第十五周项目--B-树的基本操作

本文详细介绍了如何使用B-树实现基本操作,包括创建、插入、删除关键字等,并通过序列测试验证实现的有效性。重点展示了删除特定关键字的操作,以及B-树结构的变化。

/*
        *Copyright  (c) 2015, 烟台大学计算机与控制工程学院
        *All rights reserved
        *作者:李宗政
        *完成日期:2015年12月7日
        *版本号:V1.0
        *内容描述:实现B-树的基本操作。基于序列{4, 9, 0, 1, 8, 6, 3, 5, 2, 7}完成测试。
(1)创建对应的3阶B-树b,用括号法输出b树。
(2)从b中分别删除关键字为8和1的节点,用括号法输出删除节点后的b树。
       
*/

 

 

 

主函数

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#define MAXM 10                     //定义B-树的最大的阶数
typedef int KeyType;                //KeyType为关键字类型
typedef struct node                 //B-树结点类型定义
{
    int keynum;                     //结点当前拥有的关键字的个数
    KeyType key[MAXM];              //key[1..keynum]存放关键字,key[0]不用
    struct node *parent;            //双亲结点指针
    struct node *ptr[MAXM];         //孩子结点指针数组ptr[0..keynum]
} BTNode;
typedef struct                      //B-树的查找结果类型
{
    BTNode *pt;                     //指向找到的结点
    int i;                          //1..m,在结点中的关键字序号
    int tag;                        //1:查找成功,O:查找失败
}  Result;
int m;                              //m阶B-树,为全局变量
int Max;                            //m阶B-树中每个结点的至多关键字个数,Max=m-1
int Min;                            //m阶B-树中非叶子结点的至少关键字个数,Min=(m-1)/2
int Search(BTNode *p,KeyType k)
{
    //在p->key[1..keynum]中查找i,使得p->key[i]<=k<p->key[i+1]
    int i=0;
    for(i=0; i<p->keynum && p->key[i+1]<=k; i++);
    return i;
}
Result SearchBTree(BTNode *t,KeyType k)
{
    /*在m阶t树t上查找关键字k,返回结果(pt,i,tag)。若查找成功,则特征值
     tag=1,指针pt所指结点中第i个关键字等于k;否则特征值tag=0,等于k的
     关键字应插入在指针Pt所指结点中第i和第i+1个关键字之间*/
    BTNode *p=t,*q=NULL; //初始化,p指向待查结点,q指向p的双亲
    int found=0,i=0;
    Result r;
    while (p!=NULL && found==0)
    {
        i=Search(p,k);              //在p->key[1..keynum]中查找i,使得p->key[i]<=k<p->key[i+1]
        if (i>0 && p->key[i]==k)    //找到待查关键字
            found=1;
        else
        {
            q=p;
            p=p->ptr[i];
        }
    }
    r.i=i;
    if (found==1)                   //查找成功
    {
        r.pt=p;
        r.tag=1;
    }
    else                            //查找不成功,返回K的插入位置信息
    {
        r.pt=q;
        r.tag=0;
    }
    return r;                       //返回k的位置(或插入位置)
}
void Insert(BTNode *&q,int i,KeyType x,BTNode *ap)
{
    //将x和ap分别插入到q->key[i+1]和q->ptr[i+1]中
    int j;
    for(j=q->keynum; j>i; j--)  //空出一个位置
    {
        q->key[j+1]=q->key[j];
        q->ptr[j+1]=q->ptr[j];
    }
    q->key[i+1]=x;
    q->ptr[i+1]=ap;
    if (ap!=NULL) ap->parent=q;
    q->keynum++;
}
void Split(BTNode *&q,BTNode *&ap)
{
    //将结点q分裂成两个结点,前一半保留,后一半移入新生结点ap
    int i,s=(m+1)/2;
    ap=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode));    //生成新结点*ap
    ap->ptr[0]=q->ptr[s];                   //后一半移入ap
    for (i=s+1; i<=m; i++)
    {
        ap->key[i-s]=q->key[i];
        ap->ptr[i-s]=q->ptr[i];
        if (ap->ptr[i-s]!=NULL)
            ap->ptr[i-s]->parent=ap;
    }
    ap->keynum=q->keynum-s;
    ap->parent=q->parent;
    for (i=0; i<=q->keynum-s; i++) //修改指向双亲结点的指针
        if (ap->ptr[i]!=NULL) ap->ptr[i]->parent = ap;
    q->keynum=s-1;                      //q的前一半保留,修改keynum
}
void NewRoot(BTNode *&t,BTNode *p,KeyType x,BTNode *ap)
