二叉搜索树(二叉排序树)

二叉搜索树:又称二叉排序树,他有三个特点:

1、若它的左子树不为空,那么它的左子树中所有节点的值都小于根结点的值

2、若它的右子树不为空,那么它的右子树的所有节点的值都大于根结点的值

3、它的左右子树也是二叉搜索树

那么现在我们就来给出一个二叉搜索树,我们来观察一下,看看能发现什么。

这里写图片描述

首先我们可以根据他的性质可以分析出,最左边的结点是最小的,而最右边的结点是最大的,这样就给出了一个求最小结点和最大结点的方法。

当我们用中序遍历的方式来遍历这个二叉树的时候,会发现什么:0123456789

它是有序的,也就是说,二叉搜索树在中序遍历下是有序的,这个很重要。

了解完了这些之后,我们在来看一下它的实现过程吧

首先是插入操作,要想插入,我们必须构建一个结构体来创建它的结点:

template<class K, class V>
struct BSTNode
{
    BSTNode(const K& key, const V& value)
    : _pLeft(NULL)
    , _pRight(NULL)
    , _key(key)
    , _value(value)
    {}

    BSTNode<K, V>* _pLeft;
    BSTNode<K, V>* _pRight;

    K _key;  
    V _value;
};

然后就是插入和删除操作了,具体是怎么实现呢,我们来看一下过程分析:

这里写图片描述

这里写图片描述



下面是总体的代码:包括递归和非递归两种实现的方法,及测试用例

#include<iostream>
using namespace std;

template<class K, class V>
struct BSTNode
{
    BSTNode(const K& key, const V& value)
    : _pLeft(NULL)
    , _pRight(NULL)
    , _key(key)
    , _value(value)
    {}

    BSTNode<K, V>* _pLeft;
    BSTNode<K, V>* _pRight;

    K _key;  
    V _value;
};

//// 非递归版本
//template<class K, class V>
//class BSTree
//{
//  typedef BSTNode<K, V> Node;
//public:
//  BSTree()
//      : _pRoot(NULL)
//  {}
//
//  //BSTree(const BSTree& bst);
//  //BSTree<K, V>& operator=(const BSTree<K, V>& bst);
//  //~BSTree();
//
//
//  bool Insert(const K& key, const V& value)
//  {
//      return _Insert(_pRoot, key, value);
//  }
//
//  Node* Find(const K& key)
//  {
//      return _Find(_pRoot, key);
//  }
//
//  bool Remove(const K& key)
//  {
//      return _Remove(_pRoot, key);
//  }
//
//  //二叉搜索树的中序遍历是有序的
//  void InOrder()
//  {
//      cout << "InOrder: ";
//      _InOrder(_pRoot);
//      cout << endl;
//  }
//
//  const K& GetMaxKey()const;
//  const K& GetMinKey()const;
//
//protected:
//  //中序遍历
//  void _InOrder(Node* pRoot)
//  {
//      if (pRoot)
//      {
//          _InOrder(pRoot->_pLeft);
//          cout << pRoot->_key << " ";
//          _InOrder(pRoot->_pRight);
//      }
//  }
//
//  //插入
//  bool _Insert(Node* & pRoot, const K& key, const V& value)
//  {
//      if (pRoot == NULL)//如果树是空的,那么直接插入,并返回true
//      {
//          pRoot = new Node(key, value);
//          return true;
//      }
//      
//      Node* pCur = pRoot;
//      Node*parent = NULL;
//
//      //开始找插入位置
//      while (pCur)
//      {
//          if (key < pCur->_key)//如果要插入的Key要小于当前结点的key,那么去左子树中继续遍历
//          {
//              parent = pCur;
//              pCur = pCur->_pLeft;            
//          }
//          else if (key>pCur->_key)//如果要插入的Key要大于当前结点的key,那么去右子树中继续遍历
//          {
//              parent = pCur;
//              pCur = pCur->_pRight;
//          }
//          else//否则,说明这个KaKey已存在,那么久不用插入了,返回false
//              return false;
//      }
//
//      //开始插入,判断这个结点是其双亲结点的左还是右
//      pCur = new Node(key, value);
//      if (key < parent->_key)
//          parent->_pLeft = pCur;
//      else
//          parent->_pRight = pCur;
//
//      return true;//不要忘了,最后返回true
//  }
//
//  Node* _Find(Node* pRoot, const K& key)
//  {
//      //直接将根结点保存,然后开始循环查找,不用判空,因为空的话,循环进不去
//      Node*pCur = pRoot;
//      while (pCur)
//      {
//          if (key == pCur->_key)
//              return pCur;
//          else if (key < pCur->_key)
//              pCur = pCur->_pLeft;
//          else
//              pCur = pCur->_pRight;
//      }
//      //如果循环结束还没有找到,返回NULL
//      return NULL;
//  }
//
//  bool _Remove(Node*& pRoot, const K& key)
//  {
//      //1、如果树为空,那么返回false
//      if (pRoot == NULL)
//          return false;
//
//      //2、如果树只有一个结点,且key和要删除的key相等,那么直接删除
//      if (pRoot->_pLeft == NULL&&pRoot->_pRight == NULL&&pRoot->_key == key)
//      {
//          delete pRoot;
//          pRoot = NULL;
//          return true;
//      }
//
//      //3、普通情况,先将待删除结点找到,之后,又分为四种情况
//      Node* pCur = pRoot;
//      Node* parent = NULL;
//      while (pCur)
//      {
//          if (key < pCur->_key)
//          {
//              parent = pCur;
//              pCur = pCur->_pLeft;
//          }
//          else if (key>pCur->_key)
//          {
//              parent = pCur;
//              pCur = pCur->_pRight;
//          }
//          else//找到,退出循环
//              break;
//      }
//
//      if (pCur)
//      {
//          //没有左孩子
//          if (pCur->_pLeft == NULL)
//          {
//              if (pCur != pRoot)
//              {
//                  if (parent->_pRight == pCur)
//                      parent->_pRight = pCur->_pRight;
//                  else
//                      parent->_pLeft = pCur->_pRight;
//              }
//              else
//                  pRoot = pCur->_pRight;
//          }
//
//          //没有右孩子
//          else if (pCur->_pRight == NULL)
//          {
//              if (pCur != pRoot)
//              {
//                  if (parent->_pLeft == pCur)
//                      parent->_pLeft = pCur->_pLeft;
//                  else
//                      parent->_pRight = pCur->_pLeft;
//              }
//              else
//                  pRoot = pCur->_pLeft;
//          }
//
//          //左右孩子都有
//          else
//          {
//              parent = pCur;
//              Node* fio = pCur->_pRight;//找到右子树中,中序遍历下的第一个结点
//              while (fio->_pLeft)
//              {
//                  parent = fio;
//                  fio = fio->_pLeft;
//              }
//
//              pCur->_key = fio->_key;
//              pCur->_value = fio->_value;
//
//              if (parent->_pLeft == fio)
//                  parent->_pLeft = fio->_pRight;
//              else
//                  parent->_pRight = fio->_pRight;
//
//              pCur = fio;
//          }
//
//          //所有的情况都讨论完,删除结点,并返回true
//          delete pCur;
//          pCur = NULL;
//          return true;
//      }
//      return false;
//  }
//
//protected:
//  Node* _pRoot;
//};


