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      【数据结构】二叉搜索树

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      【数据结构】二叉搜索树

      2025-04-22 09:27:37 阅读次数:6

      二叉,删除,插入,搜索,节点

       

       

      1.二叉搜索树概念

      二叉搜索树又称二叉排序树,可以是一棵空树;如果不是空树,则是一棵具有以下性质的二叉树:

      • 若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值
      • 若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于根节点的值
      • 它的左右子树也分别为二叉搜索树

      【数据结构】二叉搜索树

      【数据结构】二叉搜索树
      二叉搜索树也是递归定义的。由定义可以得出一个重要的性质:中序遍历一棵二叉搜索树时可以得到一个节点值递增的有序序列。

      2.二叉搜索树的操作

      2.1节点与树结构

      跟二叉树类似,我们的树仅仅维持一个root指针即可,这里无非就是增加了模板的使用。

      1. 节点
      template<class K>
      struct BSTNode
      {
      	K _key;
      	BSTNode<K>* _left;
      	BSTNode<K>* _right;
      
      	BSTNode(const K& val = K())
      		:_key(val)
      		,_left(nullptr)
      		,_right(nullptr)
      	{}
      };
      
      1. 树
      template<class K>
      class BSTree
      {
      	typedef BSTNode<K> Node;//节点重命名
      public:
      	BSTree()
      		:_root(nullptr)
      	{}
      private:
      	Node* _root;
      
      };
      

      2.2二叉搜索树的查找

      • 从根开始比较,比根大,就在右子树中查找;比根小,就在左子树中查找
      • 最多查找高度次,走到空还未找到,则找不到
      	bool find(const K& val)
      	{
      		Node* cur = _root;
      		while (cur)
      		{
      			if (cur->_key < val)
      				cur = cur->_right;
      			else if (cur->_key > val)
      				cur = cur->_left;
      			else
      				return true;
      		}
      		return false;
      	}
      

      2.3二叉搜索树的插入

      • 二叉搜索树不允许出现重复的节点;若要插入的节点已经存在,则插入失败
      • 树为空,插入的节点就作为根
      • 树不为空,按照树的规则寻找插入位置,将节点插入
        • 要想连接上,应记录其父节点
        • 比父节点小,插入到左边
        • 比父节点大,插入到右边
      	bool insert(const K& val)
      	{
      		//若为空树
      		if (_root == nullptr)
      		{
      			_root = new Node(val);
      			return true;
      		}
      		//非空
      		Node* cur = _root;
      		Node* parent = nullptr;
      		while (cur)
      		{
      			if (cur->_key > val)
      			{
      				parent = cur;
      				cur = cur->_left;
      			}
      			else if (cur->_key < val)
      			{
      				parent = cur;
      				cur = cur->_right;
      			}
      			else//相等了,插入失败
      				return false;
      		}
      		//cur位置就是要插入的位置
      		cur = new Node(val);
      		//判断插入到父节点的哪一边
      		if (parent->_key < val)
      			parent->_right = cur;
      		else
      			parent->_left = cur;
      		return true;
      	}
      

      2.4二叉搜索树的遍历

      由于二叉搜索树的特性,我们使用中序遍历出来的结果就是有序的,所以它也叫二叉排序树。
      【数据结构】二叉搜索树
      如果我们按照上述方式写,由于在类外面访问不到root,我们也就没有办法传递参数。所以我们可以给它套一层

      public:
      	void InOrder()
      	{
      		_InOrder(_root);
      	}
      private:
      	void _InOrder(Node* root)
      	{
      		if (root == nullptr)
      			return;
      		_InOrder(root->_left);
      		cout << root->_key << " ";
      		_InOrder(root->_right);
      	}
      

      【数据结构】二叉搜索树

      2.5二叉搜索树的删除(重点)

      首先查找元素是否在二叉搜索树中,如果不存在,则返回false, 否则要删除的结点可能分下面四种情况:

      • a、要删除的节点为叶子节点(无孩子)
      • b、要删除的节点只有左孩子
      • c、要删除的节点只有右孩子
      • d、要删除的节点左右孩子都有

      【数据结构】二叉搜索树

      所以,对于a情况,我们可以将其与b、c中任意一个进行合并

      如果左右两个孩子都有怎么办呢?

