Binary Search Tree C语言实现

把二叉树转化成BST 给定一棵二叉树,请把它转化成 Binary Search Tree(BST),且不能改变原二叉树的形状。如下是两个转化示例 解:我们可以通过三大步骤完成转化 (1)创建一个辅助数组 arr[],然后中序遍历原二叉树,把各节点存放到 arr[] 中,这一步时间复杂度为 O(n); (2)对 arr[] 进行升序排序,这一步的时间复杂度和具体的排序算法有关,快速排序是 O(n^2),堆排序或归并排序是 O(nLogn); (3)再次中序遍历原二叉树,在遍历的过程中,把数组 arr[] 中的元素依 阅读详情

Binary Search Tree是数据结构中比较有用的一种二叉树结构,这种结构讲大量的数据进行平摊式分布,并且规定大的数在右边,小的数在左边,以这种方式存放的数据可以非常方便地做数据排序和检索。
关于BST的更多信息,可以查看这个链接(英文,讲的非常好,不得不赞):http://algs4.cs.princeton.edu/32bst/
台湾国立清华大学韩永楷老师的MOOC(讲的超级棒,完爆国内,我的代码实现就是参考韩老师的课程内容):http://www.icourse163.org/course/NTHU-451013#/info
下面给出使用C语言的实现方式,我使用了最简单的方式实现,代码中有很多注释,大家可以参考。代码可编译,可运行。

/*************************************************************************
    > File Name: bst.c
    > Author: Baniel Gao
    > Mail: createchance@163.com 
    > Created Time: Thu 01 Dec 2016 08:29:23 AM EST
 ************************************************************************/

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct node_t {
    int key;
    struct node_t* parent;
    struct node_t* left;
    struct node_t* right;
} node;

/*
 * Get min number of this tree pointed by root.
 * 
 * Return min node pointer, NULL if root is NULL.
 */
node* min(node* root)
{
    node* min_node = root;

    if (root == NULL) {
        return NULL;
    }

    while (min_node->left != NULL) {
        min_node = min_node->left;
    }

    return min_node;
}

/*
 * Get max number of this tree pointed by root.
 * 
 * Return max node pointer, NULL if root is NULL.
 */
node* max(node* root)
{
    node* max_node = root;

    if (root == NULL)
    {
        return NULL;
    }

    while (max_node->right != NULL)
    {
        max_node = max_node->right;
    }

    return max_node;
}

/*
 * Search the number k.
 *
 * Return node pointer which contains the key, NULL if do not match anything.
 */
node* search(node* root, int k)
{
    node* current = root;

    if (root == NULL) {
        return NULL;
    }

    while (1) {
        if (current->key == k) {
            break;
        } else if (current->key > k) {
            current = current->left;
        } else {
            current = current->right;
        }

        if (current == NULL) {
            break;
        }
    }

    return current;
}

/*
 * Find the predeccessor of k.
 *
 * Return node pointer of predeccessor if success, NULL if find nothing.
 */
node* predecessor(node* root, int k)
{
    if (root == NULL)
    {
        return NULL;
    }

    node* target = search(root, k);
    if (target != NULL) {
        if (target->left != NULL) {
            target = max(target->left);
        } else {
            while (1) {
                if (target->parent == NULL) {
                    target = target->parent;
                    break;
                } else if (target == target->parent->right) {
                    target = target->parent;
                    break;
                } else if (target == target->parent->left) {
                    target = target->parent;
                }
            }
        }
    }

    return target;
}

/*
 * Find successor of number k.
 * 
 * Return node pointer of successor if success, NULL if find nothing.
 */
node* successor(node* root, int k)
{
    if (root == NULL) {
        return NULL;
    }

    node* target = search(root, k);
    if (target != NULL) {
        if (target->right != NULL) {
            target = min(target->right);
        } else {
            while (1) {
                if (target->parent == NULL) {
                    target = target->parent;
                    break;
                } else if (target == target->parent->left) {
                    target = target->parent;
                    break;
                } else if (target == target->parent->right) {
                    target = target->parent;
                }
            }
        }
    }

    return target;
}

/*
 * insert one number k to binary search tree.
 *
 * Return node pointer if success, NULL if key already exists.
 */
node* insert(node* root, int k)
{
    node* current = root;

    if (root == NULL) {
        root = (node*) malloc(sizeof(node));
        root->key = k;
        return root;
    }

