数据结构基础(17) --二叉查找树的设计与实现

简介: 二叉排序树的特征二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有如下特性的二叉树:    1.每一元素都有一个键值, 而且不允许重复;    2.若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;    3.若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值;    4.它的左、右子树也都分别是二叉排序树。

二叉排序树的特征

二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有如下特性的二叉树:

    1.每一元素都有一个键值, 而且不允许重复;

    2.若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;

    3.若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值;

    4.它的左、右子树也都分别是二叉排序树。



二叉排序树保存的元素构造

template <typename Type>
class Element
{
public:
    Element(const Type& _key): key(_key) {}
    Element():key(0) {}
    Type key;
    //在这儿可以很容易的添加更多的数据
    //方便对Element进行扩展
};

二叉排序树节点的设计与实现

template <typename Type>
class BstNode
{
    friend class BsTree<Type>;

public:
    BstNode(const Element<Type> &_data = 0,
            BstNode *_leftChild = NULL,
            BstNode *_rightChild = NULL)
        : data(_data), leftChild(_leftChild), rightChild(_rightChild) {}

    const Type &getData() const
    {
        return data.key;
    }

private:
    //Node当中保存的是Element元素
    Element<Type> data;
    BstNode *leftChild;
    BstNode *rightChild;

    void display(int i);
};
//中序遍历二叉树:
//能够保证该二叉树元素按照递增顺序打印出来
template <typename Type>
void BstNode<Type>::display(int i)
{
    //首先访问左子树
    if (leftChild != NULL)
        leftChild->display(2*i);

    //访问中间节点
    //Number表示为如果该树为完全二叉树/满二叉树, 其编号为几
    std::cout << "Number: " << i << ", data.key = " << data.key << std::endl;

    //访问右子树
    if (rightChild != NULL)
        rightChild->display(2*i+1);
}

二叉排序树的构造

template <typename Type>
class BsTree
{
public:
//构造与析构
    BsTree(BstNode<Type> *init = NULL): root(init) {}
    ~BsTree()
    {
        if (!isEmpty())
            makeEmpty(root);
    }

//二叉查找树的三大主力:插入, 删除, 搜索(又加入了一个迭代搜索)
    //插入
    bool insert(const Element<Type> &item);
    //删除
    void remove(const Element<Type> &item)
    {
        remove(item, root);
    }
    //递归搜索
    const BstNode<Type>* search(const Element<Type> &item)
    {
        return search(item, root);
    }
    //迭代搜索
    const BstNode<Type> *searchByIter(const Element<Type> &item);

//实用函数
    void display() const
    {
        if (root != NULL)
            root->display(1);
    }
    void visit(BstNode<Type> * currentNode) const
    {
        std::cout << "data.key = "
                  << currentNode->data.key << std::endl;
    }
    bool isEmpty() const
    {
        return root == NULL;
    }
    void makeEmpty(BstNode<Type> *subTree);
    //中序遍历
    void levelOrder() const;

private:
    const BstNode<Type>* search(const Element<Type> &item,
                                const BstNode<Type> *currentNode);
    void remove(const Element<Type> &item,
                BstNode<Type> *¤tNode);

private:
    BstNode<Type> *root;
};

二叉排序树的插入算法

    根据动态查找表的定义,插入操作在查找不成功时才进行;若二叉排序树为空树,则新插入的结点为新的根结点;否则,新插入的结点必为一个新的叶子结点,其插入位置由查找过程得到。

//二叉排序树插入的实现与解析
template <typename Type>
bool BsTree<Type>::insert(const Element<Type> &item)
{
    //如果这是新插入的第一个节点
    if (root == NULL)
    {
        root = new BstNode<Type>(item);
        root->leftChild = root->rightChild = NULL;
        return true;
    }

    BstNode<Type> *parentNode = NULL;   //需要插入位置的父节点
    BstNode<Type> *currentNode = root;  //需要插入的位置
    while (currentNode != NULL)
    {
        //如果二叉树中已经含有了该元素, 则返回插入出错
        if (item.key == currentNode->data.key)
            return false;

        parentNode = currentNode;
        //如果要插入的元素大于当前指向的元素
        if (item.key < currentNode->data.key)
            currentNode = currentNode->leftChild;   //向左搜索
        else
            currentNode = currentNode->rightChild;  //向右搜索
    }

    //此时已经查找到了一个比较合适的插入位置了
    if (item.key < parentNode->data.key)
        parentNode->leftChild = new BstNode<Type>(item);
    else
        parentNode->rightChild = new BstNode<Type>(item);

    return true;
}

二叉排序树的查找算法

若二叉排序树为空,则查找不成功;否则:

