二叉排序树的删除
二叉排序树
9
第9章
第三节
二、二叉排序树(插入)
查找
动态查找表
二叉排序树是一种动态查找表
当树中不存在查找的结点时,作插入操作
新插入的结点一定是叶子结点(只需改动一个 结点的指针) 该叶子结点是查找不成功时路径上访问的最后 一个结点的左孩子或右孩子(新结点值小于或 大于该结点值) 10
第9章
第三节
查找
19
在二叉排序树中查找关 键字值等于37,88,94
3
第9章
第三节
查找
动态查找表
二、二叉排序树(查找函数)中结点结构定义 二叉排序树通常采用二叉链表的形式进行存 储,其结点结构定义如下:
typedef struct BiNode { int data; BiNode *lChild, *rChild; }BiNode,*BitTree;
4
第9章
第三节
查找
动态查找表
2、二叉排序树的定义 定义二叉排序树所有用到的变量 BitTree root; int
//查找是否成功(1--成功,0--不成功) //查找位置(表示在BisCount层中的第几个位置
BisSuccess;
int
int
BisPos;
BisCount;
//查找次数(相当于树的层数)
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第9章
第三节
查找
动态查找表
二、二叉排序树(查找函数)
else { BisSuccess = 0; root=GetNode(k);//查找不成功,插入新的结点}
} BiNode * GetNode(int k) { BiNode *s; s = new BiNode; s->data = k; s->lChild = NULL; s->rChild = NULL; return(s);}
数据结构c语言课设-二叉树排序
题目:二叉排序树的实现1 内容和要求1)编程实现二叉排序树,包括生成、插入,删除;2)对二叉排序树进展先根、中根、和后根非递归遍历;3)每次对树的修改操作和遍历操作的显示结果都需要在屏幕上用树的形状表示出来。
4)分别用二叉排序树和数组去存储一个班(50 人以上)的成员信息(至少包括学号、姓名、成绩3 项),比照查找效率,并说明在什么情况下二叉排序树效率高,为什么?2 解决方案和关键代码2.1 解决方案:先实现二叉排序树的生成、插入、删除,编写DisplayBST函数把遍历结果用树的形状表示出来。
前中后根遍历需要用到栈的数据构造,分模块编写栈与遍历代码。
要求比照二叉排序树和数组的查找效率,首先建立一个数组存储一个班的成员信息,分别用二叉树和数组查找,利用clock〔〕函数记录查找时间来比照查找效率。
2.2关键代码树的根本构造定义及根本函数typedef struct{KeyType key;} ElemType;typedef struct BiTNode//定义链表{ElemType data;struct BiTNode *lchild, *rchild;}BiTNode, *BiTree, *SElemType;//销毁树int DestroyBiTree(BiTree &T){if (T != NULL)free(T);return 0;}//清空树int ClearBiTree(BiTree &T){if (T != NULL){T->lchild = NULL;T->rchild = NULL;T = NULL;}return 0;}//查找关键字,指针p返回int SearchBST(BiTree T, KeyType key, BiTree f, BiTree &p) {if (!T){p = f;return FALSE;}else if EQ(key, T->data.key){p = T;return TRUE;}else if LT(key, T->data.key)return SearchBST(T->lchild, key, T, p);elsereturn SearchBST(T->rchild, key, T, p);}二叉树的生成、插入,删除生成void CreateBST(BiTree &BT, BiTree p){int i;ElemType k;printf("请输入元素值以创立排序二叉树:\n");scanf_s("%d", &k.key);for (i = 0; k.key != NULL; i++){//判断是否重复if (!SearchBST(BT, k.key, NULL, p)){InsertBST(BT, k);scanf_s("%d", &k.key);}else{printf("输入数据重复!\n");return;}}}插入int InsertBST(BiTree &T, ElemType e){BiTree s, p;if (!SearchBST(T, e.key, NULL, p)){s = (BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));s->data = e;s->lchild = s->rchild = NULL;if (!p)T = s;else if LT(e.key, p->data.key)p->lchild = s;elsep->rchild = s;return TRUE;}else return FALSE;}删除//某个节点元素的删除int DeleteEle(BiTree &p){BiTree q, s;if (!p->rchild) //右子树为空{q = p;p = p->lchild;free(q);}else if (!p->lchild) //左子树为空{q = p;p = p->rchild;free(q);}else{q = p;s = p->lchild;while (s->rchild){q = s;s = s->rchild;}p->data = s->data;if (q != p)q->rchild = s->lchild;elseq->lchild = s->lchild;delete s;}return TRUE;}//整棵树的删除int DeleteBST(BiTree &T, KeyType key) //实现二叉排序树的删除操作{if (!T){return FALSE;}else{if (EQ(key, T->data.key)) //是否相等return DeleteEle(T);else if (LT(key, T->data.key)) //是否小于return DeleteBST(T->lchild, key);elsereturn DeleteBST(T->rchild, key);}return 0;}二叉树的前中后根遍历栈的定义typedef struct{SElemType *base;SElemType *top;int stacksize;}SqStack;int InitStack(SqStack &S) //构造空栈{S.base = (SElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE *sizeof(SElemType));if (!S.base) exit(OVERFLOW);S.top = S.base;S.stacksize = STACK_INIT_SIZE;return OK;}//InitStackint Push(SqStack &S, SElemType e) //插入元素e为新栈顶{if (S.top - S.base >= S.stacksize){S.base = (SElemType*)realloc(S.base, (S.stacksize + STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType));if (!S.base) exit(OVERFLOW);S.top = S.base + S.stacksize;S.stacksize += STACKINCREMENT;}*S.top++ = e;return OK;}//Pushint Pop(SqStack &S, SElemType &e) //删除栈顶,应用e返回其值{if (S.top == S.base) return ERROR;e = *--S.top;return OK;}//Popint StackEmpty(SqStack S) //判断是否为空栈{if (S.base == S.top) return TRUE;return FALSE;}先根遍历int PreOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(ElemType e)) {SqStack S;BiTree p;InitStack(S);p = T;while (p || !StackEmpty(S)){if (p){Push(S, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;p = p->lchild;}else{Pop(S, p);p = p->rchild;}}return OK;}中根遍历int InOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(ElemType e)) {SqStack S;BiTree p;InitStack(S);p = T;while (p || !StackEmpty(S)){if (p){Push(S, p);p = p->lchild;}else{Pop(S, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;p = p->rchild;}}return OK;}后根遍历int PostOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(ElemType e)) {SqStack S, SS;BiTree p;InitStack(S);InitStack(SS);p = T;while (p || !StackEmpty(S)){if (p){Push(S, p);Push(SS, p);p = p->rchild;}else{if (!StackEmpty(S)){Pop(S, p);p = p->lchild;}}}while (!StackEmpty(SS)){Pop(SS, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;}return OK;}利用数组存储一个班学生信息ElemType a[] = { 51, "陈继真", 88,82, "黄景元", 89,53, "贾成", 88,44, "呼颜", 90,25, "鲁修德", 88,56, "须成", 88,47, "孙祥", 87, 38, "柏有患", 89, 9, " 革高", 89, 10, "考鬲", 87, 31, "李燧", 86, 12, "夏祥", 89, 53, "余惠", 84, 4, "鲁芝", 90, 75, "黄丙庆", 88, 16, "李应", 89, 87, "杨志", 86, 18, "李逵", 89, 9, "阮小五", 85, 20, "史进", 88, 21, "秦明", 88, 82, "杨雄", 89, 23, "刘唐", 85, 64, "武松", 88, 25, "李俊", 88, 86, "卢俊义", 88, 27, "华荣", 87, 28, "杨胜", 88, 29, "林冲", 89, 70, "李跃", 85, 31, "蓝虎", 90, 32, "宋禄", 84, 73, "鲁智深", 89, 34, "关斌", 90, 55, "龚成", 87, 36, "黄乌", 87, 57, "孔道灵", 87, 38, "张焕", 84, 59, "李信", 88, 30, "徐山", 83, 41, "秦祥", 85, 42, "葛公", 85, 23, "武衍公", 87, 94, "范斌", 83, 45, "黄乌", 60, 67, "叶景昌", 99, 7, "焦龙", 89, 78, "星姚烨", 85, 49, "孙吉", 90, 60, "陈梦庚", 95,};数组查询函数void ArraySearch(ElemType a[], int key, int length){int i;for (i = 0; i <= length; i++){if (key == a[i].key){cout << "学号:" << a[i].key << " 姓名:" << a[i].name << " 成绩:" << a[i].grade << endl;break;}}}二叉树查询函数上文二叉树根本函数中的SearchBST()即为二叉树查询函数。
数据结构 二叉排序树
9.6.2 哈希函数的构造方法
构造哈希函数的目标:
哈希地址尽可能均匀分布在表空间上——均 匀性好; 哈希地址计算尽量简单。
考虑因素:
函数的复杂度; 关键字长度与表长的关系; 关键字分布情况; 元素的查找频率。
一、直接地址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为哈希地址 即: H(key) = key 或: H(key) = a* key + b 其中,a, b为常数。 例:1949年后出生的人口调查表,关键字是年份 年份 1949 1950 1951 … 人数 … … … …
9.4 二叉排序树
1.定义:
二叉排序树(二叉搜索树或二叉查找树) 或者是一棵空树;或者是具有如下特性的二叉树
(1) 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的 值均小于根结点的值;
(2) 若它的右子树不空,则右子树上所有结点 的值均大于等于根结点的值; (3) 它的左、右子树也都分别是二叉排序树。
例如:
H(key)
通常设定一个一维数组空间存储记录集合,则 H(key)指示数组中的下标。
称这个一维数组为哈希(Hash)表或散列表。 称映射函数 H 为哈希函数。 H(key)为哈希地址
例:假定一个线性表为: A = (18,75,60,43,54,90,46) 假定选取的哈希函数为
hash3(key) = key % 13
H(key) = key + (-1948) 此法仅适合于: 地址集合的大小 = = 关键字集合的大小
二、数字分析法
假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位数 字组成 (u1, u2, …, us),分析关键字集中的全体, 并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为 地址。 例如:有若干记录,关键字为 8 位十进制数, 假设哈希表的表长为100, 对关键字进行分析, 取随机性较好的两位十进制数作为哈希地址。
二叉排序树
二叉排序树1.二叉排序树定义二叉排序树(Binary Sort Tree)或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树:(1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值。
(2)左右子树也都是二叉排序树,如图6-2所示。
2.二叉排序树的查找过程由其定义可见,二叉排序树的查找过程为:(1)若查找树为空,查找失败。
(2)查找树非空,将给定值key与查找树的根结点关键码比较。
(3)若相等,查找成功,结束查找过程,否则:①当给值key小于根结点关键码,查找将在以左孩子为根的子树上继续进行,转(1)。
②当给值key大于根结点关键码,查找将在以右孩子为根的子树上继续进行,转(1)。
