C++数据结构:二叉搜索树的结构、模拟实现及应用

news2024/11/17 21:55:51

目录

一.  二叉搜索树的结构

二.  二叉搜索树的模拟实现

2.1 二叉搜索树的节点及类的成员变量

2.2 数据插入操作Insert的实现

2.3 数据删除操作Erase的实现

2.4 数据查找操作Find的实现

2.5 中序遍历InOrder的实现

2.6 构造函数的实现

2.7 析构函数的实现

三.  二叉搜索树的应用

3.1 二叉搜索树的key模型

3.2 二叉搜索树的key-value模型

四.  二叉搜索树的性能分析

附录一:二叉搜索树的Key模型完整版代码

附录二:二叉搜索树的key-value模型完整版代码


一.  二叉搜索树的结构

二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它要么为空树,要么具有一下的结构特点:

  1. 若根节点的左子节点不为空,那么其左子树节点的值均小于根节点。
  2. 若根节点的右子节点不为空,那么其右子树节点的值均大于根节点。
  3. 左子树和右子树也为二叉搜索树(满足1、2条件)。
  4. 一般要求二叉搜索树中没有重复节点。

在理想情况下,二叉搜索树可以实现时间复杂度为O(logN)的查找操作。

图1.1 典型的二叉搜索树结构示意图

二.  二叉搜索树的模拟实现

2.1 二叉搜索树的节点及类的成员变量

以struct类的形式来定义二叉搜索树的节点,每个节点包含3个成员,分别为:

  • _left:本节点的左子节点。
  • _right:本节点的右子节点。
  • _key:本节点的值。

将class BSTree定义为二叉搜索树模板板类,将模板参数定义为K -- template<class K>,表示节点数据的类型。在其中将节点类型重定义为Node,其中包含成员变量_root,表示根节点指针。同时,在类中声明定义以下成员函数:

  • bool Insert(const K& x) / bool InsertR(const K& x) -- 采用非递归和递归的方法插入数据x,插入成功返回true,插入失败返回false。
  • bool Erase(const K& x) / bool EraseR(const K& x) -- 采用非递归和递归的方法删除数据x,删除成功返回true,插入失败返回false。
  • Node* Find(const K& key) / Node* FindR(const K& key) -- 采用递归和非递归的方法查找存储数据key的节点,找到了返回节点地址,找不到返回nullptr。
  • void InOrder() -- 中序遍历函数,根据搜索二叉树的结构特点,采用中序遍历会获得一组升序数据,因此二叉搜索树也叫排序二叉树。
  • 默认构造函数、拷贝构造函数和析构函数。

注:带有前缀 _ 的private属性函数,为被相应成员函数调用的子函数,本文将BSTree模板类声明定义在命名空间zhang中。

代码2.1:(节点和BSTree模板类的声明)

	template<class K>
	struct BSTreeNode    //二叉搜索树节点
	{
		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;   //强制编译器生成默认构造函数
		BSTree(const BSTree<K>& bt);  //拷贝构造函数
		~BSTree();  //析构函数

		bool Insert(const K& x);   //数据插入函数
		Node* Find(const K& key);  //二叉搜索树节点查找函数
		void InOrder();  //中序遍历函数
		bool Erase(const K& x);  //节点删除函数
		bool InsertR(const K& x);  //递归插入函数
		bool EraseR(const K& x);  //递归删除数据函数
		Node* FindR(const K& key);  //递归查找函数

	private:
		Node* _Copy(Node* root);   
		void _Destroy(Node*& root);
		void _InOrder(Node* root);
		bool _InsertR(Node*& root, const K& x);
		bool _EraseR(Node*& root, const K& x);
		Node* _FindR(Node* root, const K& key);

	private:
		Node* _root = nullptr;
	};

2.2 数据插入操作Insert的实现

Insert的非递归实现方法:

  • 如果树为空,直接插入节点(将根节点_root变为新增节点)。
  • 如果树不为空,这逐层查找要链接新节点的父亲节点parent。如果本节点值小于插入值x,则去右子树查找,若大于插入值x,则去左子树查找,直至找到nullptr为止。
  • 如果在查找过程中遇到了值等于x的节点,那么插入失败,函数返回false。

