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:
- 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。
- 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.val
和num
之间的大小关系。
- 若
cur.val < num
,说明目标节点在cur
的右子树中,因此执行cur = cur.right
。 - 若
cur.val > num
,说明目标节点在cur
的左子树中,因此执行cur = cur.left
。 - 若
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。
/*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。
/*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
。 - 用
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:
/*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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