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数据结构|二叉搜索树

 🍬 mooridy-CSDN博客

🍬数据结构专栏(更新中)

目录

1. ⼆叉搜索树的概念

2. ⼆叉搜索树的性能分析

3.⼆叉搜索树key和key/value

key搜索场景

key/value搜索场景

4. 二叉搜索树的代码实现

4.1 ⼆叉搜索树的插⼊

4.2 ⼆叉搜索树的查找

4.3  ⼆叉搜索树的删除

4.4完整代码实现


1. ⼆叉搜索树的概念

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,则左⼦树上所有结点的值都⼩于等于根结点的值
• 若它的右⼦树不为空,则右⼦树上所有结点的值都⼤于等于根结点的值
• 它的左右⼦树也分别为⼆叉搜索树
•⼆叉搜索树中可以⽀持插⼊相等的值,也可以不⽀持插⼊相等的值,具体看使⽤场景定义,后续我们学习map/set/multimap/multiset系列容器底层就是⼆叉搜索树,其中map/set不⽀持插⼊相等
值,multimap/multiset⽀持插⼊相等值

2. ⼆叉搜索树的性能分析

最优情况下,⼆叉搜索树为完全⼆叉树(或者接近完全⼆叉树),时间复杂度为: O(logN)
最差情况下,⼆叉搜索树退化为单⽀树(或者类似单⽀),时间复杂度为: O(N)
那么这样的效率显然是⽆法满⾜我们需求的。平衡二叉搜索树AVL树和红⿊树,会更适⽤于我们在内存中存储和搜索数据。
另外需要说明的是,⼆分查找也可以实现 O(logN) 级别的查找效率,但是⼆分查找有两⼤缺陷:
1. 需要存储在⽀持下标随机访问的结构中,并且有序
2. 插⼊和删除数据效率很低,因为存储在下标随机访问的结构中,插⼊和删除数据⼀般需要挪动数
据。
这⾥也就体现出了平衡⼆叉搜索树的价值。

3.⼆叉搜索树key和key/value

key搜索场景

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,搜索场景只需要判断key在不在。key的搜索场景实现的⼆叉树搜索树⽀持增删查,但是不⽀持修改,修改key破坏搜索树结构了。

key/value搜索场景

每⼀个关键码key,都有与之对应的值value,value可以任意类型对象。树的结构中(结点)除了需要存储key还要存储对应的value,增/删/查还是以key为关键字⾛⼆叉搜索树的规则进⾏⽐较,可以快速查找到key对应的value。key/value的搜索场景实现的⼆叉树搜索树⽀持修改,但是不⽀持修改key,修改key破坏搜索树结构了,可以修改value。

4. 二叉搜索树的代码实现

4.1 ⼆叉搜索树的插⼊

插⼊的具体过程如下:
1. 树为空,则直接新增结点,赋值给root指针
2. 树不空,按⼆叉搜索树性质,插⼊值⽐当前结点⼤往右⾛,插⼊值⽐当前结点⼩往左⾛,找到空位置,插⼊新结点。
3. 如果⽀持插⼊相等的值,插⼊值跟当前结点相等的值可以往右⾛,也可以往左⾛,找到空位置,插⼊新结点。(要注意的是要保持逻辑⼀致性,插⼊相等的值不要⼀会往右⾛,⼀会往左⾛)
bool Insert(const K& key, const V& value) {if (_root == nullptr) {_root =new Node(key, value);return true;}Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur) {if ( key>cur->_key) {parent = cur;cur = cur->right;}else if(key <cur->_key){parent = cur;cur = cur->left;}else {return false;}}if (parent->left == nullptr) {parent->left = new Node(key, value);}else {parent->right = new Node(key, value);}return true;}