      我们要在树中找一个符合二叉树规则的数据去替代他

      方法:在它的右子树中寻找一个最小的结点(或者在左子树中找一个最大的节点),用它的值填补到被删除节点中,再来处理该结点的删除问题(最小的节点就是右树中最左下的节点)

      【数据结构】二叉搜索树

      如果我删除的是根节点呢?
      【数据结构】二叉搜索树
      总体的结构就是这样

      【数据结构】二叉搜索树

      细节如下:
      【数据结构】二叉搜索树

      【数据结构】二叉搜索树
      【数据结构】二叉搜索树

      bool erase(const K& val)
      	{
      		Node* cur = _root;
      		Node* parent = null;
      		while (cur)
      		{
      			//寻找要删除的位置
      			if (cur->_key < val)
      			{
      				parent = cur;
      				cur = cur->_right;
      			}
      			else if (cur->_key > val)
      			{
      				parent = cur;
      				cur = cur->_left;
      			}
      			//cur->_key == val找到了要删除的位置
      			else  
      			{
      				//只有左孩子或没孩子,父亲指向我的左
      				if (cur->_right == nullptr)
      				{
      					//如果删除根节点,新根就是我的左
      					if (cur == _root)//如果删除根节点,新根就是我的左
      					{
      						_root = cur->_left;
      					}
      					else
      					{
      						//判断插入到父节点的哪一边
      						if (parent->_left == cur)
      							parent->_left = cur->_left;
      						else
      							parent->_right = cur->_left;
      					}
      					delete cur;
      				}
      				//只有右孩子,父亲指向我的右
      				else if (cur->_left == nullptr)
      				{
      					//如果删除根节点,新根就是我的右
      					if (cur == _root)
      					{
      						_root = cur->_right;
      					}
      					else
      					{
      						if (parent->_left == cur)
      							parent->_left = cur->_right;
      						else
      							parent->_right = cur->_right;
      					}
      					delete cur;
      				}
      				//左右孩子都有
      				else
      				{
      					Node* rightMin = cur->_right;
      					Node* rightMinParent = cur;
      					//找右树的最小
      					while (rightMin->_left)
      					{
      						rightMinParent = rightMin;
      						rightMin = rightMin->_left;
      					}
      					swap(rightMin->_key, cur->_key);//替换
      
      					//判断连接在父亲的哪一边
      					if (rightMinParent->_left == rightMin)
      						rightMinParent->_left = rightMin->_right;
      					else
      						rightMinParent->_right = rightMin->_right;
      
      					delete rightMin;
      				}
      				return true;
      			}
      		}
      		return false;
      	}
      

      3.二叉搜索树的应用

      3.1K模型

      K模型即只有key作为关键码,结构中只需要存储Key即可,关键码即为需要搜索到的值。

      上述代码中所展现的就是K模型的样例,使用K模型查找可以使时间复杂度达到O(logN) (树不退化的前提下)

      3.2KV模型

      KV模型:每一个关键码key,都有与之对应的值Value,即<Key, Value>的键值对。

      • 比如英汉词典就是英文与中文的对应关系,通过英文可以快速找到与其对应的中文,英文单词与其对应的中文<word, chinese>就构成一种键值对;
      • 再比如统计单词次数,统计成功后,给定单词就可快速找到其出现的次数,单词与其出现次数就是<word, count>就构成一种键值对。

      改造K模式,使其变成KV模型:
      【数据结构】二叉搜索树

      对于KV模型来说,只需简单变动一下K模型即可。

      • find函数:对于查找函数,它找到以后不再返回True,而是返回节点的指针

      【数据结构】二叉搜索树

      其余功能基本没有变化,仅仅是节点的值发生了变化

      【数据结构】二叉搜索树

      namespace KV
      {
      	template<class K,class V>
      	struct BSTNode
      	{
      		K _key;
      		V _value;
      		BSTNode<K,V>* _left;
      		BSTNode<K,V>* _right;
      
