第十四周项目一 验证算法(二叉排序树)

本文介绍了二叉排序树的基本操作实现,包括构建、插入、查找(递归与非递归)、删除等算法,并通过一个具体例子展示了这些操作的过程。

问题及代码:

/*    
*烟台大学计算机与控制工程学院     
*作    者:孙丽玮    
*完成日期:2016年11月27日 
*问题描述:认真阅读并验证二叉排序树相关算法。 
          (1)由整数序列{43,52,75,24,10,38,67,55,63,60}构造二叉排序树; 
          (2)输出用括号法表示的二叉排序树; 
          (3)用递归算法和非递归算法查找关键字55; 
          (4)分别删除43和55,输出删除后用括号法表示的二叉排序树。 
*/ 
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
typedef int KeyType;
typedef char InfoType[10];
typedef struct node                 //记录类型
{
    KeyType key;                    //关键字项
    InfoType data;                  //其他数据域
    struct node *lchild,*rchild;    //左右孩子指针
} BSTNode;

//在p所指向的二叉排序树中,插入值为k的节点
int InsertBST(BSTNode *&p,KeyType k)
{
    if (p==NULL)                        //原树为空, 新插入的记录为根结点
    {
        p=(BSTNode *)malloc(sizeof(BSTNode));
        p->key=k;
        p->lchild=p->rchild=NULL;
        return 1;
    }
    else if (k==p->key)                 //树中存在相同关键字的结点,返回0
        return 0;
    else if (k<p->key)
        return InsertBST(p->lchild,k);  //插入到*p的左子树中
    else
        return InsertBST(p->rchild,k);  //插入到*p的右子树中
}

//由有n个元素的数组A,创建一个二叉排序树
BSTNode *CreateBST(KeyType A[],int n)   //返回BST树根结点指针
{
    BSTNode *bt=NULL;                   //初始时bt为空树
    int i=0;
    while (i<n)
    {
        InsertBST(bt,A[i]);             //将关键字A[i]插入二叉排序树T中
        i++;
    }
    return bt;                          //返回建立的二叉排序树的根指针
}

//输出一棵排序二叉树
void DispBST(BSTNode *bt)
{
    if (bt!=NULL)
    {
        printf("%d",bt->key);
        if (bt->lchild!=NULL || bt->rchild!=NULL)
        {
            printf("(");                        //有孩子结点时才输出(
            DispBST(bt->lchild);                //递归处理左子树
            if (bt->rchild!=NULL) printf(",");  //有右孩子结点时才输出,
            DispBST(bt->rchild);                //递归处理右子树
            printf(")");                        //有孩子结点时才输出)
        }
    }
}

//在bt指向的节点为根的排序二叉树中,查找值为k的节点。找不到返回NULL
BSTNode *SearchBST(BSTNode *bt,KeyType k)
{
    if (bt==NULL || bt->key==k)         //递归终结条件
        return bt;
    if (k<bt->key)
        return SearchBST(bt->lchild,k);  //在左子树中递归查找
    else
        return SearchBST(bt->rchild,k);  //在右子树中递归查找
}

//二叉排序树中查找的非递归算法
BSTNode *SearchBST1(BSTNode *bt,KeyType k)
{
    while (bt!=NULL)
    {
        if (k==bt->key)
            return bt;
        else if (k<bt->key)
            bt=bt->lchild;
        else
            bt=bt->rchild;
    }
    return NULL;
}

void Delete1(BSTNode *p,BSTNode *&r)  //当被删*p结点有左右子树时的删除过程
{
    BSTNode *q;
    if (r->rchild!=NULL)
        Delete1(p,r->rchild);   //递归找最右下结点
    else                        //找到了最右下结点*r
    {
        p->key=r->key;          //将*r的关键字值赋给*p
        q=r;
        r=r->lchild;            //直接将其左子树的根结点放在被删结点的位置上
        free(q);                //释放原*r的空间
    }
}

void Delete(BSTNode *&p)   //从二叉排序树中删除*p结点
{
    BSTNode *q;
    if (p->rchild==NULL)        //*p结点没有右子树的情况
    {
        q=p;
        p=p->lchild;            //直接将其右子树的根结点放在被删结点的位置上
        free(q);
    }
    else if (p->lchild==NULL)   //*p结点没有左子树的情况
    {
        q=p;
        p=p->rchild;            //将*p结点的右子树作为双亲结点的相应子树
        free(q);
    }
    else Delete1(p,p->lchild);  //*p结点既没有左子树又没有右子树的情况
}

int DeleteBST(BSTNode *&bt, KeyType k)  //在bt中删除关键字为k的结点
{
    if (bt==NULL)
        return 0;               //空树删除失败
    else
    {
        if (k<bt->key)
            return DeleteBST(bt->lchild,k); //递归在左子树中删除为k的结点
        else if (k>bt->key)
            return DeleteBST(bt->rchild,k); //递归在右子树中删除为k的结点
        else
        {
            Delete(bt);     //调用Delete(bt)函数删除*bt结点
            return 1;
        }
    }
}

int main()
{
    BSTNode *bt;
    int n=10,x=55;
    KeyType a[]={43,52,75,24,10,38,67,55,63,60};
    bt=CreateBST(a,n);
    printf("BST:");
    DispBST(bt);
    printf("\n");
    printf("删除%d结点\n",x);
    if (SearchBST(bt,x)!=NULL)
    {
        DeleteBST(bt,x);
        printf("BST:");
        DispBST(bt);
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

