二叉查找树 _ 二叉排序树 _ 二叉搜索树_C++

一、数据结构背景+代码变量介绍

　　二叉查找树，又名二叉排序树，亦名二叉搜索树

　　它满足以下定义：

　　　　1、任意节点的子树又是一颗二叉查找树，且左子树的每个节点均小于该节点，右子树的每个节点均大于该节点。

　　　　2、由1可推出，任意节点的左孩子小于该节点，右孩子大于该节点

　　　　　　以上讨论的是左（右）孩子（子树）存在的情况

　　它的中序遍历是一个升序的排序

　　在参考代码中，我们定义有：

　　　　主程序中，k代表插入或删除或查找的节点的值

　　　　root，根节点位置；a[i]，第 i 号节点的值；cl[i]，第 i 号节点左孩子的位置；cr[i]，第 i 号节点右孩子的位置；fa[i]，父亲节点位置

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二、中序遍历

　  中序遍历的求法采用递归，先递归它的左孩子，然后打印当前节点，最后递归它的右孩子（当左或右孩子存在时才进行递归）

　　

　　如上图的中序遍历为 DBEAFC

　　时间复杂度O(n)

 void mid(int x)
 {
     if (time[cl[x]]!=) mid(cl[x]);
     cout<<a[x]<<" ";
     if (time[cr[x]]!=) mid(cr[x]);
 }
 
 主程序中：mid(root);

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三、插入节点

　　我们采用遇到相同的节点，使该节点计数器+1的办法

　　先从根节点出发：

　　　　1、若当前节点小于插入的数，则递归进入其左儿子

　　　　　　　　　　　　　　　　　  若左儿子计数器为0，即不存在左儿子，则直接将数插入到左儿子

　　　　2、若当前节点大于插入的数，则递归进入其右儿子

　　　　　　　　　　　　　　　　　  若右儿子计数器为0，即不存在右儿子，则直接将数插入到右儿子

　　　　3、若当前节点等于插入的数，则直接将该节点计数器+1

样例一

　　如上图，将6插入该二叉树

　　　　1、与根节点比较，小于根节点，进入左儿子

　　　　2、与2比较，大于2，进入右儿子

　　　　3、与5比较，大于5，进入右儿子，但因右儿子不存在，所以将6作为其右儿子

样例二

　　如上图，将1插入该二叉树：

　　　　1、与根节点比较，小于8，进入左儿子

　　　　2、与2比较，小于2，进入左儿子，但因其左儿子不存在，所以将1作为其左儿子

　　时间复杂度O(log₂n)

 void ins(int i,int x)
 {
     if (root==)
     {
         a[]=x;
         time[]=root=;
         return;
     }
     if (x<a[i])
     {
         if (time[cl[i]]==)
         {
             cl[i]=top>0?s[top--]:++tail;
             a[cl[i]]=x;
             fa[cl[i]]=i;
             time[cl[i]]++;
             cr[cl[i]]=cl[cl[i]]=;
         }
         else ins(cl[i],x);
     }
     else if (x>a[i])
     {
         if (time[cr[i]]==)
         {
             cr[i]=top>0?s[top--]:++tail;
26             a[cr[i]]=x;
             fa[cr[i]]=i;
             time[cr[i]]++;
             cr[cr[i]]=cl[cr[i]]=;
         }
         else ins(cr[i],x);
     }
     else
     {
         time[i]++;
     }
 }
 