3.二叉排序树插入操作和构造一棵二叉排序树向二叉排序树中插入一个结点的过程:设待插入结点的关键码为key,为将其插入,先要在二叉排序树中进行查找,若查找成功,按二叉排序树定义,该插入结点已存在,不用插入;查找不成功时,则插入之。
因此,新插入结点一定是作为叶子结点添加上去的。
构造一棵二叉排序树则是逐个插入结点的过程。
对于关键码序列为:{63,90,70,55,67,42,98,83,10,45,58},则构造一棵二叉排序树的过程如图6-3所示。
4.二叉排序树删除操作从二叉排序树中删除一个结点之后,要求其仍能保持二叉排序树的特性。
设待删结点为*p(p为指向待删结点的指针),其双亲结点为*f,删除可以分三种情况,如图6-4所示。
(1)*p结点为叶结点,由于删去叶结点后不影响整棵树的特性,所以,只需将被删结点的双亲结点相应指针域改为空指针,如图6-4(a)所示。
(2)*p结点只有右子树或只有左子树,此时,只需将或替换*f结点的*p子树即可,如图6-4(b)、(c)所示。
(3)*p结点既有左子树又有右子树,可按中序遍历保持有序地进行调整,如图6-4(d)、(e)所示。
设删除*p结点前,中序遍历序列为:① P为F的左子女时有:…,Pi子树,P,Pj,S子树,Pk,Sk子树,…,P2,S2子树,P1,S1子树,F,…。
二叉排序树
就维护表的有序性而言,二叉排序树无须移 动结点,只需修改指针即可完成插入和删 除操作,且其平均的执行时间均为O(lgn), 因此更有效。二分查找所涉及的有序表是 一个向量,若有插入和删除结点的操作, 则维护表的有序性所花的代价是O(n)。当 有序表是静态查找表时,宜用向量作为其 存储结构,而采用二分查找实现其查找操 作;若有序表里动态查找表,则应选择二 叉排序树作为其存储结构。
if(q->lchild) //*q的左子树非空,找*q的左子 树的最右节点r. {for(q=q->lchild;q->rchild;q=q->rchild); q->rchild=p->rchild; } if(parent->lchild==p)parent->lchild=p>lchild; else parent->rchild=p->lchild; free(p); /释放*p占用的空间 } //DelBSTNode
下图(a)所示的树,是按如下插入次序构成的: 45,24,55,12,37,53,60,28,40,70 下图(b)所示的树,是按如下插入次序构成的: 12,24,28,37,40,45,53,55,60,70
在二叉排序树上进行查找时的平均查找长度和二叉树的形态 有关: ①在最坏情况下,二叉排序树是通过把一个有序表的n 个结点依次插入而生成的,此时所得的二叉排序树蜕化为 棵深度为n的单支树,它的平均查找长度和单链表上的顺 序查找相同,亦是(n+1)/2。 ②在最好情况下,二叉排序树在生成的过程中,树的形 态比较匀称,最终得到的是一棵形态与二分查找的判定树 相似的二叉排序树,此时它的平均查找长度大约是lgn。 ③插入、删除和查找算法的时间复杂度均为O(lgn)。 (3)二叉排序树和二分查找的比较 就平均时间性能而言,二叉排序树上的查找和二分查找 差不多。
C平衡二叉树(AVL)创建和删除
C平衡⼆叉树(AVL)创建和删除 AVL是最先发明的⾃平衡⼆叉查找树算法。
在AVL中任何节点的两个⼉⼦⼦树的⾼度最⼤差别为⼀,所以它也被称为⾼度平衡树,n个结点的AVL树最⼤深度约1.44log2n。
查找、插⼊和删除在平均和最坏情况下都是O(log n)。
增加和删除可能需要通过⼀次或多次树旋转来重新平衡这个树。
定义 ⽤LH,EH,RH分别表⽰左⼦树⾼,等⾼,右⼦树⾼,即平衡因⼦1、0、-1#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>#define LH 1 // 左⾼#define EH 0 // 等⾼#define RH -1 // 右⾼typedef struct TreeNode{int data;int bf;struct TreeNode *left, *right;}TreeNode; 旋转处理 左旋和右旋,记住“左逆右顺”就可以/************************************************* 对以*p为根的⼆叉排序树作右旋处理,处理之后p指向新的树根结点,* A B* / / \* B 旋转后变为 C A* / \ /* C D D* 即旋转处理之前的左⼦树的结点。
************************************************/void r_rotate(TreeNode **p){TreeNode *l = (*p)->left;(*p)->left = l->right;l->right = (*p);*p = l;}/************************************************* 对以*p为根的⼆叉排序树作左旋处理,处理之后p指向新的树根结点,* A B* \ / \* B 旋转后变为 A D* / \ \* C D C* 即旋转处理之前的右⼦树的结点。
二叉排序树删除节点详解
⼆叉排序树删除节点详解⼆叉排序树删除节点详解说明1. ⼆叉排序树有着⽐数组查找快,⽐链表增删快的优势,⽐较常见2. ⼆叉排序树要删除节点,⾸先要找到该节点和该节点对应的⽗节点,因为只根据当前节点是不能删除节点本⾝的,因此需要找到⽗节点3. ⼆叉排序树删除节点,根据节点所在的位置不同,需要分为三种情况4. 即要删除的节点是叶⼦节点,要删除的节点只有⼀颗⼦树的情况和要删除的节点有两颗⼦树的情况5. 考虑第⼀种情况,即要删除的节点是叶⼦节点6. 直接找到要删除节点的⽗节点,然后置空即可7. 考虑第⼆种情况,即要删除的节点有⼀颗⼦树8. 先找到该节点和该节点的⽗节点,根据该节点是⽗节点的左⼦节点还是右⼦节点和该节点有左⼦节点还是有有⼦节点,应该分为四种情况讨论,每种情况改变⽗节点的引⽤即可实现删除9. 考虑第三种情况,即要删除的节点有两颗⼦树10. 这种情况删除思路应该为找到当前节点右⼦树的的最⼤值节点或者找到当前节点左⼦树的最⼩值节点,先将这个节点删除,再⽤这个节点替换当前节点11. 实质操作先记录删除⼦树的最⼤最⼩值节点的值,然后删除这个节点,最后⽤记录的这个值替换掉要删除的节点,实现删除有左右⼦树节点的思路12. 源码及思路见下源码及分析package algorithm.tree.bst;/*** @author AIMX_INFO* @version 1.0*/public class BinarySortTree {public static void main(String[] args) {int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};BST bst = new BST();//循环添加节点for (int i = 0; i < arr.length; i++) {bst.add(new Node(arr[i]));}//中序遍历查看System.out.println("中序遍历");bst.infixOrder();System.out.println("删除叶⼦节点");bst.delNode(7);bst.infixOrder();}}//⼆叉排序树class BST {private Node root;//中序遍历public void infixOrder() {if (root != null) {root.infixOrder();} else {System.out.println("树是空的");}}//添加节点public void add(Node node) {if (root == null) {root = node;} else {root.add(node);}}//查找某⼀节点public