{
    //生成含信息(T,x,ap)的新的根结点*t,原t和ap为子树指针
    t=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode));
    t->keynum=1;
    t->ptr[0]=p;
    t->ptr[1]=ap;
    t->key[1]=x;
    if (p!=NULL) p->parent=t;
    if (ap!=NULL) ap->parent=t;
    t->parent=NULL;
}
void InsertBTree(BTNode *&t, KeyType k, BTNode *q, int i)
{
    /*在m阶t树t上结点*q的key[i]与key[i+1]之间插入关键字k。若引起
     结点过大,则沿双亲链进行必要的结点分裂调整,使t仍是m阶t树。*/
    BTNode *ap;
    int finished,needNewRoot,s;
    KeyType x;
    if (q==NULL)                        //t是空树(参数q初值为NULL)
        NewRoot(t,NULL,k,NULL);         //生成仅含关键字k的根结点*t
    else
    {
        x=k;
        ap=NULL;
        finished=needNewRoot=0;
        while (needNewRoot==0 && finished==0)
        {
            Insert(q,i,x,ap);               //将x和ap分别插入到q->key[i+1]和q->ptr[i+1]
            if (q->keynum<=Max) finished=1; //插入完成
            else
            {
                //分裂结点*q,将q->key[s+1..m],q->ptr[s..m]和q->recptr[s+1..m]移入新结点*ap
                s=(m+1)/2;
                Split(q,ap);
                x=q->key[s];
                if (q->parent)              //在双亲结点*q中查找x的插入位置
                {
                    q=q->parent;
                    i=Search(q, x);
                }
                else needNewRoot=1;
            }
        }
        if (needNewRoot==1)                 //根结点已分裂为结点*q和*ap
            NewRoot(t,q,x,ap);              //生成新根结点*t,q和ap为子树指针
    }
}
void DispBTree(BTNode *t)   //以括号表示法输出B-树
{
    int i;
    if (t!=NULL)
    {
        printf("[");            //输出当前结点关键字
        for (i=1; i<t->keynum; i++)
            printf("%d ",t->key[i]);
        printf("%d",t->key[i]);
        printf("]");
        if (t->keynum>0)
        {
            if (t->ptr[0]!=0) printf("(");  //至少有一个子树时输出"("号
            for (i=0; i<t->keynum; i++)     //对每个子树进行递归调用
            {
                DispBTree(t->ptr[i]);
                if (t->ptr[i+1]!=NULL) printf(",");
            }
            DispBTree(t->ptr[t->keynum]);
            if (t->ptr[0]!=0) printf(")");  //至少有一个子树时输出")"号
        }
    }
}
void Remove(BTNode *p,int i)
//从*p结点删除key[i]和它的孩子指针ptr[i]
{
    int j;
    for (j=i+1; j<=p->keynum; j++)      //前移删除key[i]和ptr[i]
    {
        p->key[j-1]=p->key[j];
        p->ptr[j-1]=p->ptr[j];
    }
    p->keynum--;
}
void Successor(BTNode *p,int i)
//查找被删关键字p->key[i](在非叶子结点中)的替代叶子结点
{
    BTNode *q;
    for (q=p->ptr[i]; q->ptr[0]!=NULL; q=q->ptr[0]);
    p->key[i]=q->key[1];    //复制关键字值
}
void MoveRight(BTNode *p,int i)
//把一个关键字移动到右兄弟中
{
    int c;
    BTNode *t=p->ptr[i];
    for (c=t->keynum; c>0; c--) //将右兄弟中所有关键字移动一位
    {
        t->key[c+1]=t->key[c];
        t->ptr[c+1]=t->ptr[c];
    }
    t->ptr[1]=t->ptr[0];        //从双亲结点移动关键字到右兄弟中
    t->keynum++;
    t->key[1]=p->key[i];
    t=p->ptr[i-1];              //将左兄弟中最后一个关键字移动到双亲结点中
    p->key[i]=t->key[t->keynum];
    p->ptr[i]->ptr[0]=t->ptr[t->keynum];
    t->keynum--;
}
void MoveLeft(BTNode *p,int i)
//把一个关键字移动到左兄弟中
{
    int c;
    BTNode *t;
    t=p->ptr[i-1];              //把双亲结点中的关键字移动到左兄弟中
    t->keynum++;
    t->key[t->keynum]=p->key[i];
    t->ptr[t->keynum]=p->ptr[i]->ptr[0];