4.2 ⼆叉搜索树的查找

1. 从根开始⽐较,查找x,x⽐根的值⼤则往右边⾛查找,x⽐根值⼩则往左边⾛查找。
2. 最多查找⾼度次,⾛到到空,还没找到,这个值不存在。
3. 如果不⽀持插⼊相等的值,找到x即可返回
4. 如果⽀持插⼊相等的值,意味着有多个x存在,⼀般要求查找中序的第⼀个x。
Node* Find(const K& key) {Node* cur = _root;while (cur) {if (key < cur->_key) {cur = cur->left;}else if (key > cur->_key) {cur = cur->right;}else {return cur;}}return nullptr;}

4.3  ⼆叉搜索树的删除

⾸先查找元素是否在⼆叉搜索树中,如果不存在,则返回false。
如果查找元素存在则分以下四种情况分别处理:(假设要删除的结点为N)
1. 要删除结点N左右孩⼦均为空
2. 要删除的结点N左孩⼦位空,右孩⼦结点不为空
3. 要删除的结点N右孩⼦位空,左孩⼦结点不为空
4. 要删除的结点N左右孩⼦结点均不为空
对应以上四种情况的解决⽅案:
1. 把N结点的⽗亲对应孩⼦指针指向空,直接删除N结点(情况1可以当成2或者3处理,效果是⼀样的)
2. 把N结点的⽗亲对应孩⼦指针指向N的右孩⼦,直接删除N结点
3. 把N结点的⽗亲对应孩⼦指针指向N的左孩⼦,直接删除N结点
4. ⽆法直接删除N结点,因为N的两个孩⼦⽆处安放,只能⽤替换法删除。找N左⼦树的值最⼤结点 R(最右结点)或者N右⼦树的值最⼩结点R(最左结点)替代N,因为这两个结点中任意⼀个,放到N的 位置,都满⾜⼆叉搜索树的规则。替代N的意思就是N和R的两个结点的值交换,转⽽变成删除R结 点,R结点符合情况2或情况3,可以直接删除。

4.4完整代码实现

#include <iostream>
using namespace std;template<class K, class V>
struct BSTreeNode {BSTreeNode<K, V>* left;BSTreeNode<K, V>* right;K _key;V _value;BSTreeNode(K key,V value):left(nullptr),right(nullptr),_key(key),_value(value){}};template<class K, class V>
class BSTree
{typedef BSTreeNode<K, V> Node;
public:bool Insert(const K& key, const V& value) {if (_root == nullptr) {_root =new Node(key, value);return true;}Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur) {if ( key>cur->_key) {parent = cur;cur = cur->right;}else if(key <cur->_key){parent = cur;cur = cur->left;}else {return false;}}if (parent->_key >key) {parent->left = new Node(key, value);}else {parent->right = new Node(key, value);}return true;}Node* Find(const K& key) {Node* cur = _root;while (cur) {if (key < cur->_key) {cur = cur->left;}else if (key > cur->_key) {cur = cur->right;}else {return cur;}}return nullptr;}bool Erase(const K& key) {Node* parent = nullptr;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{if (cur->left == nullptr) {if (cur == _root){_root = cur->right;}else {if (parent->left == cur) {parent->left = cur->right;delete cur;}else {parent->right = cur->right;delete cur;}}}else if (cur->right == nullptr) {if (cur == _root){_root = cur->left;}else {if (parent->left == cur) {parent->left = cur->left;delete cur;}else {parent->right = cur->left;delete cur;}}}else {Node* replaceParent = cur;Node* replace = cur->right;while (replace->left) {replaceParent = replace;replace = replace->left;}cur->_key = replace->_key;if (replaceParent->left == replace)replaceParent->left = replace->right;elsereplaceParent->right = replace->right;delete replace;}return true;}}return false;}void InOrder() {_InOrder(_root);cout << endl;}
private:Node* _root = nullptr;void _InOrder(Node* root) {if (root == nullptr) {return;}_InOrder(root->left);cout << root->_key <<":" << root->_value << " " ;_InOrder(root->right);}void Destroy(Node* root){if (root == nullptr)return;Destroy(root->_left);Destroy(root->_right);delete root;}
};


http://www.mrgr.cn/news/31692.html

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