Insert的递归实现方法:

  • InsertR的第一个参数为Node*&,采用引用传参,使函数内部可以控制外部参数。
  • 查找插入数据的位置,如果本节点值小于插入值x,则去右子树查找,若大于插入值x,则去左子树查找,如果遇到nullptr,那么直接将本层递归的root改为新增节点即可。
  • 如果在查找过程中遇到了值等于x的节点,那么插入失败,函数返回false。
图2.1 节点插入操作流程图

代码2.2:(数据插入的非递归实现和递归实现函数)

//搜索二叉树节点非递归插入函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::Insert(const K& x)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		//处理根节点为空(树中没有节点的情况)
		_root = new Node(x);
		return false;
	}

	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;   //插入节点的父亲节点

	while (cur)
	{
		parent = cur;

		if (cur->_key > x)
		{
			//节点值大于插入数据向左移
			cur = cur->_left;
		}
		else if (cur->_key < x)
		{
			//节点值小于插入数据向右移
			cur = cur->_right;
		}
		else
		{
			//二叉搜索树不允许有重复的节点,如果出现插入节点值和某一节点相同,则插入失败
			return false;
		}
	}

	cur = new Node(x);

	if (parent->_key < x)
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}

	return true;
}


//递归插入函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::InsertR(const K& x)
{
	return _InsertR(_root, x);
}

template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::_InsertR(Node*& root, const K& x)
{
	if (root == nullptr)
	{
		root = new Node(x);
	}

	if (root->_key > x)
	{
		return _InsertR(root->_left, x);
	}
	else if(root->_key < x)
	{
		return _InsertR(root->_right, x);
	}
	else
	{
		return false;
	}
}

2.3 数据删除操作Erase的实现

删除某个特定的数据的具体方法,应当分为以下三种情况来讨论:

  1. 若删除的节点为叶子节点,那么直接将其Delete,然后让其父亲节点的指针指向nullptr即可。
  2. 若删除的节点只有一个子节点,那么判断被删除的节点是否为根节点,如果不是,将这个子节点托管给被删除节点的父亲节点,即让父亲节点的左指针或右指针指向被删节点的子节点,如果是,那么直接将根节点更新为被删节点的子节点。
  3. 如果删除的节点既有左子节点也有右子节点,那么交换本节点的值与左子树中最大的值或右子树中最小的值,然后删除左子树或右子树中进行了交换的节点即可。

在编写代码是,可将第1、第2种情况合为一体编码。

对于Erase操作的递归实现,如果递归到要删除的节点,判断要删除的节点是否有两个节点,如果没有,只需要将被删节点的子节点直接赋值给本层root即可,如果有,那么执行与非递归实现中相同的节点值互换操作,再递归删除子树中被换的节点即可。

图2.2 三种情况下删除二叉搜索树节点的方式

代码2.3:(删除节点的非递归实现和递归实现)

//节点删除函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::Erase(const K& x)
{
	Node* parent = nullptr;   //被删除节点的父亲节点
	Node* cur = _root;

	while (cur)
	{
		if (cur->_key < x)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_key > x)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			//找到要删除的节点,开始删除
			if (cur->_left == nullptr)
			{
				if (parent == nullptr)  //要删除的节点为根节点
				{
					_root = cur->_right;
				}
				else
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_right;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_right;
					}
				}

				delete cur;
				cur = nullptr;
			}
			else if(cur->_right == nullptr)
			{
				if (parent == nullptr)  //要删除的节点为根节点
				{
					_root = cur->_left;
				}
				else
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_left;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_left;
					}
				}

				delete cur;
				cur = nullptr;
			}
			else
			{
				//要删除节点的左子节点和右子节点均不为nullptr
				//交换删除节点与右子树最左侧节点的值
				Node* leftInRight = cur->_right;
				Node* parentInRight = cur;