Node search(int value) {if (root == null) {return null;} else {return root.search(value);}}//查找某⼀节点的⽗节点public Node searchParent(int value) {if (root == null) {return null;} else {return root.searchParent(value);}}//删除节点public void delNode(int value) {//先判断是否为空树if (root == null) {return;} else {//如果树不为空,再判断树是否只有⼀个空节点if (root.left == null && root.right == null && root.value == value) { root = null;return;}//否则先查找要删除的节点Node target = search(value);//判断要删除节点是否存在if (target == null) {return;}//如果存在则再找到要删除节点的⽗节点Node parent = searchParent(value);//然后根据要删除的节点分情况删除//如果要删除的节点是叶⼦节点if (target.left == null && target.right == null) {//判断target是⽗节点的左⼦节点还是右⼦节点//如果是左⼦节点if (parent.left != null && parent.left.value == value) {parent.left = null;}//如果是左⼦节点if (parent.right != null && parent.right.value == value) {parent.right = null;}//如果要删除的节点有两个⼦节点} else if (target.left != null && target.right != null) {int minVal = delRightNodeMin(target.right);target.value = minVal;//否则要删除的节点只有⼀个⼦节点} else {//判断要删除的节点有左⼦节点还是右⼦节点//target的左⼦节点不为空if (target.left != null){//判断target是⽗节点的左⼦树还是右⼦树//左⼦树if (parent != null) {if (parent.left.value == value) {parent.left = target.left;} else {//右⼦树parent.right = target.left;}}else {root = target.left;}//target的右⼦节点不为空}else {//同理if (parent != null) {if (parent.left.value == value) {parent.left = target.right;} else {parent.right = target.right;}}else {root = target.right;}}}}}/*** 查找当前⼆叉排序树的最⼩节点并删除* @param node 当前⼆叉排序树* @return 返回最⼩节点的值*/public int delRightNodeMin(Node node){//辅助变量⽤于遍历⼆叉排序树Node target = node;//循环查找最⼩节点while (target.left != null){target = target.left;}//循环结束时已经找到//删除当前节点delNode(target.value);//返回当前节点的值return target.value;}}//节点class Node {int value;Node left;Node right;public Node(int value) {this.value = value;}//查找某⼀节点/*** @param value 要查找的节点的值* @return 返回查找的结果*/public Node search(int value) {//如果要查找的节点就是当前节点,直接返回if (value == this.value) {return this;}//判断要查找的节点的value与当前节点的value的⼤⼩关系 //向左递归查找if (value < this.value) {//判断左⼦树是否为空if (this.left == null) {return null;}return this.left.search(value);} else {//向右递归查找//判断右⼦树是否为空if (this.right == null) {return null;}return this.right.search(value);}}//查找要删除节点的⽗节点/*** @param value 要删除的节点的值* @return 返回查找的结果*/public Node searchParent(int value) {//判断当前节点是不是要查找节点的⽗节点if ((this.left != null && this.left.value == value) ||(this.right != null && this.right.value == value)) {return this;} else {//如果不是则向左向右递归查找//向左递归if (value < this.value && this.left != null) {return this.left.searchParent(value);//向右递归} else if (value >= this.value && this.right != null) {return this.right.searchParent(value);} else {//否则没有找到return null;}}}//递归添加节点的⽅法public void add(Node node) {//数据校验if (node == null) {return;}//根据要添加的节点的值和当前节点值的⼤⼩判断节点要添加的位置 if (node.value < this.value) {//如果当前左⼦节点为空,则直接添加if (this.left == null) {this.left = node;} else {//否则递归添加this.left.add(node);}} else {//同理if (this.right == null) {this.right = node;} else {this.right.add(node);}}}//中序遍历public void infixOrder() {if (this.left != null) {this.left.infixOrder();}System.out.println(this);if (this.right != null) {this.right.infixOrder();}}@Overridepublic String toString() {return "Node{" +"value=" + value +'}';}}。
关于二叉排序树及删除异常的讨论
乱现象 , 许多教材以及其它相当数量的文章中都隐含了这种删除异常而
未受 到关 注【 . 学 中如果 不注意 , 】 在教 很容 易忽 视这个 细 节 .
(无 复 据 a 重 数 ) (有 复 据 b 重 数 ) 图1二 排 树的 同 态 叉 序 不 形
231 删除叶子结点 删除叶子结点不影响二叉排序树 的结构, .. 二
叉排序树无需重构 , 只需修改其父结点的指针即可 , 例如图 ib 中删 () 除值为 58 l, ,,7 1 9的叶子结点均属于这种情况 .
