём первого сообщения больше объёма второго сообщения?
Дано:
I₁ = 0,5 Кбайт
I₂ = 500 байт
Найти: | l₁ - l₂ |
I₁ = 0,5 * 1024 байт = 512 байт
I₁ - I₂ = 512 байт - 500 байт = 12 байт
ответ: на 12 байт.
65. Информационный объём одного сообщения составляет 0,5 Кбайт, а другого - 128 битов. Во сколько раз информационный объём первого сообщения больше объёма второго изображения?
Дано:
I₁ = 0,5 Кбайт
I₂ = 128 бит
Найти: l₁ / l₂
I₁ = 0,5 * 1024 байт = 512 байт = 512 * 8 бит = 4096 бит
I₁ / I₂ = 4096 бит / 128 бит = 32 (р.)
ответ: в 32 раза.
