作者按：因为教程所示图片使用的是 github 仓库图片，网速过慢的朋友请移步《二叉搜索树的实现与常见用法》原文地址。更欢迎来我的小站看更多原创内容：godbmw.com，进行“姿势”交流 ♪(^∇^*) 1. 为什么需要二叉搜索树？ 选择数据结构的核心在于解决问题，而不是为了使用而使用。 由于二叉搜索树的定义和特性，它可以高效解决以下问题： 查找问题：二分查找 高级结构：字典结构实现 数据变动：节点的插入、删除 遍历问题：前序、中序、后序和层次遍历 数值运算：ceil、floor、找到第 n 大的元素、找到指定元素在排序好的数组的位置 等等 值得一提的是，除了遍历算法，上述各种问题的算法时间复杂度都是 : 2. 二叉搜索树的定义和性质 二叉搜索树是一颗空树，或者具有以下性质的二叉树： 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若任意节点的右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树 没有键值相等的节点 需要注意的是，二叉搜索树不一定是一颗完全二叉树，因此，二叉搜索树不能用数组来存储。 3. 二叉搜索树的实现 第 3 部分实现的测试代码地址：https://gist.github.com/dongyuanxin/d0803a8821c6797e9ce8522a676cf44b。 这是 Github 的 GIST，请自备梯子。 3.1 树结构实现 借助struct和指针模拟树的结构，并且将其封装到BST这个类之中： // BST.h // Created by godbmw.com on 2018/9/27. // #ifndef BINARYSEARCH_BST_H #define BINARYSEARCH_BST_H #include #include using namespace std; template class BST { private: struct Node { Key key; Value value; Node *left; Node *right; Node(Key key, Value value) { this->key = key; this->value = value; this->left = NULL; this->right = NULL; } Node(Node* node) { this->key = node->key; this->value = node->value; this->left = node->left; this->right = node->right; } }; Node *root; int count; public: BST() { this->root = NULL; this->count = 0; } ~BST() { this->destroy(this->root); } int size() { return this->count; } bool isEmpty() { return this->root == NULL; } }; #endif //BINARYSEARCH_BST_H 3.2 实现节点插入 插入采取递归的写法，思路如下： 递归到底层情况：新建节点，并且返回 非底层情况：如果当前键等于插入键，则更新当前节点的值；小于，进入当前节点的左子树；大于，进入当前节点的右子树。 private: Node* insert(Node* node, Key key, Value value) { if(node == NULL) { count++; return new Node(key, value); } if(key == node->key) { node->value = value; } else if( key < node->key) { node->left = insert(node->left, key, value); } else { node->right = insert(node->right, key, value); } return node; } public: void insert(Key key, Value value) { this->root = this->insert(this->root, key, value); } 3.3 实现节点的查找 查找包含 2 个函数：contain和search。前者返回布尔型，表示树中是否有这个节点；后者返回指针类型，表示树中节点对应的值。 search为什么返回值的指针类型呢： 如果要查找的节点不存在，指针可以直接返回NULL。 如果返回Node*，就破坏了类的封装性。原则上，内部数据结构不对外展示。 如果查找的节点存在，返回去键对应的值，用户可以修改，并不影响树结构。 private: bool contain(Node* node, Key key) { if(node == NULL) { return false; } if(key == node->key) { return true; } else if(key < node->key) { return contain(node->left, key); } else { return contain(node->right, key); } } Value* search(Node* node, Key key) { if(node == NULL) { return NULL; } if(key == node->key) { return &(node->value); } else if (key < node->key) { return search(node->left, key); } else { return search(node->right, key); } } public: bool contain(Key key) { return this->contain(this->root, key); } // 注意返回值类型 Value* search(Key key) { return this->search(this->root, key); } 3.4 遍历实现 前序、中序和后序遍历的思路很简单，根据定义，直接递归调用即可。 对于层次遍历，需要借助队列queue这种数据结构。思路如下： 首先，将根节点放入队列 如果队列不空，进入循环 取出队列头部元素，输出信息。并将这个元素出队 将这个元素非空的左右节点依次放入队列 检测队列是否为空，不空的进入第 3 步；空的话，跳出循环。 private: void pre_order(Node* node) { if(node != NULL) { cout<key<left); pre_order(node->right); } } void in_order(Node* node) { if(node != NULL) { in_order(node->left); cout<key<right); } } void post_order(Node *node) { if(node != NULL) { post_order(node->left); post_order(node->right); cout<key< q; q.push(node); while(!q.empty()) { Node* node = q.front(); q.pop(); cout<< node->key <left) { q.push(node->left); } if(node->right) { q.push(node->right); } } } public: void pre_order() { this->pre_order(this->root); } void in_order() { this->in_order(this->root); } void post_order() { this->post_order(this->root); } void level_order() { this->level_order(this->root); } 3.5 实现节点删除 为了方便实现，首先封装了获取最小键值和最大键值的两个方法：minimum和maximum。 