Terug naar begrippenlijst
Binary Search Tree (BST)
Een Binary Search Tree (BST) is een datastructuur die wordt gebruikt om data op een slimme manier op te slaan, zodat je die later snel kunt opzoeken, toevoegen of verwijderen. Je kunt het zien als een soort digitale stamboom, maar dan voor getallen of objecten. Elke node (oftewel knoop) in een BST heeft maximaal twee vertakkingen: een linker en een rechter. De truc? Alles aan de linkerkant is kleiner dan de node zelf, en alles aan de rechterkant is groter. Daardoor kun je razendsnel zoeken, net als bij het alfabetisch bladeren in een woordenboek.
Inhoudsopgave
Slim zoeken in plaats van lineair scrollen
Stel je voor dat je in een gewone lijst van duizend getallen op zoek bent naar nummer 487. Je zou in het slechtste geval alle duizend elementen moeten doorlopen. Bij een Binary Search Tree hoef je alleen maar het juiste pad te volgen:
- Is het kleiner? Ga naar links.
- Is het groter? Ga naar rechts.
- Is het gelijk? Gevonden!
Deze manier van zoeken is véél efficiënter, en precies daarom is de BST zo populair in software die snel moet kunnen reageren op zoekacties.
Van zoekmachines tot AI: BST’s zijn overal
Binary Search Trees worden veel gebruikt in toepassingen waarbij snelheid belangrijk is, zoals:
- Databases (voor indexering)
- Zoekmachines
- AI-algoritmes
- Autocompletion-functies
- Games en real-time systemen
Je kunt er data niet alleen mee opzoeken, maar ook gesorteerd opslaan, doorlopen (traversal) of structureren. En doordat alles geordend blijft, hoef je niet steeds opnieuw te sorteren als je iets toevoegt.
Niet elke boom groeit even mooi
Een BST werkt het best als hij ‘gebalanceerd’ blijft, dus ongeveer evenveel takken links als rechts bevat. Is dat niet het geval (bijvoorbeeld als je alleen maar oplopende getallen toevoegt)? Dan verandert je boom in een lange slinger en verlies je het snelheidsvoordeel.
Daarom bestaan er varianten zoals AVL Trees of Red-Black Trees die zichzelf automatisch in evenwicht houden. Maar de basis blijft: slim opgebouwde binaire bomen maken je software sneller, efficiënter en netter onder de motorkap.
Veelgestelde vragen
Een gewone binaire boom heeft geen vaste regels voor de plaatsing van data. In een BST geldt: links is kleiner, rechts is groter.
Sneller zoeken, toevoegen en verwijderen dan in een gewone lijst – vooral bij grote datasets.
Niet altijd. Bij bepaalde data (zoals random toegang of grote ongestructureerde volumes) kunnen andere structuren beter zijn, zoals hash tables of heaps.
Gebruik een gebalanceerde variant zoals een AVL Tree of een Red-Black Tree, of zorg dat je invoerdata afwisselend is.
Bo Pennings CEO & AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-model
- Autonome AI
- Breadth-First Search
- Classificatie
- Conversational AI
- DALL·E
- Data Readiness Check
- Deepfake
- DeepMind
- Edge AI
- Gemini
- Hallucinatie
- Learning curve
- Machine Learning bias
- Machine Learning Operations
- No-code AI
- Robot
- Robotic Process Automation
- Sentimentanalyse
- Speech-to-Text
- Text-to-Speech
- Token
- Transformer
- Validatie
