BST(二叉搜索树)变成双向链表

本文介绍了如何将BST(二叉搜索树)转换为双向链表。通过中序遍历,从最底层最左的子树开始,按照从左到右的顺序连接节点,形成双向链表。详细步骤包括定义指针、完善BST插入操作并进行测试。

刚接触到这个题目,先想到的是中序遍历解决。

void inorder(BSTnode* p)
{
	if(p == 0)
	{
		return;
	}
	if(p->m_left != 0)
	{
		inorder(p->m_left);
	}
	//convert(p);
	if(p->m_right != 0)
	{
		inorder(p->m_right);
	}

}

思路比较简单(复杂的咱也想不到)。从叶子结点开始解决,要不指针就指丢了。以最底层最左的一棵子树开始进行转换。

这棵子树这个时候就应该看成是三个没有关系的结点(遍历顺序关系已经存在),然后按照双向链表的链接关系,进行链接。如果考虑成左子树右子树和根的话,考虑起来就麻烦了。所以,遍历顺序是从左到右。然后,按照顺序把他们连起来。

定义指针:BSTnode* proot. 

BSTnode* ppre = 0;
BSTnode* phead;
void convert(BSTnode* p)
{
	p->m_left = ppre;		//将p当前结点的左孩子指针(转成链表之后这个指针就是pre指针了,指向前一个结点)
							//之所以如此赋值,是因为proot为函数之外的指针,它可以保存当前结点。
	if(p->m_left == 0)		//初始的情况
	{
		phead = p;			//最左孩子,即为链表的头
	}
	else
	{
		ppre->m_right = p; //假设为第二个结点,则proot(指向的是前一次的当前结点,看下一行代码)的m_right指针指向它。
	}
	ppre = p;				//当前结点保存到proot中,留作给下一个结点的左指针(pre)赋值。
}
//经过这样的指针转换之后,当前结点有了和前一个结点的链接(p
### 二叉搜索树双向链表的数据结构比较 #### 二叉搜索树的特点 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是一种特殊的二叉树,具有如下特性:每个节点的值都大于其左子树中任何节点的值,并且小于其右子树中任何节点的值[^1]。这种性质使得二叉搜索树成为一种有效的排序结构,在执行中序遍历时可以得到一个升序排列的序列。 #### 双向链表的特点 双向链表(Doubly Linked List)由一系列结点组成,其中每个结点不仅包含数据域还含有两个指针分别指向直接前驱和直接后继。这样的设计允许程序向前或向后移动来访问列表中的其他元素[^2]。 #### 主要差异对比 | 特征 | 二叉搜索树 (BST) | 排序的双向链表 | | -- | --- | | **存储方式** | 节点通过父子关系连接形成层次化的树形结构 | 结点之间相互链接构成线性的链条状 | | **查找效率** | 平均情况 O(log n), 最坏情况下 O(n)[^4] | 需要逐个检查直到找到目标项 O(n) | | **插入/删除操作** | 插入新键时需遵循特定规则保持顺序;删除同样如此 | 新增或移除只需改变相邻两旁的引用即可完成 | | **内存占用** | 每个节点除了保存实际数据外还需额外记录左右孩子信息 | 每个节点仅需维护前后邻居的信息 | ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0): self.val = val self.left = None self.right = None class DoublyLinkedListNode: def __init__(self, val=0): self.val = val self.prev = None self.next = None ```
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