运行结果:



总结:

二叉排序树的基本运算

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
<think>好的,我需要帮助用户找到完整的C++二叉排序树查找算法的实现代码。首先,回顾之前的对话,用户已经得到了递归和非递归版本的查找函数,以及相关的结构体定义。现在用户要求完整的实现代码,可能需要个包含结构、插入、查找以及示例用法的完整示例。 首先,我需要确认用户的需求。用户提到“完整的C++二叉排序树查找算法实现代码”,可能希望不仅仅有查找函数,还包括的构建(插入)、结构体定义、以及示例使用。因为在之前的回答中,用户已经看到了插入的非递归实现,所以可能需要将插入和查找结合起来,形成个完整的可运行程序。 接下来,根据用户提供的引用内容,引用[1]提到二叉排序树的构造、查找、插入、删除的递归及非递归算法。引用[2]展示了C++中非递归插入和递归插入的不同写法。引用[3]提到查找和插入的过程,从根节点开始比较,根据大小决定左右子的方向。 用户现在的请求是完整的查找算法代码,但考虑到查找通常需要已经存在,因此可能需要包括插入部分的代码来构建,这样查找才有意义。因此,完整的代码示例应该包括: 1. TreeNode结构体定义。 2. 插入函数(递归或非递归)。 3. 查找函数(递归和非递归,如之前提供的)。 4. 示例用法,包括创建、插入节点、查找节点。 需要确保代码的正确性和可运行性。在之前的回答中,用户已经给出了非递归插入的代码(来自引用[2]),但可能需要将其整合到完整示例中。同时,可能需要添加析构函数或内存管理的部分,但用户可能暂时不需要,所以暂时可以省略,但需要提醒用户注意内存泄漏问题。 另外,用户可能需要示例的main函数,展示如何创建、插入数据并进行查找。例如,插入几个数字,然后查找是否存在某个值,并输出结果。 需要检查代码是否符合C++标准,例如使用nullptr而不是NULL,结构体的正确性,函数的参数是否正确(例如插入函数中的TreeNode*& root)。 可能还需要考虑重复值的处理,根据引用[2],在插入时如果值相等则直接返回,因此在查找时如果有重复值,可能只找到第个出现的节点,但二叉排序树通常不允许重复,或者允许右子大于等于,具体取决于实现。但根据用户提供的引用,插入时遇到相等值会直接返回,所以查找时可能不会有重复。 最后,确保代码的格式正确,注释清晰,用户能够理解每个部分的作用,并可以复制粘贴运行。同时,根据用户之前的问题,生成相关问题,例如优化平衡性、插入细节、删除节点步骤等。</think>以下是基于二叉排序树特性的完整C++实现代码,包含结构定义、插入构建、查找算法及使用示例: #### 完整代码实现 ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 二叉节点结构 struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 非递归插入函数 void insertNode(TreeNode*& root, int value) { TreeNode* newNode = new TreeNode(value); if (!root) { root = newNode; return; } TreeNode* curr = root; TreeNode* parent = nullptr; while (curr) { parent = curr; if (value < curr->val) { curr = curr->left; } else if (value > curr->val) { curr = curr->right; } else { delete newNode; // 值已存在则放弃插入 return; } } if (value < parent->val) { parent->left = newNode; } else { parent->right = newNode; } } // 递归查找函数 TreeNode* searchRecursive(TreeNode* root, int target) { if (!root || root->val == target) return root; return target < root->val ? searchRecursive(root->left, target) : searchRecursive(root->right, target); } // 非递归查找函数 TreeNode* searchIterative(TreeNode* root, int target) { while (root && root->val != target) { root = target < root->val ? root->left : root->right; } return root; } // 示例用法 int main() { TreeNode* root = nullptr; int nums[] = {8, 3, 10, 1, 6, 14, 4, 7, 13}; // 构建二叉排序树 for (int num : nums) { insertNode(root, num); } // 查找测试 int testValues[] = {6, 13, 5}; for (int val : testValues) { TreeNode* result1 = searchRecursive(root, val); TreeNode* result2 = searchIterative(root, val); cout << "查找值 " << val << ":\n"; cout << "递归查找结果: " << (result1 ? "存在" : "不存在") << endl; cout << "非递归查找结果: " << (result2 ? "存在" : "不存在") << "\n\n"; } return 0; } ``` #### 代码说明 1. **结构定义**:使用`TreeNode`结构体定义二叉的节点,包含整数值和左右子节点指针[^1] 2. **插入算法**:非递归插入实现通过循环找到合适的插入位置,时间复杂度为$O(h)$,其中$h$为高[^2] 3. **查找算法**: - 递归版本:通过比较目标值与节点值决定搜索方向,递归调用子搜索 - 非递归版本:使用循环替代递归,降低栈间消耗 4. **测试用例**:包含构建、插入序列和三种不同值的查找测试 #### 输出示例 ``` 查找值 6: 递归查找结果: 存在 非递归查找结果: 存在 查找值 13: 递归查找结果: 存在 非递归查找结果: 存在 查找值 5: 递归查找结果: 不存在 非递归查找结果: 不存在 ``` --相关问题--: 1. 如何验证二叉排序树是否符合左小右大的性质? 2. 递归与非递归算法间复杂度上有何差异? 3. 当二叉排序树退化为链表时,查找复杂度会发生什么变化?如何优化?
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