二叉搜索树(二叉排序树)

本文介绍了一种二叉搜索树的实现方法,并提供了完整的C++代码示例。该实现包括插入、查找和删除节点等功能。

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开始个人树的学习: 二叉搜索树->平衡树AVL->红黑树

参考的博客地址://http://blog.chinaunix.net/uid-27033491-id-3301179.html

个人代码如下:

//http://blog.chinaunix.net/uid-27033491-id-3301179.html
#include <iostream>
using namespace std;

//二叉搜索树和二叉排序树
class BTree
{
public:
	typedef struct Node
	{
		Node(){}
		Node(int d, Node* l, Node* r):data(d),left(l),right(r){}
		int data;
		struct Node* left;
		struct Node* right;
	}Node;
public:
	BTree():Root(NULL) {}
	Node* Search(int elem);
	Node** ppSearch(int elem);
	void Insert(int elem);
	void Delete(int elem);
	void Print(Node *Root);
	~BTree();
//private:
	Node* Root;
	void FreeDynaMemory(Node* root);
};

void BTree:: Print(Node* Root)
{
	if(NULL == Root) return;
	cout<< Root->data << " ";
	Print(Root->left);
	Print(Root->right);
}

BTree::Node* BTree::Search(int elem)
{
	Node* Loop = Root;
	while(Loop)
	{
		if(elem == Loop->data) return Loop;
		else if(elem > Loop->data)
		{
			Loop = Loop->right;
			continue;
		}
		else
		{
			Loop = Loop->left;
			continue;
		}
	}
	return NULL;
}

void BTree::Insert(int elem)
{
	Node** root = &Root;
	while(*root)
	{ 
		if((*root)->data == elem)
			return ;
		else if((*root)->data < elem) 
			{
				root = &((*root)->right);
				continue;
			} 
		else
			{
				root = &((*root)->left);
				continue;
			}
	}
	*root = new Node(elem, NULL, NULL);
}

BTree::Node** BTree::ppSearch(int elem)
{
	Node** nodeLoop = &Root;
	while(*nodeLoop)
	{
		if((*nodeLoop)->data == elem)
			return nodeLoop;
		else if((*nodeLoop)->data < elem)
			nodeLoop = &((*nodeLoop)->right);
		else
			nodeLoop = &((*nodeLoop)->left);
	}
	return NULL;
}

void BTree::Delete(int elem)
{
	Node**ppNode = ppSearch(elem);
	if(NULL == ppNode) return;
	//它是叶子节点
	if(NULL == (*ppNode)->left && NULL == (*ppNode)->right)
	{
		delete (*ppNode);
		*ppNode = NULL;
	}
	else if(NULL != (*ppNode)->left && NULL == (*ppNode)->right)
	{
		//它只有左子树
		Node *pTmp = *ppNode;
		*ppNode = (*ppNode)->left;
		delete pTmp;
	}
	else if(NULL == (*ppNode)->left && NULL != (*ppNode)->right)
	{
		//它只有右子树
		Node *pTmp = *ppNode;
		*ppNode = (*ppNode)->right;
		delete pTmp;
	}
	else
	{
		//它有左右子树
		Node *pRight = (*ppNode)->right;
		Node *pTmp = *ppNode;
		*ppNode = (*ppNode)->left;
		delete pTmp;

		Node** ppLoop = ppNode;
		while(*ppLoop)
			ppLoop = &((*ppLoop)->right);
		*ppLoop = pRight;
	}
}

void BTree::FreeDynaMemory(Node* root)
{
	if(NULL == root) return;
	FreeDynaMemory(root->left);
	FreeDynaMemory(root->right);
	delete root;
}
BTree::~BTree()
{
	if(NULL == Root) return;
	FreeDynaMemory(Root);
}

int main()
{
	int a[] = {345, 123, 456, 12, 3, 14};
	int len = sizeof(a)/sizeof(int);
	BTree bt;
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		bt.Insert(a[i]); 

	bt.Delete(345);
	BTree::Node* tmp = bt.Search(12);
	if(NULL != tmp)
		cout<< tmp->data <<endl;
	bt.Print(bt.Root);
	return 0;
}