    1.若给定值等于根结点的关键字,则查找成功;

    2.若给定值小于根结点的关键字,则继续在左子树上进行查找;

    3.若给定值大于根结点的关键字,则继续在右子树上进行查找。

//二叉排序树搜索的设计与实现
//递归搜索
template <typename Type>
const BstNode<Type>* BsTree<Type>::search(const Element<Type> &item,
        const BstNode<Type> *currentNode)
{
    if (currentNode == NULL)
        return NULL;
    if (currentNode->data.key == item.key)
        return currentNode;

    if (item.key < currentNode->data.key)
        return search(item, currentNode->leftChild);
    else
        return search(item, currentNode->rightChild);
}
//迭代搜索
template <typename Type>
const BstNode<Type> *BsTree<Type>::searchByIter(const Element<Type> &item)
{
    for (BstNode<Type> *searchNode = root;
            searchNode != NULL;
            /*empty*/)
    {
        if (item.key == searchNode->data.key)
            return searchNode;

        if (item.key < searchNode->data.key)
            searchNode = searchNode->leftChild;
        else
            searchNode = searchNode->rightChild;
    }

    return NULL;
}

二叉排序树的删除算法

    和插入相反,删除在查找成功之后进行,并且要求在删除二叉排序树上某个结点之后,仍然保持二叉排序树的特性

 

删除分三种情况:

    1.被删除的结点是叶子节点:其双亲结点中相应指针域的值改为“空”, 并将该节点删除;

    2.被删除的结点只有左子树或者只有右子树:其双亲结点的相应指针域的值改为 “指向被删除结点的左子树或右子树”, 然后删除该节点;

    3.被删除的结点既有左子树,也有右子树:以其前驱替代之,然后再删除该前驱结点;

//二叉排序树节点删除的实现与解析如下
template <typename Type>
void BsTree<Type>::remove(const Element<Type> &item,
                          BstNode<Type> *¤tNode)
{
    if (currentNode != NULL)
    {
        //如果要删除的元素小于当前元素
        if (item.key < currentNode->data.key)
            remove(item, currentNode->leftChild);   //向左搜索删除
        //如果要删除的元素大于当前元素
        else if (item.key > currentNode->data.key)
            remove(item, currentNode->rightChild);  //向右搜索删除
        //如果要删除掉的元素等于当前元素(找到要删除的元素了)
        // 并且当前节点的左右子女节点都不为空
        else if ((currentNode->leftChild != NULL) && (currentNode->rightChild != NULL))
        {
            //从当前节点的右子女节点开始,
            //不断向左寻找, 找到从当前节点开始中序遍历的第一个节点
            //找到的这一个节点是在当前子树中, 大于要删除的节点的第一个节点
            BstNode<Type> *tmp = currentNode->rightChild;
            while (tmp->leftChild != NULL)
                tmp = tmp->leftChild;

            //用搜索到的节点值覆盖要删除的节点值
            currentNode->data.key = tmp->data.key;
            //删除搜索到的节点
            remove(currentNode->data, currentNode->rightChild);
        }
        //如果当前节点就是要删除的节点
        //并且其左子女(和/或)右子女为空
        //默认包含了左右子女同时为空的情况:
        //即: 在if中肯定为true
        else
        {
            BstNode<Type> *tmp = currentNode;
            //如果左子女为空
            if (currentNode->leftChild == NULL)
                //则用他的右子女节点顶替他的位置
                currentNode = currentNode->rightChild;
            //如果右子女为空
            else
                //则用他的左子女节点顶替他的位置
                currentNode = currentNode->leftChild;
            //释放节点
            delete tmp;
        }
    }
}

二叉查找树的几个实用操作

//清空二叉树
template <typename Type>
void BsTree<Type>::makeEmpty(BstNode<Type> *subTree)
{
    if (subTree != NULL)
    {
        if (subTree->leftChild != NULL)
            makeEmpty(subTree->leftChild);
        if (subTree->rightChild != NULL)
            makeEmpty(subTree->rightChild);

        delete subTree;
    }
}
//二叉查找树的层次遍历
template <typename Type>
void BsTree<Type>::levelOrder() const
{
    std::queue< BstNode<Type> * > queue;
    queue.push(root);

    while (!queue.empty())
    {
        BstNode<Type> *currentNode = queue.front();
        queue.pop();

        visit(currentNode);
        if (currentNode->leftChild != NULL)
            queue.push(currentNode->leftChild);
        if (currentNode->rightChild != NULL)
            queue.push(currentNode->rightChild);
    }
}