维普资讯
第2 9卷 3期 2 0 年 6月 06
安徽师 范 大学学报 ( 自然科学版)
Ju l f n u N n n esy( aua S i c ) oma o h i o  ̄l i rt N t l c n e A U v i r e
操作 , 指出在现实中 存在二叉排序树删除操作的混乱现象, 这种混乱导致删除后二又排序树的定义不
再成立, 并通过实例详细分析这种删除异常现象出现的条件 , 最后提 出 避免删除异常的可行建议,
关键词 : 数据结构; 二叉排序树 ; 删除异常 中图分类号 :P 1. 文献标码 : 文章编号: 0 — 432o )3 03 — 3 T 311 2 A 1 1 24 ( 6o — 25 0 0 o
将其子树 ( 不论是左子树还是右子树 ) 作为其父结点的左子树 , 否则作为其父结点的右子树 , 如图 2 所示 .
233 删除有左右两棵子树的结点 这是一般 的情况 , .. 处理相对复杂, 且二叉排序树需重构 . 通常有两种解 决办法 :
方法一 从待删除结点 D的左子树的根 s出发 , 向右一直找到右子树为空的结点 B 这个结点的值在 D ,
数据结构:第9章 查找2-二叉树和平衡二叉树
return(NULL); else
{if(t->data==x) return(t);
if(x<(t->data) return(search(t->lchild,x));
else return(search(t->lchild,x)); } }
——这种既查找又插入的过程称为动态查找。 二叉排序树既有类似于折半查找的特性,又采用了链表存储, 它是动态查找表的一种适宜表示。
注:若数据元素的输入顺序不同,则得到的二叉排序树形态 也不同!
讨论1:二叉排序树的插入和查找操作 例:输入待查找的关键字序列=(45,24,53,45,12,24,90)
二叉排序树的建立 对于已给定一待排序的数据序列,通常采用逐步插入结点的方 法来构造二叉排序树,即只要反复调用二叉排序树的插入算法 即可,算法描述为: BiTree *Creat (int n) //建立含有n个结点的二叉排序树 { BiTree *BST= NULL;
for ( int i=1; i<=n; i++) { scanf(“%d”,&x); //输入关键字序列
– 法2:令*s代替*p
将S的左子树成为S的双亲Q的右子树,用S取代p 。 若C无右子树,用C取代p。
例:请从下面的二叉排序树中删除结点P。
F P
法1:
F
P
C
PR
C
PR
CL Q
CL QL
Q SL
S PR
QL S
SL
法2:
F
PS
C
PR
CL Q
QL SL S SL
数据结构 -第12周查找第3讲-二叉排序树.pdf
以二叉树或树作为表的组织形式,称为树表,它是一类动态查找表,不仅适合于数据查找,也适合于表插入和删除操作。
常见的树表:二叉排序树平衡二叉树B-树B+树9.3.1 二叉排序树二叉排序树(简称BST)又称二叉查找(搜索)树,其定义为:二叉排序树或者是空树,或者是满足如下性质(BST性质)的二叉树:❶若它的左子树非空,则左子树上所有节点值(指关键字值)均小于根节点值;❷若它的右子树非空,则右子树上所有节点值均大于根节点值;❸左、右子树本身又各是一棵二叉排序树。
注意:二叉排序树中没有相同关键字的节点。
二叉树结构满足BST性质:节点值约束二叉排序树503080209010854035252388例如:是二叉排序树。
66不试一试二叉排序树的中序遍历序列有什么特点?二叉排序树的节点类型如下:typedef struct node{KeyType key;//关键字项InfoType data;//其他数据域struct node*lchild,*rchild;//左右孩子指针}BSTNode;二叉排序树可看做是一个有序表,所以在二叉排序树上进行查找,和二分查找类似,也是一个逐步缩小查找范围的过程。
1、二叉排序树上的查找Nk< bt->keybtk> bt->key 每一层只和一个节点进行关键字比较!∧∧p查找到p所指节点若k<p->data,并且p->lchild=NULL,查找失败。
若k>p->data,并且p->rchild=NULL,查找失败。
查找失败的情况加上外部节点一个外部节点对应某内部节点的一个NULL指针递归查找算法SearchBST()如下(在二叉排序树bt上查找关键字为k的记录,成功时返回该节点指针,否则返回NULL):BSTNode*SearchBST(BSTNode*bt,KeyType k){if(bt==NULL||bt->key==k)//递归出口return bt;if(k<bt->key)return SearchBST(bt->lchild,k);//在左子树中递归查找elsereturn SearchBST(bt->rchild,k);//在右子树中递归查找}在二叉排序树中插入一个关键字为k的新节点,要保证插入后仍满足BST性质。
杭电软件技术基础实验报告
《软件技术基础》上机实验报告2018至2019学年,第1学期学生姓名:***班级:***学号:***授课教师:***指导教师:***报告完成时间:2018年12月9日实验一:链式二叉排序树的创建和遍历一.实验目的和要求1.加深理解数据结构的目的和概念,以及逻辑结构和物理结构的关系;2.练习数据结构操作算法的编程实现;3.练习链表的程序设计,掌握二叉链表的设计技术;4.练习递归函数的设计方法;5.巩固二叉排序树的概念;6.熟悉软件功能的分析设计方法。
二.功能分析与设计利用C或C++,设计程序,定义二叉链表,存储二叉排序树,声明并定义相应的函数,实现链式二叉排序树的下列操作:1. 输入数据个数DataCount(要求在10和20之间)和数据最大值MaxData(在50和100之间)。
算法实现:该任务需要限制输入的DataCount在10和20之间,MaxData在50和100之间,只有当两者均满足要求时,程序才会向下执行。
