kv模型
kv模型其实是一种Key/Value模型，也就是指根据key值去查找value，单这种模型的一个节点中不但要存储key值还需要村粗value。这种模型的使用场景也常见，比如检索一个学生在图书馆借了多少本书（将学号作为key值检索，因为key值和value存储在一起，所以只要搜索到key就可以获取到value）。二叉搜索树不但可以作为key模型，还可以添加一个模板参数作为key/value模型。
namespace KV { template <class K,class V> struct BSTreeNode { BSTreeNode(const K& key,const V& value) :_left(nullptr) , _right(nullptr) , _key(key) ,_value(value) {} BSTreeNode<K,V>* _left; BSTreeNode<K,V>* _right; K _key; V _value; }; template <class K,class V> struct BSTree { typedef BSTreeNode<K,V> Node; BSTree() :_root(nullptr) {} //插入节点 bool Insert(const K& key,const V& value) { if (_root == nullptr) { _root = new Node(key,value);//BSTreeNode对象中存放key值 } else { Node* parent = nullptr; Node* cur = _root; while (cur) { parent = cur; if (cur->_key < key) { cur = cur->_right; } else if (cur->_key > key) { cur = cur->_left; } else//说明数字重复 return false; } cur = new Node(key, value); //判断插入节点放在parent节点的左子树还是右子树 if (parent->_key < key) { parent->_right = cur; } else { parent->_left = cur; } } return true; } bool InsertR(const K& key,const V& value) { return _InsertR(_root, key, value); } //中序遍历 void InOrder()//因为外部取不到_root,所以这里套了一层调用函数 { _InOrder(_root); std::cout << std::endl; } //查找 Node* Find(const K& key) { Node* cur = _root; while (cur) { if (cur->_key < key) { cur = cur->_right; } else if (cur->_key > key) { cur = cur->_left; } else return cur; } return nullptr; } Node* FindR(const K& key) { return _FindR(_root, key); } bool Erase(const K& key) { Node* parent = nullptr; Node* cur = _root; //找到要删除的节点 while (cur) { if (cur->_key < key) { parent = cur; cur = cur->_right; } else if (cur->_key > key) { parent = cur; cur = cur->_left; } else//说明找到要删除的节点了 { //开始分析三种情况 if (cur->_left == nullptr)//被删除节点左孩子为空。 { if (cur == _root)//需要判断cur等于根节点的情况，否则else中parent空指针解引用了 { _root = _root->_right; } else { if (parent->_left == cur)//确定cur是parent的左还是右，再进行“托孤” parent->_left = cur->_right; else parent->_right = cur->_right; } delete cur; } else if (cur->_right == nullptr)//被删除节点左孩子不为空,右孩子为空 { if (cur == _root) { _root = _root->_left; } else { if (parent->_left == cur) parent->_left = cur->_left; else parent->_right = cur->_left; } delete cur; } else//被删除节点左右孩子均不为空 { //左右孩子均不为空，就需要左子树的最大值或右子树的最小值选出来当新根 Node* rightMin = cur->_right;//这里选用右树的最小值进行更换 Node* rightMinParent = cur; while (rightMin->_left != nullptr) { rightMinParent = rightMin; rightMin = rightMin->_left; } //std::swap(cur->_key, rightMin->key);//用std的交换对自定义类型可能比较慢 cur->_key = rightMin->_key;//还是用赋值好一点，即使是自定义类型，肯定有写赋值重载 cur->_value = rightMin->_value; if (rightMinParent->_left == rightMin)//两种情况，第一种如图删除8，实际干掉9位置，需要将10的左连至9的右 rightMinParent->_left = rightMin->_right; else if (rightMinParent->_right == rightMin)//第二种如图删除10，实际干掉14，需要将10的右连至14的右 rightMinParent->_right = rightMin->_right; delete rightMin; } return true; } } return false; } bool EraseR(const K& key) { return _EarseR(_root, key); } private: Node* _root; void _InOrder(Node* _root) { if (_root == nullptr) { return; } _InOrder(_root->_left); std::cout << _root->_key << " "<<_root->_value; _InOrder(_root->_right); } Node* _FindR(Node* root, const K& key) { if (root == nullptr) return nullptr; if (root->_key < key) { return _FindR(root->_right, key); } else if (root->_key > key) { return _FindR(root->_left, key); } else return root; } bool _InsertR(Node*& root, const K& key, const V& value)//形参是root的引用 { if (root == nullptr) { root = new Node(key,value);//因为root是父节点左/右孩子的别名，直接修改别名，链接关系存在，不用考虑父子节点连接关系 return true; } if (root->_key < key) return _InsertR(root->_right, key，value); else if (root->_key > key) return _InsertR(root->_left, key，value); else return false; } bool _EarseR(Node*& root, const K& key) { if (root == nullptr) { return false; } if (root->_key < key) return _EarseR(root->_right, key); else if (root->_key > key) return _EarseR(root->_left, key); else//说明找到了要删除的节点,无需考虑root的父亲为空 { Node* del = root; if (root->_left == nullptr) root = root->_right; else if (root->_right == nullptr) root = root->_left; else//root左右子树均不为空 { Node* rightMin = root->_right; while (rightMin->_left != nullptr)//找到右树最小节点 { rightMin = rightMin->_left; } root->_key = rightMin->_key; root->_value = rightMin->_value; return _EarseR(root->_right, rightMin->_key);//return表示子树进行删除，结束掉递归 } delete del; return true; } } }; } void testKV1()//中英互译 { KV::BSTree<std::string, std::string> dic; dic.Insert("data", "数据"); dic.Insert("algorithm", "算法"); dic.Insert("map", "地图、映射"); dic.Insert("Linux", "一款开源免费的操作系统"); std::string str; while (std::cin >> str) { KV::BSTreeNode<std::string, std::string>* ret = dic.Find(str); if (ret != nullptr) { std::cout << "中文翻译：" << ret->_value << std::endl; } else std::cout << "查找失败！" << std::endl; } } void testKV2()//用于统计次数 { std::string arr[] = { "数学", "语文", "数学", "语文", "数学", "数学", "英语","数学", "英语", "数学", "英语" }; KV::BSTree<std::string, int> count; for (auto& e : arr) { KV::BSTreeNode<std::string, int>* ret = count.Find(e); if (ret != nullptr) { ret->_value++; } else { count.Insert(e,1); } } count.InOrder(); }
当然在现实中如果涉及到大量的数据，我想一般都是通过数据来存储的，毕竟如果不是强制定时将数据刷新到磁盘中的话，程序的数据都是在内存中的，一旦断电，就容易发生数据丢失。