				//找右子树的最左节点
				while (leftInRight->_left != nullptr)
				{
					parentInRight = leftInRight;
					leftInRight = leftInRight->_left;
				}
				
				std::swap(leftInRight->_key, cur->_key);

				if (parentInRight == cur)
				{
					parentInRight->_right = leftInRight->_right;
				}
				else
				{
					parentInRight->_left = leftInRight->_right;
				}

				delete leftInRight;
				leftInRight = nullptr;

				return true;
			}
		}
	}

	return false;
}


//递归删除数据函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::EraseR(const K& x)
{
	return _EraseR(_root, x);
}

template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::_EraseR(Node*& root, const K& x)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return false;
	}

	if (root->_key > x)
	{
		return _EraseR(root->_left, x);
	}
	else if (root->_key < x)
	{
		return _EraseR(root->_right, x);
	}
	else
	{
		//删除数据
		Node* del = root;  //带删除的节点

		if (root->_left == nullptr)
		{
			root = del->_right;
		}
		else if (root->_right == nullptr)
		{
			root = del->_left;
		}
		else
		{
			//要删除的节点左右子节点都不为空
			//去找右子树最小的节点,交换删除
			Node* minRight = root->_right;
			while (minRight->_left)
			{
				minRight = minRight->_left;
			}

			std::swap(root->_key, minRight->_key);

			return _EraseR(root->_right, x);
		}

		delete del;
		del = nullptr;

		return true;
	}
}

2.4 数据查找操作Find的实现

将节点数据val与要查找的数据key进行比较,如果val小于key,那么到这个节点的右子树去查找,如果val大于key,那么去这个节点的左子树去查找,如果两者相等,那么返回该节点的指针。如果遇到了nullptr,那么表明二叉搜索树中没有key,返回nullptr。

代码2.4:(查找的非递归实现和递归实现)

//递归查找函数
template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::FindR(const K& key)
{
	return _FindR(_root, key);
}

template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::_FindR(Node* root, const K& key)
{
	if (nullptr == root)
	{
		return nullptr;
	}

	if (root->_key > key)
	{
		return _FindR(root->_left, key);
	}
	else if (root->_key < key)
	{
		return _FindR(root->_right, key);
	}
	else
	{
		return root;
	}
}


//搜索二叉树节点查找函数非递归实现
template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::Find(const K& key)
{
	Node* cur = _root;

	while (cur)
	{
		if (cur->_key == key)
		{
			return cur;  //找到节点
		}
		else if (cur->_key < key)
		{
			//向右子树查找
			cur = cur->_right;
		}
		else
		{
			//向左子树查找
			cur = cur->_left;
		}
	}

	return nullptr;
}

2.5 中序遍历InOrder的实现

由于二叉搜索树的左子树的节点均小于根节点,右子树的节点均大于根节点,因此,搜索二叉树中序遍历可以获取一组无重复的升序序列。其实现方法与普通二叉树的中序遍历一致。

代码2.5:(二叉搜索树中序遍历)

//搜索二叉树中序遍历函数(升序)
template<class K>
void zhang::BSTree<K>::InOrder()
{
	_InOrder(_root);
	std::cout << std::endl;
}

template<class K>
void zhang::BSTree<K>::_InOrder(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	_InOrder(root->_left);
	std::cout << root->_key << " ";
	_InOrder(root->_right);
}

2.6 构造函数的实现

  • 对于默认构造函数,不需要动态开辟内存空间,只需要将_root的值置为nullptr即可,我们可以在声明成员变量_root时就给定初值nullptr,这样使用编译的生成的默认构造函数即可。
  • 对于拷贝构造函数,需要按照前序遍历的方式,依次创建每个节点,并对每个节点进行链接。

注:如果显示定义了拷贝构造函数,那么编译器在一般情况下就不会自动生成默认构造函数。此时,应当使用下面的指令来强制编译器生成默认构造函数:

BSTree() = default;   //强制编译器生成默认构造函数

代码2.6:(拷贝构造函数)

//拷贝构造函数
template<class K>
zhang::BSTree<K>::BSTree(const BSTree<K>& bt)
{
	_root = _Copy(bt._root);
}

template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::_Copy(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return nullptr;
	}