    while (1) {
        if (current->key == k)
        {
            current = NULL;
            break;
        } else if (current->key > k) {
            if (current->left != NULL) {
                current = current->left;
            } else {
                // no left child, so we are left child, create one node and insert.
                node* new = (node*) malloc(sizeof(node));
                new->key = k;
                new->parent = current;
                new->left = NULL;
                new->right = NULL;
                current->left = new;
                // move current to target node.
                current = current->left;
                break;
            }
        } else if (current->key < k) {
            if (current->right != NULL) {
                current = current->right;
            } else {
                // no right child, so we are left child, create one node and insert.
                node* new = (node*) malloc(sizeof(node));
                new->key = k;
                new->parent = current;
                new->left = NULL;
                new->right = NULL;
                current->right = new;
                // move current to target node.
                current = current->right;
                break;
            }
        }
    }

    return current;
}

/*
 * Delete node contains number k.
 * 
 * Return 0 if succeed, -1 if number k not found or tree root is NULL, 1 if the tree is empty after deletion.
 */
int delete(node* root, int k)
{
    if (root == NULL) {
        return -1;
    }

    // Find this node first.
    node* target = search(root, k);

    // Well, we can not find this node.
    if (target == NULL) {
        return -1;
    }

    /* Case 1: this node is leaf node. */
    if (target->left == NULL && target->right == NULL) {
        if (target != root) {
            if (target == target->parent->right) {
                target->parent->right = NULL;
            } else {
                target->parent->left = NULL;
            }
        } else {
            root = NULL;
        }
        free(target);
    }
    /* Case 2: this node has only one child node. */
    else if (target->left != NULL && target->right == NULL) {
        // Case 2.1: this node only has a left child.
        if (target == root) {
            node* predecessor_node = predecessor(root, k);
            if (predecessor_node == NULL) {
                return -1;
            }

            // Replace the number first.
            target->key = predecessor_node->key;
            // predecessor does not have any child.
            if (predecessor_node->left == NULL && predecessor_node->right == NULL) {
                if (target->right == predecessor_node) {
                    target->right = NULL;
                } else {
                    predecessor_node->parent->left = NULL;
                }
            }
            // predecessor only have left child.
            else {
                predecessor_node->parent->right = predecessor_node->left;
                predecessor_node->left->parent = predecessor_node->parent;
            }
            // Free predecessor node.
            free(predecessor_node);
        } else {
            target->left->parent = target->parent;
            if (target == target->parent->left) {
                target->parent->left = target->left;
            } else {
                target->parent->right = target->left;
            }
        }
    } else if (target->left == NULL && target->right != NULL) {
        // Case 2.2: this node only has a right child.
        if (target == root) {
            node* successor_node = successor(root, k);
            if (successor_node == NULL) {
                return -1;
            }

            // Replace the number first.
            target->key = successor_node->key;
            // successor does not have any child.
            if (successor_node->left == NULL && successor_node->right == NULL) {
                if (target->right == successor_node) {
                    target->right = NULL;
                } else {
                    successor_node->parent->left = NULL;
                }
            }
            // successor only have right child.
            else {
                successor_node->parent->left = successor_node->right;
                successor_node->right->parent = successor_node->parent;
            }
            // Free successor node.
            free(successor_node);
        } else {
            target->right->parent = target->parent;
            if (target == target->parent->left) {
                target->parent->left = target->right;
            } else {
                target->parent->right = target->right;
            }
        }
    }
    /* Case 3: this node has two child node. */
    else if (target->left != NULL && target->right != NULL) {
        node* successor_node = successor(root, k);
        if (successor_node == NULL) {
            return -1;
        }

        // Replace the number first.
        target->key = successor_node->key;
        // Case 3.1: successor does not have any child.
        if (successor_node->left == NULL && successor_node->right == NULL) {
            if (target->right == successor_node) {
                target->right = NULL;
            } else {
                successor_node->parent->left = NULL;
            }
        }
        // Case 3.2: successor only have right child.
        else {
            successor_node->parent->left = successor_node->right;
            successor_node->right->parent = successor_node->parent;
        }
        // Free successor node.
        free(successor_node);
    }

    if (root == NULL) {
        return 1;
    }

    return 0;
}

/*
 * Modify one node'key. Change it from src to dst.
 *
 * Return the node modified, NULL if this node does not exist.
 */
node* modify(node* root, int src, int dst)
{
    if (root == NULL) {
        return NULL;
    }

