实现平衡二叉排序树的各种算法代码 一

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数据结构平衡二叉树的操作演示

数据结构平衡二叉树的操作演示

平衡二叉树操作的演示1.需求分析本程序是利用平衡二叉树,实现动态查找表的基本功能:创建表,查找、插入、删除。

具体功能:(1)初始,平衡二叉树为空树,操作界面给出创建、查找、插入、删除、合并、分裂六种操作供选择。

每种操作均提示输入关键字。

每次插入或删除一个结点后,更新平衡二叉树的显示。

(2)平衡二叉树的显示采用凹入表现形式。

(3)合并两棵平衡二叉树。

(4)把一棵二叉树分裂为两棵平衡二叉树,使得在一棵树中的所有关键字都小于或等于x,另一棵树中的任一关键字都大于x。

如下图:2.概要设计平衡二叉树是在构造二叉排序树的过程中,每当插入一个新结点时,首先检查是否因插入新结点而破坏了二叉排序树的平衡性,若是则找出其中的最小不平衡子树,在保持二叉排序树特性的前提下,调整最小不平衡子树中各结点之间的链接关系,进行相应的旋转,使之成为新的平衡子树。

具体步骤:(1)每当插入一个新结点,从该结点开始向上计算各结点的平衡因子,即计算该结点的祖先结点的平衡因子,若该结点的祖先结点的平衡因子的绝对值不超过1,则平衡二叉树没有失去平衡,继续插入结点;(2)若插入结点的某祖先结点的平衡因子的绝对值大于1,则找出其中最小不平衡子树的根结点;(3)判断新插入的结点与最小不平衡子树的根结点个关系,确定是那种类型的调整;(4)如果是LL型或RR型,只需应用扁担原理旋转一次,在旋转过程中,如果出现冲突,应用旋转优先原则调整冲突;如果是LR型或RL型,则需应用扁担原理旋转两次,第一次最小不平衡子树的根结点先不动,调整插入结点所在子树,第二次再调整最小不平衡子树,在旋转过程中,如果出现冲突,应用旋转优先原则调整冲突;(5)计算调整后的平衡二叉树中各结点的平衡因子,检验是否因为旋转而破坏其他结点的平衡因子,以及调整后平衡二叉树中是否存在平衡因子大于1的结点。

流程图3.详细设计二叉树类型定义:typedef int Status;typedef int ElemType;typedef struct BSTNode{ElemType data;int bf;struct BSTNode *lchild ,*rchild;} BSTNode,* BSTree;Status SearchBST(BSTree T,ElemType e)//查找void R_Rotate(BSTree &p)//右旋void L_Rotate(BSTree &p)//左旋void LeftBalance(BSTree &T)//插入平衡调整void RightBalance(BSTree &T)//插入平衡调整Status InsertAVL(BSTree &T,ElemType e,int &taller)//插入void DELeftBalance(BSTree &T)//删除平衡调整void DERightBalance(BSTree &T)//删除平衡调整Status Delete(BSTree &T,int &shorter)//删除操作Status DeleteAVL(BSTree &T,ElemType e,int &shorter)//删除操作void merge(BSTree &T1,BSTree &T2)//合并操作void splitBSTree(BSTree T,ElemType e,BSTree &T1,BSTree &T2)//分裂操作void PrintBSTree(BSTree &T,int lev)//凹入表显示附录源代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//#define TRUE 1//#define FALSE 0//#define OK 1//#define ERROR 0#define LH +1#define EH 0#define RH -1//二叉类型树的类型定义typedef int Status;typedef int ElemType;typedef struct BSTNode{ElemType data;int bf;//结点的平衡因子struct BSTNode *lchild ,*rchild;//左、右孩子指针} BSTNode,* BSTree;/*查找算法*/Status SearchBST(BSTree T,ElemType e){if(!T){return 0; //查找失败}else if(e == T->data ){return 1; //查找成功}else if (e < T->data){return SearchBST(T->lchild,e);}else{return SearchBST(T->rchild,e);}}//右旋void R_Rotate(BSTree &p){BSTree lc; //处理之前的左子树根结点lc = p->lchild; //lc指向的*p的左子树根结点p->lchild = lc->rchild; //lc的右子树挂接为*P的左子树lc->rchild = p;p = lc; //p指向新的根结点}//左旋void L_Rotate(BSTree &p){BSTree rc;rc = p->rchild; //rc指向的*p的右子树根结点p->rchild = rc->lchild; //rc的左子树挂接为*p的右子树rc->lchild = p;p = rc; //p指向新的根结点}//对以指针T所指结点为根结点的二叉树作左平衡旋转处理,//本算法结束时指针T指向新的根结点void LeftBalance(BSTree &T){BSTree lc,rd;lc=T->lchild;//lc指向*T的左子树根结点switch(lc->bf){ //检查*T的左子树的平衡度,并做相应的平衡处理case LH: //新结点插入在*T的左孩子的左子树,要做单右旋处理T->bf = lc->bf=EH;R_Rotate(T);break;case RH: //新结点插入在*T的左孩子的右子树上,做双旋处理rd=lc->rchild; //rd指向*T的左孩子的右子树根switch(rd->bf){ //修改*T及其左孩子的平衡因子case LH: T->bf=RH; lc->bf=EH;break;case EH: T->bf=lc->bf=EH;break;case RH: T->bf=EH; lc->bf=LH;break;}rd->bf=EH;L_Rotate(T->lchild); //对*T的左子树作左旋平衡处理R_Rotate(T); //对*T作右旋平衡处理}}//右平衡旋转处理void RightBalance(BSTree &T){BSTree rc,ld;rc=T->rchild;switch(rc->bf){case RH:T->bf= rc->bf=EH;L_Rotate(T);break;case LH:ld=rc->lchild;switch(ld->bf){case LH: T->bf=RH; rc->bf=EH;break;case EH: T->bf=rc->bf=EH;break;case RH: T->bf = EH; rc->bf=LH;break;}ld->bf=EH;R_Rotate(T->rchild);L_Rotate(T);}}//插入结点Status InsertAVL(BSTree &T,ElemType e,int &taller){//taller反应T长高与否if(!T){//插入新结点,树长高,置taller为trueT= (BSTree) malloc (sizeof(BSTNode));T->data = e;T->lchild = T->rchild = NULL;T->bf = EH;taller = 1;}else{if(e == T->data){taller = 0;return 0;}if(e < T->data){if(!InsertAVL(T->lchild,e,taller))//未插入return 0;if(taller)//已插入到*T的左子树中且左子树长高switch(T->bf){//检查*T的平衡度,作相应的平衡处理case LH:LeftBalance(T);taller = 0;break;case EH:T->bf = LH;taller = 1;break;case RH:T->bf = EH;taller = 0;break;}}else{if (!InsertAVL(T->rchild,e,taller)){return 0;}if(taller)//插入到*T的右子树且右子树增高switch(T->bf){//检查*T的平衡度case LH:T->bf = EH;taller = 0;break;case EH:T->bf = RH;taller = 1;break;case RH:RightBalance(T);taller = 0;break;}}}return 1;}void DELeftBalance(BSTree &T){//删除平衡调整BSTree lc,rd;lc=T->lchild;switch(lc->bf){case LH:T->bf = EH;//lc->bf= EH;R_Rotate(T);break;case EH:T->bf = EH;lc->bf= EH;R_Rotate(T);break;case RH:rd=lc->rchild;switch(rd->bf){case LH: T->bf=RH; lc->bf=EH;break;case EH: T->bf=lc->bf=EH;break;case RH: T->bf=EH; lc->bf=LH;break;}rd->bf=EH;L_Rotate(T->lchild);R_Rotate(T);}}void DERightBalance(BSTree &T) //删除平衡调整{BSTree rc,ld;rc=T->rchild;switch(rc->bf){case RH:T->bf= EH;//rc->bf= EH;L_Rotate(T);break;case EH:T->bf= EH;//rc->bf= EH;L_Rotate(T);break;case LH:ld=rc->lchild;switch(ld->bf){case LH: T->bf=RH; rc->bf=EH;break;case EH: T->bf=rc->bf=EH;break;case RH: T->bf = EH; rc->bf=LH;break;}ld->bf=EH;R_Rotate(T->rchild);L_Rotate(T);}}void SDelete(BSTree &T,BSTree &q,BSTree &s,int &shorter){if(s->rchild){SDelete(T,s,s->rchild,shorter);if(shorter)switch(s->bf){case EH:s->bf = LH;shorter = 0;break;case RH:s->bf = EH;shorter = 1;break;case LH:DELeftBalance(s);shorter = 0;break;}return;}T->data = s->data;if(q != T)q->rchild = s->lchild;elseq->lchild = s->lchild;shorter = 1;}//删除结点Status Delete(BSTree &T,int &shorter){ BSTree q;if(!T->rchild){q = T;T = T->lchild;free(q);shorter = 1;}else if(!T->lchild){q = T;T= T->rchild;free(q);shorter = 1;}else{SDelete(T,T,T->lchild,shorter);if(shorter)switch(T->bf){case EH:T->bf = RH;shorter = 0;break;case LH:T->bf = EH;shorter = 1;break;case RH:DERightBalance(T);shorter = 0;break;}}return 1;}Status DeleteAVL(BSTree &T,ElemType e,int &shorter){ int sign = 0;if (!T){return sign;}else{if(e == T->data){sign = Delete(T,shorter);return sign;}else if(e < T->data){sign = DeleteAVL(T->lchild,e,shorter);if(shorter)switch(T->bf){case EH:T->bf = RH;shorter = 0;break;case LH:T->bf = EH;shorter = 1;break;case RH:DERightBalance(T);shorter = 0;break;}return sign;}else{sign = DeleteAVL(T->rchild,e,shorter);if(shorter)switch(T->bf){case EH:T->bf = LH;shorter = 0;break;case RH:T->bf = EH;break;case LH:DELeftBalance(T);shorter = 0;break;}return sign;}}}//合并void merge(BSTree &T1,BSTree &T2){int taller = 0;if(!T2)return;merge(T1,T2->lchild);InsertAVL(T1,T2->data,taller);merge(T1,T2->rchild);}//分裂void split(BSTree T,ElemType e,BSTree &T1,BSTree &T2){ int taller = 0;if(!T)return;split(T->lchild,e,T1,T2);if(T->data > e)InsertAVL(T2,T->data,taller);elseInsertAVL(T1,T->data,taller);split(T->rchild,e,T1,T2);}//分裂void splitBSTree(BSTree T,ElemType e,BSTree &T1,BSTree &T2){ BSTree t1 = NULL,t2 = NULL;split(T,e,t1,t2);T1 = t1;T2 = t2;return;}//构建void CreatBSTree(BSTree &T){int num,i,e,taller = 0;printf("输入结点个数:");scanf("%d",&num);printf("请顺序输入结点值\n");for(i = 0 ;i < num;i++){printf("第%d个结点的值",i+1);scanf("%d",&e);InsertAVL(T,e,taller) ;}printf("构建成功,输入任意字符返回\n");getchar();getchar();}//凹入表形式显示方法void PrintBSTree(BSTree &T,int lev){int i;if(T->rchild)PrintBSTree(T->rchild,lev+1);for(i = 0;i < lev;i++)printf(" ");printf("%d\n",T->data);if(T->lchild)PrintBSTree(T->lchild,lev+1);void Start(BSTree &T1,BSTree &T2){int cho,taller,e,k;taller = 0;k = 0;while(1){system("cls");printf(" 平衡二叉树操作的演示 \n\n");printf("********************************\n");printf(" 平衡二叉树显示区 \n");printf("T1树\n");if(!T1 )printf("\n 当前为空树\n");else{PrintBSTree(T1,1);}printf("T2树\n");if(!T2 )printf("\n 当前为空树\n");elsePrintBSTree(T2,1);printf("\n********************************************************************* *********\n");printf("T1操作:1.创建 2.插入 3.查找 4.删除 10.分裂\n");printf("T2操作:5.创建 6.插入 7.查找 8.删除 11.分裂\n");printf(" 9.合并 T1,T2 0.退出\n");printf("*********************************************************************** *******\n");printf("输入你要进行的操作:");scanf("%d",&cho);switch(cho){case 1:CreatBSTree(T1);break;case 2:printf("请输入要插入关键字的值");scanf("%d",&e);InsertAVL(T1,e,taller) ;break;case 3:printf("请输入要查找关键字的值");scanf("%d",&e);if(SearchBST(T1,e))printf("查找成功!\n");elseprintf("查找失败!\n");printf("按任意键返回87"); getchar();getchar();break;case 4:printf("请输入要删除关键字的值"); scanf("%d",&e);if(DeleteAVL(T1,e,k))printf("删除成功!\n");elseprintf("删除失败!\n");printf("按任意键返回");getchar();getchar();break;case 5:CreatBSTree(T2);break;case 6:printf("请输入要插入关键字的值"); scanf("%d",&e);InsertAVL(T2,e,taller) ;break;case 7:printf("请输入要查找关键字的值"); scanf("%d",&e);if(SearchBST(T2,e))printf("查找成功!\n");elseprintf("查找失败!\n");printf("按任意键返回");getchar();getchar();break;case 8:printf("请输入要删除关键字的值"); scanf("%d",&e);if(DeleteAVL(T2,e,k))printf("删除成功!\n");elseprintf("删除失败!\n");printf("按任意键返回");getchar();getchar();break;case 9:merge(T1,T2);T2 = NULL;printf("合并成功,按任意键返回"); getchar();getchar();break;case 10:printf("请输入要中间值字的值"); scanf("%d",&e);splitBSTree(T1,e,T1,T2) ;printf("分裂成功,按任意键返回"); getchar();getchar();break;case 11:printf("请输入要中间值字的值"); scanf("%d",&e);splitBSTree(T2,e,T1,T2) ;printf("分裂成功,按任意键返回"); getchar();getchar();break;case 0:system("cls");exit(0);}}}main(){BSTree T1 = NULL;BSTree T2 = NULL;Start(T1,T2);}。

