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  • 二叉搜索树C++代码

    2016-07-30 19:33:48
    本文主要讨论二叉搜索树的基本性质以及基本操作,并用C++代码实现,每个成员操作以成员函数的形式出现,并附有适当的说明。 包括: 普通二叉树的遍历(先序,中序,后序,分层),二叉搜索树的建立,插值,删值,求...
  • 二叉查找树实现代码

    2016-12-09 09:27:47
    二叉查找树的插入、搜索、删除、寻找前驱结点、寻找后继结点
  • 二叉搜索树(二叉查找树,Binary Search Tree)又称为排序二叉树、有序二叉树。 二叉搜索树的实现可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/105753543 本文使用 Python 实现二叉搜索树的删除...
  • 二叉搜索树的插入和删除操作都必须先查找查找的效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能 这种情况是最优的情况下,并不代表二叉搜索树的时间复杂度 在构建二叉搜索树时,如果插入元素有序或接近有序,如 1 2 3...

    在二叉搜索树的插入和删除操作都必须先查找,查找的效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能

    这种情况是最优的情况下,并不代表二叉搜索树的时间复杂度

    在构建二叉搜索树时,如果插入元素有序或接近有序,如 1 2 3 4 5 6,二叉搜索树退化成为一颗单支树,此时查找的时间复杂度为O(N)

    所以为了提高二叉搜索树操作的效率,在构建二叉搜索树时尽量避免出现单支树的情况出现

    通过一些机制是可以避免在构建二叉树时出现单支树的情况------平衡二叉搜索树

    AVL树 和 红黑树

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  • 二叉搜索树查找、最值查找、插入和删除

    千次阅读 多人点赞 2018-05-14 20:49:58
    对于二叉搜索树查找,思路方法是:1、从根结点开始查找,如果树为空,就返回NULL。2、如果树不空,就让数据X和根结点的数据Data作比较。3、如果X的值大于根结点的Data,就往右子树中进行搜...

    对于一棵二叉搜索树,如果不为空,它应该满足以下三个特点:

    1、树上的任一结点,该结点的值都大于它的非空左子树的值。

    2、树上的任一结点,该结点的值都小于它的非空右子树的值。

    3、任一结点的左右子树都是二叉搜索树。

    对于二叉搜索树的查找,思路方法是:

    1、从根结点开始查找,如果树为空,就返回NULL

    2、如果树不空,就让数据X和根结点的数据Data作比较。

    3、如果X的值大于根结点的Data,就往右子树中进行搜索;如果X的值小于根结点的Data,就往左子树中进行搜索。

    4、如果X的值等于Data,就表示查找完成,返回该结点。

    根据这个思路,我们很容易就能用递归的方式实现二叉搜索树的查找:

    49行首先判断树空不空,空就返回NULL。如果不空,第52行开始就判断数据XBT>Data,如果X更大,就往右子树去递归查找;如果XData小,就往左子树去递归查找;最后第68行的else也就是X不比Data大也不比Data小,也就是XData相等了,也就是找到了,就retuen这个结点。

    以上使用的是递归的方式实现,除了递归方式外,当然可以用循环的方式实现,而且循环的方式比递归执行效率更高。

    循环查找的方式这样理解,同样一开始判断树空不空,这里用的是while判断,只要树不空就执行while里面的语句,如果树空,就直接执行第72行的return NULL。那么当树不空时,我们就开始做判断,如果X大于Data,就让BT=BT>Right,也就是往右边查找;如果X小于Data,就让BT=BT>Left,让左边查找;当X等于Data了,也就是第6869行,找到了,就return这个结点。这里循环查找方式用的是while循环。

    接下来到二叉搜索树的最值查找。如何查找最大值和最小值,根据二叉搜索树的特点,最大值一定是在树的最右边的结点上,而最小值就一定是在最左边的结点上,那么思路很清晰了,既可以用递归实现也可以循环实现。

    递归实现方法:



    对于递归查找最大最小元素,都是一开始先判断结点是否为空,如果为空就返回NULL,否则就一直往左(或者往右)递归,直到找到最左(或最右的结点为止),判断最左或最右结点的方法就是递归到结点为NULL,就证明找到最左或最右的叶结点了。

    循环实现方法:



    循环函数也是,一开始判断结点空不空,不空就通过while循环,对于查找最小值,只要BT>Left不为NULL,就让BT=BT>Left,直到BT>Left为空了,就证明找到了最左的叶结点,就退出了while循环,最后return出去。最大值方法一样,循环右子树直到找到最右结点,再return出去就可以了。