    // We have to make sure the src exists and dst does not exist.
    node* source = search(root, src);
    node* destination = search(root, dst);

    if (source == NULL) {
        printf("The source number %d does not exist. \n", src);
        return NULL;
    }

    if (destination != NULL) {
        printf("The destination number %d already exist. \n", dst);
        return NULL;
    }

    // we delete the old node first.
    delete(root, src);
    // then insert new node.
    insert(root, dst);

    return source;
}

/*
 * Print this tree by inorder.
 * 
 * The numbers printed is sorted.
 */
void print_tree_inorder(node* root) {
    if(root != NULL) {
        print_tree_inorder(root->left);
        printf("%d ",root->key);
        print_tree_inorder(root->right);
    }
}

/*
 * Console helper function.
 */
void show_help()
{
    printf("1. insert\n");
    printf("2. delete\n");
    printf("3. modify\n");
    printf("4. search\n");
    printf("5. predeccessor\n");
    printf("6. successor\n");
    printf("7. min\n");
    printf("8. max\n");
    printf("9. print tree\n");
}

int main()
{
    char cmd;
    int key, key2;
    node* root = NULL;

    printf("This is a binary search tree demo.\n");
    while (1) {
        printf("Command<m for help>: ");
        fflush(stdout);
        scanf("%c", &cmd);

        if (cmd == 'm') {
            show_help();
        } else if (cmd == '1') {
            printf("Input number to insert: ");
            fflush(stdout);
            scanf("%d", &key);
            node* inserted_node = insert(root, key);
            if (root == NULL) {
                root = inserted_node;
            }
            if (inserted_node == NULL) {
                printf("The number %d already exist. \n", key);
            } else {
                printf("Complete!\n");
            }
        } else if (cmd == '2') {
            printf("Input number to delete: ");
            fflush(stdout);
            scanf("%d", &key);
            int ret = delete(root, key);
            if (ret < 0) {
                printf("The numnber %d does not exist. \n", key);
            } else if (ret == 1) {
                printf("The tree is empty now. \n");
                root = NULL;
            } else {
                printf("Complete!\n");
            }
        } else if (cmd == '3') {
            printf("Input the number you want to change from and to: ");
            fflush(stdout);
            scanf("%d %d", &key, &key2);
            node* modified_node = modify(root, key, key2);
            if (modified_node == NULL) {
                printf("Modify failed. \n");
            } else {
                printf("Complete!\n");
            }
        } else if (cmd == '4') {
            printf("Input the number you want to search: ");
            fflush(stdout);
            scanf("%d", &key);
            node* result = search(root, key);
            if (result == NULL) {
                printf("The number %d does not exist.\n", key);
            } else {
                printf("Complete!\n");
            }
        } else if (cmd == '5') {
            printf("Input the number you want to find predecessor: ");
            fflush(stdout);
            scanf("%d", &key);
            node* result = predecessor(root, key);
            if (result == NULL) {
                printf("Predecessor do not found!\n");
            } else {
                printf("Predecessor is %d. \n", result->key);
            }
        } else if (cmd == '6') {
            printf("Input the number you want to find successor: ");
            fflush(stdout);
            scanf("%d", &key);
            node* result = successor(root, key);
            if (result == NULL) {
                printf("Successor do not found!\n");
            } else {
                printf("Successor is %d. \n", result->key);
            }
        } else if (cmd == '7') {
            node* result = min(root);
            if (result != NULL) {
                printf("Min number is: %d. \n", result->key);
            } else {
                printf("This tree is empty! \n");
            }
        } else if (cmd == '8') {
            node* result = max(root);
            if (result != NULL) {
                printf("Max number is: %d. \n", result->key);
            } else {
                printf("This tree is empty! \n");
            }
        } else if (cmd == '9') {
            if (root != NULL) {
                print_tree_inorder(root);
                printf("\n");
            } else {
                printf("This tree is empty! \n");
            }
        }

        getchar();
    }

    return 0;
}

上面程序支持9中操作:
1. insert:插入一个数据,如果当前bst为空,那么新建根节点,并且赋值
2. delete:删除一个数据,如果给定数字不存在,则删除失败
3. modify:修改一个数据,需要源数据存在,且目标数据不能存在
4. search:检索一个数据,如果数据存在成功返回,反之失败
5. predeccessor:检索一个数的前导数(这个数必须存在于树中),就是比目标数小的所有数的最大数
6. successor:检索一个数的后导数(这个数必须存在于数中),就是比目标数大的所有数的最小数
7. min:检索树中最小的数
8. max:检索树中最大的数
9. print tree:按照中序打印树,对于BST来说中序就是所有数的升序排序
分别输入以上操作前的序号,就可以对BST发起操作。运行如下图:
这里写图片描述

