• 二叉查找树(binary search tree)详解


    二叉查找树Binary Search Tree),也称二叉排序树(binary sorted tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树

    • 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值

    • 任意节点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值

    • 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树

    • 没有键值相等的节点(no duplicate nodes)

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/binary-search-tree.html,转载请注明源地址。

    二叉查找树相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。

    二叉查找树是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。

    二叉查找树的查找过程和次优二叉树类似,通常采取二叉链表作为二叉查找树的存储结构。中序遍历二叉查找树可得到一个关键字的有序序列,一个无序序列可以通过构造一棵二叉

    查找树变成一个有序序列,构造树的过程即为对无序序列进行查找的过程。每次插入的新的结点都是二叉查找树上新的叶子结点,在进行插入操作时,不必移动其它结点,只需改动

    某个结点的指针,由空变为非空即可。搜索,插入,删除的复杂度等于树高,期望O(log n),最坏O(n)(数列有序,树退化成线性表).

    虽然二叉查找树的最坏效率是O(n),但它支持动态查询,且有很多改进版的二叉查找树可以使树高为O(logn),如:SBT,AVL,红黑树等.故不失为一种好的动态查找方法.

    基本操作实现:

    1、二叉查找树声明

    /*********二叉查找树声明 ********/
    typedef struct tree_node *tree_prt;
    struct tree_node {
        element_type element;
        tree_ptr left;
        tree_prt right;
    };
    typedef tree_ptr SEARCH_TREE;

    2、查找操作

    思路:若根结点的关键字等于查找的关键字,查找成功;否则,若小于根结点的关键字的值,递归查找左子树,否则若大于根结点的关键字的值,递归查找右子树,若子树为空,则查找不成功

    /*********查找算法 ********/
    tree_ptr find(element_type x, SEARCH_TREE T) 
    {
        if(T ==NULL)
            return NULL;
        if(x < T->element)
            return (find(x, T->left));
        else if(x > T->element)
            return (find(x, T->right));
        else
            return T;
    }

    3、查找最大最小结点

    /*********查找最大最小结点 ********/
    tree_ptr find_min(SEARCH_TREE T)  //递归
    {
        if(T == NULL)
            return NULL;
        else if(T->left == NULL)
            return T;
        else 
            return find_min(T->left);
    }
    tree_ptr find_max(SEARCH_TREE T)  //非递归
    {
        if(T != NULL) {
            while(T->right != NULL) {
                T = T->right;
            }
        }
        return T;
    }

    4、插入操作

    思路:首先执行查找算法,找出被插入结点的父结点,判断被查结点是父结点的左孩子还是右孩子,将被插结点作为叶子结点插入,若二叉树为空,则首先单独生成根结点

    /*********插入结点1 ********/
    void insert(element_type x, SEARCH_TREE *T)
    {
        if(*T == NULL) {  /* 空树 */
            *T = (SEARCH_TREE)malloc(sizeof(struct tree_node));
            if(*T == NULL) {
                printf("Out of space!!!");
                return;
            } else {
                (*T)->element = x;
                (*T)->left = (*T)->right = NULL;
            }
        } else if(x < (*T)->element) {
            insert(x, &((*T)->left));
        } else {
            insert(x, &((*T)->right));
        }
    }

    当然也可以使用返回插入结点的方式:

    /*********插入结点2 ********/
    tree_ptr insert(element_type x, SEARCH_TREE T)
    {
        if(T == NULL) {  /* 空树 */
            T = (SEARCH_TREE)malloc(sizeof(struct tree_node));
            if(T == NULL) {
                printf("Out of space!!!");
                return;
            } else {
                T->element = x;
                T->left = T->right = NULL;
            }
        } else if(x < T->element) {
            T->left = insert(x, T->left));
        } else {
            T->right = insert(x, T->right));
        }
        return T;
    }

    5、删除操作

    在二叉查找树删去一个结点,分三种情况讨论:

    ①  若p是叶子结点: 直接删除p,如图(b)所示。

    ②  若p只有一棵子树(左子树或右子树):直接用p的左子树(或右子树)取代p的位置而成为f的一棵子树。即原来p是f的左子树,则p的子树成为f的左子树;原来p是f的右子树,则p的子树成为f的右子树,如图(c)、 (d)所示。   

    ③ 若p既有左子树又有右子树 :处理方法有以下两种,可以任选其中一种。

    ◆  用p的直接前驱结点代替p。即从p的左子树中选择值最大的结点s放在p的位置(用结点s的内容替换结点p内容),然后删除结点s。s是p的左子树中的最右边的结点且没有右子树,对s的删除同②,如图(e)所示。

    ◆ 用p的直接后继结点代替p。即从p的右子树中选择值最小的结点s放在p的位置(用结点s的内容替换结点p内容),然后删除结点s。s是p的右子树中的最左边的结点且没有左子树,对s的删除同②。

    void delete(SEARCH_TREE *p)
    {
        SEARCH_TREE q, s;
        if((*p)->right == NULL) {
            q = *p;
            *p = (*p)->left;
            free(q);
        } else if((*p)->left == NULL) {
            q = *p;
            *p = (*p)->right;
            free(q);
        } else {
            q = *p;
            s = (*p)->left;
            while(s->right != NULL) {
                q = s;
                s = s->right;
            }
            (*p)->element = s->element;
            if(q != p) {
                q->right = s->left;
            } else {
                q ->left = s->left;
            }
        }
        free(s);
    }
    void deleteBST(SEARCH_TREE *T, element_type key)
    {
        if(!(*T)) {
            return;
        } else if ((*T)->element == key) {
            free(*T);
        } else if((*T)->element > key) {
            deleteBST((*)T->left, key);
        } else {
            deleteBST((*)T->right, key);
        }
    }

    编程实践

    poj2418 Hardwood Species

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<string.h>
    
    struct node {
        char name[31];
        struct node *lchild, *rchild;
        int count;
    }tree;
    struct node *root;
    int n = 0;
    void mid_cal(struct node *root)
    {
        if(root != NULL) {
            mid_cal(root->lchild);
            printf("%s %.4lf
    ", root->name, ((double)(root->count) / (double)n) * 100.0);
            mid_cal(root->rchild);
        }
    }
    
    void insertBST(struct node** root, char *s)
    {
        if(*root == NULL) {
            struct node *p = (struct node*)malloc(sizeof(tree));
            strcpy(p->name, s);
            p->lchild = p->rchild = NULL;
            p->count = 1;
            *root = p;
        } else {
            if(strcmp(s, (*root)->name) == 0) {
                ((*root)->count)++;
                return;
            } else if(strcmp(s, (*root)->name) < 0) {
                insertBST(&((*root)->lchild), s);
            } else {
                insertBST(&((*root)->rchild), s);
            }
        }
    }
    
    int main()
    {
        char s[31];
        while(gets(s)) {
            insertBST(&root, s);
            n++;
        }
        mid_cal(root);
        return 0;
    }

    参考资料

    1、Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein(潘金贵等译)《算法导论》. 机械工业出版社.

    2、ACM/ICPC 算法训练教程

    3、《数据结构》严蔚敏、吴伟民

    4、维基百科

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    从零开始的react入门教程(十),快速上手react-redux,相对于redux它究竟简化了什么?
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wuyudong/p/binary-search-tree.html
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