    说完查找后,接下来到插入。对于二叉搜索树的插入,插入结点后应该仍然要保持树是二叉搜索树,也就是说插入的结点应该仍要保持该结点的左子树比它小,右子树比它大,可以采用的方法是改造一下递归查找函数Find的方法。

    程序第4447行有两个作用,第一个是当树为空的时候,也就是往一棵空树里做插入操作,就申请一个结点空间,把X赋给BT>Data,然后BT->Left=BT->Right=NULL,接着return这个结点。第二个作用就是用作树不为空时插入结点,用一个例子来说明:


    例如这样一棵二叉搜索树,我们要把25插入到树中,首先进入树的根结点,25大于13,就往右子树走,25小于35,就往左子树走,接着2522大了,再往右子树走,这时发现结点22的右子树为空了,也就是要做插入操作了。这时程序就会进入第49行做一次递归,第49行中的BT这时是22这个结点,此时22这个结点的Right是等于NULL的,所以这行里的Insert函数里就会执行第44行申请一个结点,把X赋给DataBT->Right=BT->Left=NULL,然后return出来,return出来后就把这个新插入的结点赋给了BT->Right,也就是22这个结点的right这时就连接上新插入的结点了,程序的过程就是这样。

    最后到删除操作,删除操作分三种情况:

    第一种情况,要删除的结点是叶结点,也就是没有左右子树。这样的情况只要把该结点的父结点指向NULL即可。

    第二种情况,要删除的结点有一个子树(左子树或右子树),这时删除该结点的方法就是让该结点的父结点指向该结点的子树即可。

    第三种情况,要删除的结点有左右两个子树,这个时候我们要采取的方法就是:从左子树里找一个最大值来代替,或者从右子树里找一个最小值来代替。拿这个例子来说明一下:

    假如我们要删除35这个结点,它有左右两个子树,这时我们可以选择第一,从右子树中找最小值,35的右子树只有41,可以把41的值拷贝去替换掉35,然后删除41这个节点。,这棵树仍是二叉搜索树,满足相应的关系。第二,从左子树中找最大值,35的左子树中最大值是28,就把28拷贝替换掉35的位置,然后删除28这个结点,此时25顺应就接到了22的右子树的位置上,可以发现替换后树仍然是一棵二叉搜索树。这样做的好处是,把第三种情况要删除的结点有两个子树变成要删除的结点只有一个子树。为什么是这样?因为我们可以想一下,左子树中的最大值,肯定是在左子树的最右边,而这个结点肯定不会有两个结点,要么没有要么就只有一个结点。右子树中的最小值同样是这样。

    那么程序要怎么写:

    同样一开始判断树空不空,如果空就输出一条语句提示,接着判断XData谁大谁小,因为先要找到那个要删除的结点,所以X小的话就从左边递归删除,X大的话就从右边递归删除,当X等于Data了,也就是找到要删除的那个结点了(第47行),然后就做判断,判断要删除的这个结点有多少个子树,如果有两个子树,这里举例用在右子树中找最小值的方法,就调用FindMin函数找到右子树中的最小值结点,把它赋给TP,然后把TP->Data也就是右子树中找到的最小值拷贝给要删除的点BT->Data,接着删除掉原本要删除的结点BT的右子树中的最小值的结点。这样就完成了替换了。那么还有情况就是要删除的结点只有一个子树或者没有子树,前面方法说了就是把要删除的结点的父结点指向该结点的左子树或右子树即可(第52-59行)。在左子树中找最大值方法一样,稍作修改即可。

     

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  • 文章目录二叉搜索树/二叉排序树/二叉查找树.1 定义.2 性质二叉搜索树创建二叉搜索树查找.1 查找步骤.2 查找性能分析二叉树插入与删除 二叉搜索树/二叉排序树/二叉查找树 .1 定义 二叉排序树(Binary Sort Tree)...

