【高阶数据结构】深度探索二叉树进阶:二叉搜索树概念及其高效实现(一)

简介: 【高阶数据结构】深度探索二叉树进阶:二叉搜索树概念及其高效实现

一、二叉搜索树概念

二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树,或者是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
  • 现阶段二叉搜索树没有重复的数据

二、二叉搜索树的创建

2.1 二叉搜索树的基本单位

template<class K>
    struct  BSTreeNode
    {
        BSTreeNode(const K& key = K())
            :_left(nullptr)
                , _right(nullptr)
                , _key(key)
            {}
        BSTreeNode<K>* _left;
        BSTreeNode<K>* _right;
        K _key;
    };

2.2 实现二叉搜索树的基本框架

template<class K>
    class  BSTree
    {
        public:
        //类型名字太长,不方便
        typedef BSTreeNode<K> Node;
        private:
        Node* _root = nullptr;
    };

上面图示以物理结构数组int a[] = {8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13}创建出来的逻辑结构二叉搜索树的数据结构。

2.3 二叉搜索树的查找

二叉搜索树查找步骤:

  • 规定一个关键值key
  • 从根开始开始比较查找,key比根大则往右边走查找,key比根小则往左边走查找
  • 最多查找高度次,走到到空,还没有找到,这值不存在
  • 在插入接口中,虽然查找合适位置代码逻辑差不多,但是存在个别逻辑差异,注意识别
bool Find(const K& key)
{
    Node* cur = _root->_key;
    while (cur)
    {
        if (key < cur->_key)
        {
            cur = cur->_left;
        }
        else if(key > cur->_key)
        {
            cur = cur->_right;
        }
        else
        {
            return true;
        }
    }
    return  false;
}

2.4 二叉搜索树的插入

插入具体过程:

  • 树为空,则直接新增节点,赋值给root指针
  • 树不为空,按二叉搜索树性质插入位置,插入新节点

bool Insert(const K& key)
{
    if (_root == nullptr)
    {
        _root = new Node(key);
        return true;
    }
    Node* parent = nullptr;
    //这里cur是临时变量
    Node* cur = _root;
    while (cur)
    {
        if (cur->_key < key)
        {
            parent = cur;
            cur = cur->_right;
        }
        else if (cur->_key > key)
        {
            parent = cur;
            cur = cur->_left;
        }
        else
        {
           return false;
        }
    }
    cur = new Node(key);
    if (parent->_key < key)
    {
        parent->_right = cur;
    }
    else if (parent->_key > key)
    {
        parent->_left = cur;
    }
    return true;
}

插入具体过程细节处理:

  • 需要判断树是否为空树,如果为空,创建节点赋值给_root
  • 创建两个指针parent和cur保证节点的连接
  • 通过不同比较大小,直到cur找到为空的位置,创建节点
  • 该节点需要满足二叉搜索树的特性,需要再次判断,选择连接

2.5 二叉搜索树的删除(难点)

2.5.1 删除该子树根节点情况分析

首先查找元素是否在二叉搜索树中,如果不存在则返回false,否则要删除的节点可能分为下面三种情况。先到需要被删除的节点,这里就不重复实现了。

删除节点情况划分:

  1. 要删除的节点无孩子节点
  2. 要删除的节点只有一个孩子节点
  3. 要删除的节点有左、右孩子节点

2.5.2 删除第一、二情况节点

这里第一种和第一种情况可以归类为同一种情况。无论被删除节点是否有无真实存在的孩子节点,都可以看成要删除的节点只有一个孩子节点,将第一种情况看成第二种情况,被删除节点有空孩子节点。

if (cur->_left == nullptr)
{
    if (parent->_left == cur)
    {
        parent->_left = cur->_right;
    }
    else if (parent->_right == cur)
    {
        parent->_right = cur->_right;
    }
    delete cur;
}
else if (cur->_right == nullptr)
{
    if (parent->_left == cur)
    {
        parent->_right = cur->_left;
    }
    else if (parent->_right == cur)
    {
        parent->_left = cur->_left;
    }
    delete cur;
}

关于数据结构学习,我们需要借助具体的逻辑结构去实现"抽象"的物理结构。接下我也希望你们可以借助图和文字进行对代码的解读。

  1. 第一个判断分支决定,parent指向另外一个可能为空的节点。

  1. 第二个分支判断被删除节点相对parent节点的位置

判断结束后,parent节点进行连接操作进行删除操作。

  1. 小总结:判断被删除节点位置与被删除节点可能不为空孩子位置,进行连接即可。

草稿说明,上面是优化版本说明:

有了上面两个信息的话,比如通过parent->_left == cur需要被删除的节点是左节点,并且cur->_left == nullptr该节点左孩子节点为空,那么parent->_left = cur->_right;parent->_left 是根据第一个条件,该parent->_left需要重新连接新节点,那么新节点是谁?通过cur->_left == nullptr判断,该左孩子为空,肯定连接右孩子节点。


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