平衡二叉树

平衡二叉树
1 1 0 0 0 1 0 0 (a) 平衡二叉树 -1 -1 1
2 -1 0 0 0
-1
-2 0 0 1
0 0
1
(b) 不平衡二叉树 图9.6 平衡与不平衡二叉树及结点的平衡因子
平衡二叉树是二叉排序树的另一种形式. 平衡二叉树 我们希望由任何初始序列构成的二叉排序 树都是平衡二叉树 平衡二叉树.因为平衡二叉树 平衡二叉树上任 平衡二叉树 平衡二叉树 1 何结点的左右子树的深度之差都不超过1, 则可以证明它的深度和logN是同数量级的 (其中N是结点的个数).由此,它的平 均查找长度也和logN同数量级.
typedef structBSTNode { ElemType data; int bf; //结点的平衡因子 结点的平衡因子 struct BSTNode *lchild, *rchild; //左,右孩子指针 左 } BSTNode, * BSTree;
算法9.7如下: 算法 如下: 如下 void R_Rotate (BSTree &p) { //对以 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, 对以*p为根的二叉排序树作右旋处理,处理之后 指向新的树根结点, 对以 为根的二叉排序树作右旋处理 指向新的树根结点 //即旋转处理之前的左子树的根结点 即旋转处理之前的左子树的根结点 lc = p->lchild; //lc指向的 的左子树根结点 指向的*p的左子树根结点 - 指向的 p->lchild = lc->rchild; //lc的右子树挂接为 的左子树 的右子树挂接为*p的左子树 - - 的右子树挂接为 lc->rchild = p; - p = lc; //p指向新的根结点 指向新的根结点 } // R_Rotate

平衡二叉树

平衡二叉树
#define EH 0 //等高
#define RH -1 //右高
//平衡二叉树的类型
struct AVLNode
{
int data;
int bf; //bf结点的平衡因子,只能够取0,-1,1,为左子树的深度减去右子树的深度
struct AVLNode *lchild,*rchild; //左、右孩子指针
{
AVLNode *rc,*rd;
rc=T->rchild;
switch(rc->bf)
{
case RH:
T->bf=rc->bf=EH;
L_Rotate(T);
break;
case LH:
rd=rc->lchild;
switch(rd->bf)
{
case RH:
T->bf=LH;
rc->bf=EH;
};
2.右旋操作:
void R_Rotate(AVLNode *&p)//LL型算法
{
AVLNode *lc=p->lchild; // lc指向p的左子树根结点
p->lchild=lc->rchild; // lc的右子树挂接为p(之前跟节点)的左子树
lc->rchild=p;
p=lc; // p指向新的根结点
插入和删除:
插入删除是互为镜像的操作。我们可以采用前面对二叉排序树的删除操作来进行。然后,在删除掉结点后,再对平衡树进行平衡化处理。删除之所以删除操作需要的平衡化可能比插入时次数多,就是因为平衡化不会增加子树的高度,但是可能会减少子树的高度,在有有可能使树增高的插入操作中,一次平衡化能抵消掉增高;在有可能使树减低的删除操作中,平衡化可能会带来祖先节点的不平衡。AVL树体现了一种平衡的美感,两种旋转是互为镜像的,插入删除是互为镜像的操作,没理由会有那么大的差别。实际上,平衡化可以统一的这样来操作:

数据结构二叉排序树

数据结构二叉排序树

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13
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low mid high 因为r[mid].key<k,所以向右找,令low:=mid+1=4 (3) low=4;high=5;mid=(4+5) div 2=4
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low
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mid high
因为r[mid].key=k,查找成功,所查元素在表中的序号为mid 的值
平均查找长度:为确定某元素在表中某位置所进行的比 较次数的期望值。 在长度为n的表中找某一元素,查找成功的平均查找长度:
ASL=∑PiCi
Pi :为查找表中第i个元素的概率 Ci :为查到表中第i个元素时已经进行的比较次数
在顺序查找时, Ci取决于所查元素在表中的位置, Ci =i,设每个元素的查找概率相等,即Pi=1/n,则:
RL型的第一次旋转(顺时针) 以 53 为轴心,把 37 从 53 的左上转到 53 的左下,使得 53 的左 是 37 ;右是 90 ,原 53 的左变成了 37 的右。 RL型的第二次旋转(逆时针)
一般情况下,假设由于二叉排序树上插入结点而失去 平衡的最小子树的根结点指针为a(即a是离插入结点最 近,且平衡因子绝对值超过1的祖先结点),则失去平衡 后进行调整的规律可归纳为下列四种情况: ⒈RR型平衡旋转: a -2 b -1 h-1 a1
2.查找关键字k=85 的情况 (1) low=1;high=11;mid=(1+11) / 2=6
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二叉排序树c语言代码实现