    t=p->ptr[i];                //把右兄弟中的关键字移动到双亲兄弟中
    p->key[i]=t->key[1];
    p->ptr[0]=t->ptr[1];
    t->keynum--;
    for (c=1; c<=t->keynum; c++)    //将右兄弟中所有关键字移动一位
    {
        t->key[c]=t->key[c+1];
        t->ptr[c]=t->ptr[c+1];
    }
}
void Combine(BTNode *p,int i)
//将三个结点合并到一个结点中
{
    int c;
    BTNode *q=p->ptr[i];            //指向右结点,它将被置空和删除
    BTNode *l=p->ptr[i-1];
    l->keynum++;                    //l指向左结点
    l->key[l->keynum]=p->key[i];
    l->ptr[l->keynum]=q->ptr[0];
    for (c=1; c<=q->keynum; c++)        //插入右结点中的所有关键字
    {
        l->keynum++;
        l->key[l->keynum]=q->key[c];
        l->ptr[l->keynum]=q->ptr[c];
    }
    for (c=i; c<p->keynum; c++)     //删除父结点所有的关键字
    {
        p->key[c]=p->key[c+1];
        p->ptr[c]=p->ptr[c+1];
    }
    p->keynum--;
    free(q);                        //释放空右结点的空间
}
void Restore(BTNode *p,int i)
//关键字删除后,调整B-树,找到一个关键字将其插入到p->ptr[i]中
{
    if (i==0)                           //为最左边关键字的情况
        if (p->ptr[1]->keynum>Min)
            MoveLeft(p,1);
        else
            Combine(p,1);
    else if (i==p->keynum)              //为最右边关键字的情况
        if (p->ptr[i-1]->keynum>Min)
            MoveRight(p,i);
        else
            Combine(p,i);
    else if (p->ptr[i-1]->keynum>Min)   //为其他情况
        MoveRight(p,i);
    else if (p->ptr[i+1]->keynum>Min)
        MoveLeft(p,i+1);
    else
        Combine(p,i);
}
int SearchNode(KeyType k,BTNode *p,int &i)
//在结点p中找关键字为k的位置i,成功时返回1,否则返回0
{
    if (k<p->key[1])    //k小于*p结点的最小关键字时返回0
    {
        i=0;
        return 0;
    }
    else                //在*p结点中查找
    {
        i=p->keynum;
        while (k<p->key[i] && i>1)
            i--;
        return(k==p->key[i]);
    }
}
int RecDelete(KeyType k,BTNode *p)
//查找并删除关键字k
{
    int i;
    int found;
    if (p==NULL)
        return 0;
    else
    {
        if ((found=SearchNode(k,p,i))==1)       //查找关键字k
        {
            if (p->ptr[i-1]!=NULL)              //若为非叶子结点
            {
                Successor(p,i);                 //由其后继代替它
                RecDelete(p->key[i],p->ptr[i]); //p->key[i]在叶子结点中
            }
            else
                Remove(p,i);                    //从*p结点中位置i处删除关键字
        }
        else
            found=RecDelete(k,p->ptr[i]);       //沿孩子结点递归查找并删除关键字k
        if (p->ptr[i]!=NULL)
            if (p->ptr[i]->keynum<Min)          //删除后关键字个数小于MIN
                Restore(p,i);
        return found;
    }
}
void DeleteBTree(KeyType k,BTNode *&root)
//从B-树root中删除关键字k,若在一个结点中删除指定的关键字,不再有其他关键字,则删除该结点
{
    BTNode *p;              //用于释放一个空的root
    if (RecDelete(k,root)==0)
        printf("   关键字%d不在B-树中\n",k);
    else if (root->keynum==0)
    {
        p=root;
        root=root->ptr[0];
        free(p);
    }
}
int main()
{
    BTNode *t=NULL;
    Result s;
    int j,n=10;
    KeyType a[]= {4,9,0,1,8,6,3,5,2,7},k;
    m=3;                                //3阶B-树
    Max=m-1;
    Min=(m-1)/2;
    printf("创建一棵%d阶B-树:\n",m);
    for (j=0; j<n; j++)                 //创建一棵3阶B-树t
    {
        s=SearchBTree(t,a[j]);
        if (s.tag==0)
            InsertBTree(t,a[j],s.pt,s.i);
        printf("   第%d步,插入%d: ",j+1,a[j]);
        DispBTree(t);
        printf("\n");
    }
    printf("  结果B-树: ");
    DispBTree(t);
    printf("\n");
    printf("删除操作:\n");
    k=8;
    DeleteBTree(k,t);
    printf("  删除%d: ",k);
    printf("B-树: ");
    DispBTree(t);
    printf("\n");
    k=1;
    DeleteBTree(k,t);
    printf("  删除%d: ",k);
    printf("B-树: ");
    DispBTree(t);
    printf("\n");
    return 0;
}


