[BSTree] 二叉搜索树 -- C++ 模板实现

最新推荐文章于 2025-04-23 18:39:17 发布
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#c++ #iterator #class #insert #header #reference

本文分享了一个使用C++模板实现的二叉搜索树代码，并对其内部构造进行了详细说明。作者通过此项目深入理解了C++模板编程，同时反思了C++编程语言的特点。

最近研究C++模板编程，参看了《STL源码剖析》之类的书，深深的感慨，模板这玩意真够神奇的。

实现了一个二叉搜索树的模板。但并不算完善，以后的编码多是一些算法的具体的实现。就模板技术来说，已搭建完毕。一瞬间失去了新鲜感，于是觉得没有再写下去的必要了。因相关算法在当年学习数据结构时候已实现过N次了……当年是用C来实现的，后来想尽办法想让我的程序更加的灵活更加的可复用，可惜当初有些抵触C++，没有想到有更好的办法。

以下是代码。

 

 

如果完全写完，到千行是轻易而举的事情。这也让我深深的体会到，用C++来写个什么东西总是很冗长，写久了就难免心生厌烦。大家都在努力的使语言更具有表现力，用更少的代码做更多的事情，不过我倒觉得，终极的改进方法应该是实现人机对话，这样什么什么都好解决了。

 

这次学到很多东西，也严重的看到了自己的不足。

C++模板实现二叉搜索树
nothing
02-22 1421
通过C++模板编程实现二叉搜索树
中级C++：二叉搜索树、key-Value模型
kimsaul的白给岁月
06-20 767
二叉搜索树特征和key-Value 模型的添加，遍历，搜索，删除；简单字典，统计单词（字符串）出现次数。
C++ 二叉搜索树 模板
Live and Learn
10-31 1478
以前写的二叉搜索树，其中节点是类模板，可对任何实现了比较大小的数据的插入、查找及删除操作。 并使用Traits技术实现了使用迭代器对操作数据，移植性好，效率较高。使用请注明出处，谢谢。 源码贴出如下： #pragma once #include #include #include using namespace std; template class STree; template
c++模板实现二叉搜索树
pursue_my_life的博客
05-29 590
讲解引用：http://lib.youkuaiyun.com/article/datastructure/9204BSTree.h#ifndef _BSTREE_ #define _BSTREE_ #define debug(); cout<<__LINE__<<endl; #include <iostream> using namespace std; templat...
c++模板元实现二叉搜索树
ssw的博客
03-21 1857
文章目录二叉搜索树定义节点性质以及创建BST对象插入节点前中后序遍历查找操作最小值最大值后继前驱删除节点欢迎关注公众号 二叉搜索树 二叉搜索树（Binary Search Trees，BST）是一种经典的数据结构，它既有链表的快速插入与删除操作的特点，又有数组快速查找的优势，所以应用十分广泛。 涉及本文的全部代码与实例已全部上传至Github。 定义节点 每一个节点就是一个对象，其中主要包含键值、左右孩子指针和父亲指针，更泛泛地说还可以包含其他数据对象。 所以首先定义节点结构： template <t
C++实现二叉搜索树（模型）
sqm_C的博客
05-07 941
插入的逻辑其实非常简单，如果这棵树是一棵空树，那么我们直接创个根节点就可以了，不需要后续的操作，倘若不是空树，那我们就进行接下来的操作，我们先定义一个父亲节点parent和当前节点cur，然后按照我们的性质，key比cur中的大我们就往右，小的话我们就往左走，如果这个key在树中存在，我们就放回false，因为set是有去重功能的，就是说一棵树里不能存在两个一样的值。这里我们选择第二种。我们的二叉搜索树按照中序遍历是刚好是有序的，这个是我们二叉搜索树的意义之一，所以我们这里也是实现中序遍历。
C++二叉搜索树的实现代码
04-11
C++实现二叉搜索树时，通常会涉及到节点类（Node class）的定义和树类（Tree class）的实现。节点类一般包含数据域和指向左右子节点的指针，而树类则包含了如插入、删除、搜索和遍历等操作。 在C++中实现二叉搜索树...
BSTREE（二叉搜索树）的介绍与模拟实现
最新发布
2401_87151064的博客
04-23 1232
当学完了vector和list等容器和封装继承多态等特性后，接下来学习的就是BS树了，它的特性是：1.所有的左子树小于根结点的值。2.所有的右子树大于根结点的值。3.它的左右子树也为二叉搜索树。4.⼆叉搜索树中可以⽀持插⼊相等的值，也可以不⽀持插⼊相等的值，具体看使⽤场景定义，后我们学习map/set/multimap/multiset系列容器底层就是⼆叉搜索树，其中map/set不⽀持插⼊相等值，multimap/multiset⽀持插⼊相等值。2.性能分析。
【cpp---＞二叉搜索树】
kk1125778230的博客
04-22 219
5.两个孩子的情况也省略了父节点的环节，不同的是，这次节点的值不是赋值，而是交换，交换后要删除的节点就是左子树的最右节点，或者是右子树的最左节点，这两个节点都是只有一个孩子或者是没有孩子，因此可以将问题转化为前两种情况进行处理，找的是左子树就往左递归一步，右子树就往右递归一步即可。，如果它的左子树不为空，那么它的左子树的值都小于根节点的值，如果它的右子树不为空，那么它的右子树的值都大于根节点的值，它的左右子树也都是二叉搜索树。2.二叉搜索树其实是不稳定的，相同的关键码集合，根值不同就会产生不一样的树结构。
15.二叉树进阶（二叉搜索树的模拟实现和二叉搜索树的应用）
Q2691463021的博客
04-19 557
