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目录
1. ⼆叉搜索树的概念
2. ⼆叉搜索树的性能分析
3.⼆叉搜索树key和key/value
key搜索场景
key/value搜索场景
4. 二叉搜索树的代码实现
4.1 ⼆叉搜索树的插⼊
4.2 ⼆叉搜索树的查找
4.3 ⼆叉搜索树的删除
4.4完整代码实现
1. ⼆叉搜索树的概念
 
 ⼆叉搜索树⼜称⼆叉排序树,它或者是⼀棵空树,或者是具有以下性质的⼆叉树:  
 
 
 • 若它的左⼦树不为空,则左⼦树上所有结点的值都⼩于等于根结点的值  
 
 
 • 若它的右⼦树不为空,则右⼦树上所有结点的值都⼤于等于根结点的值  
 
 
 • 它的左右⼦树也分别为⼆叉搜索树  
 
 
 •⼆叉搜索树中可以⽀持插⼊相等的值,也可以不⽀持插⼊相等的值,具体看使⽤场景定义,后续我们学习map/set/multimap/multiset系列容器底层就是⼆叉搜索树,其中map/set不⽀持插⼊相等  
 
 
 值,multimap/multiset⽀持插⼊相等值 
 
 
2. ⼆叉搜索树的性能分析
 
  最优情况下,⼆叉搜索树为完全⼆叉树(或者接近完全⼆叉树),时间复杂度为: O(logN)  
 
 
 
 
  
  最差情况下,⼆叉搜索树退化为单⽀树(或者类似单⽀),时间复杂度为: O(N)  
 
 
 
 
  
  那么这样的效率显然是⽆法满⾜我们需求的。平衡二叉搜索树AVL树和红⿊树,会更适⽤于我们在内存中存储和搜索数据。  
 
 
  
  另外需要说明的是,⼆分查找也可以实现 O(logN) 级别的查找效率,但是⼆分查找有两⼤缺陷:  
 
 
  
  1. 需要存储在⽀持下标随机访问的结构中,并且有序。  
 
 
  
  2. 插⼊和删除数据效率很低,因为存储在下标随机访问的结构中,插⼊和删除数据⼀般需要挪动数  
 
 
  
  据。  
 
 
  
  这⾥也就体现出了平衡⼆叉搜索树的价值。 
 
 
 3.⼆叉搜索树key和key/value
key搜索场景
 
    只有key作为关键码,结构中只需要存储key即可,关键码即为需要搜索到的值,搜索场景只需要判断key在不在。key的搜索场景实现的⼆叉树搜索树⽀持增删查,但是不⽀持修改,修改key破坏搜索树结构了。 
   
 
   key/value搜索场景
 
     每⼀个关键码key,都有与之对应的值value,value可以任意类型对象。树的结构中(结点)除了需要存储key还要存储对应的value,增/删/查还是以key为关键字⾛⼆叉搜索树的规则进⾏⽐较,可以快速查找到key对应的value。key/value的搜索场景实现的⼆叉树搜索树⽀持修改,但是不⽀持修改key,修改key破坏搜索树结构了,可以修改value。  
    
 
   4. 二叉搜索树的代码实现
4.1 ⼆叉搜索树的插⼊
 
   插⼊的具体过程如下:  
  
 
   
   1. 树为空,则直接新增结点,赋值给root指针  
  
 
   
   2. 树不空,按⼆叉搜索树性质,插⼊值⽐当前结点⼤往右⾛,插⼊值⽐当前结点⼩往左⾛,找到空位置,插⼊新结点。  
  
 
   
   3. 如果⽀持插⼊相等的值,插⼊值跟当前结点相等的值可以往右⾛,也可以往左⾛,找到空位置,插⼊新结点。(要注意的是要保持逻辑⼀致性,插⼊相等的值不要⼀会往右⾛,⼀会往左⾛)  
  
 
  
 
  bool Insert(const K& key, const V& value) {
		if (_root == nullptr) {
			_root =new Node(key, value);
			return true;
		}
		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if ( key>cur->_key) {
				parent = cur;
				cur = cur->right;
			}
			else if(key <cur->_key){
				parent = cur;
				cur = cur->left;
			}
			else {
				return false;
			}
		}
		if (parent->left == nullptr) {
			parent->left = new Node(key, value);
		}
		else {
			parent->right = new Node(key, value);
		}
		return true;
	} 
  4.2 ⼆叉搜索树的查找
 
    1. 从根开始⽐较,查找x,x⽐根的值⼤则往右边⾛查找,x⽐根值⼩则往左边⾛查找。  
   
 
    
    2. 最多查找⾼度次,⾛到到空,还没找到,这个值不存在。  
   
 
    
