重学数据结构007――二叉查找树

    之前的博客中提到过,我学习采用的参考书是《数据结构与算法分析——C语言描述》。这门书的组织安排与国内广泛实用的教材《数据结构——C语言版》比较不同。这本书描述了一些树和二叉树的概念,举例讲解了什么是树的三种遍历之后,就开始重点讲解二叉查找树、平衡二叉树、AVL树、伸展树、B数了。这一篇博客,重点学习二叉查找树的概念和基本操作。

    大家都知道,树的定义本身就带有递归性。因此,树的很多操作都涉及到了递归。二叉查找树的定义如下:

    1.二叉查找树首先是一棵二叉树;

    2.二叉查找树除了是二叉树外,还具有以下性质:对于树中的任何一个节点X,其左子树中的所有节点的关键字均小于X的关键字的值;而其右子树中的所有关键字的值均大于X的关键字的值。下面两棵二叉树中,左边的二叉树是二叉查找树而右边的不是。

 

    二叉查找树的数据结构定义如下:

  
  
  
  
  1. typedef int ElementType; 
  2. typedef struct TreeNode *Position; 
  3. typedef Position BiSearchTree; 
  4. struct TreeNode 
  5.     ElementType Element; 
  6.     BiSearchTree Left,Right; 
  7. }; 

    二叉查找树的常用操作如下:

  
  
  
  
  1. BiSearchTree MakeEmpty(BiSearchTree Tree); 
  2. Position Find(ElementType X, BiSearchTree T); 
  3. Position FindMin(BiSearchTree T); 
  4. Position FindMax(BiSearchTree T); 
  5. BiSearchTree Insert(ElementType X,BiSearchTree T); 
  6. BiSearchTree Delete(ElementType X, BiSearchTree T); 

    二叉排序树的操作与之前学习的一些数据结构的操作相比,可能难理解一些。下面我们挑比较难的几个一一讲解。

    1.二叉查找树中查找指定的元素Find

    二叉排序树的性质是二叉排序树很多操作的基本依据。既然要查找指定元素X,先比较X与根节点元素的关系,如果刚好相等,直接返回啦;如果X小于根节点的元素值,那么去根节点的左子树中查找,也就是调用Find方法,只是传递的参数是X和根节点的左子树;如果X大于根节点的元素值,那么去根节点的右子树中查找,也就是调用Find函数,只是传递的参数是X和根节点的右子树。

    2.查找最小元素FindMin和最大元素FindMax

    这两个操作是类似的。采用迭代或者递归都可以实现,查找最小元素只需要沿着左子树访问下去,查找最大元素则相反。下面我们会分别采用递归和迭代实现这两个操作。

    3.插入操作Insert

    插入操作其实类似于查找操作,插入过过程其实就是先得找到一个合适的位置。插入其实有下面几个情况:

    (1)如果函数传进来的是空树,那么创建一棵树,将其元素值设置为X。这种情况显而易见;

    (2)如果不是空树,那就比较根节点元素值和X的大小,如果X的值小于根节点的元素值,而此时的根节点的左子树为空,那么根节点的左孩子就是X元素的归宿啦;同样的道理,如果X的值大于根节点的元素值,而此时根节点的右子树为空,那么根节点的右孩子就是X元素的归宿啦。把握住这一点其实基本上就能把握住这个操作了。文字描述可能比较抽象,下面看图:

    左边的图,如果要插入5,沿着树一直找到节点4,这时5>4并且4的右孩子为空,那么5就是4的右孩子。右边的图,要想插入8,沿着树找到9,发现8<9且9的左孩子为空,那么8就是9的左孩子。

    当然,在实现这样一个过程的时候可以使用递归。

    4.删除操作Delete

    删除操作是我认为最复杂最不好理解的一个操作。如果没有仔细想明白整个过程,上来就看代码的话可能会很晕。删除操作分两步:第一步是查找,找的过程就涉及元素值之间的比较。我们重点说找到之后的操作。假设我们找到了这个节点,现在要删除,涉及三种情况:

    (1)该节点是叶子。这还有什么好说的,直接删了一了百了;

    (2)该节点只有一个孩子节点。也不复杂,让该节点的父节点直接指向其子节点就行了。当然,也别忘了回收该节点;

    (3)该节点有两个孩子:找到该节点右子树中最小的节点,将其元素值赋给该节点,然后删除那个最小节点。这种情况看图:

 

    说了半天了,下面看看完整的代码:

  
  
  
  
