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C++ 二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)深度解析与全面指南:从基础概念到高级应用、算法优化及实战案例

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目录

⼆叉搜索树的概念

 ⼆叉搜索树的性能分析

 ⼆叉搜索树的插⼊

⼆叉搜索树的查找

二叉搜索树中序遍历

⼆叉搜索树的删除

cur的左节点为空的情况

cur的右节点为空的情况

左,右节点都不为空的情况

二叉搜索树【实现代码】

⼆叉搜索树key和key/value使⽤场景

key/value搜索场景 

key/value⼆叉搜索树代码实现


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

 

 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),其⾼度为: O(log2 N)

所以综合⽽⾔⼆叉搜索树增删查改时间复杂度为: O(N)

那么这样的效率显然是⽆法满⾜我们需求的,我们后续课程需要继续讲解⼆叉搜索树的变形,平衡⼆ 叉搜索树AVL树和红⿊树,才能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。

 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)
int a[] = {8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13};

下面我们可以看到,要插入一个16节点,比8大往右边走,比10大往右走,比14大往右走,走到空了就可以插入16这个节点了。


下面我们要插入3这个节点,比8小往左边走, 如果和3允许冗余的情况下往后大的走。


当cur循环到空时候,就在这个位置插入3这个节点,还需要parent记录上一个节点,用来和3节点进行连接。

接下来创建节点,构造用于申请新节点后初始化

//定义根节点赋值为空

第一步:判断根节点是不是空,是空把节点给根节点。

第二步:循环等于空就停下来,key小于当前节点往左边走,大于就往右走。

第三步:new一块新节点数值是key的,key和parent比较,parent就是记录上一个节点,小于和左边连接,大于和右边连接。

//节点
template<class K>
struct BS_Node
{K _key;BS_Node<K>* _left;//左BS_Node<K>* _right;//右//构造-用于申请新节点后初始化BS_Node(const K& key):_key(key),_left(nullptr),_right(nullptr){}
};template<class K>
class BStree
{typedef BS_Node<K> Node;
public://插入bool insert(const K& key){//根节点为空if (_root == nullptr){//当前就给根节点_root = new Node(key);}//parent用于记录上一个节点,用来和新节点连接Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;//循环到cur为空,就停下来while (cur != nullptr){//key小于当前节点往左边走if (key < cur->_key){//记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_left;}//key大于当前节点往右边走else if(key > cur->_key){//记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_right;}else{return true;}}//new一块新节点给curcur = new Node(key);if (key < parent->_key){//小于,和左边连接parent->_left = cur;}else{//大于,和右边连接parent->_right = cur;}return false;}private:Node* _root = nullptr;
};

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。如下图,查找3,要 找到1的右孩⼦的那个3返回

当我们要查询4从根节点开始,比8小往左边走,比3大往右边走,比6小往左走,找到4了,返回true。


.从根节点开始查询 ,cur不等于空,找到空了,就说明没有这个值。

小于当前节点往左边走,大于当前节点往右边走,等于就返回true。


二叉搜索树中序遍历

中序遍历定义在私有里,因为要从根节点开始遍历,需要用到根节点中序遍历。

然后在公有定义一个成员函数来,调用私有的中序遍历。

把数组的值插入到搜索二叉树,中序遍历打印出来。

因为没有9所以查询不到,返回false就是0。


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。

节点的删除,我们需要查询对应的节点,然后进行删除。


cur的左节点为空的情况

如果cur的左节点为空,那么parent这个父节点和cur的右节点进行连接。

如果要删除的节点是根节点,那么把_root这个根节点往右走,然后释放cur节点。


cur的右节点为空的情况

右节点为空,那么parent这个父节点和cur的左节点进行连接。

 如果要删除的节点是根节点,那么把_root这个根节点往左走,然后释放cur节点。

 


左,右节点都不为空的情况

如果要删除3,需要右节点的最左的那个节点的数值拿来替换。

mincur是找cur右子树最小的那个节点,用来替换。

tab保存上一个节点,用来和mincur的右节点连接,如果右节点是空,那就是连接空节点。

把4的数值赋值给3这个节点,然后释放4这个节点。

 如果要删除根节点,需要右节点的最左的那个节点的数值拿来替换。

我们发现10的左节点已经完成空了,那就是用10这个节点来替换了。


下面这个返回true,是查询到要删除的节点,就返回true.

找不到返回false. 


