701. 二叉搜索树中的插入操作

本文介绍如何在二叉搜索树(BST)中插入一个新值,通过递归算法找到合适的位置并插入节点,确保树的二叉搜索特性不变。提供了一种有效的插入方法,适用于多种有效插入方式。

给定二叉搜索树(BST)的根节点和要插入树中的值,将值插入二叉搜索树。 返回插入后二叉搜索树的根节点。 保证原始二叉搜索树中不存在新值。

注意,可能存在多种有效的插入方式,只要树在插入后仍保持为二叉搜索树即可。 你可以返回任意有效的结果。

例如, 

给定二叉搜索树:

        4
       / \
      2   7
     / \
    1   3

和 插入的值: 5
你可以返回这个二叉搜索树:

         4
       /   \
      2     7
     / \   /
    1   3 5
或者这个树也是有效的:

         5
       /   \
      2     7
     / \   
    1   3
         \
          4

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/insert-into-a-binary-search-tree
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解法:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution 
{
public:
    TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) 
    {
        if(!root)
        {
            TreeNode* node = new TreeNode(val);
            return node;
        }
        if(val < root->val)
            root->left = insertIntoBST(root->left, val);
        else
            root->right = insertIntoBST(root->right, val);
        return root;       
    }
};

 

### 二叉搜索树插入操作原理 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是一种基于二叉树的数据结构,其核心特性是:对于任意一个节点,其左子树中所有节点的值都小于该节点的值,而右子树中所有节点的值都大于该节点的值。这一特性使得插入操作可以通过比较目标值与当前节点值的大小关系,决定插入方向(左子树或右子树),从而保持树的有序性[^4]。 在插入操作中,首先需要从根节点开始,逐层比较目标值与当前节点的值。如果目标值小于当前节点的值,则继续在左子树中查找合适的位置;如果目标值大于当前节点的值,则继续在右子树中查找。最终,当找到一个空的位置(即某个节点的左子节点或右子节点为 `null`)时,将新节点插入到该位置。这一过程确保了插入后的树仍然满足二叉搜索树的性质[^1]。 ### 二叉搜索树插入操作实现方法 在实现上,插入操作可以通过递归或迭代的方式完成。递归方式通常较为简洁,而迭代方式则在性能上更优,尤其是在大规模数据插入时。以下是一个基于 C++ 的插入操作的实现示例: ```cpp bool Insert(const K& key, const V& value) { if (_root == nullptr) { _root = new Node(key, value); return true; } Node* parent = nullptr; Node* cur = _root; while (cur) { if (cur->_key < key) { parent = cur; cur = cur->_right; } else if (cur->_key > key) { parent = cur; cur = cur->_left; } else { return false; // 存在重复键,插入失败 } } cur = new Node(key, value); if (key < parent->_key) { parent->_left = cur; } else { parent->_right = cur; } return true; } ``` 上述代码首先判断当前树是否为空,若为空则直接将新节点作为根节点;否则,通过循环查找合适的插入位置。在查找过程中,`parent` 指针用于记录当前节点的父节点,以便在找到空位置后将新节点连接到树中。最后,根据新节点的键值大小关系,将其连接到父节点的左子节点或右子节点位置[^5]。 ### 插入操作的时间复杂度分析 插入操作的时间复杂度取决于树的高度。在理想情况下,树的高度为 $ O(\log n) $,此时插入操作的时间复杂度为 $ O(\log n) $。然而,在最坏情况下,例如插入的元素已经有序,树会退化为链表,高度变为 $ O(n) $,插入操作的时间复杂度也随之降为 $ O(n) $。为了避免这种情况,通常会使用平衡二叉搜索树(如 AVL 树、红黑树)来保证树的高度始终维持在 $ O(\log n) $,从而确保插入操作的高效性[^3]。 ### 插入操作的应用场景 二叉搜索树插入操作广泛应用于需要动态维护有序数据集的场景。例如,在数据库索引中,插入操作用于将新的记录添加到索引结构中,以支持快速的查找和检索。此外,在编译器符号表、内存中的索引结构等场景中,二叉搜索树插入操作也扮演着重要角色[^2]。
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