// 递归版本
template<class K, class V>
class BSTree
{
    typedef BSTNode<K, V> Node;
public:
    BSTree()
        : _pRoot(NULL)
    {}

    //BSTree(const BSTree& bst);
    //BSTree<K, V>& operator=(const BSTree<K, V>& bst);
    //~BSTree();


    bool Insert(const K& key, const V& value)
    {
        return _Insert(_pRoot, key, value);
    }

    Node* Find(const K& key)
    {
        return _Find(_pRoot, key);
    }


    bool Remove(const K& key)
    {
        return _Remove(_pRoot, key);
    }

    void InOrder()
    {
        cout << "InOrder: ";
        _InOrder(_pRoot);
        cout << endl;
    }


protected:

    bool _Insert(Node* & pRoot, const K& key, const V& value)
    {
        if (pRoot == NULL)
        {
            pRoot = new Node(key, value);
            return true;
        }

        if (key < pRoot->_key)
            return _Insert(pRoot->_pLeft, key, value);
        else if (key>pRoot->_key)
            return _Insert(pRoot->_pRight, key, value);
        else
            return false;
    }

    Node* _Find(Node* pRoot, const K& key)
    {
        if (pRoot == NULL)
            return NULL;

        if (key < pRoot->_key)
            return _Find(pRoot->_pLeft, key);
        else if (key>pRoot->_key)
            return _Find(pRoot->_pRight, key);
        else
            return pRoot;
    }

    bool _Remove(Node*&root, const K& key)
    {
        if (root == NULL)
            return false;
        if (root->_key < key)
            return _Remove(root->_pRight, key);
        else if (root->_key > key)
            return _Remove(root->_pLeft, key);
        else
        {
            Node* del = root;
            if (root->_pLeft == NULL)
                root = root->_pRight;
            else if (root->_pRight == NULL)
                root = root->_pLeft;
            else
            {
                Node* minright = root; //寻找右树的最左结点进行key值的交换
                minright = root->_pRight;

                while (minright->_pLeft)
                    minright = minright->_pLeft;

                root->_key = minright->_key;
                del = minright;
            }

            delete del;
            return true;
        }
    }

    void _InOrder(Node* pRoot)
    {
        if (pRoot)
        {
            _InOrder(pRoot->_pLeft);
            cout << pRoot->_key << " ";
            _InOrder(pRoot->_pRight);
        }
    }

protected:
    Node* _pRoot;
};


void FunTest()
{
    int a[] = { 5, 3, 4, 1, 7, 8, 2, 6, 0, 9 };
    BSTree<int, int> bst;

    for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(a[0]); i++)
    {
        bst.Insert(a[i], i);
    }

    bst.InOrder();

    if (bst.Find(2))
        cout << bst.Find(2)->_key << endl;

    bst.Remove(3);
    bst.InOrder();

    bst.Remove(5);
    bst.InOrder();

    bst.Remove(6);
    bst.InOrder();

    bst.Remove(8);
    bst.InOrder();
}

int main()
{
    FunTest();
    return 0;
}
<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 } ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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