	Node* newNode = new Node(root->_key);
	newNode->_left = _Copy(root->_left);
	newNode->_right = _Copy(root->_right);

	return newNode;
}

2.7 析构函数的实现

按照后序遍历的方式,依次释放每个节点即可。

代码2.7:(析构函数)

//析构函数
template<class K>
zhang::BSTree<K>::~BSTree()
{
	_Destroy(_root);
}

template<class K>
void zhang::BSTree<K>::_Destroy(Node*& root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	_Destroy(root->_left);
	_Destroy(root->_right);

	delete root;
	root = nullptr;
}

三.  二叉搜索树的应用

3.1 二叉搜索树的key模型

key模型,是查找模型,第二章中所实现的就是搜索二叉树的key模型,其只存储一个key值作为关键码,关键码为用于搜索的值。

  • 学生宿舍门禁系统:将所有学生的学号存入一颗二叉搜索树(AVL树、红黑树),当学生刷卡时,读取学生的学号,然后到存有学生信息的二叉搜索树中匹配,如果查找到了该学生,就开门,否则报警。
  • 单词拼写检查:将库中所有单词存入一颗二叉搜索树,在其中查找某个单词,如果找不到,就报拼写错误。

3.2 二叉搜索树的key-value模型

每个节点中存储一个关键码key和一个与之对于的value值,即存储<key, value>的键值对,通过查找key值,获取与之对应的value。key-value模型与key模型没有任何本质区别,只是多存储了一个value值而已。

  • 中英互译软件:输入英文,到搜索二叉树中查找这个单词,然后输出与之匹配的汉语。

四.  二叉搜索树的性能分析

  • 在最理想的情况下(除最后一层以外每层节点数量均达到最大值),使用二叉搜索树查找的时间复杂度为O(logN)。
  • 在最坏情况下(二叉搜索树的左子树或右子树为空,或某颗子树的节点数远小于另一颗),使用二叉搜索树查找的时间复杂度为O(N)。

由此可见,二叉搜索树的结构对查找效率存在显著影响,这依赖于数据插入的顺序。通过使用AVL树和红黑树,可以避免这一缺陷。

图4.1 二叉搜索树的最好情况和最坏情况

 

附录一:二叉搜索树的Key模型完整版代码

namespace zhang
{
	template<class K>
	struct BSTreeNode    //二叉搜索树节点
	{
		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;   //强制编译器生成默认构造函数
		BSTree(const BSTree<K>& bt);  //拷贝构造函数
		~BSTree();  //析构函数

		bool Insert(const K& x);   //数据插入函数
		Node* Find(const K& key);  //二叉搜索树节点查找函数
		void InOrder();  //中序遍历函数
		bool Erase(const K& x);  //节点删除函数
		bool InsertR(const K& x);  //递归插入函数
		bool EraseR(const K& x);  //递归删除数据函数
		Node* FindR(const K& key);  //递归查找函数

	private:
		Node* _Copy(Node* root);   
		void _Destroy(Node*& root);
		void _InOrder(Node* root);
		bool _InsertR(Node*& root, const K& x);
		bool _EraseR(Node*& root, const K& x);
		Node* _FindR(Node* root, const K& key);

	private:
		Node* _root = nullptr;
	};
}

//拷贝构造函数
template<class K>
zhang::BSTree<K>::BSTree(const BSTree<K>& bt)
{
	_root = _Copy(bt._root);
}

template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::_Copy(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return nullptr;
	}

	Node* newNode = new Node(root->_key);
	newNode->_left = _Copy(root->_left);
	newNode->_right = _Copy(root->_right);

	return newNode;
}

//析构函数
template<class K>
zhang::BSTree<K>::~BSTree()
{
	_Destroy(_root);
}

template<class K>
void zhang::BSTree<K>::_Destroy(Node*& root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	_Destroy(root->_left);
	_Destroy(root->_right);

	delete root;
	root = nullptr;
}

//递归查找函数
template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::FindR(const K& key)
{
	return _FindR(_root, key);
}

template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::_FindR(Node* root, const K& key)
{
	if (nullptr == root)
	{
		return nullptr;
	}

	if (root->_key > key)
	{
		return _FindR(root->_left, key);
	}
	else if (root->_key < key)
	{
		return _FindR(root->_right, key);
	}
	else
	{
		return root;
	}
}