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:二叉搜索树：一颗二叉树，可以为空；如果不为空，满足以下性质：1.若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值2.若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于根节点的值3.它的左右子树也分别为二叉搜索树。
二叉查找树及C++模板实现
Tanswer_
10-14 2318
何为二叉查找树？二叉查找树也称为二叉搜索树或二叉排序树。二叉排序树的节点包含键值key。二叉排序树或者是一棵空树，否则要求：1.若它的左子树不为空，那么左子树上所有节点的key都小于根节点的key 2.若它的右子树不为空，那么右子树上所有节点的key都大于根节点的key 3.它的左右子树也分别为二叉排序树从定义得，二叉查找树中没有重复key值的节点。二叉查找树的构建节点结构template <t
【C++】二叉搜索树
weixin_45423515的博客
04-16 764
其实看图就能看出来，为什么上面节点左为空 、右为空，整合了节点有一个孩子、没有孩子两种情况。（不要太认真思考为啥代码是这样的，这代码是根据搜索二叉树特性设计的，记住就行）默认的构造就能用，注意这里写了拷贝构造，编译器就不会自动生成默认的构造函数，要手动写一下。PS：这里建议记住怎么使用就可以的，其本质是个二级指针，除非指针的理解非常透彻，不然会感觉很绕。细节还是比较多的，这里能发现删除完成后没打乱数据，其还是一个搜索二叉树。这个理解起来比较简单，要查找的值比节点大走右子树，比它小走左子树。
C++实现二叉搜索树
tianxhiliangtadi的博客
11-22 758
本文介绍了二叉搜索树的概念以及实现一个简单的二叉搜索树的逻辑，然后对二叉搜索树部分特性进行了讨论，最后总结了一下搜索的方法，提出了key和key/value两种模型，并大致介绍了多组输入的底层部分原理
C++ 实现二叉搜索树—BSTree
studyhardi的博客
05-31 390
二叉搜索树的概念以及特性想必大家都有所了解，在这里主要讨论它的实现。 具体算法思路见代码注释。 //测试环境为VS2013 #include <iostream> #include <stdlib.h> using namespace std; template <class T> struct BSTNode{ BSTNode(const T&...
【数据结构】—搜索二叉树（C++实现，超详细！）
B1ue还在专注
11-24 2984
本文是作者学习搜索二叉树时对于搜索二叉树知识点的总结以及模拟实现，可能还不够全面，但是作者已经尽力了，毕竟超万字了Ｏ（≧口≦）Ｏ
[C++ ]二叉搜索树（BSTree）的模拟实现
giturtle's blog
07-25 287
#pragma once template<class K, class V> struct BSTreeNode{ pair<K, V> _kv; BSTreeNode<K, V>* _left; BSTreeNode<K, V>* _right; BSTreeNode(const pair<K, V>& kv) ...
C++进阶(三) 二叉搜索树
qq_62800805的博客
03-03 969
BSTreeNode// 二叉搜索树节点结构体/*template<class K> 表示定义了一个模板类 BSTree，并且该类可以使用一个类型参数 K，这样在实际使用时可以将任意类型作为 K 的具体类型*/// 定义一个别名 Node，指向 BSTreeNode 类型的节点// 左子节点指针// 右子节点指针K _key;// 节点键值// 构造函数，初始化节点的键值，并将左右子节点指针初始化为空指针{}
二叉搜素树（BSTree）详解—— C++ 数据结构
qq_61500888的博客
08-22 9035
带你一命通关 C++ 二叉搜索树 十五分钟手撕数据结构原理
C++实现二叉排序树BSTree --插入删除摧毁查找等操作
FreeeLinux's blog
08-11 3098
一：二叉排序树定义 二叉排序树（Binary Sort Tree）又称二叉查找树（Binary Search Tree），亦称二叉搜索树。 二叉排序树是这样一棵树： （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； （4）没有键值相等的结点。 二：删除算法（重点）
二叉搜索树的c++代码
03-28
<think>嗯，用户想要查找关于二叉搜索树的C++实现代码示例。首先，我需要回忆一下二叉搜索树的基本概念和结构。根据引用[1]，二叉搜索树（BST）是一种特殊的二叉树，每个节点的左子树所有节点的值都小于该节点，右子树则都大于。这在查找、插入和删除操作中非常高效。 接下来，用户需要具体的C++代码实现。查看引用[2]和引用[3]，里面提到了BST的节点结构体和类的基本框架。节点结构体应该包含左右子节点指针和一个键值。然后，BSTree类需要包含插入、查找、删除等方法。不过用户可能还需要构造函数和析构函数，以及遍历方法，比如中序遍历来验证BST的正确性。 插入操作需要递归或迭代地找到合适的位置。根据引用[2]，可能需要使用循环来比较键值大小，决定向左还是向右子树插入。查找操作类似，根据键值比较遍历树，直到找到目标或到达空节点。 删除操作比较复杂，需要考虑三种情况：被删除节点无子节点、有一个子节点、或有两个子节点。特别是当有两个子节点时，需要找到右子树的最小节点或左子树的最大节点来替换被删除节点，以保持BST的性质。 另外，用户可能希望看到完整的代码示例，包括测试用例。比如在main函数中插入一些节点，进行查找和删除操作，并用中序遍历输出结果，如引用[4]中的例子所示。同时，验证是否为BST的方法可以参考引用[5]，虽然用户的问题中没有直接提到验证，但提供完整的实现可能包括这一点。 需要注意代码的正确性，比如析构函数要正确释放内存，防止内存泄漏。此外，模板的使用可以让BST支持不同的数据类型，但示例中可能简化使用int类型以便理解。