C++二叉搜索树BinarySearchTree

编程入门行业动态更新时间:2024-10-25 00:35:20

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C++二叉搜索树BinarySearchTree

一、介绍

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:

1.若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值

2.若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于根节点的值

3.它的左右子树也分别为二叉搜索树

因此，在二叉搜索树中，每个值都有对应且唯一的位置。

二、二叉搜索树的模拟实现

1.Insert 插入

插入一个数据，根据二叉搜索树的要求，需要找到合适的位置，并且进行链接

首先是找到要插入的位置，用一个cur遍历，当插入的值cur小走左边，比cur大则走右边，找到对应位置后，我们还需要链接，因此还需要一个父节点，可以定义一个parent一起走，找到后定义一个新节点插入数据，进行链接即可。

		//插入数据bool Insert(const K& key){node* cur = _root;node* parent = nullptr;while (cur){if (key > cur->_key){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (key < cur->_key){parent = cur;cur = cur->_left;}else{return false;}}cur = new node(key);if (key < parent->_key){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}}

2.InOrder 中序遍历

实现了数据的插入以后，为了验证实现的有没有bug，可以先将中序遍历给实现，根据二叉搜索树的特性，中序变量刚好是升序排序，将数据乱序插入后，中序打印，观察是否完成排序

中序遍历的实现是通过递归方式，在类里面实现递归需要用到_root作为参数，但外部接口一般不允许其获得内部成员变量，哪怕是提供一个函数接口获取，使用上也比较麻烦，因此可以在实现的时候再嵌套一层函数，在内部传参

		//中序遍历void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}void _InOrder(const node* root){if (root == nullptr){return;}_InOrder(root->_left);cout << root->_key << " ";_InOrder(root->_right);}

3.Find 查找

查找的实现非常简单，只需要cur变量去按照二叉搜索树的特性去遍历即可，若是没找到则返回空指针，找到返回节点地址

		node* Find(const K& key){node* cur = _root;while (cur){if (key < cur->_key){cur = cur->_left;}else if (key > cur->_key){cur = cur->_right;}else{return cur;}}return nullptr;}

4.Erase 删除

删除是本章模拟实现部分的重点，也是最为复杂的，要分类讨论被删除对象的各种情况，条件判断上较为复杂

1.被删除的节点是叶子节点（既没有左孩子，也没有右孩子），则直接删除即可

2.被删除的节点有一个孩子节点，则此时需要将孩子进行托孤（将孩子节点与被删除的节点的父节点进行链接），此时需要分类讨论，当被删除节点是其父节点的左孩子时，则托孤给父节点的左指针，被删除节点是右孩子时，则托孤给右节点

观察发现，其实情况1和情况2可以被并为一类，只有一个孩子或者没有孩子时，都按照托孤的思路执行，并且由于需要链接，因此在往下找被删除节点时，会同时记录它的父节点，父节点需要根据情况分类讨论用哪个指针继承孩子，并且还有考虑到一种特殊情况，就是删除根时，要特殊处理

3.当被删除的节点有两个孩子时，则需要用替代法，即找被删除节点左边最大的值，或者右边最小的值与被删除的值进行替换，然后再将用于替换位置的节点删掉

注意，左边最大值，就是从左子树的根开始，一直往右找，右边最小值，就从右子树的根开始，一直往左找，因此，拿右边最小值举例，右边最小值一定没有左孩子，而可能有右孩子需要链接，右孩子的链接同样需要分类讨论

参考代码：

		//删除bool Erase(const K& key){node* cur = _root;node* parent = nullptr;while (cur){if (key < cur->_key){parent = cur;cur = cur->_left;}else if (key > cur->_key){parent = cur;cur = cur->_right;}else//找到要删除的节点了{if (cur->_left == nullptr || cur->_right == nullptr)//托孤{if (cur == _root)//被删的为根时，需要更新根{if (cur->_left != nullptr){_root = cur->_left;}else{_root = cur->_right;}}else//分情况链接{if (parent->_left == cur)//要删除的节点在父节点的左边，则无论如何都是链接左边{if (cur->_left != nullptr){parent->_left = cur->_left;}else{parent->_left = cur->_right;}}else if (parent->_right == cur)//要删除的节点在父节点的左边，则无论如何都是链接左边{if (cur->_left != nullptr){parent->_right = cur->_left;}else{parent->_right = cur->_right;}}}delete cur;return true;}else//要删除的节点有两个孩子{node* min_right = cur->_right;node* pmin_right = cur;while (min_right->_left){pmin_right = min_right;min_right = min_right->_left;}cur->_key = min_right->_key;if (pmin_right->_left == min_right){pmin_right->_left = min_right->_right;}else{pmin_right->_right = min_right->_right;}delete min_right;return true;}}}//找不到要删除的对象return false;}