    概述


    本文介绍数据结构–二叉搜索树

    1. 二叉搜索树基本概念


    1.1 定义

    二叉排序树(Binary Sort Tree),又称二叉查找树(Binary Search Tree),亦称二叉搜索树。。设x为二叉查找树中的一个节点,x节点包含关键字key,节点x的key值记为key[x]。如果y是x的左子树中的一个节点,则key[y] <= key[x];如果y是x的右子树的一个节点,则key[y] >= key[x]。

    1.2 性质

    二叉搜索树,可以是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:

    1. 若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值;
    2. 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值;
    3. 左、右子树也分别为二叉排序树;
    4. 没有键值相等的节点。

    2. 二叉搜索树相关操作

    2.1 二叉搜索树创建

    参考- 数据结构与算法——平衡二叉树
    现有序列:A = {61, 87, 59, 47, 35, 73, 51, 98, 37, 93}。根据此序列构造二叉搜索树过程如下:
      (1)i = 0,A[0] = 61,节点61作为根节点;
      (2)i = 1,A[1] = 87,87 > 61,且节点61右孩子为空,故81为61节点的右孩子;
      (3)i = 2,A[2] = 59,59 < 61,且节点61左孩子为空,故59为61节点的左孩子;
      (4)i = 3,A[3] = 47,47 < 59,且节点59左孩子为空,故47为59节点的左孩子;
      (5)i = 4,A[4] = 35,35 < 47,且节点47左孩子为空,故35为47节点的左孩子;
      (6)i = 5,A[5] = 73,73 < 87,且节点87左孩子为空,故73为87节点的左孩子;
      (7)i = 6,A[6] = 51,47 < 51,且节点47右孩子为空,故51为47节点的右孩子;
      (8)i = 7,A[7] = 98,98 < 87,且节点87右孩子为空,故98为87节点的右孩子;
      (9)i = 8,A[8] = 93,93 < 98,且节点98左孩子为空,故93为98节点的左孩子;
     创建完毕后如图2.4中的二叉搜索树:
      在这里插入图片描述

    2.2 二叉搜索树查找

    2.2.1 查找步骤
    1. 如果树是空的,则查找不成功。
    2. 若根结点的关键字值等于查找的关键字,成功。
    3. 否则:
      2.1 若小于根结点的关键字值,递归查左子树。若子树为空,查找不成功。
      2.2 若大于根结点的关键字值,递归查右子树。若子树为空,查找不成功。
    2.2.2 查找性能分析

    每个结点的 C ( i ) C(i) C(i)为该结点的层次数。

    • 最坏情况下,当先后插入的关键字有序时,构成的二叉排序树蜕变为单支树,树的深度为其平均查找长度 ( n + 1 ) / 2 ^{(n+1)}/_2 (n+1)/2(和顺序查找相同)
    • 最好的情况是二叉排序树的形态和折半查找的判定树相同,其平均查找长度和 l o g 2 ( n ) log_2(n) log2(n)成正比。

    查找算法代码:其实与二叉树递归遍历算法的思想是非常相似的。

        /* 递归查找二叉排序树T中是否存在key, */
        /* 指针f指向T的双亲,其初始调用值为NULL */
        /* 若查找成功,则指针p指向该数据元素节点,并返回TRUE */
        /* 否则指针p指向查找路径上访问的最后一个节点并返回FALSE */
    
        bool searchBST(BSTNode* T, int key, BSTNode* f, BSTNode **p)
        {  
            if (!T) /*  查找不成功 */
            { 
                *p = f;  
                return false; 
            }
            else if (key == T->key) /*  查找成功 */
            { 
                *p = T;  
                return true; 
            } 
            else if (key < T->key) 
                return searchBST(T->lchild, key, T, p);  /*  在左子树中继续查找 */
            else  
                return searchBST(T->rchild, key, T, p);  /*  在右子树中继续查找 */
        }
    

    使用二叉搜索树可以提高查找效率,其平均时间复杂度为 O ( l o g 2 n ) O(log_2n) O(log2n)

    2.3 二叉搜索树插入

    插入过程:

    1. 先检测该元素是否在树中已经存在。如果已经存在,则不进行插入;
    2. 若元素不存在,则进行查找过程,并将元素插入在查找结束的位置
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    插入代码算法

        void insertBST(BSTNode **T,int key) //此处使用二重指针是因为要修改指针的指针
        {
            BSTNode *s;
            if(*T==NULL) //到达查找结束位置,再次位置插入元素
            {
                s = (BSTNode*)malloc(sizeof(BSTNode));
                s->key = key;
                s->lchild = NULL;
                s->rchild = NULL;
                *T=s;
            }
            else if(key<(*T)->key)//要插入的值大于当前节点,往左子树搜
                insertBST(&((*T)->lchild),key);
            else if(key>(*T)->key)//大于当前节点,往右子树搜
                insertBST(&((*T)->rchild),key);
        }
    

    2.4 二叉搜索树的删除

    在删除之前,首先需要找到此节点,针对不同的结点类型,进行删除不同的操作.

