二叉搜索树

基本概念

二叉搜索树(BST,Binary Search Tree) 。

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

int a[] = {8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13},

二叉搜索树/二叉查找树也称二叉排序树,因为二叉排序树的中序遍历结果是升序 。

常用结论

二叉搜索树的左子树一定小于根,右子树一定大于根,结合定义递归子树可以得到 。

• 左子树的最右节点是左子树的最大节点,右子树的最右节点是右子树的最大节点. 。

• 左子树的最左节点是左子树的最小节点,右子树的最左节点是右子树的最小节点. 。

• 二叉搜索树的最小节点是左子树的最左节点,最大节点是右子树的最右节点 。

用途

实际情况很少直接使用搜索二叉树,多是根据搜索二叉树的高效搜索特性,衍生出更为实用的高阶数据结构,例如平衡二叉搜索树(AVL树,红黑树)等... 。

1. K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。(在不在的问题)
   比如：给一个单词word，判断该单词是否拼写正确，具体方式如下：
   以词库中所有单词集合中的每个单词作为key，构建一棵二叉搜索树
   在二叉搜索树中检索该单词是否存在，存在则拼写正确，不存在则拼写错误。

还有如:门禁系统,车库系统等... 。

2. 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。该种方
   式在现实生活中非常常见： (通过一个值查找另一个值)
   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。

还有如:通讯录 。

二叉搜索树的性能分析

插入和删除操作都必须先查找，查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能.

对有n个结点的二叉搜索树，若每个元素查找的概率相等，则二叉搜索树平均查找长度是结点在二叉搜索树的深度的函数，即结点越深，则比较次数越多。 但对于同一个关键码集合，如果各关键码插入的次序不同，可能得到不同结构的二叉搜索树:

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)，其平均比较次数为：$log_2 N$ ($log_2 N$) 最差情况下，二叉搜索树退化为单支树(或者类似单支)，其平均比较次数为：$\frac{N}{2}$ ($\frac{N}{2}$) 。

二叉搜索树的操作

查找

1. 从根开始比较，查找，比根大则往右边走查找，比根小则往左边走查找。
2. 最多查找高度次，走到到空，还没找到，这个值不存在。

插入

1. 树为空，则直接新增节点，赋值给root指针(第一个节点就是root)
2. 树不空，按二叉搜索树性质查找插入位置，插入新节点

特别地 。

• 同样一组数据,插入顺序不同,得到的二叉树也不同 。

• 当插入的值已存在时,插入失败(不考虑multi) 。

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. 。

否则,根据树的结构定义,可以得到3种情况 。

1. 要删除的结点无孩子结点
2. 要删除的结点只有左孩子或右孩子时
3. 要删除的结点有左、右孩子结点

看起来有待删除节点有4中情况，实际情况

• 要删除的结点无孩子结点时,直接删除 。

• 要删除的结点只有左孩子或右孩子时,将左孩子或右孩子给父亲 。

  1. 要删除的结点可能是父亲的左孩子或者是右孩子,有2*2种情况(要删除的结点是父亲的左孩子或右孩子) 。

  2. 左右孩子都是空时,也满足情况,因此可以合并无孩子结点情况 。

  3. 在1的前提下,恰好是根节点,也是一种情况(让另外一个孩子做根即可) 。

• 要删除的结点有左右孩子(子树)时,需要找一个既要比左子树大也要比右子树小的节点来补上. 。

  根据递归定义得知,只有左孩子的最右结点和右孩子的最左结点符合条件,二选一即可 。

  当选择使用右孩子的最左结点时,有以下三种情况(与是不是根无关) 。

  1. 要删除的结点的右子树的最小结点恰好是要删除结点的右孩子. 。

  2. 要删除的结点的右子树的最小结点没有右孩子. 。

  3. 要删除的结点的右子树的最小结点有右孩子 。

     

     (上图举例分析) 。

代码实现

BSTree.hpp

template<class K>
struct BSTreeNode {
    BSTreeNode<K>* _left;
    BSTreeNode<K>* _right;
    K _key;

    BSTreeNode(K key) 
    :_key(key),_left(nullptr),_right(nullptr)
    {}
};

template<class K>
class BSTree {
public:
    using Node = BSTreeNode<K>;
    BSTree() = default;
    BSTree(const BSTree& bst) {
        _root = Copy(bst._root);
    }
    BSTree<K>& operator=(BSTree bst) { //拷贝复用
        swap(_root,bst.root);
        return *this;
    }
    ~BSTree() {
        Destroy(_root);
    }

public:
    bool Insert(const K& key) {
        if (_root == nullptr) {
            _root = new Node(key);
            _root->_key = key;
            return true;
        }
        BSTreeNode<K>* cur = _root;
        BSTreeNode<K>* parent = _root;
        while (cur) {
            if (key < cur->_key) {
                parent = cur;
                cur = cur->_left;
            }
            else if (key > cur->_key) {
                parent = cur;
                cur = cur->_right;
            }
            else {
                return false;
            }
        }
        //走出循环,说明树中不存在该节点, 可以插入
        cur = new BSTreeNode<K>(key);
        if (key < parent->_key) {

            parent->_left = cur;
        }
        else {
            parent->_right = cur;
        }
        return true;
    }

    bool Find(const K& key) {
        if (_root == nullptr) return false;

        Node* cur = _root;
        while (cur) {
            if (key < cur->_key) {
                cur = cur->_left;
            }
            else if (key > cur->_key) {
                cur = cur->_right;
            }
            else {
                return true;
            }
        }
        // 从循环出来,说明没找着
        return false;
    }

    bool Erase(const K& key) {
        if (_root == nullptr) return false;