//递归删除数据函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::EraseR(const K& x)
{
	return _EraseR(_root, x);
}

template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::_EraseR(Node*& root, const K& x)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return false;
	}

	if (root->_key > x)
	{
		return _EraseR(root->_left, x);
	}
	else if (root->_key < x)
	{
		return _EraseR(root->_right, x);
	}
	else
	{
		//删除数据
		Node* del = root;  //带删除的节点

		if (root->_left == nullptr)
		{
			root = del->_right;
		}
		else if (root->_right == nullptr)
		{
			root = del->_left;
		}
		else
		{
			//要删除的节点左右子节点都不为空
			//去找右子树最小的节点,交换删除
			Node* minRight = root->_right;
			while (minRight->_left)
			{
				minRight = minRight->_left;
			}

			std::swap(root->_key, minRight->_key);

			return _EraseR(root->_right, x);
		}

		delete del;
		del = nullptr;

		return true;
	}
}

//递归插入函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::InsertR(const K& x)
{
	return _InsertR(_root, x);
}

template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::_InsertR(Node*& root, const K& x)
{
	if (root == nullptr)
	{
		root = new Node(x);
	}

	if (root->_key > x)
	{
		return _InsertR(root->_left, x);
	}
	else if(root->_key < x)
	{
		return _InsertR(root->_right, x);
	}
	else
	{
		return false;
	}
}

//搜索二叉树节点插入函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::Insert(const K& x)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		//处理根节点为空(树中没有节点的情况)
		_root = new Node(x);
		return false;
	}

	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;   //插入节点的父亲节点

	while (cur)
	{
		parent = cur;

		if (cur->_key > x)
		{
			//节点值大于插入数据向左移
			cur = cur->_left;
		}
		else if (cur->_key < x)
		{
			//节点值小于插入数据向右移
			cur = cur->_right;
		}
		else
		{
			//二叉搜索树不允许有重复的节点,如果出现插入节点值和某一节点相同,则插入失败
			return false;
		}
	}

	cur = new Node(x);

	if (parent->_key < x)
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}

	return true;
}

//搜索二叉树节点查找函数
template<class K>
zhang::BSTreeNode<K>* zhang::BSTree<K>::Find(const K& key)
{
	Node* cur = _root;

	while (cur)
	{
		if (cur->_key == key)
		{
			return cur;  //找到节点
		}
		else if (cur->_key < key)
		{
			//向右子树查找
			cur = cur->_right;
		}
		else
		{
			//向左子树查找
			cur = cur->_left;
		}
	}

	return nullptr;
}

//搜索二叉树中序遍历函数(升序)
template<class K>
void zhang::BSTree<K>::InOrder()
{
	_InOrder(_root);
	std::cout << std::endl;
}

template<class K>
void zhang::BSTree<K>::_InOrder(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	_InOrder(root->_left);
	std::cout << root->_key << " ";
	_InOrder(root->_right);
}

//节点删除函数
template<class K>
bool zhang::BSTree<K>::Erase(const K& x)
{
	Node* parent = nullptr;   //被删除节点的父亲节点
	Node* cur = _root;

	while (cur)
	{
		if (cur->_key < x)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_key > x)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			//找到要删除的节点,开始删除
			if (cur->_left == nullptr)
			{
				if (parent == nullptr)  //要删除的节点为根节点
				{
					_root = cur->_right;
				}
				else
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_right;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_right;
					}
				}

				delete cur;
				cur = nullptr;
			}
			else if(cur->_right == nullptr)
			{
				if (parent == nullptr)  //要删除的节点为根节点
				{
					_root = cur->_left;
				}
				else
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_left;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_left;
					}
				}

				delete cur;
				cur = nullptr;
			}
			else
			{
				//要删除节点的左子节点和右子节点均不为nullptr
				//交换删除节点与右子树最左侧节点的值
				Node* leftInRight = cur->_right;
				Node* parentInRight = cur;