 主程序中：ser(root,k); root代表起始位置，k代表插入的值

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四、查找节点

　　查找类似于插入

　　同样从根节点出发，如果遇到了空节点，即计数器等于0的节点，直接返回0，表示未查找到

　　若该节点等于查找的值，则返回该节点的位置

　　若该节点大于查找的值，则向左儿子递归查找

　　若该节点小于查找的值，则向右儿子递归查找

　　此处说明，若当前节点为空节点，则说明小于（大于）该节点父亲的值不存在，即未查找到

　　查找类似于线段树思想，是一步步向下把范围缩小，直到找到期望的值或无结果

样例一

　　如上图，需查找的值为5

　　　　1、查找根节点，5<8，进入左儿子

　　　　2、5>2，进入右儿子

　　　　3、5=5，查找到该节点，返回该节点的位置

　　若需查找的值为4时，在第3步会进入其左儿子，又因左儿子为空节点，则返回0，说明未查找到

　　时间复杂度O(log₂n)

 int sea(int i,int x)
 {
     if (time[i]==) return ;
     if (a[i]==x) return i;
     else if (a[i]>x) return ser(cl[i],x);
     else return ser(cr[i],x);
 }
 
 主程序中：sea(root,k); root代表查找的起始位置，k代表查找的值

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五、删除节点

　　当需要删除节点时，先查找改值所在的位置，然后再进行删除

　　如果该节点计数器大于1，则只用把计数器-1

　　如果计数器等于1，即删除后该节点不再存在，则根据儿子的数目分为三种情况：

　　　　1、没有儿子：直接将该节点删除

　　　　2、一个儿子：将该节点父亲的左（右）儿子直接指向该节点的唯一的那个儿子

　　　　3、两个儿子：在该节点的右子树中寻找一个最小的值，然后用最小的那个节点替代该节点，最后删除最小的节点

　　　　　　　　　　  寻找最小节点具体方法：先将目前节点指向右儿子，然后寻找不断指向目前节点的左儿子，直到没有左儿子为止

　　　　　　　　　　  因为需要删除的最小节点肯定没有左儿子，所以只需递归执行第1或第2种情况，即 del（最小节点位置，最小节点的值）具体请参考代码

样例一

　　删除9节点：调用查找，查找到9的位置，因为它没有儿子，可直接删除

样例二

　　删除5节点：同样查找5节点的位置，发现其有1个孩子，则将 5节点 的 父亲2节点 的 右孩子 指向 5节点 的 孩子6节点，这样就自动删除了5节点

样例三

　　删除2节点：

　　　　1、查找到2节点的位置

　　　　2、把最小节点指向其右孩子

　　　　3、不断寻找目前最小节点的左孩子，直到尽头，找到最小节点

　　　　4、将最小节点的信息赋给2节点

　　　　5、按照删除节点的方法删除最小节点4节点

　　时间复杂度O(log₂n)

 void del(int k,int x)
 {
     int ct=;
     if (cl[k]!=) ct++;
     if (cr[k]!=) ct++;
     time[k]--;
     if (time[k]==)
     {
         if (ct==)
         {
             s[++top]=k;
             if (k==root)
             {
                 root=time[cr[k]]==?cl[k]:cr[k];
                 return;
             }
             if (x<a[fa[k]]) cl[fa[k]]=time[cr[k]]==?cl[k]:cr[k];
             else cr[fa[k]]=time[cr[k]]==?cl[k]:cr[k];
         }
         else if (ct==)
         {
             int s=cr[k];
             if (time[cl[s]]!=) s=cl[s];
             time[k]=time[s];
             a[k]=a[s];
             del(s,a[s]);
         }
         else s[++top]=k;
29     }
 }
 
 主程序中：del(sea(root,k),k); 先查找到需删除的节点的位置，然后删除k

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六、空节点位置栈

　　在删除节点的时候，会产生许多空节点

　　为了节省空间，我们会开一个栈来保存空节点的位置，当删除某个节点后，把它空出来的位置压入栈中

　　当插入节点时，先询问栈顶top是否大于0，若栈中有元素，则把栈中的位置弹出，用该位置存放节点

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 若栈中没有元素，表示前面没有空的位置，则新开一个空间来存放节点，通过保存最大位置数的变量tail来控制最大位置

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七、特殊情况

　　对于二叉查找树会产生如下图的情况

　　则所有操作的时间往往会被卡成线性O(n)，而利用平衡二叉树、伸展树、红黑树等等数据结构便会帮我们解决这个问题

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