一个简单的英语到汉语的翻译过程(搜索二叉树)

本文介绍了一种使用搜索二叉树实现英汉词典的方法,详细阐述了如何创建、插入词条以及查找词汇的过程。通过对比不同数据结构,论证了搜索二叉树在查找效率上的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

英语到汉语的翻译:

原理:在我看来,既可以运用数组,也可以运用搜索二叉树,或者是其它任意一种存储结构应该都可以完成这个操作,但应用搜索二叉树,效率会更高,因为每一次搜索,就会排除许多无用的数据。

    

例如,在上图中查找1,只需要通过上图的3次比较就可以得出结果,每一次排除了多种无效数据。

方法步骤:

1)应用到搜索二叉树的每个节点,节点信息包括英文,汉语,左孩子,右孩子。

2)建立搜索二叉树(详情参照博客:https://blog.youkuaiyun.com/xinger_28/article/details/82941358

3)查找数据

头文件:英汉词典.h

#pragma once
#include<stdio.h>
#include<Windows.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>

typedef struct English_Chinese{
    char* array1;
    char*array2;
    struct English_Chinese*left;
    struct English_Chinese*right;
}En_Ch;

//创建,插入,a->英文,b->汉语
int CreatTree(En_Ch**tree, char*a, char*b)
{
    En_Ch*root = *tree;
    En_Ch*parent = NULL;
    while (root != NULL)//如果节点不为空
    {
        if (strncmp((root->array1), a,20) == 0)//由于二叉树不允许存在两个关键码相同的数
            return -1;
        parent = root;//父节点指向节点
        if (strncmp(root->array1, a,20) ==1)//如果节点的关键码大于a的值,节点指向它的左孩子
            root = root->left;
        else  //否则指向它的右孩子
            root = root->right;
    }
    En_Ch*node = (En_Ch*)malloc(sizeof(En_Ch));//创建新节点
    (node->array1) = a;
    (node->array2 )= b;
    node->left = NULL;
    node->right = NULL;

    if (parent == NULL)//如果父节点为空,表明为空树,将新节点作为搜索二叉树的根节点。
    {
        *tree = node;
        return 0;
    }
    if (strncmp(parent->array1, a,20) ==1)//如果父节点的关键码大于a的值,父节点的左孩子指向新节点。
        parent->left = node;
    else//否则右孩子指向新节点
        parent->right = node;
    return 0;
}
//查找
int Look(En_Ch*tree, char *a)
{
    En_Ch*root = tree;
    while (root != NULL){
        if (strncmp(root->array1, a, 20) == 0)
        {
            printf("%s: %s\n", root->array1, root->array2);
            return 0;
        }
        if (strncmp(root->array1, a, 20) > 0)
            root = root->left;
        else
            root = root->right;
    }
    if (root == NULL)
    {
        printf("%s: 没找到!\n",a);
        return -1;
    }
    return 0;
}


void test()
{
    En_Ch*tree = NULL;
    CreatTree(&tree, "hehe", "呵呵");
    CreatTree(&tree, "apple", "苹果");
    CreatTree(&tree, "blana", "香蕉");
    CreatTree(&tree, "like", "喜欢");
    CreatTree(&tree, "love", "爱");
    CreatTree(&tree, "pink", "粉红");

    Look(tree, "love");
    Look(tree, "abfhk");

    printf("oo");
}

 

源文件:

#include"英汉词典.h"

int main()
{
    test();

    system("pause");
    return 0;
}

搜索二叉树(BST,Binary Search Tree)是一种特殊的二叉树结构,它满足以下性质: 1. 每个节点的左子树只包含小于当前节点的数。 2. 每个节点的右子树只包含大于当前节点的数。 3. 左右子树也必须分别是二叉搜索树。 要判断一个给定的二叉树是否是搜索二叉树,我们可以采用以下两种方法之一: 方法一:中序遍历 由于搜索二叉树的特性,中序遍历搜索二叉树的结果应该是一个递增的有序序列。因此,我们可以进行中序遍历,并检查遍历结果是否严格单调递增。如果不是,则说明给定的二叉树不是搜索二叉树。 方法二:递归检查 我们也可以通过递归的方式,遍历树中的每个节点,并检查其左子树中的所有节点值是否小于该节点值,右子树中的所有节点值是否大于该节点值。同时,对每个子树重复这个过程,递归地检查整棵树是否满足搜索二叉树的性质。 以下是使用递归方法的伪代码: ```pseudo function isBST(node, min = null, max = null) { if (node == null) { return true; } if (min != null && node.value <= min) { return false; } if (max != null && node.value > max) { return false; } return isBST(node.left, min, node.value) && isBST(node.right, node.value, max); } ``` 在这个函数中,我们传递当前节点以及它的上界和下界。对于根节点,上界和下界是`null`。对于左子节点,我们更新上界为父节点的值;对于右子节点,我们更新下界为父节点的值。如果在任何节点上违反了这些条件,就意味着树不是搜索二叉树
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