        Node* cur = _root;
        Node* parent = _root;

        while (cur) {
            if (key < cur->_key) {
                parent = cur;
                cur = cur->_left;
            }
            else if (key > cur->_key) {
                parent = cur;
                cur = cur->_right;
            }
            else {
                //没有左孩子
                if (cur->_left == nullptr) {
                    if (cur == _root) {
                        _root = cur->_right;
                    }
                    else if (parent->_left == cur) {
                        parent->_left = cur->_right;
                    }
                    else {
                        parent->_right = cur->_right;
                    }
                    delete cur;
                    return true;
                }
                //没有右孩子
                else if (cur->_right == nullptr) {
                    if (cur == _root) {
                        _root = cur->_left;
                    }
                    if (parent->_left == cur) {
                        parent->_left = cur->_left;
                    }
                    else {
                        parent->_right = cur->_left;
                    }
                    delete cur;
                    return true;
                }
                //有左右孩子
                else {
                    //找右孩子(子树)的最小结点/最左结点
                    Node* rightMin = cur->_right;  //明确不为空
                    Node* rightMinParent = cur;
                    while (rightMin->_left) {
                        rightMinParent = rightMin;
                        rightMin = rightMin->_left;
                    }
                    // 删除右子树最小结点有3种情况(与是不是根无关)
                    //1. 要删除的结点右子树最小结点恰好是自己的右孩子.
                    //2. 要删除的结点的右孩子的左子树的最左结点没有右孩子.
                    //3. 要删除的结点的右孩子的左子树的最左结点有右孩子.
                    //结论解析: 复用删除单结点代码,进行删除rightMin即可
                    K tmp = rightMin->_key;
                    Erase(rightMin->_key); //只能从根开始遍历,性能损失,但是二分查找很快,损失不大(理想情况,BST只学习用)
                    cur->_key = tmp;
                    return true;
                } //有左右孩子的情况 
            } //找到了_继续处理的过程
        }//循环找的过程
        //循环结束,说明没找到
        return false;
    }//Erase [end]

    void InOrder() {
        _InOrder(_root);
        std::cout << std::endl;
    }

    bool InsertR(const K& key) {
        _InsertR(_root, key);
    }

    bool EraseR(const K& key) {
        return _EraseR(_root,key);
    }

private:

    //此处返回值不能使用指针引用,虽然一定情况下可以使用(不推荐),至少目前不能引用空值.
    Node* Copy(const Node* root) {
        if (root == nullptr) {
            return nullptr;
        }
        Node* newRoot = new Node(root->_key);
        newRoot->_left = Copy(root->_left);
        newRoot->_right = Copy(root->_right);
        return newRoot;
    }

    //用不用引用无所谓,好习惯做到底
    //(析构子节点时,父节点两个成员会成为垂悬指针,但是接下来父亲也要析构了,指针变量也随之回收)
    void Destroy(Node*&root) {
        if (root == nullptr) {
            return ;
        }
        Destroy(root->_left);
        Destroy(root->_right);

        std::cout<<root->_key<<" ";
        delete root; //释放加自动置空
    }

    //练习递归+引用 -- 代码更加简洁
    bool _EraseR(Node*& root, const K&key) {
        //走到空,说明没找到,返回false
        if (root == nullptr) {
            return false;
        }

        //大于走右边,小于走左边
        if (key > root->_key) {
            return _EraseR(root->_right,key);
        }
        else if(key<root->_key) {
            return _EraseR(root->_left,key);
        }
        //找到了
        else {
            if (root->_left == nullptr) {
                Node* del = root;
                root = root->_right;
                delete del;
                return true;
            }
            else if (root->_right == nullptr) {
                Node* del = root;
                root = root->_left;
                delete del;
                return true;
            }
            //有左右孩子
            else {
                Node* leftMax = root->_left;
                //找左子树最大结点
                while (leftMax->_right) {
                    leftMax = leftMax->_right;
                }
                std::swap(root->_key, leftMax->_key);
                return _EraseR(root->_left, key);    //直接从左孩子开始递归删除.
            }
        }

    }

    //练习递归+引用指针的玩法,仅练习
    bool _InsertR(Node*& root, const K& key) { //引用的妙用,跨栈帧直接访问实参
        if (root == nullptr) {
            root == new Node(key);
            return true;
        }
        if (key == root->_key) return false;
        return (key > root->_key) ? _InsertR(root->_right, key) : _InsertR(root->_left, key);
    }

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

private:
    BSTreeNode<K>* _root = nullptr;
};

test.cc

void test() {
    int a[] = { 8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13 };
    BSTree<int> bst;
    for (int i : a) {
        bst.Insert(i);
    }
    bst.InOrder();

    ////Find
    //std::cout << std::boolalpha << bst.Find(8) << std::endl; //true
    //std::cout << std::boolalpha << bst.Find(9) << std::endl; //false

    BSTree<int> cp(bst);
    cp.InOrder();

    //测试两孩子的三种情况即可
    bst.Erase(8);  //1. 要删除的结点的右子树的最小结点恰好是要删除结点的右孩子.
    bst.Erase(10); //2. 要删除的结点的右子树的最小结点没有右孩子
    bst.Insert(5); //构造有右孩子的最小结点
    bst.Erase(3);  //3. 要删除的结点的右子树的最小结点有右孩子
    bst.Erase(4);
    bst.Erase(7);
    bst.Erase(1);
    bst.Erase(14);
    bst.Erase(13);
    bst.Erase(6);
    bst.Erase(5);
    bst.InOrder();

    //禁止显式调用析构函数 --> 双重释放
    //bst.~BSTree();
    //cp.~BSTree();
    
}

int main() {
    test();
}

最后此篇关于BST二叉搜索树BinarySearchTreeC++实现(递归/非递归)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于BST二叉搜索树BinarySearchTreeC++实现(递归/非递归)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。