  1. #include <stdio.h> 
  2. #include <stdlib.h> 
  3.  
  4. typedef int ElementType; 
  5. typedef struct TreeNode *Position; 
  6. typedef Position BiSearchTree; 
  7. struct TreeNode 
  8.     ElementType Element; 
  9.     BiSearchTree Left,Right; 
  10. }; 
  11.  
  12. //建立一颗空树 
  13. BiSearchTree MakeEmpty(BiSearchTree Tree) 
  14.     if(!Tree) 
  15.     { 
  16.         MakeEmpty(Tree->Left); 
  17.         MakeEmpty(Tree->Right); 
  18.         free(Tree); 
  19.     } 
  20.     return NULL; 
  21. //二叉查找树的Find操作 
  22. Position Find(ElementType X, BiSearchTree T) 
  23.     if(T == NULL) 
  24.     { 
  25.         return NULL; 
  26.     } 
  27.     else 
  28.     { 
  29.         //关键字小于根节点的元素值 
  30.         if(X < T->Element) 
  31.         { 
  32.             return Find(X,T->Left); 
  33.         } 
  34.         else if(X > T->Element) 
  35.         { 
  36.             return Find(X,T->Right); 
  37.         } 
  38.         else 
  39.         { 
  40.             return T; 
  41.         } 
  42.     } 
  43. //查找最小值:递归写法 
  44. Position FindMin(BiSearchTree T) 
  45.     if(T == NULL) 
  46.     { 
  47.         return NULL; 
  48.     } 
  49.     else 
  50.     { 
  51.         if(T->Left == NULL)  
  52.         { 
  53.             return T; 
  54.         }else 
  55.         { 
  56.             return FindMin(T->Left); 
  57.         } 
  58.     } 
  59.  
  60. //查找最大值:非递归写法 
  61. Position FindMax(BiSearchTree T) 
  62.     if(T->Right != NULL) 
  63.     { 
  64.         while(T->Right != NULL) 
  65.         { 
  66.             T = T->Right; 
  67.         } 
  68.     } 
  69.     return T; 
  70. //插入元素X 
  71. BiSearchTree Insert(ElementType X,BiSearchTree T) 
  72.     //当树为空树时 
  73.     if(T == NULL) 
  74.     { 
  75.         T = malloc(sizeof(struct TreeNode)); 
  76.         if(T == NULL) 
  77.         { 
  78.             fprintf(stderr,"Out of Space!!!"); 
  79.         } 
  80.         else 
  81.         { 
  82.             T->Element = X; 
  83.             T->Left = NULL; 
  84.             T->Right = NULL; 
  85.         } 
  86.     } 
  87.     //树不为空时 
  88.     else 
  89.     { 
  90.         if(X < T->Element)  
  91.         { 
  92.             T->Left = Insert(X,T->Left); 
  93.         } 
  94.         else if(X > T->Element)  
  95.         { 
  96.             T->Right = Insert(X,T->Right); 
  97.         } 
  98.         else 
  99.         { 
  100.             //do nothing! 
  101.         } 
  102.     } 
  103.     return T; 
  104.  
  105. //删除节点X 
  106. BiSearchTree Delete(ElementType X, BiSearchTree T) 
  107.     Position TmpCell; 
  108.     if(T==NULL) 
  109.     { 
  110.         fprintf(stderr,"Element does not exist!"); 
  111.     } 
  112.     else if(X < T->Element) 
  113.     { 
  114.         T->Left = Delete(X,T->Left); 
  115.     } 
  116.     else if(X > T->Element) 
  117.     { 
  118.         T->Right = Delete(X,T->Right); 
  119.     } 
  120.     else if(T->Left && T->Right) 
  121.     { 
  122.         TmpCell = FindMin(T->Right); 
  123.         T->Element = TmpCell->Element; 
  124.         T->Right = Delete(T->Element,T->Right); 
  125.     } 
  126.     else 
  127.     { 
  128.         TmpCell = T; 
  129.         if(T->Left == NULL) 
  130.         { 
  131.             T = T->Right; 
  132.         } 
  133.         else if(T->Right == NULL) 
  134.         { 
  135.             T = T->Left; 
  136.         } 
  137.         free(TmpCell); 
  138.     } 
  139.     return T; 
  140.  
  141. int main(void
  142.     BiSearchTree T; 
  143.     int index; 
  144.     int arr[10] = {10,9,8,7,6,1,2,3,4,5}; 
  145.     T = NULL; 
  146.     for(index=0; index < 10; index++) 
  147.     { 
  148.         T = Insert(arr[index],T); 
  149.     } 
  150.     T = Insert(18,T); 
  151.     T = Insert(15,T); 
  152.     printf("The minimum element is %d\n",FindMin(T)->Element); 
  153.     printf("The maxmium element is %d\n",FindMax(T)->Element); 
  154.     return 0; 

 

 

 

 

 

 

 

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