算法与数据结构——二叉搜索树

风陵南·2024-09-03 16:34·62 次阅读

算法与数据结构——二叉搜索树

二叉搜索树

二叉搜索树(binary search tree)满足以下条件:

  1. 对于根节点,左子树中所有节点的值 < 根节点的值 < 右子树中所有节点的值。
  2. 对于任意节点的左、右子树也是二叉搜索树,同样满足上一条件。

二叉搜索树的操作#

我们将二叉搜索树封装为一个类BinarySearchTree,并声明一个成员变量root,指向树的根节点。

查找节点#

给定目标节点值num,可以根据二叉搜索树的性质来查找。如图所示,我们先声明一个节点cur,从二叉树的根节点root出发,循环比较节点值cur.valnum之间的大小关系。

  • cur.val < num,说明目标节点在cur的右子树中,因此执行cur = cur.right
  • cur.val > num,说明目标节点在cur的左子树中,因此执行cur = cur.left
  • cur.val = num,说明找到目标节点,跳出循环并返回该节点。


二叉搜索树的查找操作与二分查找算法的工作原理一致,都是每轮卖出一半情况。循环次数最多为二叉树的高度,当二叉树平衡时,使用O(logn)时间。

Copy
/*查找节点*/
TreeNode *search(int num,TreeNode *root){
TreeNode * cur = root;
while (cur != nullptr){
// 目标节点在cur左子树中
if (cur->val > num){
cur = cur->left;
// 目标节点在cur右子树中
}else if (cur->val < num){
cur = cur->right;
}
// 找到目标节点,跳出循环
else{
break;
}
}
return cur;
}

插入节点#

给定一个待插入元素num,为了保持二叉搜索树“左子树 < 根节点 < 右子树”的性质,插入操作流程如图所示。

  • 查找插入位置:与查找操作相似,从根节点出发,根据当前节点值和num的大小关系循环向下搜索,直到越过叶节点(遍历至None)时跳出循环。
  • 在该位置插入节点:初始化节点num,将该节点至于None的位置。

在代码实现中,需要注意以下两点。

  • 二叉搜索树不允许存在重复节点,否则将违反其定义。因此在插入节点在树中已存在,则不执行插入,直接返回。
  • 为了实现插入节点,我们需要借助节点pre保存上一轮循环的节点。这样在遍历至None时,我们可以获取到其父节点。
Copy
/*插入节点*/
void BinarySearchTree::insert(int num){
// 树为空 则初始化根节点
if (root == nullptr){
root = new TreeNode(num);
return;
}
TreeNode * cur = root;
TreeNode * pre = nullptr;
while (cur != nullptr){
pre = cur;
if (cur->val < num){
// 值大于节点 应放右子树中
cur = cur->right;
}
else if (cur->val > num){
// 值小于节点 应放左子树中
cur = cur->left;
}
else{
// 重复 该值已存在
return;
}
}
// 插入节点
TreeNode * node = new TreeNode(num);
if (pre->val < num){
pre->right = node;
}
else{
pre->left = node;
}
}

与查找节点相同,插入节点使用O(logn)时间。

删除节点#

先在二叉树中查找到目标节点,再将其删除。与插入节点类似,我们需要保证在删除操作完成后,二叉搜索树的“左子树 < 根节点 < 右子树”的性质仍然满足。因此,我们根据目标节点的子节点数量,分0、1和2三种情况,执行对应的删除节点操作。

  • 当待删除节点的度为0时,表示该节点是叶节点,可以直接删除。

  • 当待删除的节点的度为1时,将待删除节点替换为其子节点即可。

  • 当待删除节点的度为2时,我们无法直接删除它,而需要使用一个节点替换该节点。由于要保持二叉搜索树的“左子树 < 根节点 < 右子树”的性质,因此这个节点可以使右子树最小的节点或左子树最大的节点

假设我们选择右子树的最小节点(中序遍历的下一个节点),删除流程如下图:

  • 找到待删除节点在“中序遍历序列”中的下一个节点,记为tmp
  • tmp的值覆盖待操作节点的值,并在树中递归删除节点tmp


删除节点操作同样使用O(logn)时间,其中查找待删除节点需要O(logn)时间,获取中序遍历后继结点需要O(logn)时间,示例代码如下:

Copy
/*删除节点*/
void BinarySearchTree::remove(int num){
// 如果树为空 提前返回
if (root == nullptr){
return;
}
TreeNode *cur = root, *pre = nullptr;
while (cur != nullptr){
if (cur->val == num)
break;
pre = cur;
if (cur->val < num){
cur = cur->right;
}
else{
cur = cur->left;
}
}
// 未找到删除节点,则直接返回
if (cur == nullptr)
return;
// 子节点数量为 0 或 1
if (cur->left == nullptr || cur->right == nullptr){
// nullptr 或者 该子节点
TreeNode*child = cur->left == nullptr ? cur->right : cur->left;
// 删除节点cur
if (cur != root){
if (pre->left == cur)
pre->left = child;
else
pre->right = child;
}else{
// 删除节点为根节点,则重新指定根节点
root = child;
}
// 释放内存
delete cur;
}
// 子节点数量为 2
else {
// 获取中序遍历中cur的下一个节点
TreeNode *tmp = cur->right;
while (tmp->left != nullptr){
tmp = tmp->left;
}
int tmpVal = tmp->val;
// 递归删除节点tmp
remove(tmp->val);
// 用tmp覆盖cur
cur->val = tmpVal;
}
}

中序遍历有序#

如图所示,二叉树的中序遍历遵循“左 -> 根 -> 右”的遍历顺序,而二叉搜索树满足“左子节点 < 根节点 < 右子节点”的大小关系。

这意味着在二叉搜索树中进行中序遍历时,总是会优先遍历下一个最小节点,从而得出一个重要性质:二叉搜索树的中序遍历是升序的

利用中序遍历升序的性质,我们在二叉搜索树中获取有序数据仅需O(n)时间,无需进行额外的排序操作,非常高效。

二叉搜索树的效率#

给定一组数据,我们考虑使用数组或者二叉搜索树存储,二叉搜索树的各项操作时间复杂度总是对数阶,具有稳定且高效的性能。只有在高频添加、低频查找删除数据的场景下,数组比二叉搜索树的效率更高

无序数组 二叉搜索树
查找元素 O(n) O(logn)
插入元素 O(1) O(logn)
删除元素 O(n) O(logn)

在理想情况下,二叉搜索树是“平衡”的,这样就可以在logn轮循环内查找任意节点。
然而,如果我们在二叉搜索树中不断插入和删除节点,可能导致二叉树退化为链表,这是各种操作的时间复杂度也会退化为O(n)。

二叉搜索树常见应用#

  • 用作系统中的多级索引,实现高效的查找、插入、删除操作。
  • 作为某些搜索算法的底层数据结构。
  • 用于存储数据流,以保持其有序状态。
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