二叉搜索树【实现代码】

Search for a binary tree.h【头文件】

#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;namespace key
{//节点template<class K>struct BS_Node{K _key;BS_Node<K>* _left;//左BS_Node<K>* _right;//右//构造-用于申请新节点后初始化BS_Node(const K& key):_key(key), _left(nullptr), _right(nullptr){}};template<class K>class BStree{typedef BS_Node<K> Node;public://插入bool insert(const K& key){//根节点为空if (_root == nullptr){//当前就给根节点_root = new Node(key);}//parent用于记录上一个节点,用来和新节点连接Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;//循环到cur为空,就停下来while (cur != nullptr){//key小于当前节点往左边走if (key < cur->_key){//记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_left;}//key大于当前节点往右边走else if (key > cur->_key){//记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_right;}else{return true;}}//new一块新节点给curcur = new Node(key);if (key < parent->_key){//小于,和左边连接parent->_left = cur;}else{//大于,和右边连接parent->_right = cur;}return false;}//查询bool find(const K& key){//从根节点开始查询Node* cur = _root;while (cur != nullptr){//小于当前节点,往左走if (key < cur->_key){cur = cur->_left;}//大于当前节点,往右走else if (key > cur->_key){cur = cur->_right;}else{return true;}}return false;}//删除bool Erase(const K& key){//查找Node* cur = _root;//parent用来记录上一个节点Node* parent = nullptr;while (cur != nullptr){if (key < cur->_key){//parent记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_left;}else if (key > cur->_key){//parent记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_right;}else//找到了进行删除{//当前节点的左节点为nullif (cur->_left == nullptr){//*****************************//要删除的节点等于根节点if (cur == _root){//让根节点往右走就行了_root = cur->_right;}//*****************************else{//父节点的左节点等于curif (parent->_left == cur){//cur节点的左节点为null,用cur的右节点和父节点连接parent->_left = cur->_right;}else{//cur节点的左节点为null,用cur的右节点和父节点连接parent->_right = cur->_right;}}delete cur;}//当前节点的右节点为nullelse if (cur->_right == nullptr){//*****************************//要删除的节点等于根节点if (cur == _root){//让根节点往右走就行了_root = cur->_left;}//*****************************else{//父节点的左节点等于curif (parent->_left == cur){//cur节点的右节点为null,用cur的左节点和父节点连接parent->_left = cur->_left;}else{//cur节点的右节点为null,用cur的左节点和父节点连接parent->_right = cur->_left;}}delete cur;}else//左,右都不为空的情况{//找右子树最小的节点(最左)替代我的位置//保存cur的右节点Node* mincur = cur->_right;//这个给cur,解决没有就循环就没有刷新的问题Node* tab = cur;while (mincur->_left != nullptr){//保存上一个节点tab = mincur;//一直往左边节点走,mincur = mincur->_left;}//一直往左边节点走,找到最小的那个,赋值给curcur->_key = mincur->_key;//删除的节点为根节点,右节点为mincurif (tab->_right == mincur){//tab右节点和mincur右节点进行连接tab->_right = mincur->_right;}else //左节点为mincur{//tab的左边,和mincur的右边进行连接tab->_left = mincur->_right;}delete mincur;}return true;}}return false;}//用来调用中序遍历void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}private://中序遍历void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_InOrder(root->_left);cout << root->_key << " ";_InOrder(root->_right);}Node* _root = nullptr;};
}

test.cpp【测试】

#include"Search for a binary tree.h"int main()
{int a[] = { 8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13 };key::BStree<int> t;for (auto i : a){t.insert(i);}t.InOrder();cout << t.find(9) << endl;for (auto i : a){t.Erase(i);t.InOrder();}}

⼆叉搜索树key和key/value使⽤场景

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。

场景1:⼩区⽆⼈值守⻋库,⼩区⻋库买了⻋位的业主⻋才能进⼩区,那么物业会把买了⻋位的业主的 ⻋牌号录⼊后台系统,⻋辆进⼊时扫描⻋牌在不在系统中,在则抬杆,不在则提⽰⾮本⼩区⻋辆,⽆ 法进⼊。

场景2:检查⼀篇英⽂⽂章单词拼写是否正确,将词库中所有单词放⼊⼆叉搜索树,读取⽂章中的单 词,查找是否在⼆叉搜索树中,不在则波浪线标红提⽰。


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。

场景1:简单中英互译字典,树的结构中(结点)存储key(英⽂)和vlaue(中⽂),搜索时输⼊英⽂,则同时 查找到了英⽂对应的中⽂。

场景2:商场⽆⼈值守⻋库,⼊⼝进场时扫描⻋牌,记录⻋牌和⼊场时间,出⼝离场时,扫描⻋牌,查 找⼊场时间,⽤当前时间-⼊场时间计算出停⻋时⻓,计算出停⻋费⽤,缴费后抬杆,⻋辆离场。