二叉排序树c语言代码实现
printf ("是否继续输入?\n 1.是 2.否(其他键 退出)\n");
if ((*n) != NULL) {
free (*n);
*n = NULL;
}
}
/* 查找结点 */
PNODE find_node (PNODE n, int value) {
in_order_traversal ( n->right);
}
}
int main() {
char buf[50],a[1000];
int i,n,option,s[80],p;
PNODE tree = NULL;/*树的第一个结点*/
PNODE node = NULL;
{
r = (PNODE)malloc(sizeof(NODE));
if(!r)
{
printf("内存分配失败!");
exit(0);
zjm3:fgets (buf, sizeof(buf), stdin);
sscanf (buf, "%i", &option);
printf ("\n\n");
if(option<0) {
printf ("输入错误,请重新输入该元素\n",n);
goto zjm3;}
if(find_node (tree, option))
{
(*n)->value = value;
(*n)->left = NULL;
(*n)->right = NULL;
}
}

数据结构:第9章 查找2-二叉树和平衡二叉树

数据结构:第9章 查找2-二叉树和平衡二叉树
NODE *t; char x; {if(t==NULL)
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

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。

平衡二叉树调整算法

平衡二叉树调整算法

平衡二叉树调整算法在平衡二叉树中插入一个结点后造成不平衡,设最低的不平衡结点为A,并已知A的左孩子平衡因子为0,右孩子平衡因子为1,则应该做(C)型调整以使其平衡A LLB LRC RLD RR若向平衡二叉树中插入一个新结点后破坏了平衡二叉树的平衡性。

首先要找出插入新结点后失去平衡的最小子树根结点的指针。

然后再调整这个子树中有关结点之间的链接关系,使之成为新的平衡子树。

当失去平衡的最小子树被调整为平衡子树后,原有其他所有不平衡子树无需调整,整个二叉排序树就又成为一棵平衡二叉树。

失去平衡的最小子树是指以离插入结点最近,且平衡因子绝对值大于 1 的结点作为根的子树。

假设用 A 表示失去平衡的最小子树的根结点,则调整该子树的操作可归纳为下列四种情况。

(1)LL型平衡旋转法由于在 A 的左孩子 B 的左子树上插入结点 F ,使 A 的平衡因子由 1 增至2 而失去平衡。

故需进行一次顺时针旋转操作。

即将 A 的左孩子 B 向右上旋转代替 A 作为根结点, A 向右下旋转成为 B 的右子树的根结点。

而原来B 的右子树则变成 A 的左子树。

(2)RR型平衡旋转法由于在 A 的右孩子 C 的右子树上插入结点 F ,使 A 的平衡因子由-1 减至-2 而失去平衡。

故需进行一次逆时针旋转操作。

即将 A 的右孩子 C 向左上旋转代替 A 作为根结点, A 向左下旋转成为 C 的左子树的根结点。

而原来C 的左子树则变成 A 的右子树。

(3)LR型平衡旋转法由于在 A 的左孩子 B 的右子数上插入结点 F ,使 A 的平衡因子由 1 增至2 而失去平衡。

故需进行两次旋转操作(先逆时针,后顺时针)。

即先将A 结点的左孩子B 的右子树的根结点 D 向左上旋转提升到 B 结点的位置,然后再把该D 结点向右上旋转提升到 A 结点的位置。

即先使之成为LL型,再按LL型处理。

如图中所示,即先将圆圈部分先调整为平衡树,然后将其以根结点接到 A 的左子树上,此时成为LL 型,再按LL 型处理成平衡型。

算法(平衡二叉树)

算法(平衡二叉树)

算法(平衡⼆叉树)科普⼆叉树⼆叉树⼆叉数是每个节点最多有两个⼦树,或者是空树(n=0),或者是由⼀个根节点及两个互不相交的,分别称为左⼦树和右⼦树的⼆叉树组成满⼆叉树有两个⾮空⼦树(⼆叉树中的每个结点恰好有两个孩⼦结点切所有叶⼦结点都在同⼀层)也就是⼀个结点要么是叶结点,要么是有两个⼦结点的中间结点。