Binary search tree C++ 课上组内共同完成,由导师监督。有一定参考价值 立即下载

相关推荐

binary search tree 二叉搜索树的C++实现,有插入、删除、查找、查找最大最小等功能

binary search tree 二叉搜索树的C++实现,有插入、删除、查找、查找最大最小等功能,并附有测试例子,简单易懂

C++:二叉搜索树(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: a:左子树(!=nullptr)中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树(!=nullptr)中所有节点的值。 b:它的左右子树也分别为二叉搜索树 7.4 二叉搜索树 - Hello 算法 (hello-algo.com)https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/ 1. 二叉搜索树的查找: a、从根开始

MaoRuofeng的博客 952

单相PWM整流器的数学模型、工作原理

单相PWM整流器的数学模型、工作原理

weixin_58670090的博客 1万+

二叉查找树-BinarySearchTree-C语言实现

二叉查找树-BinarySearchTree 二叉查找树即二叉树的左子树的值都小于根节点的值,右子树的值都大于根节点的值。有几个显而易见的性质: 1.最左子节点为最小值; 2.最右子节点为最大值; 3.中序遍历得到从小到大的节点值序列。 实现主要分为binary_search_tree.h和binary_search_tree.c两个文件,在linux上已经跑通并做了简单的测试。 首先为binary_search_tree.h typedef struct treenode{ int val; st

MyNuTh的博客 523

Vue 实现华视身份证读卡器功能

在www.downcc.com下载“华视cvr100驱动”安装程序; 华视电子官网有相应的文档说明和程序下载 一、服务安装 选择安装目录: 启动读卡服务: 安装成功会有如图所示: 注意事项: 安装开发包必须使用管理员权限,因为windows服务和读卡器设备驱动程序均需要管理员权限,否则会安装失败。 win10需要修改组策略才有管理员权限。 二、服务的使用 打开浏览器,输入地址http://127.0.0.1:19196/mainpage,回车 点击openDevice: 点.

zyqgt960812的博客 6503

C#调用Bartender打印标签,除了打印还能一键导出图片和PDF(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用C#集成Bartender实现标签的多格式输出,包括打印、图片和PDF导出。通过完整的代码示例和实战技巧,帮助开发者解决分辨率适配、纸张尺寸控制等核心问题,提升工业自动化和物流管理中的标签处理效率。

weixin_31236101的博客 369

Binary Search Tree代码实现

插入查找都很简单,主要是删除 删除思路: 从要删除的结点左子树中找到最右边的结点(要删除结点的前驱),替代要删除的结点 特殊情况: ①要删除的点是根节点的情况,记得更新根结点 ② 要删除的结点没有左子树,那么直接用右子树代替要删除的结点的位置,(右子树也为空,说明要删除结点是叶子节点,也可以用空右子树(nullptr)代替) 代码入下 /* 删除 ①找到目标结点 否则报错 ②如果有左儿子,找左子树最右边的点替代当前结点,如果没有左儿子,把这棵树的右儿子顶替它的位置 ④注意如果删除结点是root记得修改r

RunningBeef的博客 531

深入解析postcss-px-to-viewport-8-plugin:如何精准控制响应式转换范围

本文深入解析了postcss-px-to-viewport-8-plugin插件在响应式开发中的核心痛点——如何精准控制单位转换范围。针对插件默认全局转换的问题,文章提供了两种实战解决方案:通过编写巧妙的exclude正则表达式实现“曲线救国”,或直接修改插件源码补全include功能。同时,文章还分享了在Next.js、Vite等现代框架中的集成要点及常见问题排查方法,帮助开发者实现“外科手术式”的精准样式转换。

yoga7的博客 910

二分搜索树(Binary Search Tree)