    情况
    删除方式
    删除的节点为叶子节点删除叶子节点的方式最为简单,只需查找到该节点,直接删除即可。
    删除的节点只有左子树删除的节点若只有左子树,将节点的左子树替代该节点位置。
    删除的节点只有右子树删除的节点若只有右子树,将节点的右子树替代该节点位置。
    删除的节点既有左子树又有右子树其流程如下:
      (1)遍历待删除节点的左子树,找到其左子树中的最大key节点(最右下),即删除节点的前驱节点;
      (2)将最大节点代替被删除节点;
      (3)删除左子树中的最大节点;
      (4)左子树中待删除最大节点一定为叶子节点或者仅有左子树。按照之前情形删除即可。

    对于左右子树都有的结点,可以采用中序遍历的方式来得到删除结点的前驱和后继结点。选取前驱结点或者后继结点代替删除结点即可。
    在这里插入图片描述
    例如要删除上图的47结点,删除后:
    在这里插入图片描述

    删除算法代码:

    	// BSTNode* T是,我们通过前面的查找算法找到的结点,它不一定就是要删除的结点。
    	// 因此,我盟在删除之前需要通过key是否相等,来判断,返回的结点,是不是要删除的结点。
    	
        //若二叉排序树T中存在关键字等于key的数据元素时,则删除该数据元素节点
        //并返回TRUE;否则返回FALSE。
        bool deleteBST(BSTNode* T,int key)
        { 
            if(!*T) /* 不存在关键字等于key的数据元素 */ 
                return false;
            else
            {
                if (key == (*T)->key) /* 找到关键字等于key的数据元素 */ 
                    return deleteBSTNode(T);
                else if (key<(*T)->key)
                    return deleteBST(&(*T)->lchild,key);
                else
                    return deleteBST(&(*T)->rchild,key);
    
            }
        }
        /* 从二叉排序树中删除节点p,并重接它的左或右子树。 */
        bool deleteBSTNode(BSTNode* p)
        {
            BSTNode* q,s;
            if((*p)->rchild==NULL) //右子树空则只需重接它的左子树(待删节点是叶子也走此分支) 
            {
                q=*p;
                *p=(*p)->lchild; 
                free(q);
            }
            else if((*p)->lchild==NULL) //左子树为空,只需重接它的右子树
            {
                q=*p; 
                *p=(*p)->rchild; 
                free(q);
            }
            else //左右子树均不空
            {
                q=*p; 
                s=(*p)->lchild;
                while(s->rchild) // 转到左子树,然后向右到尽头(找待删节点的前驱) */
                {
                    q=s;
                    s=s->rchild;
                }
                (*p)->key=s->key; //s指向被删节点的直接前驱(将被删节点前驱的值取代被删节点的值)
                if(q!=*p)
                    q->rchild=s->lchild; //重接q的右子树
                else
                    q->lchild=s->lchild; //重接q的左子树
                free(s);
            }
            return TRUE;
        }
    
    
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  • 使用C#实现的动态规划算法 关键字序列:0.15,0.1,0.05,0.1,0.2 非关键字序列:0.05,0.1,0.05,0.05,0.05,0.1 以上的测试数据,输入数据可以得到结果
  • 二叉搜索树 编写二叉搜索树类定义。在类定义中只包含构造、插入、输出3个函数的声明 编写二叉搜索树的插入算法 编写代码输出二叉搜索树二叉搜索树类定义中增加删除函数的声明,并编写删除算法
  • 二叉排序树(二叉查找树、二叉搜索树

    万次阅读 多人点赞 2019-05-03 00:16:08
    什么是二叉查找树: 根节点的值大于其左子树中任意一个节点的值,小于其右节点中任意一节点的值,这一规则适用于二叉查找树中的每一个节点。 本文章重点来讨论一下关于二叉查找树删除节点的问题。 有一下二叉查找树...