深度为k且含有2^k-1个结点的⼆叉树完全⼆叉树从左到右依次填充从根结点开始,依次从左到右填充树结点。

除最后⼀层外,每⼀层上的所有节点都有两个⼦节点,最后⼀层都是叶⼦节点。

平衡⼆叉树AVL树[3,1,2,5,9,7]⾸先科普下⼆叉排序树⼜称⼆叉查找树,议程⼆叉搜索树⼆叉排序树的规则⽐本⾝⼤放右边,⽐本⾝⼩放左边平衡⼆叉数⾸先是⼀个⼆叉排序树左右两个⼦树的⾼度差不⼤于1下⾯图中是平衡的情况下⾯是不平衡的情况引⼊公式(LL)右旋function toateRight(AvlNode){let node=AvlNode.left;//保存左节点 AvlNode.left=node.right;node.right=AvlNode;}(RR)左旋function roateLeft(AvlNode){let node=AvlNode.right;//保存右⼦节点AvlNode.right=node.left;node.left=AvlNode;return node;}左右旋⼤图判断⼆叉树是不是平衡树⼆叉树任意结点的左右⼦树的深度不超过1深度计算定义⼀个初始化的⼆叉树var nodes = {node: 6,left: {node: 5,left: {node: 4},right: {node: 3}},right: {node: 2,right: {node: 1}}}//计算⾼度const treeDepth = (root) => {if (root == null) {return 0;}let left = treeDepth(root.left)let right = treeDepth(root.right)return 1+(left>right?left:right)}//判断深度const isTree=(root)=>{if (root == null) {return true;}let left=treeDepth(root.left)let right=treeDepth(root.right)let diff=left-right;if (diff > 1 || diff < -1) {return false}return isTree(root.left)&&isTree(root.right) }console.log(isTree(nodes))判断⼆叉数是不是搜索⼆叉树//第⼀种 //中序遍历let last=-Infinity;const isValidBST=(root)=>{if (root == null) {return true;}//先从左节点开始if (isValidBST(root.left)) {if (last < root.node) {last=root.node;return isValidBST(root.right)}}return false}console.log(isValidBST(nodes))//第⼆种const isValidBST = root => {if (root == null) {return true}return dfs(root, -Infinity, Infinity)}const dfs = (root, min, max) => {if (root == null) {return true}if (root.node <= min || root.node >= max) {return false}return dfs(root.left, min, root.node) && dfs(root.right, root.node, max)}console.log(isValidBST(nodes))实现⼀个⼆叉树实现了⼆叉树的添加,删除,查找,排序//⼆叉树结点class TreeNode {constructor(n, left, right){this.n = n;this.left = left;this.right = right;}}//⼆叉树class BinaryTree {constructor(){this.length = 0;this.root = null;this.arr = [];}//添加对外⼊⼝,⾸个参数是数组,要求数组⾥都是数字,如果有不是数字则试图转成数字,如果有任何⼀个⽆法强制转成数字,则本操作⽆效 addNode(){let arr = arguments[0];if(arr.length == 0) return false;return this.judgeData('_addNode', arr)}//删除结点deleteNode(){let arr = arguments[0];if(arr.length == 0) return false;return this.judgeData('_deleteNode', arr)}//传值判断,如果全部正确,则全部加⼊叉树judgeData(func, arr){let flag = false;//任何⼀个⽆法转成数字,都会失败if(arr.every(n => !Number.isNaN(n))){let _this = this;arr.map(n => _this[func](n));flag = true;}return flag;}//添加的真实实现_addNode(n){n = Number(n);let current = this.root;let treeNode = new TreeNode(n, null, null);if(this.root === null){this.root = treeNode;}else {current = this.root;while(current){let parent = current;if(n < current.n){current = current.left;if(current === null){parent.left = treeNode;}}else {current = current.right;if(current === null){parent.right = treeNode;}}}}this.length++;return treeNode;}//删除节点的真实实现_deleteNode(n){n = Number(n);if(this.root === null){return;}//查找该节点,删除节点操作⽐较复杂,为排除找不到被删除的节点的情况,简化代码,先保证该节点是存在的,虽然这样做其实重复了⼀次查询了,但⼆叉树的查找效率很⾼,这是可接受的let deleteNode = this.findNode(n);if(!deleteNode){return;}//如果删除的是根节点if(deleteNode === this.root){if(this.root.left === null && this.root.right === null){this.root = null;}else if(this.root.left === null){this.root = this.root.right;}else if(this.root.right === null){this.root = this.root.left;}else {let [replaceNode, replacePNode, rp] = this.findLeftTreeMax(deleteNode);replacePNode[rp] = null;replaceNode.left = this.root.left;replaceNode.right = this.root.right;this.root = replaceNode;}}else {//被删除的⽗节点,⼦节点在⽗节点的位置p,有left,right两种可能let [deleteParent, p] = this.findParentNode(deleteNode);if(deleteNode.left === null && deleteNode.right === null){deleteParent[p] = null;}else if(deleteNode.left === null){deleteParent[p] = deleteNode.right;}else if(deleteNode.right === null){deleteParent[p] = deleteNode.left;}else {//⽤来替换被删除的节点,⽗节点,节点在⽗节点的位置let [replaceNode, replacePNode, rp] = this.findLeftTreeMax(deleteNode);if(replacePNode === deleteNode){deleteParent[p] = replaceNode;}else {deleteParent[p] = replaceNode;replacePNode.right = null;}replacePNode[rp] = null;replaceNode.left = deleteNode.left;replaceNode.right = deleteNode.right;}}this.length--;}//查找findNode(n){let result = null;let current = this.root;while(current){if(n === current.n){result = current;break;}else if(n < current.n){current = current.left;}else {current = current.right;}}return result;}//查找⽗节点findParentNode(node){let [parent, child, p] = [null, null, null];if(this.root !== node){parent = this.root;if(node.n < parent.n){child = parent.left;p = 'left';}else {child = parent.right;p = 'right';}while(child){if(node.n === child.n){break;}else if(node.n < child.n){parent = child;child = parent.left;p = 'left';}else {parent = child;child = parent.right;p = 'right';}}}return [parent, p];}//查找当前有左⼦树的节点的最⼤值的节点M,如有A个节点被删除,M是最接近A点之⼀(还有⼀个是右⼦树节点的最⼩值) findLeftTreeMax(topNode){let [node, parent, p] = [null, null, null];if(this.root === null || topNode.left === null){return [node, parent, p];}parent = topNode;node = topNode.left;p = 'left';while(node.right){parent = node;node = node.right;p = 'right';}return [node, parent, p];}//查找最⼤值maxValue(){if(this.root !== null){return this._findLimit('right');}}//查找最⼩值minValue(){if(this.root !== null){return this._findLimit('left');}}//实现查找特殊值_findLimit(pro){let n = this.root.n;let current = this.root;while(current[pro]){current = current[pro];n = current.n;}return n;}//中序排序,并⽤数组的形式显⽰sortMiddleToArr(){this._sortMiddleToArr(this.root);return this.arr;}//中序⽅法_sortMiddleToArr(node){if(node !== null){this._sortMiddleToArr(node.left);this.arr.push(node.n);this._sortMiddleToArr(node.right);}}//打印⼆叉树对象printNode(){console.log(JSON.parse(JSON.stringify(this.root)));}}//测试var binaryTree = new BinaryTree();binaryTree.addNode([50, 24, 18, 65, 4, 80, 75, 20, 37, 40, 60]);binaryTree.printNode();//{n: 50, left: {…}, right: {…}}console.log(binaryTree.maxValue());//80console.log(binaryTree.minValue());//4console.log(binaryTree.sortMiddleToArr());// [4, 18, 20, 24, 37, 40, 50, 60, 65, 75, 80] binaryTree.deleteNode([50]);binaryTree.printNode();//{n: 40, left: {…}, right: {…}}排序复习function ArrayList() {this.array = [];}ArrayList.prototype = {constructor: ArrayList,insert: function(item) {this.array.push(item);},toString: function() {return this.array.join();},swap: function(index1, index2) {var aux = this.array[index2];this.array[index2] = this.array[index1];this.array[index1] = aux;},//冒泡排序bubbleSort: function() {var length = this.array.length;for (var i = 0; i < length; i++) {for (var j = 0; j < length - 1 - i; j++) {if (this.array[j] > this.array[j + 1]) {this.swap(j, j + 1);}}}},//选择排序selectionSort: function() {var length = this.array.length;var indexMin;for (var i = 0; i < length - 1; i++) {indexMin = i;for (var j = i; j < length; j++) {if (this.array[indexMin] > this.array[j]) {indexMin = j;}}if (indexMin !== i) {this.swap(indexMin, i);}}},//插⼊排序insertionSort: function() {var length = this.array.length;var j;var temp;for (var i = 1; i < length; i++) {temp = this.array[i];j = i;while (j > 0 && this.array[j - 1] > temp) {this.array[j] = this.array[j - 1];j--;}this.array[j] = temp;}},//归并排序mergeSort: function() {function mergeSortRec(array) {var length = array.length;if (length === 1) {return array;}var mid = Math.floor(length / 2);var left = array.slice(0, mid);var right = array.slice(mid, length);return merge(mergeSortRec(left), mergeSortRec(right)); }function merge(left, right) {var result = [];var il = 0;var ir = 0;while (il < left.length && ir < right.length) {if (left[il] < right[ir]) {result.push(left[il++]);} else {result.push(right[ir++]);}}while (il < left.length) {result.push(left[il++]);}while (ir < right.length) {result.push(right[ir++]);}return result;}this.array = mergeSortRec(this.array);},//快速排序quickSort:function(){function sort(array){if (array.length <= 1) {return array;}var pivotIndex = Math.floor(array.length/2);var pivot = array.splice(pivotIndex,1)[0];var left = [];var right = [];for(var i = 0; i < array.length; i++){if (array[i] < pivot) {left.push(array[i]);}else{right.push(array[i]);}}return sort(left).concat([pivot],sort(right));}this.array = sort(this.array);}};...................................................................................................................############################################################################ ###################################################################################。

AVL树算法的动态演示的设计与实现

AVL树算法的动态演示的设计与实现

平 衡二叉 树的删 除主要 是如何 找到失 去平衡 的最小 子
树 的根 结点 a 我们 设计 了如下算法 : ,
1 )通 过周游计算各结 点的平衡 因子 : 2 从根 结点开始按如 下方法扫描 : )
部分代码 如下:
i b 1 n e = f 1 e (aa c d = a ) f s
sp r a e .c p i n 先 判断平衡旋转类型 . ) u e .p n 1 a to ( ;
b if a s ; r eP u e 0 i (.b = 2 f a f= ) {
d =l;
} } }
b a 1f ; = . e t
3 3 平衡二叉树 的查找算法 的实现 .
e S i ( = - ) (.b !1 )/R 1 e f ( = i& b f = ) / R型平衡旋转 d
sp r p n 1 a to (R u e . a e .c p n R型 平衡 旋 转 ) i :
r tt (u e . s a so ,b ; o a e sp r n p h t )

e s i (d 1 e f (一
1& b f= ) / R ) ( .b = 1) / L型 平 衡 旋 转
sp r a e .c p i n ( 除结点导致二叉排序 树不 u e .p n 1 a to 删
平 衡, 备进行调整 . ) 准 ;
b if a s rePue ห้องสมุดไป่ตู้;
平衡后进 行调整 的规律 可归纳为 四种情 况:①L L型平 衡旋 转 ; R型平衡旋 转; L ②R ③ R型平衡旋 转; R ④ L型平衡 旋转。
由于我们 已经有 了二叉排序树 的插入算 法, 了得 到平 为 衡二 叉树的插入 算法 , 我们可 以在 这个算法 的基础 上作 以下 三 点修改: 1 判别插入 结点之后是否 产生不平衡 ; ) 2 找到失去平衡 的最小 子树; ) 3 )判别 旋转类 型并作相应 处理。 部分代码 如下:

第四章二叉树_2

第四章二叉树_2

9
二叉搜索树插入操作
利用插入操作可以构造一棵二叉搜索树 首先给出结点序列: 首先给出结点序列 13、8、23、5、18、37 、 、 、 、 、
Φ13
8 5 5 18
83 18 5 2 37 23 37 37 18
10
template<class T> void BST<T>::insertNodeHelper(const T& el) { BSTNode<T> *p = root, *prev = 0; while (p != 0) { prev = p; if( p->data < el ) p = p->rchild; else p = p->lchild; } if( root == 0 ) root = new BSTNode<T>(el); else if( prev->data < el ) p = prev->rchild = new BSTNode<T>(el); else p = prev->lchild = new BSTNode<T>(el); } //find a place for inserting new node; //插入节点 插入节点
20
课堂练习
4.14 对于3个关键码值A、B、C,有多 少个不同的二叉搜索树?画出相应二叉 树。
21
平衡的二叉搜索树(AVL)
BST受输入顺序影响 受输入顺序影响
最好O(log n) 最好 最坏O(n) 最坏
怎样使得BST始终保持 始终保持O(log n)级的平衡状态? 级的平衡状态 怎样使得 始终保持 级的平衡状态? Adelson-Velskii和Landis发明了AVL树 发明了AVL Adelson-Velskii和Landis发明了AVL树

