Zestawy rozmówBlog

Twoja wymarzona praca? Lets Git IT.
Interaktywna platforma przygotowująca do rozmów technicznych dla nowoczesnych programistów.

XGitHub

Platforma

  • Kategorie

Zasoby

  • Blog
  • O aplikacji
  • FAQ
  • Sugestie

Prawne

  • Polityka prywatności
  • Regulamin

© 2026 LetsGit.IT. Wszelkie prawa zastrzeżone.

LetsGit.IT/Kategorie/Struktury danych
Struktury danychmedium

Kopiec binarny vs drzewo BST: które operacje są wydajne?

Tagi
#heap#bst#priority-queue#search
Wróć do kategoriiPrzejdź do quizu

Odpowiedź

Kopiec binarny świetnie nadaje się do min/max: peek to O(1), a insert/extract to O(log n). (Zbalansowane) BST wspiera porządkowy traversal i wyszukiwanie po kluczu w O(log n). Kopce nie nadają się do szybkiego wyszukiwania ani zapytań zakresowych.

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

  • Kontekst (tagi): heap, bst, priority-queue, search
  • Złożoność: porównaj typowe operacje (średnio vs najgorzej).
  • Inwarianty: co musi być zawsze prawdą, żeby struktura/algorytm działał poprawnie.
  • Kiedy wybór jest zły: objawy w produkcji (latencja, GC, cache misses).
  • Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
  • Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
  • Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Krótki przykład (szablon do wyjaśniania):

// Example: discuss trade-offs for "kopiec-binarny-vs-drzewo-bst:-które-operacje-są-"
function explain() {
  // Start from the core idea:
  // Kopiec binarny świetnie nadaje się do min/max: peek to O(1), a insert/extract to O(log n).
}

Typowe pułapki

  • Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
  • Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
  • Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

  • Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?

Powiązane pytania

Struktury danych
Jakie operacje wspiera kolejka priorytetowa i jak jest zwykle zaimplementowana?
#priority-queue#heap#ordering
Struktury danych
Budowanie kopca z tablicy: dlaczego może być O(n), a nie O(n log n)?
#heap#heapify#complexity
Struktury danych
Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
  • Jak byś przetestował(a) edge-case’y?
  • B-tree vs BST — czemu B-tree jest popularne na dysku?
    #b-tree#bst#disk-io
    Struktury danych
    Na czym polega własność kopca (heap property) w kopcu binarnym?
    #heap#binary-heap#priority-queue
    Struktury danych
    Czym jest kolejka priorytetowa?
    #priority-queue#heap#big-o
    MongoDB
    Indeksy tekstowe: kiedy ich użyć i jakie mają ograniczenie?
    #mongo#text-index#search