 

运算结果

 

定义B-存储结构(要求m3;为方便操作,结点中增加双亲结点指针域,最底层的Fail结点用NULL指针表示并且所有结点均存储于内存)。定义B-插入关键字函数、删除关键字函数、查找关键字函数以及按层次遍历输出B-所有结点的函数。主函数定义菜单(1.插入关键字 2.删除关键字 3. 查找关键字 4.层次遍历输出B-所有结点 5.结束程序)。 1. 插入关键字功能的输入为一个关键字,输出为新插入关键字所在结点的信息。 要求结点信息输出格式如下所示: (R102, n, K1, K2, …, Kn) R102表示结点位置,R表示根结点指针;第一个数字1表示根结点的A[1]指针,第二个数字0表求R->A[1]所指结点的A[0]指针,第三个数字2表示R->A[1]->A[0]所指结点的A[2]指针,即该结点指针为: R->A[1]->A[0]->A[2](该结点在第4层上)。n为该结点的关键字数目,K1, K2, …, Kn为该结点中n个非递减有序的关键字。 2. 删除关键字功能的输入为一个关键字,输出为删除成功与失败的信息。 3. 查找关键字功能的输入为一个关键字,输出为查找成功与失败的信息,查找成功时,应输出关键字所在结点信息(结点信息输出方法同1.)。 4. 按层次遍历输出B-所有结点功能的输入为一个字符文件名,输出为该字符文件,字符文件中,一个结点的信息输出一行(结点信息输出方法同1.),结点输出次序为按层次号由小到大并且同层结点从左向右。
<think>好的,我现在需要帮用户整理关于前缀的知识点,针对他的情况:大二下学期,学过数据结构但基础薄弱,目标是能够做练习题。首先,用户之前的对话已经给出了一些建议,我需要根据他的当前需求进一步细化。 用户现在明确说自己没有教材,需要整合全网的内容,针对之前提到的核心知识点,整理出一个适合他当前水平的知识点列表。他的目标是能够进行练习,所以知识点需要结构清晰,由浅入深,覆盖必要的基础和常见应用场景。 首先,我需要回顾之前提到的知识点,确保不遗漏关键内容。之前提到的包括基础概念、操作、变种和应用。现在需要将这些内容更系统地组织,分成不同的学习阶段,适合基础较弱的用户。 用户的基础是学过数据结构但几乎零基础,所以需要从最基础的部分开始,逐步推进。可能需要先解释前缀是什么,为什么使用它,然后结构设计,基本操作,再到优化和变种,最后练习题。 需要考虑用户使用C++,所以在知识点中需要强调C++相关的实现细节,比如指针管理、内存泄漏等。同时,练习题部分需要推荐适合他水平的LeetCode题目,并给出一些实现技巧。 另外,用户可能需要一些学习资源,比如中文的博客、视频教程,以及具体的代码示例。之前提到的资源如GeeksforGeeks、知乎文章、B站视频都需要再次推荐,并确保链接有效。 需要注意避免过于理论化的内容,保持实用,侧重应用和代码实现。例如,删除操作和压缩Trie可能对初学者有一定难度,可以放在进阶部分,先掌握基础插入、搜索和前缀匹配。 还要提醒用户注意常见错误,比如指针错误、节点共享问题,以及如何调试。这些实际编码中的问题对于提升代码能力很重要。 最后,练习题需要按照难度排序,从易到难,逐步提升。推荐的题目包括LeetCode 208、211、212等,需要给出链接和简要说明,帮助用户选择。 总结下来,结构应该是:核心概念 -> 节点结构 -> 基本操作 -> C++实现要点 -> 常见问题 -> 练习题推荐 -> 学习资源。每个部分需要简明扼要,适合用户当前水平,并帮助他逐步提升到能做练习题的程度。</think>好的!根据你的背景(大二下学期,数据结构基础薄弱,目标是能上手做题),我会为你整理一份**精简、循序渐进的前缀知识点清单**,覆盖核心概念、实现细节和必备题型,并附上可直接参考的免费资源链接。 --- ### **一、必须掌握的核心知识点清单** #### **1. 基础概念(理解“是什么”和“为什么”)** - **定义**:前缀(Trie)是一种**形数据结构**,用于高效存储和检索字符串集合,核心利用字符串的**公共前缀**减少查询时间。 - **核心优势**: - **快速前缀匹配**:比哈希表更适合处理“查找是否有以某前缀开头的字符串”这类问题。 - **避免重复存储**:共享公共前缀的字符串不会重复存储前缀字符。 - **典型应用场景**: - 搜索引擎的输入提示(输入“app”自动补全“apple”)。 - 拼写检查、IP路由表的最长前缀匹配。 #### **2. 节点结构设计(理解“如何存数据”)** - **基本节点结构**(C++实现): ```cpp class TrieNode { public: bool isEnd; // 标记是否为单词结尾 TrieNode* children[26]; // 假设仅处理小写字母 TrieNode() : isEnd(false) { memset(children, 0, sizeof(children)); // 初始化子节点指针为nullptr } }; ``` - **关键点**: - **字符到子节点的映射**:通常用数组(如`children[26]`)或哈希表实现。 - **结束标记**:`isEnd`标记当前节点是否为一个单词的结尾(例如:插入“app”后,第二个‘p’节点的`isEnd`为true)。 #### **3. 基本操作(手写代码实现)** 1. **插入(Insert)**: - 从根节点开始,逐个字符向下创建节点。 - 时间复杂度:**O(L)**(L为单词长度)。 ```cpp void insert(TrieNode* root, string word) { TrieNode* node = root; for (char c : word) { int idx = c - 'a'; if (!node->children[idx]) { node->children[idx] = new TrieNode(); } node = node->children[idx]; } node->isEnd = true; } ``` 2. **搜索完整单词(Search)**: - 从根节点向下逐字符查找,且最后一个节点必须有`isEnd == true`。 ```cpp bool search(TrieNode* root, string word) { TrieNode* node = root; for (char c : word) { int idx = c - 'a'; if (!node->children[idx]) return false; node = node->children[idx]; } return node->isEnd; } ``` 3. **前缀匹配(StartsWith)**: - 只需检查是否存在该前缀路径,无需检查`isEnd`。 ```cpp bool startsWith(TrieNode* root, string prefix) { TrieNode* node = root; for (char c : prefix) { int idx = c - 'a'; if (!node->children[idx]) return false; node = node->children[idx]; } return true; } ``` #### **4. C++实现要点(避免踩坑)** - **内存管理**: - 插入时用`new`创建节点,需在析构函数中递归`delete`(否则内存泄漏)。 - 示例析构函数: ```cpp ~TrieNode() { for (int i = 0; i < 26; ++i) { if (children[i]) delete children[i]; } } ``` - **扩展字符集**:若要支持更多字符(如大写字母、数字),需调整`children`数组大小(例如ASCII码范围)。 #### **5. 