    3. 如果不⽀持插⼊相等的值,找到x即可返回  
   
 
    
    4. 如果⽀持插⼊相等的值,意味着有多个x存在,⼀般要求查找中序的第⼀个x。 
   
 
    
   Node* Find(const K& key) {
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if (key < cur->_key) {
				cur = cur->left;
			}
			else if (key > cur->_key) {
				cur = cur->right;
			}
			else {
				return cur;
			}
		}
		return nullptr;
	} 
   4.3 ⼆叉搜索树的删除
 
     ⾸先查找元素是否在⼆叉搜索树中,如果不存在,则返回false。  
    
 
     
     如果查找元素存在则分以下四种情况分别处理:(假设要删除的结点为N)  
    
 
     
     1. 要删除结点N左右孩⼦均为空  
    
 
     
     2. 要删除的结点N左孩⼦位空,右孩⼦结点不为空  
    
 
     
     3. 要删除的结点N右孩⼦位空,左孩⼦结点不为空  
    
 
     
     4. 要删除的结点N左右孩⼦结点均不为空  
    
 
     
     对应以上四种情况的解决⽅案:  
    
 
     
     1. 把N结点的⽗亲对应孩⼦指针指向空,直接删除N结点(情况1可以当成2或者3处理,效果是⼀样的)  
    
 
     
     2. 把N结点的⽗亲对应孩⼦指针指向N的右孩⼦,直接删除N结点  
    
 
     
     3. 把N结点的⽗亲对应孩⼦指针指向N的左孩⼦,直接删除N结点  
    
 
     
     4. ⽆法直接删除N结点,因为N的两个孩⼦⽆处安放,只能⽤替换法删除。找N左⼦树的值最⼤结点 R(最右结点)或者N右⼦树的值最⼩结点R(最左结点)替代N,因为这两个结点中任意⼀个,放到N的 位置,都满⾜⼆叉搜索树的规则。替代N的意思就是N和R的两个结点的值交换,转⽽变成删除R结 点,R结点符合情况2或情况3,可以直接删除。 
    
 
    
 
     
 
    
 
    4.4完整代码实现
#include <iostream>
using namespace std;
template<class K, class V>
struct BSTreeNode {
	BSTreeNode<K, V>* left;
	BSTreeNode<K, V>* right;
	K _key;
	V _value;
	
	BSTreeNode(K key,V value)
		:left(nullptr)
		,right(nullptr)
		,_key(key)
		,_value(value){}
	
};
template<class K, class V>
class BSTree
{
	typedef BSTreeNode<K, V> Node;
public:
	bool Insert(const K& key, const V& value) {
		if (_root == nullptr) {
			_root =new Node(key, value);
			return true;
		}
		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if ( key>cur->_key) {
				parent = cur;
				cur = cur->right;
			}
			else if(key <cur->_key){
				parent = cur;
				cur = cur->left;
			}
			else {
				return false;
			}
		}
		if (parent->_key >key) {
			parent->left = new Node(key, value);
		}
		else {
			parent->right = new Node(key, value);
		}
		return true;
	}
	Node* Find(const K& key) {
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if (key < cur->_key) {
				cur = cur->left;
			}
			else if (key > cur->_key) {
				cur = cur->right;
			}
			else {
				return cur;
			}
		}
		return nullptr;
	}
	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
			{
				if (cur->left == nullptr) {
					if (cur == _root)
					{
						_root = cur->right;
					}
					else {
					if (parent->left == cur) {
						parent->left = cur->right;
						delete cur;
						
					}
					else {
						parent->right = cur->right;
						delete cur;
						
					}
				}
				}
				else if (cur->right == nullptr) {
					if (cur == _root)
					{
						_root = cur->left;
					}
					else {
					if (parent->left == cur) {
						parent->left = cur->left;
						delete cur;
					}
					else {
						parent->right = cur->left;
						delete cur;
					}
				}
				}
				else {
					Node* replaceParent = cur;
					Node* replace = cur->right;
					while (replace->left) {
						replaceParent = replace;
						replace = replace->left;
					}
					cur->_key = replace->_key;
					if (replaceParent->left == replace)
						replaceParent->left = replace->right;
					else
						replaceParent->right = replace->right;
					delete replace;
					
				}
				return true;
				
			}
		}
		return false;
	}
	
	void InOrder() {
		_InOrder(_root);
		cout << endl;
	}
private:
	Node* _root = nullptr;
	void _InOrder(Node* root) {
		if (root == nullptr) {
			return;
		}
		_InOrder(root->left);
		cout << root->_key <<":" << root->_value << " " ;
		_InOrder(root->right);
	}
	void Destroy(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
			return;
		Destroy(root->_left);
		Destroy(root->_right);
		delete root;
	}
};
 
     
   


