实现二叉排序树的各种算法

实现二叉排序树的各种算法

wyf实现二叉排序树的各种算法一.需求分析(1)系统概述:本系统是针对排序二叉树设计的各种算法,提供的功能包括有:(1)插入新结点(2)前序、中序、后序遍历二叉树(3)中序遍历的非递归算法(4)层次遍历二叉树(5)在二叉树中查找给定关键字(函数返回值为成功1,失败0)二.总体设计(1)系统模块结构图(2)数据结构设计typedef struct BiTNode{ElemType data;struct BiTNode *lchild,*rchild;//左右孩子指针} BiTNode,*BiTree;typedef BiTree SElemType;typedef BiTree QElemType;typedef struct{QElemType *base; // 初始化的动态分配存储空间int front; // 头指针,若队列不空,指向队列头元素int rear; // 尾指针,若队列不空,指向队列尾元素的下一个位置 }SqQueue;typedef struct{SElemType *base; // 在栈构造之前和销毁之后,base的值为NULLSElemType *top; // 栈顶指针int stacksize; // 当前已分配的存储空间,以元素为单位}SqStack; // 顺序栈Status InitStack(SqStack &S){// 构造一个空栈S,该栈预定义大小为STACK_INIT_SIZE// 请补全代码S.base = (SElemType * )malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(SElemType));if(!S.base) return (ERROR);S.top = S.base ;S.stacksize = STACK_INIT_SIZE;return OK;}Status Push(SqStack &S,BiTree e){// 在栈S中插入元素e为新的栈顶元素// 请补全代码if(S.top - S.base >= S.stacksize){S.base = (SElemType * )realloc(S.base, (S.stacksize + STACKINCREMENT) * sizeof (SElemType));if(!S.base )return ERROR;S.top = S.base + S.stacksize;S.stacksize += STACKINCREMENT;}* S.top ++ = e;return OK;}Status Pop(SqStack &S,SElemType &e){// 若栈不空,则删除S的栈顶元素,用e返回其值,并返回OK;否则返回ERROR// 请补全代码if(S.top == S.base)return ERROR;e = * --S.top;return OK;}Status InitQueue(SqQueue &Q){// 构造一个空队列Q,该队列预定义大小为MAXQSIZE// 请补全代码Q.base = (QElemType *)malloc (MAXQSIZE * sizeof(QElemType));if(!Q.base) return ERROR;Q.front = Q.rear = 0;return OK;}Status EnQueue(SqQueue &Q,QElemType e){// 插入元素e为Q的新的队尾元素// 请补全代码if((Q.rear + 1)% MAXQSIZE == Q.front)return ERROR;Q.base[Q.rear] = e ;Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE;return OK;}Status DeQueue(SqQueue &Q, QElemType &e){// 若队列不空, 则删除Q的队头元素, 用e返回其值, 并返回OK; 否则返回ERROR// 请补全代码if(Q.front == Q.rear) return ERROR;e = Q.base[Q.front];Q.front = (Q.front +1) % MAXQSIZE;return OK;}Status CreateBiTree(BiTree &T , int n) { // 算法6.4// 按先序次序输入二叉树中结点的值(一个字符)// 构造二叉链表表示的二叉树T。

数据结构_第9章_查找2-二叉树和平衡二叉树

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。

实现二叉树的各种基本运算的算法代码

实现二叉树的各种基本运算的算法代码

实现二叉树的各种基本运算的算法代码(一)创建二叉树1. 二叉树的链表存储结构://定义二叉树的链表存储结构typedef struct BiTNode{char data;struct BiTNode *lchild, *rchild;} BiTNode, *BiTree;2.利用二叉树的链表存储结构,创建一棵二叉树//根据二叉树的链表存储结构,创建一棵二叉树BiTree CreateBiTree(BiTree T){char c;scanf(&c);if(c=='#')T=NULL;else{T=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode)); // 产生根节点 T->data=c; // 生成根结点T->lchild = CreateBiTree(T->lchild); // 构造左子树 T->rchild = CreateBiTree(T->rchild); // 构造右子树 }return T;}(二)二叉树的遍历1.先序遍历// 先序遍历:根左右void PreOrderTraverse(BiTree T){if(T==NULL)return;printf('%c',T->data); // 访问根结点PreOrderTraverse(T->lchild); // 遍历左子树PreOrderTraverse(T->rchild); // 遍历右子树}2.中序遍历// 中序遍历:左根右void InOrderTraverse(BiTree T){if(T==NULL)return;InOrderTraverse(T->lchild); // 遍历左子树 printf('%c',T->data); // 访问根结点InOrderTraverse(T->rchild); // 遍历右子树 }3.后序遍历// 后序遍历:左右根void PostOrderTraverse(BiTree T){if(T==NULL)return;PostOrderTraverse(T->lchild); // 遍历左子树 PostOrderTraverse(T->rchild); // 遍历右子树 printf('%c',T->data); // 访问根结点}(三)二叉树的其他基本运算1.计算二叉树的结点数// 计算二叉树的结点数int CountTreeNode(BiTree T){if(T==NULL)return 0; // 二叉树T为空时,结点数为0elsereturnCountTreeNode(T->lchild)+CountTreeNode(T->rchild)+1; }2.计算二叉树的深度// 计算二叉树的深度int TreeDepth(BiTree T){int depL, depR;if(T==NULL)return 0; // 二叉树T为空时,深度为0else{depL = TreeDepth(T->lchild); // 左子树深度depR = TreeDepth(T->rchild); // 右子树深度if(depL > depR)return depL+1;elsereturn depR+1;}}。

二叉排序树与平衡二叉排序树基本操作的实现 文本文档

二叉排序树与平衡二叉排序树基本操作的实现 文本文档

10 设计说明书(论文)质量 30 综述简练完整,有见解;立论正确,论述充分,结论严谨合理;实验正确,分析处理科学。
11 创新 10 对前人工作有改进或突破,或有独特见解。
成绩
指导教师评语
指导教师签名: 年 月 日
摘要及关键字
本程序中的数据采用“树形结构”作为其数据结构。具体采用的是“二叉排序树”。
1.2.5 平衡二叉树( AVL树 )
①平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是指树中任一结点的左右子树的高度大致相同。 ②任一结点的左右子树的高度均相同(如满二叉树),则二叉树是完全平衡的。通常,只要二叉树的高度为O(1gn),就可看作是平衡的。 ③平衡的二叉排序树指满足BST性质的平衡二叉树。 ④AVL树中任一结点的左、右子树的高度之差的绝对值不超过1。在最坏情况下,n个结点的AVL树的高度约为1.44lgn。而完全平衡的二叉树高度约为lgn,AVL树是最接近最优的。
1.2.4平均查找长度…………………………………………………………… 6
1.2.5平均二叉树(AVL树)…………………………………………………… 6
1.2.6平衡因子………………………………………………………………… 7
1.2.7平衡二叉树的调整方法…………………………………………………… 7
攀枝花学院本科学生课程设计任务书
题 目 二叉排序树与平衡二叉树的实现
1、课程设计的目的
使学生进一步理解和掌握课堂上所学各种基本抽象数据类型的逻辑结构、存储结构和操作实现算法,以及它们在程序中的使用方法。
使学生掌握软件设计的基本内容和设计方法,并培养学生进行规范化软件设计的能力。
3) 使学生掌握使用各种计算机资料和有关参考资料,提高学生进行程序设计的基本能力。

平衡二叉树的算法

平衡二叉树的算法

(2) 链地址法

设有MAXSIZE=5,H(K)=K mod 5,关键字值序例 5,21,17,9,15,36,41,24,按外链地址法所建 立的哈希表如图10.12所示:
外链地址的存储结构


IZE = 100; // 哈希表的最大长度,数组的容量 typedef int KeyType; // 关键字的类型 struct ElemNode //每个记录结点的结构 { KeyType key ; //其他属性……; ElemNode *next; }; class SqHash { private: ElemType *ht; // ht将作为动态分配的数组 //其它代码……; };
GOSUB
IF

………
哈稀(散列)查找的关键 问题
一、选择什么样的
哈稀函数?
二、用什么方法
解决地址冲突?
8.4.2

构造哈希函数的常用方法
构造哈希函数的方法很多,杂凑。 这里只介绍一些常用的计算简便的方法。



(1) 平方取中法 (2) 除留余数法 (3) 数字分析法
(1) 平方取中法

(2) 链地址法 解决冲突的主要方法与存储结构相关。

哈稀(散列)查找的关键 问题
一、选择什么样的

哈稀函数?
除留余数等
二、用什么方法

解决地址冲突?
相关与存储结构
(1) 开放地址法




typedef int KeyType; // 关键字的类型 const int MAXSIZE=100; // 数组的容量 struct ElemType { KeyType key ; //其他属性 ……; }; class SqHash { private: ElemType *ht; //ht将作为动态分配的一 维数组 //其他代码……; };

二叉排序树的判定代码

二叉排序树的判定代码

二叉排序树的判定代码1.引言概述部分的内容可以介绍二叉排序树及其重要性。

可以参考以下示范:1.1 概述二叉排序树(Binary Search Tree,BST)是一种重要的数据结构,在计算机科学领域具有广泛的应用。

它是一种基于二叉树的数据结构,其中每个节点都包含一个键及其对应的值。

通过比较节点的键,可以将整个树组织为一个有序的结构。

二叉排序树具有以下特性:- 左子树中的所有节点的键值小于根节点的键值。

- 右子树中的所有节点的键值大于根节点的键值。

- 左、右子树也都是二叉排序树。

二叉排序树的重要性主要体现在以下几个方面:首先,二叉排序树可以高效地支持搜索和插入操作。

由于二叉排序树的有序性质,我们可以使用二叉树的搜索算法快速地找到特定键对应的值。

而插入操作也是非常高效的,只需要根据节点的键值逐层比较并插入到合适的位置即可。

其次,二叉排序树可以支持有序遍历操作。

有序遍历是指按照节点的键值升序或降序的方式遍历整棵树。

这种遍历方式对于需要按照一定顺序处理数据的场景非常有用,比如对于某种排序算法的输入数据进行预处理。

此外,二叉排序树还可以支持高效的删除操作。

删除一个节点时,我们可以根据节点的键值快速找到该节点,并根据不同情况进行删除操作。

相比其他数据结构,二叉排序树的删除操作更加简洁高效。

综上所述,二叉排序树是一种重要的数据结构,具有高效的搜索、插入、遍历和删除等操作,对于解决许多实际问题具有重要作用。

本文将介绍二叉排序树的定义以及判定二叉排序树的算法,希望能对读者深入理解和应用二叉排序树提供帮助。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容:文章结构部分旨在介绍本文的整体结构,并简要描述各个部分的内容安排。