若不满足时,会提示“输入不正确,请重新输入!”,并继续输入DataCount和MaxData,直至满足要求。
这里用while(1)死循环,不得到正确输入不退出。
部分代码如下:while(1){printf("请输入DataCount:");scanf("%d",&DataCount);printf("请输入Maxdata:");scanf("%d",&Maxdata);if(DataCount>=10&&DataCount<=20&&Maxdata>=50&&Maxdata<=100) break;printf("输入不正确,请重新输入! \n");fflush(stdin); //清空输入}2. 在0和MaxData之间,随机产生DataCount个不重复的整数,按产生先后顺序形成一个数据序列,并输出该序列。
数据结构第六章二叉树的应用教案
6.3 哈夫曼树
• • 最优树的定义 如何构造最优树
6.3.1 基本术语
路径和路径长度
若在一棵树中存在着一个结点序列 k1,k2,…,kj,使得ki是ki+1的 双亲(1≤i<j),则称此结点序列是 从k1到kj的路径从k1到kj所经过的 分支数称为这两点之间的路径长度
结点的权和带权路径长度
权 给结点赋上一个有某种意义 的实数,我们称为权。 带权路径长度 从根结点到该结点之间路径 长度与该结点上权的乘积。
23 设 key = 48
T
20 10 T 23 T 25
T T
30
T
40 35 T
bool Find(BTreeNode* T, ElemType& item) if(T==NULL) return false; //查找失败 else { if(item==T->data) { item=T->data; return true; } else if(item<T->data) //向左子树继续查找 return Find(T->left, item); else return Find(T->right, item); } //向右子树继续查找
ri r2i ri r2i 1
(小顶堆)
或
ri r2i ri r2i 1
(大顶堆)
12, 36, 27, 65, 40, 34, 98, 81, 73, 55, 49
是小顶堆
12, 36, 27, 65, 40, 14, 98, 81, 73, 55, 49
不是堆
子树上查找;
3)大于根结点的关键字,则继续在右
子树上查找。
二叉排序树课程设计
二叉排序树课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解二叉排序树的概念和特点;2. 掌握二叉排序树的插入、删除和查找操作;3. 能够分析二叉排序树的时间复杂度;4. 了解二叉排序树在实际应用中的优势。
技能目标:1. 能够手动构建二叉排序树并进行基本操作;2. 能够运用编程语言实现二叉排序树的基本功能;3. 能够分析并解决二叉排序树相关的问题;4. 能够运用二叉排序树解决实际排序和查找问题。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据结构和算法的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力;3. 培养学生的团队协作意识,学会与他人共同分析、解决问题;4. 培养学生严谨的科学态度,注重算法的正确性和效率。
课程性质:本课程为计算机科学领域的数据结构与算法课程,旨在让学生掌握二叉排序树的基本概念和操作,提高学生的编程能力和逻辑思维能力。
学生特点:学生具备基本的计算机知识和编程基础,对数据结构有一定了解,但对二叉排序树的认识可能较浅。
教学要求:结合学生特点,采用讲解、实践和讨论相结合的教学方法,使学生在理解二叉排序树理论知识的基础上,能够动手实践并解决实际问题。
在教学过程中,注重培养学生的自主学习能力和团队合作精神,提高学生的综合素质。
通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,为后续相关课程打下坚实基础。
二、教学内容1. 引入二叉排序树的概念,阐述其定义、性质和应用场景;- 教材章节:第三章第一节“二叉排序树的定义和性质”2. 讲解二叉排序树的插入、删除、查找操作及其实现方法;- 教材章节:第三章第二节“二叉排序树的操作”3. 分析二叉排序树的性能特点,包括时间复杂度和空间复杂度;- 教材章节:第三章第三节“二叉排序树的性能分析”4. 介绍二叉排序树在实际应用中的优势,如排序、查找等;- 教材章节:第三章第四节“二叉排序树的应用”5. 结合实例,让学生动手实践二叉排序树的构建和操作;- 教材章节:第三章实例分析与编程练习6. 总结二叉排序树的特点和适用场景,与其他排序方法进行对比;- 教材章节:第三章总结与拓展教学进度安排:1. 第1课时:引入二叉排序树的概念、性质和应用场景;2. 第2课时:讲解二叉排序树的插入、删除、查找操作;3. 第3课时:分析二叉排序树的性能特点;4. 第4课时:介绍二叉排序树在实际应用中的优势;5. 第5课时:结合实例,学生动手实践二叉排序树的构建和操作;6. 第6课时:总结二叉排序树,与其他排序方法进行对比。
头歌二叉排序表的基本操作
头歌二叉排序表的基本操作一、概述二叉排序树,也称为二叉搜索树(Binary Search Tree, BST),是一种特殊的二叉树,其中每个节点都满足以下性质:对于任意节点,其左子树中所有节点的值都小于该节点的值,而其右子树中所有节点的值都大于该节点的值。
这种特性使得二叉排序树成为一种非常有效的数据结构,用于在各种算法中实现快速查找、插入和删除操作。
二、基本操作1. 插入操作插入操作是二叉排序树中最常用的操作之一。
其基本步骤如下:(1)创建一个新节点,并将要插入的值赋给该节点。
(2)如果二叉排序树为空,则将新节点作为根节点。
(3)否则,从根节点开始比较新节点的值与当前节点的值。