二叉排序树的性能分析

     对于每一棵特定的二叉排序树,均可按照平均查找长度的定义来求它的 ASL 值,显然,由值相同的 n 个关键字,构造所得的不同形态的各棵二叉排序树的平均查找长度的值不同,甚至可能差别很大(如果二叉查找树退化成一条链表, 则其插入/删除/查找的性能都会退化为O(N))。

     但是在随机情况下, 二叉排序树的搜索, 插入, 删除操作的平均时间代价为O(logN);

目录
相关文章
|
1月前
|
存储 算法 C语言
"揭秘C语言中的王者之树——红黑树:一场数据结构与算法的华丽舞蹈,让你的程序效率飙升,直击性能巅峰!"
【8月更文挑战第20天】红黑树是自平衡二叉查找树,通过旋转和重着色保持平衡,确保高效执行插入、删除和查找操作,时间复杂度为O(log n)。本文介绍红黑树的基本属性、存储结构及其C语言实现。红黑树遵循五项基本规则以保持平衡状态。在C语言中,节点包含数据、颜色、父节点和子节点指针。文章提供了一个示例代码框架,用于创建节点、插入节点并执行必要的修复操作以维护红黑树的特性。
49 1
|
3月前
|
存储 算法 Linux
【数据结构和算法】---二叉树(1)--树概念及结构
【数据结构和算法】---二叉树(1)--树概念及结构
36 0
|
9天前
|
C语言
数据结构基础详解(C语言):图的基本概念_无向图_有向图_子图_生成树_生成森林_完全图
本文介绍了图的基本概念,包括图的定义、无向图与有向图、简单图与多重图等,并解释了顶点度、路径、连通性等相关术语。此外还讨论了子图、生成树、带权图及几种特殊形态的图,如完全图和树等。通过这些概念,读者可以更好地理解图论的基础知识。
|
12天前
|
存储 算法 C语言
数据结构基础详解(C语言): 二叉树的遍历_线索二叉树_树的存储结构_树与森林详解
本文从二叉树遍历入手,详细介绍了先序、中序和后序遍历方法,并探讨了如何构建二叉树及线索二叉树的概念。接着,文章讲解了树和森林的存储结构,特别是如何将树与森林转换为二叉树形式,以便利用二叉树的遍历方法。最后,讨论了树和森林的遍历算法,包括先根、后根和层次遍历。通过这些内容,读者可以全面了解二叉树及其相关概念。
|
12天前
|
存储 机器学习/深度学习 C语言
数据结构基础详解(C语言): 树与二叉树的基本类型与存储结构详解
本文介绍了树和二叉树的基本概念及性质。树是由节点组成的层次结构,其中节点的度为其分支数量,树的度为树中最大节点度数。二叉树是一种特殊的树,其节点最多有两个子节点,具有多种性质,如叶子节点数与度为2的节点数之间的关系。此外,还介绍了二叉树的不同形态,包括满二叉树、完全二叉树、二叉排序树和平衡二叉树,并探讨了二叉树的顺序存储和链式存储结构。
|
11天前
|
存储 C语言
数据结构基础详解(C语言): 树与二叉树的应用_哈夫曼树与哈夫曼曼编码_并查集_二叉排序树_平衡二叉树
本文详细介绍了树与二叉树的应用,涵盖哈夫曼树与哈夫曼编码、并查集以及二叉排序树等内容。首先讲解了哈夫曼树的构造方法及其在数据压缩中的应用;接着介绍了并查集的基本概念、存储结构及优化方法;随后探讨了二叉排序树的定义、查找、插入和删除操作;最后阐述了平衡二叉树的概念及其在保证树平衡状态下的插入和删除操作。通过本文,读者可以全面了解树与二叉树在实际问题中的应用技巧和优化策略。
|
1月前
|
存储 算法 Linux
【数据结构】树、二叉树与堆(长期维护)(1)
【数据结构】树、二叉树与堆(长期维护)(1)
|
1月前
|
算法
【数据结构】树、二叉树与堆(长期维护)(2)
【数据结构】树、二叉树与堆(长期维护)(2)
【数据结构】树、二叉树与堆(长期维护)(2)
|
2月前
|
存储
【数据结构】树和二叉树的概念及结构
数据结构——树和二叉树的概念及结构
58 3
【数据结构】树和二叉树的概念及结构
|
1月前
|
C++ 容器
【数据结构】AVL树
【数据结构】AVL树