    什么是二叉查找树:
    根节点的值大于其左子树中任意一个节点的值,小于其右节点中任意一节点的值,这一规则适用于二叉查找树中的每一个节点。
    本文章重点来讨论一下关于二叉查找树删除节点的问题。
    有一下二叉查找树,如图:
    在这里插入图片描述
    在删除节点的时候我们只需考虑一下三种情况:
    (1)要删除的节点是叶子结点,如图:
    在这里插入图片描述
    (2)要删除的节点有左节点但是没有右节点,或者有右节点但是没有左节点,如图:
    在这里插入图片描述
    (3)要删除的节点既有左节点又有右节点,在这种情况下,我们只需要将找到待删节点的右子树中值最小的节点,将其删除并且获取其值,并用其值替换待删节点的值即可。如图:
    图一图二
    如上图所示,如果要删除节点7,则需寻找其右子树中节点值最小的9,并且该值一定位于该右子树的最左子节点;但是还有一种情况,如图一右子树没有左节点,但是只有右节点,这种情况就回到了前面的第二种情况。
    具体代码如下:注意Node类是一个内部类,在使用时注意方法。

    package com.zc.algorithm;
    
    public class BinarySortTree {
    
        public class Node{
            int value;
            Node left;
            Node right;
    
            public Node(int  value)
            {
                this.value = value;
            }
            public void add(Node node)
            {
                if(node == null)
                {
                    return;
                }
                //判断传入的节点的值比当前子树的根节点的值大还是小
                if(node.value < this.value)
                {
                    //如果左节点为空
                    if(this.left == null)
                    {
                        this.left = node;
                    }
                    else
                    {
                        this.left.add(node);
                    }
                }
                else
                {
                    if(this.right == null)
                    {
                        this.right =node;
                    }
                    else
                    {
                        this.right.add(node);
                    }
    
                }
            }
    
            /**
             * 前序遍历二叉排序树
             * @param node
             */
            public void middleOder(Node node)
            {
                if(node == null)
                {
                    return;
                }
                middleOder(node.left);
                System.out.println(node.value);
                middleOder(node.right);
            }
    
            /**
             * 查找某一节点
             * @param value
             * @return
             */
            public Node search(int value)
            {
                if(this.value == value)
                {
                    return this;
                }
                else if(value < this.value)
                {
                    if(this.left == null)
                    {
                        return null;
                    }
                     return this.left.search(value);
                }
                else
                {
                    if(this.right == null)
                    {
                        return null;
                    }
                    return  this.right.search(value);
                }
    
            }
            public Node searchParent(int value) {
                if((this.left != null && this.left.value == value) || (this.right != null && this.right.value == value))
                {
                    return this;
                }
                else
                {
                    if(this.value > value&& this.left != null)
                    {
                        return this.left.searchParent(value);
                    }
                    else if(this.value < value && this.right !=null)
                    {
                        return this.right.searchParent(value);
                    }
                }
                return null;
            }
          }
    
    
        Node root;
        /**
         * 向二叉排序树中添加节点
         * @param node
         */
        public void add(Node node)
        {
            if(root == null)
            {
                root = node;
            }
          else
            {
                root.add(node);
            }
        }
        public void frontShow()
        {
            if(root != null)
            {
                this.root.middleOder(root);
            }
        }
        public Node SearchNode(int value)
        {
            if(root == null)
                return null;
            else
            {
                return root.search(value);
            }
        }
    
        public void delete(int value) {
            if (root == null)
                return;
            else
            {
                Node target = SearchNode(value);
                //如果没有这个节点
                if(target == null)
                {
                    return;
                }
                //找到他的父节点
                Node parent = searchParent(value);
                //要删除的节点是叶子结点
                if(target.left == null && target.right == null)
                {
                    //要删除的节点是节点的左子节点
                    if(parent.left.value == value)
                    {
                        parent.left =null;
                    }
                    else
                    {
                        parent.right = null;
                    }
                }
                //要删除的节点有两个子节点的情况
                else if(target.left != null && target.right != null)
                {
                       //删除右子树中值最小的节点,并获取到该节点的值
                    int min = minDelete(target.right);
                    //替换目标节点中的值
                    target.value = min;
                }
                else
                {
                    //需要删除的目标节点的左节点不为空
                    if(target.left != null)
                    {
                        //要删除的子节点是其父节点的左子节点,并且有左节点而没有有节点
                        if(parent.left.value == value)
                        {
                            parent.left = target.left;
                        }
                        //要删除的子节点是其父节点的右子节点,并且有左节点而没有有节点
                        else
                        {
                            parent.right = target.left;
                        }
                    }
                    //需要删除的目标节点的右节点不为空
                    else
                    {
                        //要删除的节点是父节点的左节点,并且有右节点儿没有左节点
                        if(parent.left.value == value)
                        {
                            parent.left = target.right;
                        }
                        //要删除的节点是其父节点的右节点,并且有右孩子没有左孩子
                        else
                        {
                            parent.right = target.right;
                        }
                    }
    
