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二叉搜索树,binary search tree,因此也叫他 BS 树。
二叉搜索树排列规则是小于根节点的全部在左子树,大于根节点的全部在右子树,正因为如此他在二叉树基础上获得了可以搜索的属性,如下:
二叉搜索树的初始化其实和二叉树大同小异:
template<class K>
struct BSTreeNode
{
BSTreeNode<K>* _left;//左子树
BSTreeNode<K>* _right;//右子树
K _key;//值
BSTreeNode(const K& key)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _key(key)
{}
};
在实现具体功能之前的大框架:
template<class T>
class BSTree
{
typedef BSTreeNode<T> node;//typedef 方便使用
public:
//需要实现的功能函数
private:
node* _root = nullptr;
};
中序遍历搜索二叉树结构能够打印出顺序排列的元素,为了方便观察我们遍历都使用中序遍历:
void _InOrder(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return;
_InOrder(root->_left);
cout << root->_key << " ";
_InOrder(root->_right);
}
void InOrder()
{
_InOrder(_root);
cout << endl;
}
这里插入函数 insert 实际需要考虑三种具体情况:
- 根节点为空,左右子树无法访问
- 插入值比根节点小,左子树插入;比根节点大,右子树插入
第一种情况:
bool Insert(const K& key)
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(key);
return true;
}
第二种情况:
注意!正常情况时,我们在最后找到的位置进行插入,但别忘了这是一个二叉树结构,插入时需要维持前后节点的衔接,因此既要达到插入新节点还要维持结构关系,我们就需要一个parent 双亲节点来进行传递:
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
//寻找插入位置
if (cur->_key < key)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_key > key)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return false;
}
}
//通过双亲节点关系进行插入
cur = new Node(key);
if (parent->_key < cur->_key)
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
return true;
}
递归实现上虽然没有像非递归那样容易理解,但是代码和思路上个人觉得是更为简单和巧妙:
仅仅利用二叉树的遍历,分别在左子树和右子树进行递归,搜索到需要插入的节点位置,而且更妙的是这个方法不需要借助 parent 双亲节点的帮助,因为递归会自动返回上一层的缘故,无形中构建了节点的前后联系,因此直接一步到位即可,是不是有种爽文手段的感觉。
bool _InsertR(Node*& root, const K& key)
{
if (root == nullptr)
root = new Node(key);
if (root->_key < key)
return _InsertR(root->_right, key);//递归左子树
else if (root->_key > key)
return _InsertR(root->_left, key);//递归右子树
else
return false;
}
//写成接口方便修改和调用
bool InsertR(const K& key)
{
return _InsertR(_root, key);
}
其实查找就是小儿科,因为在 insert 插入函数中已经实现了,思路还是左右子树的分治,代码也很容易理解不赘述:
Node* Find(const K& key)
{
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_key < key)
cur = cur->_right;
else if (cur->_key > key)
cur = cur->_left;
else
return cur;
}
return NULL;
}
其实 find 的递归版本没什么优化可言,查找使用递归反而在递归深度很大会拉垮效率,谨慎使用个人还是更推荐非递归版本:
Node* _FindR(Node* root, const K& key)
{
if (root == nullptr)
return nullptr;
if (root->_key < key)
return _FindR(root->_right, key);
else if (root->_key > key)
return _FindR(root->_left, key);
else
return root;
}
删除节点算是二叉搜索树里面最难的一个接口实现了,整体思路上会比较繁琐,我们还是先以非递归的方法入手:
分为三种情况,该节点左为空,右为空,左右都不为空,最后一种情况要复杂一点。
bool Erase(const K& key)
{
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_key < key)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_key > key)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else//找到了 key 值对应节点
{
// 1.左为空
if (cur->_left == nullptr)
{
if (parent == nullptr)
{
_root = cur->_right;//双亲节点为空,根节点转移到右子树
}
else
{
if (cur == parent->_left)
parent->_left = cur->_right;
else
parent->_right = cur->_right;
}
delete cur;
}
//2.右为空
else if (cur->_right == nullptr)
{
if (parent == nullptr)
{
_root = cur->_left;
}
else
{
if (cur == parent->_left)
parent->_left = cur->_left;
else
parent->_right = cur->_left;
}
delete cur;
}
// 3.左右都不为空
else
{
//实现
}
左右都不为空时,因为面对左子树和右子树都要重新构建与上层联系,且还要维持搜索树原有的结构,因此我们使用替换法删除
需要先找到左树的最大节点(最右节点) 或者是右树的最小节点(最左节点),这个节点就是删除后用来做新的根节点的最佳人选,这里以右子树为例:
Node* minNodeParent = cur; // 这里要注意不能初始化给空
Node* minNode = cur->_right;
while (minNode->_left)
{
minNodeParent = minNode;
minNode = minNode->_left;
}
swap(cur->_key, minNode->_key);
// 转换成删除minNode,因为minNode是作为空的节点,可以直接删除
if (minNodeParent->_right == minNode)
minNodeParent->_right = minNode->_right;
else
minNodeParent->_left = minNode->_right;
delete minNode;
}
return true;
}
}
return false;
以 test 代码检验一下当前执行情况
void TestBSTree()
{
int a[] = { 5, 3, 4, 1, 7, 8, 2, 6, 0, 9 };
BSTree<int> bst;
for (auto e : a)
{
//bst.Insert(e);
bst.Insert(e);
}
cout << "InOrder 结果为:" << endl;
bst.InOrder();
for (auto e : a)
{
bst.Erase(e);
cout << "erase 结果为:" << endl;
bst.InOrder();
}
}
是没有问题滴,所以今天就到这里吧,aqa 芭蕾 eqe 亏内,代表着开心代表着快乐,ok 了家人们。