如果新节点的值小于当前节点的值,则将新节点插入到当前节点的左子树中;否则,将新节点插入到当前节点的右子树中。
(4)重复步骤3,直到找到一个空位置来插入新节点。
2. 删除操作删除操作是二叉排序树中比较复杂的操作之一。
其基本步骤如下:(1)找到要删除的节点。
如果找不到要删除的节点,则无法进行删除操作。
(2)如果找到要删除的节点,则将其从树中删除。
如果该节点只有一个子节点,则直接删除该节点;如果该节点有两个子节点,则可以选择将其中的一个子节点“提升”到该节点的位置,然后删除该子节点。
在提升子节点时,需要考虑子节点的值与要删除的节点的值之间的关系,以确保二叉排序树的性质不变。
(3)如果被提升的子节点仍然包含要删除的节点,则需要重复步骤2,直到找到要删除的节点并将其删除。
3. 查找操作查找操作用于在二叉排序树中查找指定的值。
其基本步骤如下:(1)从根节点开始,比较当前节点的值与要查找的值。
如果它们相等,则查找成功,返回当前节点的位置。
(2)如果当前节点的值大于要查找的值,则进入当前节点的左子树中进行查找;否则进入当前节点的右子树中进行查找。
(3)重复步骤2,直到找到要查找的值或者搜索路径上的所有节点都已访问过。
如果最终没有找到要查找的值,则返回空指针。
数据结构_第9章_查找2-二叉树和平衡二叉树
F
PS
C
PR
CL Q
QL SL S SL
10
3
18
2
6 12
6 删除10
3
18
2
4 12
4
15
15
三、二叉排序树的查找分析
1) 二叉排序树上查找某关键字等于给定值的结点过程,其实 就是走了一条从根到该结点的路径。 比较的关键字次数=此结点的层次数; 最多的比较次数=树的深度(或高度),即 log2 n+1
-0 1 24
0 37
0 37
-0 1
需要RL平衡旋转 (绕C先顺后逆)
24
0
-012
13
3573
0
01
37
90
0 53 0 53
0 90
作业
已知如下所示长度为12的表:
(Jan, Feb, Mar, Apr, May, June, July, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec)
(1) 试按表中元素的顺序依次插入一棵初始为空的二叉 排序树,画出插入完成之后的二叉排序树,并求其在 等概率的情况下查找成功的平均查找长度。
2) 一棵二叉排序树的平均查找长度为:
n i1
ASL 1
ni Ci
m
其中:
ni 是每层结点个数; Ci 是结点所在层次数; m 为树深。
最坏情况:即插入的n个元素从一开始就有序, ——变成单支树的形态!
此时树的深度为n ; ASL= (n+1)/2 此时查找效率与顺序查找情况相同。
最好情况:即:与折半查找中的判ห้องสมุดไป่ตู้树相同(形态比较均衡) 树的深度为:log 2n +1 ; ASL=log 2(n+1) –1 ;与折半查找相同。
二叉排序书课程设计
二叉排序书课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解二叉排序树的概念、性质和基本操作,掌握二叉排序树的插入、删除和查找过程。
2. 使学生能够运用二叉排序树解决实际问题,如数据排序和查找。
技能目标:1. 培养学生运用二叉排序树进行数据组织和分析的能力。
2. 培养学生编写和调试二叉排序树相关程序的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据结构和算法的兴趣,激发学生学习主动性和积极性。
2. 培养学生勇于克服困难、独立解决问题的精神,增强团队合作意识。
3. 培养学生认识到二叉排序树在实际应用中的价值,提高对计算机科学的认识。
课程性质:本课程为计算机科学领域的数据结构与算法课程,以二叉排序树为主题,结合实际案例,使学生掌握二叉排序树的相关知识。
学生特点:学生已具备一定的编程基础和逻辑思维能力,但对二叉排序树的概念和操作尚不熟悉。
教学要求:1. 通过讲解、示例和练习,使学生掌握二叉排序树的基本原理和操作。
2. 注重理论与实践相结合,提高学生解决实际问题的能力。
3. 鼓励学生主动思考、提问,培养良好的学习习惯。
4. 强化编程实践,提高学生的编程技能和逻辑思维能力。
二、教学内容1. 引言:介绍二叉排序树的基本概念,及其在数据结构和算法中的应用。
- 相关章节:课本第X章“二叉树与二叉排序树”2. 二叉排序树的性质与定义:- 内容:二叉排序树的定义、性质、特点- 相关章节:课本第X章“二叉排序树的性质与定义”3. 二叉排序树的插入操作:- 内容:插入过程、算法实现、示例演示- 相关章节:课本第X章“二叉排序树的插入操作”4. 二叉排序树的删除操作:- 内容:删除过程、算法实现、示例演示- 相关章节:课本第X章“二叉排序树的删除操作”5. 二叉排序树的查找操作:- 内容:查找过程、算法实现、示例演示- 相关章节:课本第X章“二叉排序树的查找操作”6. 二叉排序树的应用实例:- 内容:实际案例、程序编写、问题解决- 相关章节:课本第X章“二叉排序树的应用”7. 二叉排序树的遍历:- 内容:遍历方法、算法实现、示例演示- 相关章节:课本第X章“二叉树的遍历”8. 总结与拓展:- 内容:二叉排序树的优缺点、拓展知识、高级话题- 相关章节:课本第X章“二叉排序树的总结与拓展”教学进度安排:1. 引言与基本概念(1课时)2. 二叉排序树的性质与定义(1课时)3. 插入与删除操作(2课时)4. 查找操作(1课时)5. 应用实例与程序编写(2课时)6. 遍历方法(1课时)7. 总结与拓展(1课时)三、教学方法1. 讲授法:- 通过对二叉排序树的基本概念、性质和操作进行系统讲解,使学生建立完整的知识体系。
数据结构第20讲--二叉排序树--2018
二叉排序树
• 任一结点 > 其左子树的所有结点,并且
< 其右子树的所有结点;
结点的左、右子树,也是二叉排序树;
≠
5
5
左孩子 < 父亲 <右孩子 另外,与堆进行区分!