				//找右子树的最左节点
				while (leftInRight->_left != nullptr)
				{
					parentInRight = leftInRight;
					leftInRight = leftInRight->_left;
				}
				
				std::swap(leftInRight->_key, cur->_key);

				if (parentInRight == cur)
				{
					parentInRight->_right = leftInRight->_right;
				}
				else
				{
					parentInRight->_left = leftInRight->_right;
				}

				delete leftInRight;
				leftInRight = nullptr;

				return true;
			}
		}
	}

	return false;
}

附录二:二叉搜索树的key-value模型完整版代码

namespace zhang
{
	template<class K, class V>
	struct BSTreeNode   //二叉搜索树节点
	{
		BSTreeNode* _left;  //左子节点
		BSTreeNode* _right; //右子节点
		K _key;   //关键字
		V _val;   //映射值

		BSTreeNode(const K& key, const V& val)
			: _left(nullptr)
			, _right(nullptr)
			, _key(key)
			, _val(val)
		{ }
	};

	template<class K, class V>
	class BSTree
	{
		typedef BSTreeNode<K, V> Node;

	public:
		bool Insert(const K& key, const V& val);  //数据插入函数
		void InOrder();   //中序遍历函数
		bool Erase(const K& key);   //数据删除函数
		Node* find(const K& key);    //查找函数

	private:
		Node* _find(Node* root, const K& key);
		void _InOrder(Node* root);

	private:
		Node* _root = nullptr;   //根节点
	};
}

//查找函数
template<class K, class V>
zhang::BSTreeNode<K, V>* zhang::BSTree<K, V>::find(const K& key)
{
	return _find(_root, key);
}

template<class K, class V>
zhang::BSTreeNode<K, V>* zhang::BSTree<K, V>::_find(Node* root, const K& key)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return nullptr;
	}

	if (root->_key > key)
	{
		return _find(root->_left, key);
	}
	else if (root->_key < key)
	{
		return _find(root->_right, key);
	}
	else
	{
		//std::cout << key << "->" << root->_val << std::endl;
		return root;
	}
}

template<class K, class V>
bool zhang::BSTree<K, V>::Erase(const K& key)
{
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
		//查找要删除的节点
		if (cur->_key > key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else if (cur->_key < key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else
		{
			//开始删除数据
			if (cur->_left == nullptr)
			{
				if (parent == nullptr)
				{
					_root = cur->_right;  //删除了根节点
					delete cur;
				}
				else
				{
					//删除非根节点
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_right;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_right;
					}

					delete cur;
				}
			}
			else if (cur->_right == nullptr)
			{
				if (parent == nullptr)
				{
					_root = cur->_left;  //删除了根节点
					delete cur;
				}
				else
				{
					//删除非根节点
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_left;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_left;
					}

					delete cur;
				}
			}
			else
			{
				//要删除的节点的左右子节点均不为空
	
				//1.找右子树中最小的节点
				Node* minRight = cur->_right;
				Node* parentMin = cur;
				while (minRight->_left)
				{
					parentMin = minRight;
					minRight = minRight->_left;
				}

				std::swap(cur->_key, minRight->_key);
				std::swap(cur->_val, minRight->_val);

				if (parentMin == cur)
				{
					parentMin->_right = minRight->_right;
				}
				else
				{
					parentMin->_left = minRight->_right;
				}

				delete minRight;
			}

			return true;
		}
	}

	return false;
}

template<class K, class V>
void zhang::BSTree<K, V>::InOrder()
{
	_InOrder(_root);
	std::cout << std::endl;
}

template<class K, class V>
void zhang::BSTree<K, V>::_InOrder(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	_InOrder(root->_left);
	std::cout << "<" << root->_key << "," << root->_val << ">" << " ";
	_InOrder(root->_right);
}

template<class K, class V>
bool zhang::BSTree<K, V>::Insert(const K& key, const V& val)
{
	if (_root == nullptr)  //二叉树为空
	{
		_root = new Node(key, val);
		return true;
	}

	//二叉搜索树不为空
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
		if (cur->_key > key)
		{
			//根节点值大于关键字,向左树移动
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else if (cur->_key < key)
		{
			//根节点值小于关键字,向右子树移动
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else
		{
			//二叉搜索树中不允许有相同节点,遇到相同节点插入失败,返回false
			return false;
		}
	}

	//判断应该插入到左子树还是右子树
	if (parent->_key < key)
	{
		parent->_right = new Node(key, val);
	}
	else
	{
		parent->_left = new Node(key, val);
	}

	return true;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/442128.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

第三方软件测试公司与开发人员在进行测试时有什么不一样?