场景3:统计⼀篇⽂章中单词出现的次数,读取⼀个单词,查找单词是否存在,不存在这个说明第⼀次 出现,(单词,1),单词存在,则++单词对应的次数。


key/value⼆叉搜索树代码实现

Search for a binary tree.h

#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;namespace key
{//节点template<class K,class V>struct BS_Node{K _key;V _val;BS_Node<K,V>* _left;//左BS_Node<K,V>* _right;//右//构造-用于申请新节点后初始化BS_Node(const K& key,const V& val):_key(key),_val(val), _left(nullptr), _right(nullptr){}};template<class K,class V>class BStree{typedef BS_Node<K,V> Node;public://插入bool insert(const K& key,const V&val){//根节点为空if (_root == nullptr){//当前就给根节点_root = new Node(key,val);}//parent用于记录上一个节点,用来和新节点连接Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;//循环到cur为空,就停下来while (cur != nullptr){//key小于当前节点往左边走if (key < cur->_key){//记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_left;}//key大于当前节点往右边走else if (key > cur->_key){//记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_right;}else{return false;}}//new一块新节点给curcur = new Node(key,val);if (key < parent->_key){//小于,和左边连接parent->_left = cur;}else{//大于,和右边连接parent->_right = cur;}return true;}//查询Node* find(const K& key){//从根节点开始查询Node* cur = _root;while (cur != nullptr){//小于当前节点,往左走if (key < cur->_key){cur = cur->_left;}//大于当前节点,往右走else if (key > cur->_key){cur = cur->_right;}else{//找到了返回当前节点return cur;}}//找不到返回空return nullptr;}//删除bool Erase(const K& key){//查找Node* cur = _root;//parent用来记录上一个节点Node* parent = nullptr;while (cur != nullptr){if (key < cur->_key){//parent记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_left;}else if (key > cur->_key){//parent记录上一个节点parent = cur;cur = cur->_right;}else//找到了进行删除{//当前节点的左节点为nullif (cur->_left == nullptr){//*****************************//要删除的节点等于根节点if (cur == _root){//让根节点往右走就行了_root = cur->_right;}//*****************************else{//父节点的左节点等于curif (parent->_left == cur){//cur节点的左节点为null,用cur的右节点和父节点连接parent->_left = cur->_right;}else{//cur节点的左节点为null,用cur的右节点和父节点连接parent->_right = cur->_right;}}delete cur;}//当前节点的右节点为nullelse if (cur->_right == nullptr){//*****************************//要删除的节点等于根节点if (cur == _root){//让根节点往右走就行了_root = cur->_left;}//*****************************else{//父节点的左节点等于curif (parent->_left == cur){//cur节点的右节点为null,用cur的左节点和父节点连接parent->_left = cur->_left;}else{//cur节点的右节点为null,用cur的左节点和父节点连接parent->_right = cur->_left;}}delete cur;}else//左,右都不为空的情况{//找右子树最小的节点(最左)替代我的位置//保存cur的右节点Node* mincur = cur->_right;//这个给cur,解决没有就循环就没有刷新的问题Node* tab = cur;while (mincur->_left != nullptr){//保存上一个节点tab = mincur;//一直往左边节点走,mincur = mincur->_left;}//一直往左边节点走,找到最小的那个,赋值给curcur->_key = mincur->_key;//删除的节点为根节点,右节点为mincurif (tab->_right == mincur){//tab右节点和mincur右节点进行连接tab->_right = mincur->_right;}else //左节点为mincur{//tab的左边,和mincur的右边进行连接tab->_left = mincur->_right;}delete mincur;}return true;}}return false;}//用来调用中序遍历void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}private://中序遍历void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_InOrder(root->_left);cout << root->_key << " " <<_root->_val <<endl;_InOrder(root->_right);}Node* _root = nullptr;};
}

test.cpp

int main()
{string arr[] = { "苹果","香蕉","香蕉","西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜",
"苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉","香蕉","香蕉" };key::BStree<string, int> countTree;for (auto& e : arr){//key_value::BSTNode<string, int>* ret = countTree.Find(e);auto ret = countTree.find(e);if (ret == nullptr){countTree.insert(e, 1);}else{ret->_val++;}}countTree.InOrder();return 0;
}场景1:简单中英互译字典,树的结构中(结点)存储key(英⽂)和vlaue(中⽂),搜索时输⼊英⽂,则同时 查找到了英⽂对应的中⽂。
//int main()
//{
//	key::BStree<string, string> dict;
//	//BSTree<string, string> copy = dict;
//	dict.insert("left", "左边");
//	dict.insert("right", "右边");
//	dict.insert("insert", "插⼊");
//	dict.insert("string", "字符串");
//	string str;
//	while (cin >> str)
//	{
//		auto ret = dict.find(str);
//		if (ret)
//		{
//			cout << "->" << ret->_val << endl;
//		}
//		else
//		{
//			cout << "⽆此单词,请重新输⼊" << endl;
//		}
//	}
//	return 0;
//}

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突破内存限制:Mac Mini M2 服务器化实践指南

本篇文章&#xff0c;我们聊聊如何使用 Mac Mini M2 来实现比上篇文章性价比更高的内存服务器使用&#xff0c;分享背后的一些小的思考。 希望对有类似需求的你有帮助。 写在前面 在上文《ThinkPad Redis&#xff1a;构建亿级数据毫秒级查询的平民方案》中&#xff0c;我们…...