4 9 49
3 12 7 12
×√
二叉排序树
• 任一结点 > 其左子树,并且
parentp->llink = Null;
else
//若*p是父亲的右孩子
parentp->rlink = Null;
free(p); return 1; //释放空间,返回 }
//2.1 若*p只有右孩子,则让右孩子取代*p
if(p->llink==Null && p->rlink!=Null)
18
< 其右子树; • 重要性质:
中序遍历二叉排序树
10 5
73 68 99
递增序列
4 9 27
• 如何判断1棵二叉树
是否是二叉排序树?
8 25 41
-- 中序遍历,得到递增序列才是。 32 51
二叉排序树--存储结构
struct BinSearchNode; //结点类型声明 typedef struct BinSearchNode * PBinSearchNode; struct BinSearchNode //结点类型
q
p = *ptree; //p指向树根
p
q = p; //后续:q用于记录p的父亲
5
49
7 12
while( p != Null) //p指向当前(子)树的根
二叉排序树删除的四种方法
二叉排序树删除的四种方法
1、当待删除结点没有子结点时,只需要把父结点中指向待删除节点的指针置空,从而删除该结点。
2、当待删除结点只有一个子结点时,只需要把父节点指向待删除结点的指针指向待删除结点的子节点,从而删除该结点。
3、当待删除结点有两个子结点时,先找到该结点的右子树中的最小元素(或者左子树中的最大元素),把它和待删除结点的值交换,交换后,再把最小元素的位置删除,即可完成删除。
4、可以把待删除结点的值替换为null,然后进行删除,即使待删除结点有两个子结点,也可以用这种方法来删除,这种方法的效率比较低,但简单易实现。
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二叉排序树的删除
对于一般的二叉树来说,删去树中的一个结点是没有意义的,因为它将使以被删除的结点为根的子树变成森林,破坏了整棵树的结构
但是,对于二叉排序树,删去树上的一个结点相当于删去有序序列中的一个记录,只要在删除某个结点后不改变二叉排序树的特性即可。
在二叉排序树上删除一个结点的算法如下:
btree * DeleteBST(btree *b, ElemType x)
{
if (b)
{
if (b->data == x)
b = DelNode(b);
else if (b->data > x)
b->lchild = DeleteBST(b->lchild, x);
else
b->rchild = DeleteBST(b->rchild, x);
}
return b;
}
其中删除过程有两种方法。
第一种过程如下:
1。
若p有左子树,找到其左子树的最右边的叶子结点r,用该叶子结点r来替代p,把r的左孩子
作为r的父亲的右孩子。
2。
若p没有左子树,直接用p的右孩子取代它。
第二种过程如下:
1。
若p有左子树,用p的左孩子取代它;找到其左子树的最右边的叶子结点r,把p的右子树作为r
的右子树。
2。
若p没有左子树,直接用p的右孩子取代它。
两种方法各有优劣,第一种操作简单一点点,但均衡性不如第二种,因为它将结点p的右子树
全部移到左边来了。
下面将分别以两种种思路编写代码。
第一种:
btree * DelNode(btree *p)
{
if (p->lchild)
{
btree *r = p->lchild; //r指向其左子树;
while(r->rchild != NULL)//搜索左子树的最右边的叶子结点r
{
r = r->rchild;
}
r->rchild = p->rchild;
btree *q = p->lchild; //q指向其左子树;
free(p);
return q;
}
else
{
btree *q = p->rchild; //q指向其右子树;
free(p);
return q;
}
}
第二种:
btree * DelNode(btree *p)
{
if (p->lchild)
{
btree *r = p->lchild; //r指向其左子树;
btree *prer = p->lchild; //prer指向其左子树;
while(r->rchild != NULL)//搜索左子树的最右边的叶子结点r
{
prer = r;
r = r->rchild;
}
if(prer != r)//若r不是p的左孩子,把r的左孩子作为r的父亲的右孩子
{
prer->rchild = r->lchild;
r->lchild = p->lchild; //被删结点p的左子树作为r的左子树
}
r->rchild = p->rchild; //被删结点p的右子树作为r的右子树
free(p);
return r;
}
else
{
btree *q = p->rchild; //q指向其右子树;
free(p);
return q;
}
}
但是上面这种方法,把r移来移去,很容易出错,其实在这里我们删除的只是p的元素值,而不是它的地址,所以完全没有必要移动指针。
仔细观察,发现我们删除的地址实际上是p的左子树的最右边的叶子结点r的地址,所以我们只要把r的数据填到p中,然后把r删除即可。
算法如下:
btree * DelNode(btree *p)
{
if (p->lchild)
{
btree *r = p->lchild; //r指向其左子树;
btree *prer = p->lchild; //prer指向其左子树;
while(r->rchild != NULL)//搜索左子树的最右边的叶子结点r
{
prer = r;
r = r->rchild;
}
p->data = r->data;
if(prer != r)//若r不是p的左孩子,把r的左孩子作为r的父亲的右孩子 prer->rchild = r->lchild;
else
p->lchild = r->lchild; //否则结点p的左子树指向r的左子树
free(r);
return p;
}
else
{
btree *q = p->rchild; //q指向其右子树;
free(p);
return q;
}
}。