本文将按照以下结构进行叙述:1. 引言:本部分旨在引入文章的主题和背景,并对问题进行概述。

首先介绍二叉排序树及其重要性,然后简要介绍本文的目的和组织结构。

2. 正文:本部分是文章的核心,详细介绍了二叉排序树的定义和判定算法。

平衡二叉树和二叉排序树(二叉搜索树)区别

平衡二叉树和二叉排序树(二叉搜索树)区别

平衡⼆叉树和⼆叉排序树(⼆叉搜索树)区别
平衡⼆叉树是⼀种⼆叉搜索树。

其可以保证在log2(n)的时间内找到节点,⽽普通的⼆叉搜索树在最坏情况下性能近似与链
表,所⽤时间为log(n)。

常⽤的平衡⼆叉树有AVL树和红⿊树其算法的难点在于插⼊删除节点后树的旋转
平衡⼆叉树 ----> O(log2(n))
普通⼆叉搜索树 ----> O(n)
在⼆叉搜索树的插⼊和删除运算中,采⽤平衡树的优点是:使树的结构较好,从⽽提⾼查找运算的速度。

缺点是:是插⼊和删除运算变得复杂化,从⽽降低了他们的运算速度。

对⼆叉搜索树删除节点⽽引起的不平衡性进⾏的操作⽐插⼊节点的情况要复杂,在此就不再论述了。

操作系统的设计也有⽤到哦
很多数据库的实现是基于更复杂的平衡⼆叉树
可以⾃⼰实现⼀个集合或者map,统计单词出现的次数
stl的map/set都在⽤
普通⼆叉搜索树最坏情况是只有左边⼀个分⽀,如1-2-3-4-5(5在最上⾯,1在左下⾓),但是平衡⼆叉树可以调整。

为1-2-3-4-5(3在最上⾯,1在左下⾓,5在右下⾓)。

平衡⼆叉树 ----> O(log2(n))
普通⼆叉搜索树 ----> O(n)
所以平衡⼆叉树的搜索性能⽐⼆叉搜索树(⼆叉排序树)好。

【数据结构与算法笔记03】详解平衡二叉树的失衡类型划分及调整策略设计

【数据结构与算法笔记03】详解平衡二叉树的失衡类型划分及调整策略设计

【数据结构与算法笔记03】详解平衡⼆叉树的失衡类型划分及调整策略设计1. 平衡⼆叉树平衡⼆叉树对于树中的每个节点要求:左⼦树和右⼦树的深度差不超过1左右⼦树都是平衡⼆叉树平衡因⼦ = 左⼦树深度 - 右⼦树深度==> 在⼀棵平衡⼆叉树中,所有节点的平衡因⼦只可能有三种取值:-1, 0, 12. 失衡原因分析及失衡情况分类平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉排序树,插⼊新节点的⽅法与在⼆叉排序树中插⼊节点相同:先查找,然后在查找失败的位置插⼊新节点。

但是在⼀棵平衡⼆叉树中新插⼊⼀个节点可能会导致树的失衡,因此每次插⼊新节点之后要对树进⾏调整。

书上和⽹上的资料很多,但⼤部分都只给出了最终的结论,没有给出为什么要这样做的原因,现在我试图⽤⾃⼰的⽅式来理解AVL树的调整⽅法:1. 在平衡⼆叉树中新插⼊节点会造成树中某些节点平衡因⼦的改变,从⽽有失衡的风险。

==> 只有插⼊路径上的节点的平衡因⼦可能会改变。

==> 在插⼊路径上的节点中,只有那些原本的平衡因⼦为1, -1的节点可能会失衡(平衡因⼦变为2)。

==> 原本平衡因⼦为1的节点失衡后平衡因⼦会变为2;原本平衡因⼦为-1的节点失衡后平衡因⼦会变为-2。

并且这两种情况是对称的。

2. 在插⼊路径上可能会有多个节点失衡,但是⾼层节点的失衡是由低层节点的失衡造成的,因此存在⼀个最低失衡节点,只要将这个最低失衡节点调整平衡,并且保证以该节点为根的⼦树的⾼度和原来⼀样,那么⾼层节点的失衡就会⾃动恢复。

3. 所谓对失衡节点的调整,其实就是在已知⼀些⼦树和节点相互之间的⼤⼩关系以及他们的⾼度等信息时⽤这些⼦树和节点重新组装成⼀棵满⾜平衡⼆叉树要求的树。

下⾯仅考虑最低失衡节点原本的平衡因⼦为1的情况:==> 该节点失衡后平衡因⼦变为2,说明新节点的插⼊导致该节点的左⼦树的⾼度增加了1,这也间接说明了新节点插在了该节点的左⼦树上。

==> 插在该节点的左⼦树上有两种可能的情况:①该节点原本就没有左孩⼦,②该节点原本是有左孩⼦的。

二叉树的顺序存储结构代码

二叉树的顺序存储结构代码

二叉树的顺序存储结构代码介绍二叉树是一种常用的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。

在计算机中,我们通常使用顺序存储结构来表示二叉树。

顺序存储结构是将二叉树的节点按照从上到下、从左到右的顺序依次存储在一个数组中。

本文将详细介绍二叉树的顺序存储结构代码,包括初始化、插入节点、删除节点以及遍历等操作。

二叉树的顺序存储结构代码实现初始化二叉树首先,我们需要定义一个数组来存储二叉树的节点。

假设数组的大小为n,则二叉树的最大节点数量为n-1。

# 初始化二叉树,将数组中所有元素置为空def init_binary_tree(n):binary_tree = [None] * nreturn binary_tree插入节点在二叉树的顺序存储结构中,节点的插入操作需要保持二叉树的特性,即左子节点小于父节点,右子节点大于父节点。

插入节点的算法如下:1.找到待插入位置的父节点索引parent_index。

2.如果待插入节点小于父节点,将其插入到父节点的左子节点位置,即数组索引2*parent_index+1处。

3.如果待插入节点大于父节点,将其插入到父节点的右子节点位置,即数组索引2*parent_index+2处。

# 插入节点def insert_node(binary_tree, node):index = 0 # 当前节点的索引值,初始值为根节点的索引值while binary_tree[index] is not None:if node < binary_tree[index]:index = 2 * index + 1 # 插入到左子节点else:index = 2 * index + 2 # 插入到右子节点binary_tree[index] = node删除节点删除节点需要保持二叉树的特性,即在删除节点后,仍然满足左子节点小于父节点,右子节点大于父节点的条件。

删除节点的算法如下:1.找到待删除节点的索引delete_index。

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实现平衡二叉排序树的各种算法代码一/* 《实现平衡二叉排序树的各种算法》一、分析题目要求用函数实现如下平衡二叉排序树算法,:(1)插入新结点(2)前序、中序、后序遍历二叉树(递归)(3)前序、中序、后序遍历的非递归算法(4)层次遍历二叉树(5)在二叉树中查找给定关键字(函数返回值为成功1,失败0)(6)交换各结点的左右子树(7)求二叉树的深度(8)叶子结点数(9)删除某结点为了完成以上的各项操作,首先应该用函数建一棵平衡二叉排序树,输入形式是首先输入要建的二叉树的结点数,然后依次输入各个结点的值。

在实现插入新结点的函数时,需要一个向一棵二叉树插入新结点的函数。

可用递归算法写出平衡二叉树的前序,中序,后序遍历的函数。

在写平衡二叉树的前,中,后序遍历的非递归算法时要用到栈结构的知识,运用栈结构来存储平衡二叉树结点的指针。

在层次遍历二叉树时需要用到队列结构,运用队列结构的先进先出来存储二叉树的结点指针。

在遍历二叉树的结点时需要一个访问结点数据的函数。

二叉树是一棵排序树,所以二叉树的查找可以运用其有序的性质,查找的方式和建树的方式相似。

交换二叉树各结点的左右子树时,可以用先序遍历递归的方式从根结点向下递归,每次访问结点时就需将各结点的左右孩子的指针调换,并对该结点的平衡因子作相应的处理。

示二叉树的深度时,可用递归的方式访问结点的左右子树,并记录下左右子树的深度,最后返回左右子树中较深的深度的值即可。

可以用一次遍历的方式遍历二叉树,记录每一个经过的结点,若结点存在且左右孩子都为空,则该结点为叶子结点。

删除二叉树的某个结点时,首先要写一个函数,用递归查找的方式找到相应的结点,该函数还要有调整二叉树平衡的作用,因为若删除结点使得二叉树深度减少而不平衡,需要调整二叉树的平衡,若该结点不存在则返回ERROR,,若存在该结点,则应该再写一个函数来删除该结点,在删除之前还要判断该结点是只有左子树还是只有右子树还是左右子树都有的情况:若只有左或是只有右子树,则只需删除该结点,并回溯调整二叉树的平衡;若该结点的左右子树都有,则应该用另一个函数递归找到该结点的直接“后继”,并从该“后继”开始回溯调整二叉树的平衡。

