由有序序列创建一颗高度最小的二叉排序树

/**
*    实验题目:
*        由有序序列创建一颗高度最小的二叉排序树
*    实验目的:
*        掌握二叉排序树的构造过程及其算法设计
*    实验内容:
*        设计程序,对于给定的一个有序的关键字序列,创建一颗高度
*    最小的二叉排序树。
*    解决思路:
*        要创建一颗高度最小的二叉排序树,就必须让左右子树的结点
*    个数越接近越好。由于给定的是一个关键字有序序列a[start...end],
*    所以让其中间位置的关键字a[mid]作为根结点,左序列a[start...mid-1]
*    构造左子树,右序列a[mid+1...end]构造右子树。
*/

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#include <malloc.h>

#define MAX_SIZE 100

typedef int key_type;           // 定义关键字类型
typedef char info_type;
typedef struct node {           // 记录类型
    key_type key;               // 关键字项
    info_type data;             // 其他数据域
    struct node *lchild;        // 左孩子指针
    struct node *rchild;        // 右孩子指针
}BSTNode;

/*----------------以括号表示法输出二叉排序树bt------------------*/
void disp_bst(BSTNode *bt);         // 函数声明

bool insert_bst(BSTNode *&bt, key_type key) // 在以bt为根结点的BST中插入一个关键字为key的结点
{
    if(bt == NULL)      // 原树为空,新插入的记录为根结点
    {
        bt = (BSTNode *)malloc(sizeof(BSTNode));
        bt->key = key;
        bt->lchild = bt->rchild = NULL;
        return true;
    }
    else if(key == bt->key)
        return false;
    else if(key < bt->key)
        return insert_bst(bt->lchild, key);     // 插入到bt结点的左子树中
    else
        return insert_bst(bt->rchild, key);     // 插入到bt结点的右子树中
}

/*----------------由数组a中的关键字建立一颗二叉排序树------------------*/
BSTNode *create_bst(key_type a[], int n)
{
    BSTNode *bt = NULL;         // 初始时bt为空树
    int i = 0;

    while(i < n)
    {
        if(insert_bst(bt, a[i]) == 1)  

### 如何构建二叉排序树 要通过给定的数据集来构建一棵二叉排序树,可以按照以下方法实现。二叉排序树是一种动态树表,其特点是树的结构并非一次性生成,而是在查找过程中逐步形成的。当某个关键字未存在于当前树中时,则将其插入到适当的位置。 以下是具体的实现方式: #### 插入操作的核心逻辑 在构建二叉排序树的过程中,插入操作起着至关重要的作用。每次向树中插入一个新的节点时,都需要遵循一定的规则: - 如果新节点的关键字小于父节点的关键字,则应被放置于左子树;反之则置于右子树。 - 若目标位置为空,则直接创建新的节点并挂载于此处。 此过程可以通过递归或迭代的方式完成[^1]。 #### 构建二叉排序树的具体代码示例 下面提供了一个基于 Python 的简单实现,用于展示如何利用一组数据构建二叉排序树: ```python class TreeNode: def __init__(self, key): self.left = None self.right = None self.val = key def insert(root, key): if root is None: # 当前位置为空,新建节点作为根节点返回 return TreeNode(key) if key < root.val: # 小于当前节点值,进入左子树 root.left = insert(root.left, key) elif key > root.val: # 大于当前节点值,进入右子树 root.right = insert(root.right, key) return root # 返回更新后的根节点 def build_bst(data_list): root = None for data in data_list: root = insert(root, data) # 对列表中的每一个元素执行插入操作 return root # 测试部分 data_set = [50, 30, 70, 20, 40, 60, 80] root_node = build_bst(data_set) ``` 上述代码定义了 `TreeNode` 类表示单个节点,并提供了两个主要功能——`insert()` 方法负责将单一数值插入至现有树中,以及 `build_bst()` 函数用来批量处理整个数据集合以形成完整的二叉排序树。 #### 关于性能与局限性的讨论 需要注意的是,尽管理想情况下二叉排序树能够达到 \(O(\log_2 n)\) 的时间复杂度来进行各种基本操作(如查找、插入),但在最差情形下(例如输入序列已经有序),该树可能会退化为一条链状结构,从而导致这些操作的时间成本上升至 \(O(n)\)[^3]。 因此,在实际应用场景中,为了维持较好的平衡状态,通常会选择引入自调整机制或者采用其他类型的平衡二叉搜索树(比如 AVL 树 或者红黑树)替代标准的二叉排序树[^4]。
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