      		BSTNode(const K& key = K(),const V& val = V())
      			:_key(key)
      			,_value(val)
      			, _left(nullptr)
      			, _right(nullptr)
      		{}
      	};
      
      	template<class K,class V>
      	class BSTree
      	{
      		typedef BSTNode<K,V> Node;//节点重命名
      	public:
      		BSTree()
      			:_root(nullptr)
      		{}
      		//析构
      		~BSTree()
      		{
      			Destroy(_root);
      		}
      
      		void Destroy(Node* root)
      		{
      			if (root == nullptr)
      				return;
      			Destroy(root->_left);
      			Destroy(root->_right);
      
      			delete root;
      		}
      
      		bool insert(const K& key, const V& val)
      		{
      			//若为空树
      			if (_root == nullptr)
      			{
      				_root = new Node(key,val);
      				return true;
      			}
      			//非空
      			Node* cur = _root;
      			Node* parent = nullptr;
      			while (cur)
      			{
      				if (cur->_key > key)
      				{
      					parent = cur;
      					cur = cur->_left;
      				}
      				else if (cur->_key < key)
      				{
      					parent = cur;
      					cur = cur->_right;
      				}
      				else//相等了,插入失败
      					return false;
      			}
      
      			//cur位置就是要插入的位置
      			cur = new Node(key,val);
      			//判断插入到父节点的哪一边
      			if (parent->_key < key)
      				parent->_right = cur;
      			else
      				parent->_left = cur;
      			return true;
      		}
      
      		Node* find(const K& val)
      		{
      			Node* cur = _root;
      			while (cur)
      			{
      				if (cur->_key < val)
      					cur = cur->_right;
      				else if (cur->_key > val)
      					cur = cur->_left;
      				else
      					return cur;
      			}
      			return nullptr;
      		}
      		void InOrder()
      		{
      			_InOrder(_root);
      			cout << endl;
      		}
      
      		bool erase(const K& val)
      		{
      			Node* cur = _root;
      			Node* parent = nullptr;
      			while (cur)
      			{
      				//寻找要删除的位置
      				if (cur->_key < val)
      				{
      					parent = cur;
      					cur = cur->_right;
      				}
      				else if (cur->_key > val)
      				{
      					parent = cur;
      					cur = cur->_left;
      				}
      				//cur->_key == val找到了要删除的位置
      				else
      				{
      					//只有左孩子或没孩子,父亲指向我的左
      					if (cur->_right == nullptr)
      					{
      						//如果删除根节点,新根就是我的左
      						if (cur == _root)//如果删除根节点,新根就是我的左
      						{
      							_root = cur->_left;
      						}
      						else
      						{
      							//判断插入到父节点的哪一边
      							if (parent->_left == cur)
      								parent->_left = cur->_left;
      							else
      								parent->_right = cur->_left;
      						}
      						delete cur;
      					}
      					//只有右孩子,父亲指向我的右
      					else if (cur->_left == nullptr)
      					{
      						//如果删除根节点,新根就是我的右
      						if (cur == _root)
      						{
      							_root = cur->_right;
      						}
      						else
      						{
      							if (parent->_left == cur)
      								parent->_left = cur->_right;
      							else
      								parent->_right = cur->_right;
      						}
      						delete cur;
      					}
      					//左右孩子都有
      					else
      					{
      						Node* rightMin = cur->_right;
      						Node* rightMinParent = cur;
      						//找右树的最小
      						while (rightMin->_left)
      						{
      							rightMinParent = rightMin;
      							rightMin = rightMin->_left;
      						}
      						swap(rightMin->_key, cur->_key);//交换key
      						swap(rightMin->_value, cur->_value);//交换val
      
      						//判断连接在父亲的哪一边
      						if (rightMinParent->_left == rightMin)
      							rightMinParent->_left = rightMin->_right;
      						else
      							rightMinParent->_right = rightMin->_right;
      
      						delete rightMin;
      					}
      					return true;
      				}
      			}
      			return false;
      		}
      	private:
      		void _InOrder(Node* root)
      		{
      			if (root == nullptr)
      				return;
      			_InOrder(root->_left);
      			cout << root->_key << " " << root->_value<< endl;;
      			_InOrder(root->_right);
      		}
      
      	private:
      		Node* _root;
      	};
      }
      

      【数据结构】二叉搜索树

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