随着科技信息的发展&#xff0c;软件企业要想在市场上站住脚&#xff0c;就必须在产品质量上下功夫。高质量的软件也是开发、测试、质量保证等相关人员共同追求的目标&#xff0c;用户往往会选择体验性、服务性以及安全性较强的软件产品。软件测试可以很好的检测出软件质量&…

基于web的小型餐厅餐饮饭馆供货订货系统asp.net+sqlserver

本研究课题重点主要包括了下面几大模块&#xff1a;用户登录&#xff0c;管理员信息管理&#xff0c;类别信息管理&#xff0c;商家信息管理&#xff0c;商品信息管理&#xff0c;订单信息管理&#xff0c;损耗信息管理&#xff0c;退货信息管理&#xff0c;修改密码等功能。。…

2023-热门ChatGPT解析及使用方法

什么是Chat GPT&#xff1f;我们能用它来干什么&#xff1f; Chat GPT是一款基于人工智能技术的自然语言处理模型&#xff0c;由OpenAI团队开发。它能够通过机器学习技术从海量文本数据中学习语言知识&#xff0c;实现自然语言生成、对话生成和语言理解等功能&#xff0c;使得…

144. 二叉树的前序遍历【78】

难度等级&#xff1a;容易 上一篇算法&#xff1a; 102. 二叉树的层序遍历【206】 力扣此题地址&#xff1a; 144. 二叉树的前序遍历 - 力扣&#xff08;Leetcode&#xff09; 1.题目&#xff1a;144. 二叉树的前序遍历 给你二叉树的根节点 root &#xff0c;返回它节点值的 前…

电源常识-PCB材质防火等级焊锡工艺

1、目前主流的PCB材质分类主要有以下几种,如图1&#xff0c;图2&#xff0c;图3。FR-4材质比CEM-1好&#xff0c;CEM-1比FR-1好。 按结构分为单面板&#xff0c;双面板&#xff0c;多层板。单面板就是单面铺铜走线&#xff0c;双面板就是上下两面都可以铺铜走线&#xff0c;多层…

JavaWeb综合案例

综合案例 1 查询所有 1.1 后端实现 1.1.1 dao方法实现 在 com.itheima.mapper.BrandMapper 接口中定义抽象方法&#xff0c;并使用 Select 注解编写 sql 语句 /*** 查询所有* return*/ Select("select * from tb_brand") List<Brand> selectAll();由于表中…

leetcode 376. 摆动序列

思路没想到就很难&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;看了题解就觉得&#xff0c;还可以 加个图吧&#xff0c;贪心这玩意。。 我之前的困惑就在于&#xff1a; 不知道如何判断 正负规律&#xff0c;发现我双指针的思想用错了。 我一开…

react-7 组件库 Ant Design

1.安装组件库 npm install --save antd-mobile 常用组件 tabbar 底部导航 Swiper 轮播图&#xff08;走马灯&#xff09; NavBar&#xff08;顶部返回累&#xff09; 配合 Dialog&#xff0c;Toast InfiniteScroll 无限滚动&#xff08;实现下拉刷新&#xff09; Skeleto…

沃顿商学院6个最受欢迎的工商管理课程

沃顿商学院创立于1881年&#xff0c;是美国第一所大学商学院。它的故事开始于企业家约瑟夫沃顿&#xff08;Joseph Wharton&#xff09;&#xff0c;他出生于一个费城富有的商业家庭&#xff0c;通过经营佰利恒钢铁公司和美国镍公司积累了大量的财富。在1881年他55岁时&#xf…