【排版教程】Word、WPS 分节符(奇数页等) 自动变成 分节符(下一页) 解决办法

毕业设计排版时&#xff0c;一般要求每章节的起始页为奇数页&#xff0c;空白页不显示页眉和页脚。具体做法如下&#xff1a; 1 Word 在一个章节的内容完成后&#xff0c;在【布局】中&#xff0c;点击【分隔符】&#xff0c;然后选择【奇数页】 这样在下一章节开始的时&…...

【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】多线程(二)

目录 1 -> 分离线程 2 -> Linux线程互斥 2.1 -> 进程线程间的互斥相关背景概念 2.2 -> 互斥量mutex 2.3 -> 互斥量的接口 2.4 -> 互斥量实现原理探究 3 -> 可重入VS线程安全 3.1 -> 概念 3.2 -> 常见的线程不安全的情况 3.3 -> 常见的…...

flink学习(8)——窗口函数

增量聚合函数 ——指窗口每进入一条数据就计算一次 例如&#xff1a;要计算数字之和&#xff0c;进去一个12 计算结果为20&#xff0c; 再进入一个7 ——结果为27 reduce aggregate(aggregateFunction) package com.bigdata.day04;public class _04_agg函数 {public static …...

「实战应用」如何用图表控件LightningChart .NET实现散点图?(一)

LightningChart .NET完全由GPU加速&#xff0c;并且性能经过优化&#xff0c;可用于实时显示海量数据-超过10亿个数据点。 LightningChart包括广泛的2D&#xff0c;高级3D&#xff0c;Polar&#xff0c;Smith&#xff0c;3D饼/甜甜圈&#xff0c;地理地图和GIS图表以及适用于科…...

鸿蒙Native使用Demo

DevecoStudio使用Native 今天,给大家带来的是关于DevecoStudio中使用Native进行开发 个人拙见:为什么要使用Native?无论是JS还是TS在复杂的情况下运行速度,肯定不如直接操作内存的C/C的运行速度快,所以,会选择使用Native;这里面的过程是什么?通过映射转化,使用napi提供的接口…...

高端品牌网站建设公司/搜索引擎营销与seo优化

Competition Add : https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 此题目已经把每个图片向量化了。下载到的data里包含三个文件&#xff1a; 数据文件train.csv和test.csv包含从0到9的手绘数字的灰度图像。 每个图像的高度为28个像素&#xff0c;宽度为28个像素&#xff0c;总共…...

找网站/线下推广方式

给定一个整数 n &#xff0c;返回 n! 结果中尾随零的数量。 提示 n! n * (n - 1) * (n - 2) * … * 3 * 2 * 1 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;n 3 输出&#xff1a;0 解释&#xff1a;3! 6 &#xff0c;不含尾随 0 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;n 5 输出&a…...

建设网站最简单的软件是/今日新闻事件

原文链接 最近用Vue Tone.js做了一款钢琴类web应用&#xff0c;名字定为自由钢琴&#xff08;AutoPiano&#xff09;&#xff0c;人生如音乐&#xff0c;欢快且自由。 此文权当作该项目的总结和分享~ 项目简介 自由钢琴&#xff08;AutoPiano&#xff09;是利用HTML5技术开发的…...

建设网站公司哪好/百度风云榜小说排行榜

将&#xff08;r,g,b,a&#xff09;变为(r*a,g*a,b*a,a)的操作称为alpha预乘。 对于alpha预乘的图片&#xff0c;应使用(One,OneMinusSrcAlpha)进行混合。 使用alpha预乘方式混合出来的结果图片也是alpha预乘的。所以在显示此结果图片时应该使用(One,OneMinusSrcAlpha)对其进行…...

网站域名免费/服务网站排名咨询

from&#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/49848445 大盘又开始在压力位附近徘徊&#xff0c;但有一个现象值得我们关注&#xff1a;各大指数的成交量这段时间都在不断放大。 在5月17日的文章中&#xff0c;我详细写过成交量的知识&#xff0c;今天我们结合行情一起回顾下…...

外贸工厂的网站建设/百度广告安装入口

挂载光盘&#xff1a; 光盘插入光驱后使用&#xff1a;mount -t iso9660 /dev/cdrom /mnt 或 mount /dev/sr0 /mnt [rootcentos7 ~]# ll /dev/cdrom lrwxrwxrwx 1 root root 3 Dec 12 10:55 /dev/cdrom -> sr0 挂载优盘&#xff1a; 优盘插入电脑后使用&#xff1a;[rootce…...