*/#include&lt;stdio.h&gt;#include&lt;stdlib.h&gt;#include&lt;malloc.h&gt;#define OK 1#define ERROR 0#define EH 0#define RH -1#define EQ(a,b) ((a)==(b))#define LT(a,b) ((a)&lt;(b))#define LQ(a,b) ((a)&lt;=(b))#define STACK_INIT_SIZE 100 // 栈#define STACKINCREMENT 10 // 栈#define MAXQSIZE 100 //队列#define ElemType int#define Status int#define TRUE 1#define FALSE 0#define Boolean bool//-----------------------------------------结构体typedef struct BSTNode//平衡二叉树结构{ElemType data;int bf;struct BSTNode *lchild,*rchild;}BSTNode,*BSTree;typedef BSTree SElemType; //栈typedef BSTree QElemType; //队列typedef struct //队列的结构体{QElemType *base;int front;int rear;}SqQueue;typedef struct SqStack //栈的结构体{SElemType *base;SElemType *top;}SqStack;//-------------------------------------函数列表//队列Status InitQueue(SqQueue &amp;Q); //初始化队列Status EnQueue(SqQueue &amp;Q,QElemType e); //进队列Status DeQueue(SqQueue &amp;Q,QElemType &amp;e); //出队列Status GetHead(SqQueue Q,QElemType &amp;e); //获队列首int QueueLength(SqQueue Q); //队列长度Status QueueTraverse(SqQueue Q); //遍历队列//栈Status InitStack(SqStack &amp;S); //初始化栈Status Push(SqStack &amp;S,SElemType e); //进栈Status Pop(SqStack &amp;S,SElemType &amp;e); //出栈Status GetTop(SqStack S,SElemType &amp;e); //获栈顶int StackLength(SqStack S); //栈的长度Status StackEmpty(SqStack S); //判栈空Status StackTraverse(SqStack S); //栈的遍历//平衡二叉树void R_Rotate(BSTree &amp;p); //右旇void L_Rotate(BSTree &amp;p); //左旇Status InsertAVL(BSTree &amp;T,ElemType e,Boolean &amp;taller);//平衡二叉树结点插void LeftBalance(BSTree &amp;T); //左平衡void RigthBalance(BSTree &amp;T); //右平衡Status CreateBST(BSTree &amp;T,int n); //建树Status Visit(ElemType e); //访问Status PreOrderTraverse(BSTree T); //前序遍历Status InOrderTraverse(BSTree T); //中序遍历Status PostOrderTraverse(BSTree T); //后序遍历Status preOrderIter(BSTree T); //前序非递归遍历Status inOrderIter(BSTree T); //中序非递归遍历Status postOrderIter(BSTree T); //后序非递归遍历Status FindBST(BSTree T,ElemType key,int &amp;n);//在二叉树中查找关键词Status OverTraverse(BSTree &amp;T); //层次遍历Status OverChang(BSTree &amp;T); //交换左右子树int BSTDeep(BSTree T); //求树的深度Status Sum(BSTree T,int &amp;n); //求叶子结点数Status DeleteBST(BSTree &amp;T,int key,bool &amp;taller);//删除结点Status Delete(BSTree &amp;p,bool &amp;taller);Status Delete2(BSTree &amp;p,bool taller,ElemType &amp;f);void MU(); //选择菜单//-------------------------------------//-------------------------------------初始化队列{Q.base=(QElemType*)malloc(MAXQSIZE*sizeof(QElemType)); if(!Q.base)return ERROR;Q.front=Q.rear=0;return OK;}//-------------------------------------进队列Status EnQueue(SqQueue &amp;Q,QElemType e){if((Q.rear+1)%MAXQSIZE==Q.front)return ERROR;Q.base[Q.rear]=e;Q.rear=(Q.rear+1)%MAXQSIZE;return OK;}//-------------------------------------出队列Status DeQueue(SqQueue &amp;Q,QElemType &amp;e){if(Q.front==Q.rear)return ERROR;e=Q.base[Q.front];Q.front=(Q.front+1)%MAXQSIZE;return OK;}//-------------------------------------获队列首Status GetHead(SqQueue Q,QElemType &amp;e){if(Q.front==Q.rear)return ERROR;e=Q.base[Q.front];return OK;}//-------------------------------------队列长度int QueueLength(SqQueue Q){return (Q.rear-Q.front+MAXQSIZE)%MAXQSIZE;}//-------------------------------------遍历队列{int i;i=Q.front;if(Q.front==Q.rear)printf(&quot;The Queue is Empty!&quot;);else{printf(&quot;The Queue is:&quot;);while(i!=Q.rear){printf(&quot;% d&quot;,Q.base[i]);i=i+1;}}printf(&quot;\n&quot;);return OK;}//-------------------------------------//-------------------------------------初始化栈Status InitStack(SqStack &amp;S){S.base=(SElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(SElemType));if(!S.base)return ERROR;S.top=S.base;S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;return OK;}//-------------------------------------进栈Status Push(SqStack &amp;S,SElemType e){if(S.top-S.base&gt;=S.stacksize){S.base=(SElemType*)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType)); if(S.base)return ERROR;S.top=S.base+S.stacksize;S.stacksize+=STACKINCREMENT;}*S.top++=e;return OK;}//-------------------------------------出栈Status Pop(SqStack &amp;S,SElemType &amp;e){if(S.top==S.base)return ERROR;e=*--S.top;return OK;}//-------------------------------------获栈顶Status GetTop(SqStack S,SElemType &amp;e){if(S.top==S.base)return ERROR;e=*(S.top-1);return OK;}//-------------------------------------栈的长度int StackLength(SqStack S){int i=0;while(S.top!=S.base){i++;S.top--;}return i;}//-------------------------------------判栈空Status StackEmpty(SqStack S){if(S.top==S.base) return 1;else return 0;}//-------------------------------------栈的遍历Status StackTraverse(SqStack S){SElemType *p=(SElemType*)malloc(sizeof(SElemType)); p=S.top;if(S.top==S.base)printf(&quot;The Stack is Empty!&quot;);else{printf(&quot;The Stack is:&quot;);p--;S.base--;while(p!=S.base){printf(&quot;% d&quot;,*p);p--;}}printf(&quot;\n&quot;);return OK;}//-----------------------------------------------------------------//-----------------------------------------------------------------右旇void R_Rotate(BSTree &amp;p){BSTree lc;lc=p-&gt;lchild;p-&gt;lchild=lc-&gt;rchild;lc-&gt;rchild=p;p=lc;}//-----------------------------------------------------------------左旇void L_Rotate(BSTree &amp;p){BSTree rc;rc=p-&gt;rchild;p-&gt;rchild=rc-&gt;lchild;rc-&gt;lchild=p;p=rc;}//-----------------------------------------------------------------平衡二叉树结点插入Status InsertAVL(BSTree &amp;T,ElemType e,Boolean &amp;taller){if(!T){T=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));T-&gt;data=e;T-&gt;lchild=T-&gt;rchild=NULL;T-&gt;bf=EH;taller=TRUE;}elseif(EQ(e,T-&gt;data)) {taller=FALSE;return 0;}//已经有结点了if(LT(e,T-&gt;data)){if(!InsertAVL(T-&gt;lchild,e,taller)) return 0;//左子树的深度增加if(taller)switch(T-&gt;bf){case LH:LeftBalance(T);taller=FALSE;break;case EH:T-&gt;bf=LH;taller=TRUE;break;case RH:T-&gt;bf=EH;taller=FALSE;break;}}else{if(!InsertAVL(T-&gt;rchild,e,taller)) return 0;//右子树的深度增加if(taller)switch(T-&gt;bf){case LH:T-&gt;bf=EH;taller=FALSE;break;case EH:T-&gt;bf=RH;taller=TRUE;break;case RH:RigthBalance(T);taller=FALSE;break;}}}return 1;//-----------------------------------------------------------------左平衡void LeftBalance(BSTree &amp;T){BSTree c,rd;c=T-&gt;lchild;switch(c-&gt;bf){case LH:T-&gt;bf=c-&gt;bf=EH;R_Rotate(T);break;case RH:rd=c-&gt;rchild;switch(rd-&gt;bf){case LH:T-&gt;bf=RH; c-&gt;bf=EH;break;case EH:T-&gt;bf=c-&gt;bf=EH; break;case RH:T-&gt;bf=EH;c-&gt;bf=LH;break;}rd-&gt;bf=EH;L_Rotate(T-&gt;lchild);R_Rotate(T);}}//-----------------------------------------------------------------右平衡void RigthBalance(BSTree &amp;T){BSTree rd,lc;rd=T-&gt;rchild;switch(rd-&gt;bf){case RH:T-&gt;bf=rd-&gt;bf=EH;L_Rotate(T);break;case LH:lc=rd-&gt;lchild;switch(lc-&gt;bf){case RH:T-&gt;bf=LH;rd-&gt;bf=EH;break;case EH:T-&gt;bf=rd-&gt;bf=EH;break;case LH:T-&gt;bf=EH;rd-&gt;bf=RH;break;}lc-&gt;bf=EH;R_Rotate(T-&gt;rchild);L_Rotate(T);}}//-----------------------------------------------------------------建树Status CreateBST(BSTree &amp;T,int n){T=NULL;bool taller=FALSE;int