确保代码注释清晰，结构符合C++最佳实践。 最后，生成相关问题时，要考虑用户可能进一步的需求，比如性能分析、优化方法或应用场景，这样能帮助用户更深入地理解BST的实现和应用。</think>### 二叉搜索树 C++ 实现代码示例 #### 1. 基础结构定义 根据引用[2]，二叉搜索树的节点和类框架如下： ```cpp template<class K> struct BSTNode { BSTNode<K>* _left; BSTNode<K>* _right; K _key; BSTNode(const K& key) : _key(key), _left(nullptr), _right(nullptr) {} }; template<class K> class BSTree { typedef BSTNode<K> Node; public: BSTree() : _root(nullptr) {} ~BSTree() { Destroy(_root); } // 核心操作：插入、查找、删除、遍历 private: Node* _root = nullptr; }; ``` #### 2. 插入操作实现 根据引用[3]的搜索特性实现： ```cpp bool Insert(const K& key) { if (_root == nullptr) { _root = new Node(key); return true; } Node* cur = _root; Node* parent = nullptr; while (cur) { parent = cur; if (key < cur->_key) cur = cur->_left; else if (key > cur->_key) cur = cur->_right; else return false; // 不允许重复值 } Node* newNode = new Node(key); if (key < parent->_key) parent->_left = newNode; else parent->_right = newNode; return true; } ``` #### 3. 查找操作实现 ```cpp bool Find(const K& key) { Node* cur = _root; while (cur) { if (key == cur->_key) return true; else if (key < cur->_key) cur = cur->_left; else cur = cur->_right; } return false; } ``` #### 4. 删除操作实现 根据引用[2]的逻辑处理三种情况： ```cpp bool Erase(const K& key) { Node* parent = nullptr; Node* cur = _root; while (cur) { if (key < cur->_key) { parent = cur; cur = cur->_left; } else if (key > cur->_key) { parent = cur; cur = cur->_right; } else { // 找到目标节点 if (cur->_left == nullptr) { // 左子树空或叶子节点 if (parent == nullptr) _root = cur->_right; else if (parent->_left == cur) parent->_left = cur->_right; else parent->_right = cur->_right; delete cur; } else if (cur->_right == nullptr) { // 右子树空 if (parent == nullptr) _root = cur->_left; else if (parent->_left == cur) parent->_left = cur->_left; else parent->_right = cur->_left; delete cur; } else { // 左右子树均非空 Node* minParent = cur; Node* minRight = cur->_right; while (minRight->_left) { minParent = minRight; minRight = minRight->_left; } cur->_key = minRight->_key; if (minParent->_left == minRight) minParent->_left = minRight->_right; else minParent->_right = minRight->_right; delete minRight; } return true; } } return false; } ``` #### 5. 测试用例示例 ```cpp void InOrder(Node* root) { if (root == nullptr) return; InOrder(root->_left); std::cout << root->_key << " "; InOrder(root->_right); } int main() { BSTree<int> tree; tree.Insert(5); tree.Insert(3); tree.Insert(7); tree.Insert(1); tree.Insert(9); tree.Erase(3); InOrder(tree.GetRoot()); // 输出：1 5 7 9 return 0; } ``` #### 6. 引用验证 根据引用[5]，二叉搜索树的合法性可通过中序遍历验证是否有序[^5]。上述测试用例的中序遍历结果符合升序特性。
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