删除节点的原理很简单（忘了什么名字，是一个计算机科学家提出的），思路如下： 如果左节点为空，删除本节点，返回右节点。 如果右节点为空，删除本节点，返回左节点。 如果左右节点都为空，是 1 或者 2 的子情况。 如果左右节点都不为空，找到当前节点的右子树的最小节点，并用这个最小节点替换本节点。 为什么第 4 步这样可以继续保持二叉搜索树的性质呢？ 显然，右子树的最小节点，能满足小于右子树的所有节点，并且大于左子树的全部节点。 如下图所示，要删除58这个节点，就应该用59这个节点替换： private: // 寻找最小键值 Node* minimum(Node* node) { if(node->left == NULL) { return node; } return minimum(node->left); } // 寻找最大键值 Node* maximum(Node* node) { if(node->right == NULL) { return node; } return maximum(node->right); } Node* remove_min(Node* node) { if(node->left == NULL) { Node* right = node->right; delete node; count--; return right; } node->left = remove_min(node->left); return node; } Node* remove_max(Node* node) { if(node->right == NULL) { Node* left = node->left; delete node; count--; return left; } node->right = remove_max(node->right); return node; } // 删除掉以node为根的二分搜索树中键值为key的节点 // 返回删除节点后新的二分搜索树的根 Node* remove(Node* node, Key key) { if(node == NULL) { return NULL; } if(key < node->key) { node->left = remove(node->left, key); } else if(key > node->key){ node->right = remove(node->right, key); } else { // key == node->key if(node->left == NULL) { Node* right = node->right; delete node; count--; return right; } if(node->right == NULL) { Node *left = node->left; delete node; count--; return left; } // node->right != NULL && node->left != NULL Node* successor = new Node(minimum(node->right)); count++; // "count --" in "function remove_min(node->right)" successor->right = remove_min(node->right); successor->left = node->left; delete node; count--; return successor; } return node; } public: // 寻找最小键值 Key* minimum() { if(this->count == 0) return NULL; Node* min_node = this->minimum(this->root); return &(min_node->key); } // 寻找最大键值 Key* maximum() { if(this->count == 0) return NULL; Node* max_node = this->maximum(this->root); return &(max_node->key); } void remove_min() { if(this->root == NULL) { return; } this->root = this->remove_min(this->root); } void remove_max() { if(this->root == NULL) { return; } this->root = this->remove_max(this->root); } void remove(Key key) { this->root = remove(this->root, key); } 3.6 数值运算：floor和ceil floor和ceil分别是地板和天花板的意思。在一个数组中，对于指定元素n，如果数组中存在n，那么n的两个值就是它本身；如果不存在，那么分别是距离最近的小于指定元素的值 和 距离最近的大于指定元素的值。 private: Node* floor(Node* node, Key key) { if(node == NULL) { return NULL; } // key等于node->key：floor的结果就是node本身 if(node->key == key) { return node; } // key小于node—>key：floor的结果肯定在node节点的左子树 if(node->key > key) { return floor(node->left, key); } // key大于node->key：右子树可能存在比node->key大，但是比key小的节点 // 如果存在上述情况，返回这个被选出来的节点 // 否则，函数最后返回node本身 Node* tmp = floor(node->right, key); if(tmp != NULL) { return tmp; } return node; } Node* ceil(Node* node, Key key) { if(node == NULL) { return NULL; } if(node->key == key) { return node; } if(node->key < key) { return ceil(node->right, key); } Node* tmp = ceil(node->left, key); if(tmp != NULL) { return tmp; } return node; } public: Key* floor(Key key) { Key* min_key = this->minimum(); if(this->isEmpty() || key < *min_key) { return NULL; } // floor node Node *node = floor(this->root, key); return &(node->key); } Key* ceil(Key key) { Key* max_key = this->maximum(); if(this->isEmpty() || key > *max_key) { return NULL; } // ceil node Node* node = ceil(this->root, key); return &(node->key); } 4. 代码测试 第 3 部分实现的测试代码地址：https://gist.github.com/dongyuanxin/759d16e1ce87913ad2f359d49d5f5016。 这是 Github 的 GIST，请自备梯子。 5. 拓展延伸 考虑一种数据类型，如果是基本有序的一组数据，一次insert进入二叉搜索树，那么，二叉搜索树就退化为了链表。此时，上述所有操作的时间复杂度都会退化为 。 为了避免这种情况，就有了红黑树等数据结构，来保证树的平衡性：左右子树的高度差小于等于 1。 6. 致谢 本篇博客是总结于慕课网的《学习算法思想 修炼编程内功》的笔记，强推强推强推。https://www.cnblogs.com/geyouneihan/p/9839205.html