借由Net5.5G,看到运营商的新沧海

我们都记得这样一句诗&#xff1a;“东临碣石&#xff0c;以观沧海”。 想要看到沧海的壮阔波澜&#xff0c;就先要抵达碣石山这样可以看到大海的地方。在数字化的发展过程中&#xff0c;往往一个技术或产业趋势就是一座碣石山&#xff0c;借由它可以看到描绘着未来机遇的新沧海…

pandas笔记:tseries.offset

进行date的偏移 1 各种offset 1.1 DateOffset 1.1.1 基本使用方法 class pandas.tseries.offsets.DateOffset n 偏移量表示的时间段数。 如果没有指定时间模式&#xff0c;则默认为n天。 normalize是否将DateOffset偏移的结果向下舍入到前一天午夜**kwds 添加到偏移量的时…

ROS学习第十节——参数服务器

前言&#xff1a;本小节主要是对于参数服务器参数的修改&#xff0c;需要掌握操作参数的函数使用 1.基本介绍 参数服务器实现是最为简单的&#xff0c;该模型如下图所示,该模型中涉及到三个角色: ROS Master (管理者)Talker (参数设置者)Listener (参数调用者) ROS Master …

Bootstrap02 家居商城首页之最新上架热门家具分类页面

目录 案例1&#xff1a;首页最新上架&热门家居实现 案例2&#xff1a;分类页面搜索区域Bootstrap实现&栅格框架搭建 案例3&#xff1a;分类页面分类列表实现&整合 案例1&#xff1a;首页最新上架&热门家居实现 ①.页面内容&#xff1a;画像 Figure ②.组件…

C learning_7

目录 1.for循环 1.虽然while循环和for循环本质上都可以实现循环&#xff0c;但是它们在使用方法和场合上还是有一些区别的。 2.while循环中存在循环的三个必须条件&#xff0c;但是由于风格的问题使得三个部分很可能偏离较远&#xff0c;这样 查找修改就不够集中和方便。所以…

Vue2-黑马(十四)

目录&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;实战-crud &#xff08;2&#xff09;实战--crud查询和删除 &#xff08;3&#xff09; 实战-crud-修改 &#xff08;1&#xff09;实战-crud 服务端的接口&#xff1a; 前端需要修改的地方&#xff1a;业务简单的一半需要改3个…

Vue 组件

文章目录 Vue 组件全局组件局部组件Prop动态 PropProp 验证 自定义事件 Vue 组件 组件&#xff08;Component&#xff09;是 Vue.js 最强大的功能之一。 组件可以扩展 HTML 元素&#xff0c;封装可重用的代码。 组件系统让我们可以用独立可复用的小组件来构建大型应用&#x…

Go程序开发快速入门

当进行Go程序开发时&#xff0c;需要注意以下几点&#xff1a; 1、代码可读性&#xff1a;尽可能使用有意义的变量名和注释&#xff0c;确保代码易于理解和维护。 2、错误处理&#xff1a;Go语言有很好的错误处理机制&#xff0c;应该合理地处理错误&#xff0c;以便于排除错…

【运动规划算法项目实战】路径规划中常用的插值方法

文章目录 简介一、线性插值代码实现二、三次样条插值三、B样条插值四、贝塞尔曲线插值总结简介 常见用于处理路径平滑的插值算法主要包括线性插值、三次样条插值、B样条插值和贝塞尔曲线插值等,下面分别介绍它们的优缺点和使用场景。 一、线性插值 线性插值是最简单的插值方…

ROS——Teb算法的优化

一、简介 “TEB”全称Time Elastic Band&#xff08;时间弹性带&#xff09;Local Planner&#xff0c;该方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正(modification)&#xff0c;从而优化机器人的运动轨迹&#xff0c;属于局部路径规划。 关于eletic band&#xff08;橡…

Java 依赖注入(DI)

只要做过 Java 一段时间&#xff0c;基本上都会遇到这个问题。 Dependency Injection &#xff08;DI&#xff09;中文称之为依赖注入。 都说了 Spring 的关键部分就是 Dependency Injection &#xff08;DI&#xff09;&#xff0c;但是什么是依赖&#xff0c;为什么要注入&…