【C++进阶03】二叉搜索树
2023-12-28 23:28:22
一、二叉搜索树的概念和性质
中序遍历二叉搜索树会得到一个有序序列
所以二叉搜索树又称二叉排序树
它可以是一棵空树
也可以是具有以下性质的二叉树:
若它的左子树不为空
则左子树上所有节点的值都小于根节点的值
若它的右子树不为空
则右子树上所有节点的值都大于根节点的值
它的左右子树也分别为二叉搜索树
二叉搜索树没有相同值的节点
二叉搜索树支持增删查,不支持改
修改会破坏二叉搜索树跟节点比左子树大
右子树小的结构
如图:
二、二叉搜索树的模拟实现
二叉搜索树节点
// BSTree.h
#pragma once
// BinarySearchTree --- BSTree
template<class K>
struct BSTreeNode
{
BSTreeNode<K>* _left;
BSTreeNode<K>* _right;
K _key;
BSTreeNode(const K& key)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _key(key)
{}
};
二叉搜索树的插入、中序遍历和查找
template<class K>
class BSTree
{
typedef BSTreeNode<K> Node; // 名字过长在类里面再typedef,类里受类域限制不会名字冲突
public:
bool Insert(const K& key) // 要插入节点内容重复,插入失败返回false
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(key); // 没写构造函数会导致无法将参数 1 从“const K”转换为“const BSTreeNode<K> &”,new的时候会以为你要调转换
return true;
}
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_key < key)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_key > key)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return false;
}
}
cur = new Node(key);
// 链接
if (parent->_key < key)
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
return true;
}
bool Find(const K& key)
{
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_key > key)
{
cur = cur->_left;
}
else if (cur->_key < key)
{
cur = cur->_right;
}
else
{
return true;
}
}
return false;
}
void InOrder() // 中序需要传_root根节点,在类外无法直接访问,所以再套一层。不能用缺省值解决
{
_InOrder(_root);
}
// void _InOrder(Node* root = _root) // 缺省值必须是全局变量或是常量,访问_root得用this,而this只能在函数内部使用
void _InOrder(Node* root) // 中序
{
if (root == nullptr)
return;
_InOrder(root->_left);
cout << root->_key << " ";
_InOrder(root->_right);
}
private:
Node* _root = nullptr;
};
插入的递归实现
bool _InsertR(Node*& root, const K& key) // 用&解决链接问题,最后走到nullptr的位置是上一个节点的别名,很巧妙的链接上
{
if (root == nullptr)
{
root = new Node(key);
return true;
}
if (root->_key < key)
{
return _InsertR(root->_right, key);
}
else if (root->_key > key)
{
return _InsertR(root->_left, key);
}
else
{
return false;
}
}
bool InsertR(const K& key)
{
return _InsertR(_root, key);
}
查找的递归实现
bool _FindR(Node* root, const K& key)
{
if (root == nullptr)
return false;
if (root->_key == key)
return true;
else if (root->_key < key)
return _FindR(root->_right, key);
else
return _FindR(root->_left, key);
return false;
}
bool FindR(const K& key) // 递归查找
{
return _FindR(_root, key);
}
二叉搜索树的难点在于删除
分别有三种情况
被删的节点没有孩子节点
被删的节点只有左孩子或右孩子
第一种情况直接删不用特殊处理
第二种情况将被删节点的孩子节点
连接到他的父节点即可
3. 被删的节点有两个孩子节点
这时被删的节点的父节点
无法接管他的两个孩子节点
解决方法:
请一个节点替自己接管自己的两个孩子
这个节点可以是左子树最大的节点 or
右子树最小节点
删除接口代码实现
bool Erase(const K& key)
{
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_key < key)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_key > key)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
// 删除
// 1. 左为空
if (cur->_left == nullptr)
{
if (cur == _root) // 解决根节点没有父节点的问题
{
_root = _root->_right;
}
else
{
if (parent->_left == cur)
{
parent->_left = cur->_right;
}
else
{
parent->_right = cur->_right;
}
}
delete cur;
}
// 2. 右为空
else if (cur->_right == nullptr)
{
if (cur == _root) // 解决根节点没有父节点的问题
{
_root = _root->_left;
}
else
{
if (parent->_left == cur)
{
parent->_left = cur->_left;
}
else
{
parent->_right = cur->_left;
}
}
delete cur;
}
// 3. 左右都不为空
else
{
// 找右树最小节点替换被删节点,也可以是左树最大节点
Node* pMinRight = cur;
Node* MinRight = cur->_right;
while (MinRight->_left)
{
pMinRight = MinRight;
MinRight = MinRight->_left;
}
cur->_key = MinRight->_key;
if (pMinRight->_left == MinRight)
{
pMinRight->_left = MinRight->_right;
}
else
{
pMinRight->_right = MinRight->_right;
}
delete MinRight;
}
return true;
}
}
return false;
}
删除递归实现
bool _EraseR(Node*& root, const K& key)
{
if (root == nullptr)
return false;
if (root->_key < key)
{
return _EraseR(root->_right, key);
}
else if (root->_key > key)
{
return _EraseR(root->_left, key);
}
else
{
// 删除节点
Node* del = root; // 保存要删的节点
if (root->_right == nullptr)
root = root->_left;
else if (root->_left == nullptr)
root = root->_right;
else
{
Node* MaxLeft = root->_left;
while (MaxLeft->_right)
{
MaxLeft = MaxLeft->_right;
}
swap(root->_key, MaxLeft->_key);
return _EraseR(_root->_left, key); // 转换成子树去删除
}
delete del;
return true;
}
}
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本篇博客完,感谢阅读🌹
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博主会耐心听取每条意见
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