Golang中稀疏二叉树的最佳数据结构选择是什么？

Golang中稀疏二叉树的最佳数据结构选择是什么？ 我有一个大型（深度）二叉树，但它是稀疏的：每千个节点中只有一个非空节点。我应该使用什么数据结构来处理它？

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你是否尝试过使用一个简单的 map 来代替？

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我的数据量对于映射来说太大了（约1,000,000,000,000）

在这种情况下，我认为我们需要更多关于问题的信息：你在一万亿个独立的节点中存储了什么数据？你打算用这些节点做什么？如果没有这些信息，除了尝试实现一个m叉树来降低深度之外，我确实没有什么其他想法。

M叉树是一种非常酷且功能强大的数据结构。然而，它仅在特定类型的问题中高效。

对于我的数据，较低的层级将稀疏分布（因此在那里存储空指针将是浪费的），而上层则会有其所有的子节点。

数据是数字（复数）并且是随机分布的。我希望我能找到某种数学函数（也许是一个过度训练的神经网络？），我构建一次，然后查询“这个新数字X是否属于我的原始集合S？”。

关于如何存储所有可能复数（复数指的是Go语言中的complex数据类型）的一个稀疏子集（数万亿个），但这个稀疏子集本身对于map或slice来说又太大了，有什么想法吗？

对于稀疏二叉树，使用标准指针结构（每个节点包含左右子节点指针）会浪费大量内存。推荐使用基于哈希表或映射（map）的结构来存储非空节点，只保存实际存在的节点。

示例代码：

type SparseNode struct {
    Value interface{}
    // 可根据需要添加其他字段
}

type SparseBinaryTree struct {
    nodes map[int]*SparseNode
}

func NewSparseBinaryTree() *SparseBinaryTree {
    return &SparseBinaryTree{
        nodes: make(map[int]*SparseNode),
    }
}

// 根据索引获取节点（索引按完全二叉树的层序遍历编号）
func (t *SparseBinaryTree) Get(index int) *SparseNode {
    return t.nodes[index]
}

// 设置节点值
func (t *SparseBinaryTree) Set(index int, value interface{}) {
    if t.nodes == nil {
        t.nodes = make(map[int]*SparseNode)
    }
    t.nodes[index] = &SparseNode{Value: value}
}

// 删除节点
func (t *SparseBinaryTree) Delete(index int) {
    delete(t.nodes, index)
}

// 获取左子节点索引
func LeftChildIndex(index int) int {
    return 2*index + 1
}

// 获取右子节点索引
func RightChildIndex(index int) int {
    return 2*index + 2
}

// 获取父节点索引
func ParentIndex(index int) int {
    return (index - 1) / 2
}

这种实现方式：

  1. 使用映射存储非空节点，键为节点在完全二叉树中的索引位置
  2. 内存使用与节点数量成正比，而不是树的最大深度
  3. 支持O(1)时间的节点访问、插入和删除操作
  4. 通过索引计算函数维护树结构关系

对于需要范围查询或遍历的场景，可以结合切片存储有序索引来优化性能。

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