常见问题与调试技巧** - **指针未初始化**:`children`数组必须初始化为`nullptr`。 - **节点共享问题**:删除操作时需确保其他单词不共享该节点(进阶内容,初期可不学)。 - **调试方法**: - 打印Trie结构(递归输出节点层级)。 - 使用调试器观察`isEnd`和`children`数组状态。 --- ### **二、练习题清单(按难度排序)** 先从模板题开始,逐步过渡到变种题型: | 题目 | 链接 | 关键点 | 难度 | |------|------|--------|------| | 208. 实现 Trie | [LeetCode 208](https://leetcode.cn/problems/implement-trie-prefix-tree/) | 手写完整模板,理解基础操作 | 简单 | | 720. 词典中最长的单词 | [LeetCode 720](https://leetcode.cn/problems/longest-word-in-dictionary/) | 前缀存在性验证 + 排序技巧 | 中等 | | 211. 添加与搜索单词 | [LeetCode 211](https://leetcode.cn/problems/design-add-and-search-words-data-structure/) | 通配符`.`处理(DFS回溯) | 中等 | | 648. 单词替换 | [LeetCode 648](https://leetcode.cn/problems/replace-words/) | 前缀最短匹配 | 中等 | | 212. 单词搜索 II | [LeetCode 212](https://leetcode.cn/problems/word-search-ii/) | Trie + DFS回溯(二维网格) | 困难 | --- ### **三、学习资源推荐(全部免费)** #### **1. 图文教程** - [Trie详解(含代码实现)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/34747612)(知乎专栏,适合快速入门) - [GeeksforGeeks Trie Tutorial](https://www.geeksforgeeks.org/trie-insert-and-search/)(英文,代码详细) #### **2. 视频教程** - [B站:Trie从原理到实现](https://www.bilibili.com/video/BV1yJ411s7dk)(15分钟快速掌握) - [LeetCode 208官方题解视频](https://leetcode.cn/problems/implement-trie-prefix-tree/solution/shi-xian-trie-qian-zhui-shu-by-leetcode-ti5o/)(代码逐行讲解) #### **3. 实战代码参考** - [C++ Trie模板代码](https://github.com/huihut/interview/blob/master/DataStructure/Trie.cpp)(GitHub开源项目--- ### **四、学习计划建议** 1. **Day 1-2**:理解概念 + 手写基础插入、搜索、前缀匹配代码。 2. **Day 3**:实现LeetCode 208题,通过测试用例。 3. **Day 4-5**:尝试LeetCode 720和648,巩固前缀验证逻辑。 4. **Day 6-7**:挑战LeetCode 211(通配符匹配),学习DFS与Trie结合。 --- 通过以上知识点和练习,你可以在1-2内掌握前缀的核心内容,并能解决大部分中等难度题型。遇到卡点时,多画图理解节点关系,并善用调试工具!
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