二叉查找树(Binary Search Tree) 是一种树形的存储数据的结构 如图所示,它具有的特点是: 1.具有一个根节点 2.每个节点可能有0.1.2个分支 3.对于某个节点,他的左分支小于自身,自身小于右分支 接下来我们用c++来实现BST的封装 首先我们编写每个节点的类结构,分析可以知道我们每一个节点需要存储一个数据(data),左分支(left指向一个节点),右分支(right指向另一个节点) 因此我们建立 bstNode.h #ifndef TEST1_BSTNODE_H #def…

问题:在不创建任何新的节点的情况下,实现将一颗BST变成有序的双向链表. 分析: 在结构上,如图的一颗BST,每个节点都有left right指针分别指指向左右儿子.结构上和双向链表节点是完全相同的. 在有序上,BST中序遍历的结果刚好是我们想要的双向链表的顺序,那么对于一个节点来说,他的left一定指向双向链表当前 最后一个节点.这样完全可以通过保存当前结果的最后一个节点,来实现双向链表的串联. 具体的,我们可以先找到整棵树的最靠左的节点,作为双向链表的起始点,同时也是初始状态的last_no…

C++数据结构之二叉查找树(BST) 二分查找法在算法家族大类中属于“分治法”,二分查找的过程比较简单,代码见我的另一篇日志,戳这里!因二分查找所涉及的有序表是一个向量,若有插入和删除结点的操作,则维护表的有序性所花的代价是O(n). 就查找性能而言,二叉查找树和二分查找不分伯仲,但是,就维护表的有序性而言,二叉排序树无须移动结点,只需修改指针即可完成插入和删除操作,且其平均的执行时间均为O(lgn),因此更有效.二叉查找树,顾名思义,是一种可以用来二分查找的树数据结构,其左孩子比父节点小,右孩…

平衡树前传之BST 二叉查找树(\(BST\)),是一个类似于堆的数据结构, 并且,它也是平衡树的基础. 因此,让我们来了解一下二叉查找树吧. (其实本篇是作为放在平衡树前的前置知识的,但为了避免重复懒得写就单独拎了出来) 首先,二叉查找树,是一个树形的数据结构废话,树上的每个节点有一个权值\(val\). 而树中的任意一个节点,都满足以下性质: 该节点的权值不小于它左子树中任意节点的权值. 该节点的权值不大于它右子树中任意节点的权值. 显然,二叉查找树的中序遍历就是一个递增序列. 那么接下来,…

http://www.cnblogs.com/bizhu/archive/2012/08/19/2646328.html 4. 二叉查找树(BST) Technorati 标记: 二叉查找树,BST,二叉查找树合并 4.1 BST数据结构定义 使用C++语言,如果需要使用BST,那么不用重新造轮子了,C++语言里的map, set等STL容器应该可以满足需求了(虽然STL里这些容器大多是以红黑树作为其底层实现),如果你需要使用小/大根堆(也叫优先队列,特殊的.自平衡的BST),STL也能满足你的…

个人感觉,BST(二叉查找树)应该是众多常见树的爸爸,而不是弟弟,尽管相比较而言,它比较简单. 二叉树基础 理论定义,代码定义,满,完全等定义 不同于线性结构,树结构用于存储的话,通常操作效率更高.就拿现在说的二叉搜索树(排序树)来说,如果每次操作之后会让剩余的数据集减少一半,这不是太美妙了么?(当然不当的运用树结构存储,也会导致从 O(logN) 退化到 O(n)). 值得说明,O(logN) 其实并不准确,准确来说应该说 O(树的高度) 定义&性质&行话 树里面常见的二叉树: BST,…

Convert Sorted Array to Binary Search Tree Given an array where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST. 题意:给一个升序排好的数组,构造一棵二叉查找树或者叫二叉搜索树BST,要求这颗树是平衡的 BST:二叉查找树,左子树所有节点都小于根节点.右子树所有节点都大于根节点,递归定义 堆(大根堆和小根堆)对应的二叉树:根节点大…

最近在看了<数据结构与算法JavaScript描述>这本书,对大学里学的数据结构做了一次复习(其实差不多忘干净了,哈哈).如果能将这些知识捡起来,融入到实际工作当中,估计编码水平将是一次质的飞跃.带着这个美好的愿望,开始学习吧O(∩_∩)O~~ 我们知道在JS中,常常用来组织数据的无非是数组和对象(这些基础就不介绍了).但在数据结构中,还有一些抽象的数据类型:列表.栈.队列.链表.字典.散列.集合.二叉树.图等,可以用来更好的对实际场景建模.当然这些数据类型,原生JS不支持,那么就需要通过封装…

红黑树是平衡二叉查找树的一种.为了深入理解红黑树,我们需要从二叉查找树开始讲起. BST 二叉查找树(Binary Search Tree,简称BST)是一棵二叉树,它的左子节点的值比父节点的值要小,右节点的值要比父节点的值大.它的高度决定了它的查找效率. 在理想的情况下,二叉查找树增删查改的时间复杂度为O(logN)(其中N为节点数),最坏的情况下为O(N).当它的高度为logN+1时,我们就说二叉查找树是平衡的. BST的查找操作 T  key = a search key Node roo…

\(BST\) 二叉查找树,首先它是一颗二叉树,其次它里面每个点都满足以该点左儿子为根的子树里结点的值都小于自己的值,以该点右儿子为根的子树里结点的值都大于自己的值.如果不进行修改,每次查询都是\(O(logn)\)的. \(fhq\)_\(treap\) 一种支持分离与合并的二叉查找树,由于合并使用了随机函数,所以在一定程度上来说是均摊\(logn\)的,所以我们还称它为平衡树.基本上所有的平衡树能做的事情它都能做,甚至是可持久化. 分离 分离操作有两种写法,一种是按权值分离,还有一种是分离出…