    
                }
    
            }
        }
    
        /**
         * 删除一颗树中最小的节点
         * @param node
         * @return
         */
        public int minDelete(Node node)
        {
            Node target = node;
            while(target.left != null)
            {
                target = target.left;
            }
           delete(target.value);
            return target.value;
    
        }
        /**
         * 查找父节点
         * @param value
         * @return
         */
        public Node searchParent(int value)
        {
            if(root == null)
            {
                return null;
            }
            else
            {
                return root.searchParent(value);
            }
        }
        public static void main(String[] args)
        {
            int[] arr = new int[]{7,3,10,12,5,1,9};
            BinarySortTree binTree = new BinarySortTree();
            for(int i : arr)
            {
                binTree.add(binTree.new Node(i));
            }
            binTree.delete(7);
            //查看树中的值
            binTree.frontShow();
            //查找
          //  Node node = binTree.new Node(3);
            //Node res = binTree.SearchNode(node.value);
            //System.out.println(res.value);
           // Node temp = binTree.SearchNode(20);
            //System.out.println(temp.value);
        }
    }
    
    
    展开全文
  • 我们在上一篇博客中讲解了二叉树,这一次我们来实现二叉树的进阶——二叉查找树(Binary Search Tree),又称二插排序(Binary Sort Tree)。所以简称为BST。二插查找树的定义如下:  1.若左子树不为空,则左子树...
  • //二叉排序数(二叉搜索树,二叉查找树) #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<iostream> using namespace std; #define end 32767 // 定义结束标志 //结点结构 typedef struct BiTNode { int data...
  • 什么是二叉搜索树 二叉搜索树(BST,Binary Search Tree), 也称二叉排序树或二叉查找树 。一棵二叉树,可以为空;如果不为空,满足以下性质: 非空左子树的所有键值小于其根结点的键值(/关键字)。 非空右子树的...
  • 1.二叉搜索树的建立 2.二叉搜索树节点的查找 3.二叉搜索树节点的删除 4.二叉搜索树的中序、后序递归遍历 5.二叉搜索树的中序、后序非递归遍历 6.二叉搜索树查找某个节点的前驱(下一个值比当前节点x大的节点)
  • 二叉搜索树(Binary Search Tree,BST),要么是一颗空树,要么是一颗具有如下性质的二叉树:对于二叉搜索树的任意结点来说,若它的左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于它的值; 若它的右子树不空,则右子树上...
  • 按输入顺序建立二叉搜索树,并搜索某一结点,输出其父结点。 输入格式: 输入有三行: 第一行是n值,表示有n个结点; 第二行有n个整数,分别代表n个结点的数据值; 第三行是x,表示要搜索值为x的结点的父结点。 输出...
  • 二叉搜索树序列

    2021-03-08 17:14:53
    从左向右遍历一个数组,通过不断将其中的元素插入树中可以逐步地生成一棵二叉搜索树。给定一个由不同节点组成的二叉搜索树,输出所有可能生成此树的数组。 示例: 给定如下二叉树 2 / \ 1 3 返回: [ [2,1,...
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  • 1、二叉搜索树查找比指定值大的最小值; 2、二叉搜索树查找比指定值小的最大值 说明:本文二叉搜索树中不包含重复值 @Data class Node{ private Node left; private Node right; private int data; public...
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  • 二叉搜索树的基本性质 二叉搜索树是一棵二叉树,可以为空,如果不为空,有如下...3)二叉搜索树关键字的查找(递归与非递归) 基本思想: 如果元素的值大于要查找的值,就到左子树中查找 如果元素的值小于要查找的...
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  • 二叉搜索树查找第k大的结点

    千次阅读 2018-05-10 17:00:00
    给定一颗二叉搜索树查找第k大的结点public static int KthSmallest(TreeNode root, int k) { Stack&lt;TreeNode&gt; s = new Stack&lt;TreeNode&gt;(); TreeNode p = root; while (s.C...
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  • 二叉搜索树的概念 二叉搜索树又称二叉排序树,他或者是一颗空树,或者是具有以下性质的二叉树 若他的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值 若他的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都小于根...
  • 二叉查找树,又叫二叉搜索树,二叉排序树。他是一种特殊的二叉树,为提高查找效率而诞生的数据结构。 二叉查找树的特征 (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; (2)若右子树不空,则右...
  • 二叉搜索树详解(C++实现)

    千次阅读 多人点赞 2018-03-05 16:35:10
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空空如也

空空如也

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二叉搜索树的查找