###什么是二叉树?   在实现二分搜索树之前,我们先思考一下,为什么要有树这种数据结构呢?我们通过企业的组织机构、文件存储、数据库索引等这些常见的应用会发现,将数据使用树结构存储后,会出奇的高效,树结构本身是一种天然的组织结构。常见的树结构有:二分搜索树、平衡二叉树(常见的平衡二叉树有AVL和红黑树)、堆、并查集、线段树、Trie等。Trie又叫字典树或前缀树。   树和链表一样,都属于动态数据结构,由于二分搜索树是二叉树的一种,我们先来说说什么是二叉树。二叉树具有唯一的根节点,二叉树每个节点最多有两个孩

程序员波特 386

IC版图设计布局经验90条!

13 如果一个cell调用其它cell,被调用的cell的vssx,vddx,vssb,vddb如果没有和外层cell连起来,要打上PIN,否则通不过diva检查.尽量在布局低层cell时就连起来。48 在匹配电路的mos管左右画上dummy,用poly,poly的尺寸与管子尺寸一样,dummy与相邻的第一个poly gate的间距等于poly gate之间的间距。8 更改cell时查看路径,一定要在正确的library下更改,以防copy过来的cell是在其他的library下,被改错。

weixin_44606964的博客 910

Altium Designer学习---如何进行SI仿真

Altium designer 如何进行SI仿真。         1、仿真电路中需要至少一块集成电路;             2、器件的IBIS模型;              3、在规则中必须设定电源网络和地网络;              4、建立SI规则约束;              5、层堆栈必须设置正确,电源平面必须连续;     建立的文件必须是一个工程,并把相应的文件放在工程目...

weixin_34050519的博客 4902

[leetcode]Validate Binary Search Tree (判断有效二叉搜索树 C语言实现)

Validate Binary Search Tree Given a binary tree, determine if it is a valid binary search tree (BST).Assume a BST is defined as follows:The left subtree of a node contains only nodes with keys less t

道虽迩,不行不至;事虽小,不为不成 1646

渗透测试工具之Sliver

攻击者需要将生成的植入物传输到目标系统,并执行它。C2 框架的架构与 Metasploit(如 Meterpreter)类似,但更专注于。(Red Teaming)中常见的攻击工具之一,攻击者利用 C2 服务器。组成,二者共同实现 C2 服务器与受控设备的通信。植入物(Implants)是 Sliver 生成的。抓包分析时,可以看到所有数据都是加密传输的。和**监听器(Listeners)**功能。Sliver 支持多种通信协议,如。随着安全防御的不断提升,企业应加强。进行通信,数据仍然是加密的。

idlecloud0105的博客 1936

二叉排序树/二叉查找树 (binary sort tree/ binary search tree)的C语言实现

二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找树,亦称二叉搜索树。 它或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; (3)左、右子树也分别为二叉排序树;     我们假设用二叉链表进行存储;二叉链表结点。有三个域:一个数据域,两个分别指向左右子结点的

落枫的专栏 1755

【异常】OpenClaw认证 Please carry the API secret key in the ‘Authorization‘ field of the request header

OpenClaw助手Agent因401认证异常导致业务中断的排查方案。该异常由大模型API鉴权全量失败触发,主要根因包括API凭证配置错误、密钥过期、账号权限不足或请求格式不规范。解决方案分四级:优先校验并修正API密钥;排查账号状态与调用权限;检查请求格式规范;最后排查网络或服务商问题。建议建立密钥生命周期管理机制,定期监控额度,使用专用API密钥以规避类似问题。该异常属于凭证配置类故障,不影响系统稳定性。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 464

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

二叉排序树查找c语言算法,二叉排序树/二叉查找树 (binary sort tree/ binary search tree)的C语言实现...

二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找树,亦称二叉搜索树。 它或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; (3)左、右子树也分别为二叉排序树;我们假设用二叉链表进行存储;二叉链表结点。有三个域:一个数据域,两个分别指向左右子结点的指针域。#inc...

weixin_35626356的博客 628

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

04-树6 Complete Binary Search Tree (30分)(数据结构)(C语言实现)

A Binary Search Tree (BST) is recursively defined as a binary tree which has the following properties: The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node’s key. The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than

shenbossed的博客 298

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

亚马逊(amazon)笔试题

1.判断一年是否为闰年的方法2.非递归实现exists方法template class BinaryTree{protected:    T* _data;    BinaryTree * _left;    BinaryTree * _right;};template class BST:public BinaryTree{public: 

tingqier的专栏 7032

查找中二叉排序树的构造c语言,数据结构——二叉搜索树(Binary Search Tree)C语言实现...

