C++二叉搜索树详解

文章目录

1. 前言
2. 二叉搜索树的概念
3. 二叉搜索树的操作
4. 二叉搜索树的实现
5. 二叉搜索树的应用
6. 二叉搜索树的性能分析

1. 前言

当涉及到组织和管理数据时，二叉搜索树是一种常用的数据结构。它不仅可以快速插入和删除元素，还可以高效地搜索和查找特定的值。二叉搜索树在计算机科学和软件开发中具有广泛的应用，例如数据库索引、字典实现、图形算法等。

在这篇博客中，我们将深入探讨二叉搜索树的概念、操作、实现、应用以及性能分析。

2. 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

画图解释：

3. 二叉搜索树的操作

以下图为例：

二叉搜索树的查找

a. 从根开始比较，查找，比根大则往右边走查找，比根小则往左边走查找。
b. 最多查找高度次，走到到空，还没找到，这个值不存在。

二叉搜索树的插入

a. 树为空，则直接新增节点，赋值给root指针。
b. 树不空，按二叉搜索树性质查找插入位置，插入新节点。

例如：

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，否则要删除的结点可能分下面四种情况：

a. 要删除的结点无孩子结点。
b. 要删除的结点只有左孩子结点。
c. 要删除的结点只有右孩子结点。
d. 要删除的结点有左、右孩子结点。

看起来有待删除节点有4中情况，实际情况a可以与情况b或者c合并起来，因此真正的删除过程如下：

情况b：删除该结点且使被删除节点的双亲结点指向被删除节点的左孩子结点。（直接删除）
情况c：删除该结点且使被删除节点的双亲结点指向被删除结点的右孩子结点。（直接删除）
情况d：在它的右子树中寻找中序下的第一个结点（关键码最小）或者在它的左子树中寻找中序下的最后一个结点（关键码最大），用它的值填补到被删除节点中，再来处理该结点的删除问题。（替换法删除）

例如：

4. 二叉搜索树的实现

代码如下，分别用非递归和递归的方式实现了二叉搜索树的查找操作、插入操作和删除操作。

#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;namespace key
{template<class K>struct BSTreeNode{BSTreeNode<K>* _left;BSTreeNode<K>* _right;K _key;BSTreeNode(const K& key):_left(nullptr), _right(nullptr), _key(key){}};template<class K>class BSTree{typedef BSTreeNode<K> Node;public:BSTree() = default;BSTree(const BSTree<K>& t){_root = Copy(t._root);}~BSTree(){Destroy(_root);}BSTree<K>& operator=(BSTree<K> t){swap(_root, t._root);return *this;}// 非递归实现 bool Insert(const K& key){if (_root == nullptr){_root = new Node(key);return true;}Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){parent = cur;if (cur->_key < key)cur = cur->_right;else if (cur->_key > key)cur = cur->_left;elsereturn false;}cur = new Node(key);if (parent->_key < key)parent->_right = cur;elseparent->_left = cur;return true;}bool Find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key < key)cur = cur->_right;else if (cur->_key > key)cur = cur->_left;elsereturn true;}return false;}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if (cur->_left == nullptr){if (cur == _root)_root = cur->_right;else{if (cur == parent->_left)parent->_left = cur->_right;elseparent->_right = cur->_right;}delete cur;}else if (cur->_right == nullptr){if (cur == _root)_root = cur->_left;else{if (cur == parent->_left)parent->_left = cur->_left;elseparent->_right = cur->_left;}delete cur;}else{// 找右树的最小节点(最左节点)Node* parent = cur;Node* subLeft = cur->_right;while (subLeft->_left){parent = subLeft;subLeft = subLeft->_left;}swap(cur->_key, subLeft->_key);if (subLeft == parent->_left)parent->_left = subLeft->_right;elseparent->_right = subLeft->_right;delete subLeft;}return true;}}return false;}// 递归实现bool FindR(const K& key){return _FindR(_root, key);}bool InsertR(const K& key){return _InsertR(_root, key);}bool EraseR(const K& key){return _EraseR(_root, key);}void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}private:Node* Copy(Node* root){if (root == nullptr)return nullptr;Node* newRoot = new Node(root->_key);newRoot->_left = Copy(root->_left);newRoot->_right = Copy(root->_right);return newRoot;}void Destroy(Node*& root){if (root == nullptr)return;Destroy(root->_left);Destroy(root->_right);delete root;root = nullptr;}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if (root->_left == nullptr){Node* del = root;root = root->_right;delete del;return true;}else if (root->_right == nullptr){Node* del = root;root = root->_left;delete del;return true;}else{Node* subLeft = root->_right;while (subLeft->_left){subLeft = subLeft->_left;}swap(root->_key, subLeft->_key);return _EraseR(root->_right, key);}}}bool _InsertR(Node*& root, const K& key){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);elsereturn false;}bool _FindR(Node* root, const K& key){if (root == nullptr){return false;}if (root->_key < key){return _FindR(root->_right, key);}else if (root->_key > key){return _FindR(root->_left, key);}else{return true;}}void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr)return;_InOrder(root->_left);cout << root->_key << " ";_InOrder(root->_right);}private:Node* _root = nullptr;};
}

5. 二叉搜索树的应用

K模型：K模型即只有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。

比如：给一个单词word，判断该单词是否拼写正确，具体方式如下：

以词库中所有单词集合中的每个单词作为key，构建一棵二叉搜索树。
在二叉搜索树中检索该单词是否存在，存在则拼写正确，不存在则拼写错误。

KV模型：每一个关键码key，都有与之对应的值Value，即<Key, Value>的键值对。

该种方式在现实生活中非常常见，比如：

英汉词典就是英文与中文的对应关系，通过英文可以快速找到与其对应的中文，英文单词与其对应的中文<word, chinese>就构成一种键值对。
统计单词次数，统计成功后，给定单词就可快速找到其出现的次数，单词与其出现次数就是<word, count>就构成一种键值对。

6. 二叉搜索树的性能分析

插入和删除操作都必须先查找，查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能。

对有n个结点的二叉搜索树，若每个元素查找的概率相等，则二叉搜索树平均查找长度是结点在二叉搜索树的深度的函数，即结点越深，则比较次数越多。

但对于同一个关键码集合，如果各关键码插入的次序不同，可能得到不同结构的二叉搜索树：

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），其平均比较次数为： $log_2 N$ 。
最差情况下，二叉搜索树退化为单支树（或者类似单支），其平均比较次数为： $\frac{N}{2}$ 。