输出:


<think>嗯,用户想了解二叉排序树二叉搜索树的区别和联系。首先,我需要确认这两个术语的定义。根据提供的引用,引用[2]、[4]提到二叉搜索树二叉排序树、二叉查找树是同一概念的不同名称。比如引用[2]明确说“二叉搜索树(BST,Binary Search Tree),也称二叉排序树或二叉查找树”,而引用[4]也指出“二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找(搜索)树(Binary Search Tree)”。这说明它们是同一个数据结构的不同翻译或称呼,可能没有本质区别。 接下来,用户可能想知道为什么会有不同的名称。可能是中文翻译的不同,比如“排序”和“搜索”对应不同的侧重点,但实际结构特性一致。根据引用中的描述,无论是二叉排序树还是二叉搜索树,都满足左子树节点小于根,右子树节点大于根的特性,并且中序遍历得到有序序列。例如引用[2]提到“对二叉搜索树进行中序遍历可以得到按关键字排序的有序序列”,这也适用于二叉排序树。 然后,我需要检查是否有引用提到两者的区别。但根据提供的资料,所有引用都统一认为它们是同一概念的不同名称,没有提到区别。例如引用[4]直接说“二叉排序树又称二叉查找(搜索)树”,引用[2]也做了同样的说明。因此可以确定它们是同一数据结构的不同名称,没有本质区别。 此外,用户可能还想了解它们的应用场景和操作,比如查找、插入、删除等。根据引用[5]中的代码示例,二叉搜索树的查找操作利用了左小右大的特性,这和二叉排序树的操作一致。引用[3]提到二叉查找树在大量数据下查询速度较快,这也适用于二叉排序树。 总结来说,用户的问题可能源于不同资料中使用不同术语导致的困惑,需要明确两者是同一概念的不同称呼,没有区别。同时,可以进一步解释它们的特性和操作,帮助用户全面理解。</think>### 二叉排序树 vs 二叉搜索树:定义、区别与联系 #### 1. **定义** - **二叉排序树(Binary Sort Tree)** 是一种特殊的二叉树结构,满足以下性质: 1. 若左子树非空,则左子树所有结点的值均小于根结点的值; 2. 若右子树非空,则右子树所有结点的值均大于根结点的值; 3. 左、右子树本身也是二叉排序树[^4][^2]。 - **二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)** 定义与二叉排序树完全一致,仅名称不同。其核心性质是通过二分思想实现高效查找、插入和删除操作[^2][^5]。 #### 2. **区别与联系** - **名称差异** - **二叉排序树**:强调中序遍历结果是有序序列(即对数据排序的支持)。 - **二叉搜索树**:强调基于二分法的快速搜索能力[^3]。 - **本质一致性** 两者是同一数据结构的不同名称,**无本质区别**。中文资料中常将二者混用,英文统称为 *Binary Search Tree (BST)*[^4]。 #### 3. **核心特性** - **有序性**:中序遍历结果为升序序列,例如对树 $$T$$ 进行中序遍历可得到 $$a_1 < a_2 < \dots < a_n$$[^4]。 - **高效操作**: - **查找**:时间复杂度为 $O(h)$($h$ 为树的高度),最优情况下为 $O(\log n)$(平衡树)。 - **插入/删除**:需保持有序性,可能导致树结构变化(如调整子树)[^5]。 #### 4. **应用场景** 1. 数据库索引结构(如B树的基础)。 2. 动态数据集合的快速检索与维护[^5]。 3. 排序算法(通过中序遍历直接输出有序序列)。 #### 5. **代码示例(查找操作)** ```c++ bool Find(const K& key) { Node* cur = _root; while (cur) { if (key < cur->_key) cur = cur->_left; // 左子树查找 else if (key > cur->_key) cur = cur->_right; // 右子树查找 else return true; // 找到目标 } return false; // 未找到 } ``` ---
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