前言把二叉搜索树的相关内容又复习了一遍,但是对于代码的理解还是不到位,决定整理一篇文章,把代码部分吃透。主要代码实现来源于浙大MOOC何钦铭老师的视频,本文还参考了csdn博主wwxy261的文章,比较巧的是这位博主也采用了浙大MOOC的代码。1.二叉搜索树(Binary Search Tree)介绍二叉搜索树,可以为空,如果不空,应该满足以下性质:非空左子树所有键值小于其根节点的键值,非空右子树...

weixin_39985472的博客 260

c语言二叉搜索树程序,c语言实现二叉查找树实例方法

/*******************************************=================JJ日记=====================作者: JJDiaries(阿呆)邮箱:JJDiaries@gmail.com日期: 2013-11-13============================================二叉查找树,支持的操作包括:SER...

weixin_42350914的博客 228

《数据结构与算法分析——C语言描述》ADT实现(NO.03) : 二叉搜索树/二叉查找树(Binary Search Tree)...

二叉搜索树(Binary Search Tree),又名二叉查找树、二叉排序树,是一种简单的二叉树。它的特点是每一个结点的左(右)子树各结点的元素一定小于(大于)该结点的元素。将该树用于查找时,由于二叉树的性质,查找操作的时间复杂度可以由线性降低到O(logN)。 当然,这一复杂度只是描述了平均的情况,事实上,具体到每一棵二叉搜索树,查找操作的复杂度与树本身的结构有关。如果二叉树的结点...

dieqi5216的博客 312

如何掌握C语言树结构:二叉搜索树与AVL树平衡技术完整指南

GitHub 加速计划 / c / C项目是一个面向教育目的的C语言实现集合,包含了数学、机器学习、计算机科学、物理等多个领域的各种算法。本文将深入探讨该项目中的树结构实现,重点介绍二叉搜索树与AVL树平衡技术,帮助新手和普通用户理解这两种重要的数据结构及其应用。 ## 二叉搜索树:基础树结构入门 二叉搜索树(Binary Search Tree)是一种经典的树状数据结构,它具有高效的查找、插

gitblog_00493的博客 826

二叉查找树实现(C)

文章首发及后续更新:https://mwhls.top/2212.html 新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。 本来今天想连平衡二叉查找树一起写掉的,结果删除结点这里卡着了… 目录 1. 二叉查找树介绍 2. 结构体 3. 结点初始化 4. 添加结点 5. 删除结点 6. 输出树 7. 查找结点 8. 完整代码(附测试) 二叉查找树介绍二叉查找树是一种特殊的二叉树,英文名为Binary Search Tree。

asd123pwj的博客 147

终极指南:探索TheAlgorithms/C中5种二分搜索变体及实战应用

二分搜索是计算机科学中最经典的高效查找算法,凭借O(log n)的时间复杂度成为处理有序数据的利器。TheAlgorithms/C项目作为算法学习的宝库,提供了多种二分搜索实现方案,帮助开发者应对不同场景下的查找需求。本文将深入解析项目中的二分搜索变体,从基础实现到高级应用,带你掌握这一算法的核心技巧。 ## 标准二分搜索:递归实现的优雅典范 在[searching/exponential_s

gitblog_01019的博客 1079

【BST】二叉搜索树-笔记(待更新说明)

注:笔记中的代码主要来自PTA算法练习通关的代码 二叉搜索树又名二叉排序树 操作集 BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X ); BinTree Delete( BinTree BST, ElementType X ); Position Find( BinTree BST, ElementType X ); Position FindMin( BinTree BST ); Position FindMax( BinTree BST ); 树结点结构 ty.

北与星辰的博客 346

[C语言][树]Complete Binary Search Tree

1.题目 A Binary Search Tree (BST) is recursively defined as a binary tree which has the following properties: The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node's key. ...

BRAVE_NO1的专栏 312
上一篇: Topological Sort拓扑排序
下一篇: Heap Sort堆排序
createchance
博客等级 码龄15年 156粉丝 90原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值