k,i;for(i=1;i&lt;=n;i++){scanf(&quot;%d&quot;,&amp;k);InsertAVL(T,k,taller);}return OK;}//-----------------------------------------------------------------访问Status Visit(ElemType e){printf(&quot;%d &quot;,e);return OK;}//-----------------------------------------------------------------前序遍历Status PreOrderTraverse(BSTree T){if(T){if(Visit(T-&gt;data))if(PreOrderTraverse(T-&gt;lchild))if(PreOrderTraverse(T-&gt;rchild))return OK;return ERROR;}elsereturn OK;}//-----------------------------------------------------------------前序非递归遍历Status preOrderIter(BSTree T){BSTree p,q;p=T;SqStack S;if (T == NULL) return ERROR;InitStack(S);Push(S,p);while (!StackEmpty(S)){GetTop(S,p);Visit(p-&gt;data);Pop(S,p);if (p-&gt;rchild != NULL)Push(S,p-&gt;rchild);if (p-&gt;lchild != NULL)Push(S,p-&gt;lchild);}printf(&quot;\n&quot;);return OK;}//-----------------------------------------------------------------中序遍历Status InOrderTraverse(BSTree T){if(T){if(InOrderTraverse(T-&gt;lchild))if(Visit(T-&gt;data))if(InOrderTraverse(T-&gt;rchild))return OK;return ERROR;}elsereturn OK;}//-----------------------------------------------------------------中序非递归遍历Status inOrderIter(BSTree T){BSTree p;p=T;SqStack S;if (T == NULL) return ERROR;InitStack(S);while (p!= NULL || !StackEmpty(S)){if (p!= NULL){Push(S,p);p=p-&gt;lchild;}else{GetTop(S,p);Visit(p-&gt;data);Pop(S,p);p=p-&gt;rchild;}}printf(&quot;\n&quot;);return OK;}//-----------------------------------------------------------------后序遍历Status PostOrderTraverse(BSTree T){if(T){if(PostOrderTraverse(T-&gt;lchild))if(PostOrderTraverse(T-&gt;rchild))if(Visit(T-&gt;data))return OK;return ERROR;}elsereturn OK;}//-----------------------------------------------------------------后序非递归遍历Status postOrderIter(BSTree T){if (!T) return 0;BSTree p,q;p=T;SqStack S1,S2;InitStack(S1);InitStack(S2);Push(S1,p);while (!StackEmpty(S1)){GetTop(S1,q);Push(S2,q);Pop(S1,p);if (q-&gt;lchild)Push(S1,q-&gt;lchild);if (q-&gt;rchild)Push(S1,q-&gt;rchild);}while (!StackEmpty(S2)){GetTop(S2,q);Visit(q-&gt;data);Pop(S2,q);}printf(&quot;\n&quot;);return OK;}//-----------------------------------------------------------------在二叉树中查找关键词Status FindBST(BSTree T,ElemType key,int &amp;n){if(!T) return ERROR;if(EQ(key,T-&gt;data)) {n=1;return OK;}else if(LT(key,T-&gt;data)){FindBST( T-&gt;lchild, key,n);}else FindBST( T-&gt;rchild,key,n);return OK;}//-----------------------------------------------------------------层次遍历Status OverTraverse(BSTree &amp;T){BSTree p;SqQueue Q;if(!InitQueue(Q)) return ERROR;p=T;if(!T) return ERROR;EnQueue(Q,p);while(QueueLength(Q)){DeQueue(Q,p);Visit(p-&gt;data);if(p-&gt;lchild) EnQueue(Q,p-&gt;lchild);if(p-&gt;rchild) EnQueue(Q,p-&gt;rchild);}return OK;}//-----------------------------------------------------------------交换左右子树Status OverChang(BSTree &amp;T){BSTree q;if(T){q=T-&gt;lchild;T-&gt;lchild=T-&gt;rchild;T-&gt;rchild=q;switch(T-&gt;bf){case LH:T-&gt;bf=RH;break;case EH:break;case RH:T-&gt;bf=LH;break;}if(OverChang(T-&gt;lchild))if(OverChang(T-&gt;rchild))return OK;return ERROR;}elsereturn OK;}//-----------------------------------------------------------------求树的深度int BSTDeep(BSTree T){int ln=0,rn=0,n=0;if(T){ln=(BSTDeep(T-&gt;lchild));rn=(BSTDeep(T-&gt;rchild));n=ln&gt;rn?ln:rn;n++;return n;}elsereturn 0;}//-----------------------------------------------------------------求叶子结点数Status Sum(BSTree T,int &amp;n){if(T){ if((T-&gt;lchild==NULL)&amp;&amp;(T-&gt;rchild==NULL)) n++;if(Sum(T-&gt;lchild,n))if(Sum(T-&gt;rchild,n))return OK;return ERROR;}elsereturn OK;}//-----------------------------------------------------------------删除结点Status DeleteBST(BSTree &amp;T,int key,bool &amp;taller) {if(!T) return FALSE;else{if(EQ(key,T-&gt;data)){Delete(T,taller);}else if(LT(key,T-&gt;data)){if(!DeleteBST(T-&gt;lchild,key,taller)) return 0;if(taller)switch(T-&gt;bf){case LH:T-&gt;bf=EH;taller=FALSE;break;case EH:T-&gt;bf=RH;taller=FALSE;break;case RH:RigthBalance(T);taller=FALSE;break;}}else{if(!DeleteBST(T-&gt;rchild,key,taller)) return 0;if(taller)switch(T-&gt;bf){case LH:LeftBalance(T);taller=TRUE;break;case EH:T-&gt;bf=LH;taller=FALSE;break;case RH:T-&gt;bf=EH;taller=FALSE;break;}}}return OK;}//----------------------------------------------------------------- Status Delete(BSTree &amp;p,bool &amp;taller){BSTree q,s;ElemType f;if(!p-&gt;rchild){q=p;p=p-&gt;lchild;taller=true;free(q);}else if(!p-&gt;lchild){q=p;p=p-&gt;rchild;taller=true;free(q);}else{q=p;s=p-&gt;lchild;if(!s-&gt;rchild){p-&gt;lchild=s-&gt;lchild;free(s);taller=TRUE;}else{Delete2(p,taller,f);p-&gt;data=f;}}return OK;}//----------------------------------------------------------------- Status Delete2(BSTree &amp;p,bool taller,ElemType &amp;f) {BSTree q;q=p-&gt;rchild;if(q-&gt;rchild){if(!Delete2(p-&gt;rchild,taller,f)) return 0;if(taller)switch(p-&gt;bf){case LH:LeftBalance(p);taller=TRUE;break;case EH:p-&gt;bf=LH;taller=FALSE;break;case RH:p-&gt;bf=EH;taller=FALSE;break;}}else{p-&gt;rchild=q-&gt;lchild;f=q-&gt;data;taller=TRUE;free(q);}return OK;}//-----------------------------------------------------------------选择菜单void MU(){printf(&quot;===================================================\n&quot;); printf(&quot;1 建一棵新的二叉树\n&quot;);printf(&quot;2 插入新的结点\n&quot;);printf(&quot;3 前,中,后序遍历二叉树\n&quot;);printf(&quot;4 前序、中序、后序遍历的非递归算法\n&quot;);printf(&quot;5 层次遍历二叉树\n&quot;);printf(&quot;6 在二叉树中查找给定关键字(函数返回值为成功1,失败0)\n&quot;); printf(&quot;7 交换各结点的左右子树\n&quot;);printf(&quot;8 求二叉树的深度\n&quot;);printf(&quot;9 叶子结点数\n&quot;);printf(&quot;10 删除某结点\n&quot;);printf(&quot;===================================================\n&quot;); printf(&quot;请选择:&quot;);}//-----------------------------------------------------------------主函数int main(){BSTree T=NULL;bool taller=FALSE;int n,k,i;while(true){MU();scanf(&quot;%d&quot;,&amp;n);switch(n){case 1:scanf(&quot;%d&quot;,&amp;k);if(CreateBST(T,k)) printf(&quot;建树成功!\n&quot;);else printf(&quot;建树失败!\n&quot;);break;case 2:printf(&quot;请输入要插入的数字:&quot;);scanf(&quot;%d&quot;,&amp;k);if(InsertAVL(T,k,taller)) printf(&quot;%d 插入成功!\n&quot;,k); else printf(&quot;二叉树中已经存在%d\n&quot;,k); break;case 3:PreOrderTraverse( T); printf(&quot;\n&quot;); InOrderTraverse( T); printf(&quot;\n&quot;); PostOrderTraverse( T); printf(&quot;\n&quot;);break;case 4:preOrderIter( T);inOrderIter( T);postOrderIter( T);break;case 5:OverTraverse(T);printf(&quot;\n&quot;);break;case 6:scanf(&quot;%d&quot;,&amp;k);i=0;FindBST( T, k,i);printf(&quot;%d\n&quot;,i);break;case 7:if(OverChang(T)) printf(&quot;操作成功!\n&quot;);else printf(&quot;操作失败!\n&quot;);break;case 8:k=BSTDeep( T);printf(&quot;二叉树的深度是%d!\n&quot;, k);break;case 9:k=0;Sum( T,k);printf(&quot;叶子的结点数为%d\n&quot;,k);break;case 10:scanf(&quot;%d&quot;,&amp;k);if(DeleteBST(T, k,taller)) printf(&quot;操作成功!\n&quot;); else printf(&quot;二叉树中不存在%d!\n&quot;,k); break;default:printf(&quot;输入不正确,请重新输入!\n&quot;);}}return 0;}。

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