BST(二叉查找树)
https://songlee24.github.io/2015/01/13/binary-search-tree/
二叉查找树(BST)
二叉查找树(Binary Search Tree)又叫二叉排序树(Binary Sort Tree),它是一种数据结构,支持多种动态集合操作,如 Search、Insert、Delete、Minimum 和 Maximum 等。
二叉查找树要么是一棵空树,要么是一棵具有如下性质的非空二叉树:
可以看出,二叉查找树是一个递归的数据结构,且对二叉查找树进行中序遍历,可以得到一个递增的有序序列。
首先,我们来定义一下 BST 的结点结构体,结点中除了 key 域,还包含域 left, right 和 parent,它们分别指向结点的左儿子、右儿子和父节点:
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typedef struct Node
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一、BST的插入与构造
二叉查找树作为一种动态结构,其特点是树的结构通常不是一次生成的,而是在查找过程中,当树中不存在结点的关键字等于给定值时再进行插入。
由于二叉查找树是递归定义的,插入结点的过程是:若原二叉查找树为空,则直接插入;否则,若关键字 k 小于根结点关键字,则插入到左子树中,若关键字 k 大于根结点关键字,则插入到右子树中。
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构造一棵二叉查找树就是依次输入数据元素,并将它们插入到二叉排序树中的适当位置。具体过程是:每读入一个元素,就建立一个新结点;若二叉查找树为空,则新结点作为根结点;若二叉查找树非空,则将新结点的值与根结点的值比较,如果小于根结点的值,则插入到左子树中,否则插入到右子树中。
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注意,插入的新结点一定是某个叶结点。另外,插入操作既可以递归实现,也可以使用非递归(迭代)实现。通常来说非递归的效率会更高。
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二、BST的查找
对于二叉查找树,最常见的操作就是查找树中的某个关键字。除了Search操作外,二叉查找树还能支持如 Minimum(最小值)、Maximum(最大值)、Predecessor(前驱)、Successor(后继)等查询。对于高度为 h 的树,这些操作都可以在 Θ(h) 时间内完成。
1. 查找
BST 的查找是从根结点开始,若二叉树非空,将给定值与根结点的关键字比较,若相等,则查找成功;若不等,则当给定值小于根结点关键字时,在根结点的左子树中查找,否则在根结点的右子树中查找。显然,这是一个递归的过程。
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也可以使用非递归的实现:
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2. 最大值与最小值
由二叉查找树的性质可知,最左下结点即为关键字最小的结点,最右下结点即为关键字最大的结点。此过程无需比较,只需要沿着最左和最右的路径查找下去,直到遇到 NULL 为止。
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3. 前驱与后继
给定一个二叉查找树的结点,求出它在中序遍历中的前驱与后继。如果所有的关键字均不相同,则某结点 x 的后继是:
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若结点 x 的右子树不为空,则 x 的后继就是它的右子树中关键字值最小的结点;
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若结点 x 的右子树为空,为了找到其后继,从结点 x 开始向上查找,直到遇到一个祖先结点 y,它的左儿子也是结点 x 的祖先,则结点 y 就是结点 x 的后继。如下图
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求前驱(predecessor)的过程对称,对于某个结点 x ,它的前驱是:
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若结点 x 的左子树不为空,则 x 的前驱是它的左子树中关键字值最大的结点;
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若结点 x 的左子树为空,为了找到其前驱,从结点 x 开始向上查找,直到遇到一个祖先结点 y,它的右儿子也是结点 x 的祖先,则结点 y 就是结点 x 的前驱。
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之所以在这里讨论如何求中序序列的后继,主要是为了后面讲删除操作做铺垫。
三、BST的删除
二叉查找树的删除操作是相对复杂一点,它要按 3 种情况来处理:
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若被删除结点 z 是叶子结点,则直接删除,不会破坏二叉排序树的性质;
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若结点 z 只有左子树或只有右子树,则让 z 的子树成为 z 父结点的子树,替代 z 的位置;
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若结点 z 既有左子树,又有右子树,则用 z 的后继(Successor)代替 z,然后从二叉查找树中删除这个后继,这样就转换成了第一或第二种情况。
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void BST_Delete(BSTree &T,Node* z)
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对于一个高度为 h 的二叉查找树来说,删除操作和插入操作一样,都可以在 Θ(h) 时间内完成。
四、随机构造的二叉查找树
二叉查找树可以实现任何一种基本的动态集合操作,且各基本操作的运行时间都是 Θ(h)。当树的高度较低时,这些操作执行的较快;但是,当树的高度较高时,性能会变差。比如,如果各元素是按严格增长的顺序插入的,那么构造出来的树就是一个高度为 n-1 的链。 为了尽量减少这种最坏情况的出现,我们可以随机地构造二叉查找树,即随机地将各关键字插入一棵初始为空的树来构造 BST。
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//#include <cstdlib>
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附:随机遍历数组
在随机构造二叉查找树时,需要解决 随机遍历数组 的问题,即随机遍历一个数组中的所有元素,既不重复也不遗漏。这里能想到的一种思路是:先随机生成0...n-1
之间的一个数,然后与数组最后一个数交换,然后再随机生成0...n-2
之间的一个数,与数组倒数第二个数交换,直到整个数组遍历结束。显然这个算法的时间复杂度是 O(n):
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#include <iostream>
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(全文完)