三、递归实现接口

递归实现在思路上相对没那么直接，但是在代码上会简洁很多，当然在类里面递归都需要封装一层

1.Finer

递归实现查找很简单，遇到空则说明没找到，则返回nullptr，值比根小则往左子树找，值比根大则在右子树找，找到返回地址。

		node* Findr(const K& key){return _Findr(_root, key);}node* _Findr(node* root, const K& key){if (root == nullptr){return nullptr;}if (key < root->_key){return _Findr(_root->_left, key);}else if (key > root->_key){return _Findr(_root->_right, key);}else{return root;}}

2.Insertr

在插入数据中，有个很巧妙的对引用的运用，就是在传root指针时，传引用，则往下递归的root就是上一层指针的别名，因此在找到需要插入的位置时，不需要多记录一个父节点去进行链接，而是此时的root就是上一层父节点的指针的别名，因此可以直接new一个节点进行链接

		bool Insertr(const K& key){return _Insertr(_root, key);}bool _Insertr(node*& root, const K& key){if (root == nullptr){root = new node(key);return true;}if (key < root->_key){return _Insertr(root->_left, key);}else if(key > root->_key){return _Insertr(root->_right, key);}else{return false;}}

3.Eraser

删除的思路和非递归的一样，递归部分主要可以利用root指针传引用的巧妙之处去省下很多处理

参考代码：

		bool Eraser(const K& key){return _Eraser(_root, key);}bool _Eraser(node*& root, const K& key){if (root == nullptr)return false;if (key < root->_key){return _Eraser(root->_left, key);}else if (key > root->_key){return _Eraser(root->_right, key);}else{node* del = root;if (del->_left == nullptr){root = root->_right;}else if (del->_right == nullptr){root = root->_left;}else{node* min_right = del->_right;while (min_right->_left){min_right = min_right->_left;}root->_key = min_right->_key;return _Eraser(root->_right, min_right->_key);}delete del;return true;}}

四、构造与析构

1.构造函数

默认的构造即可，写一份出来是为了写拷贝构造时也能调默认的构造

		BSTree():_root(nullptr){}

2.拷贝构造

拷贝构造只需要递归遍历，前序遍历拷贝节点即可，可以用引用传root

		BSTree(const BSTree& n):_root(nullptr){copy(_root, n._root);}void copy(node*& root,const node* n){if (n == nullptr)return;root = new node(n->_key);copy(root->_left, n->_left);copy(root->_right, n->_right);}

3.赋值重载operator=

		BSTree& operator=(BSTree tmp){swap(_root, tmp._root);return *this;}

4.析构函数

		~BSTree(){Destroy(_root);}void Destroy(node*& root){if (root == nullptr)return;Destroy(root->_left);Destroy(root->_right);delete root;root = nullptr;}

五、二叉搜索树的应用场景

1. K模型

K模型即只有key作为关键字，结构中只需要存储Key即可，关键字即为需要搜索到的值。

比如：给一个单词word，判断该单词是否拼写正确，具体方式如下：以词库中所有单词集合中的每个单词作为key，构建一棵二叉搜索树，在二叉搜索树中检索该单词是否存在，存在则拼写正确，不存在则拼写错误。

K模型针对的是“在不在”的问题

2.KV模型

KV模型比起K模型多了一个关键字val，每一个关键码key，都有与之对应的值Value，即<Key,Value>的键值对。

比如英汉词典就是英文与中文的对应关系，通过英文可以快速找到与其对应的中文，英文单词与其对应的中文就构成一种键值对；

再比如统计单词次数，统计成功后，给定单词就可快速找到其出现的次数，单词与其出现次数就是就构成一种键值对；

3.实际场景应用

对应K模型的底层，就是最初我们实现的那一个版本，只需要稍微修改一下，就可以改成KV模型

在输入部分（构造，拷贝构造，节点定义，插入等等），多加一个参数value，基本逻辑都是用key去操作，因此不需要做大变动

例一：中英互译

void TestBSTree3()
{// 输入单词，查找单词对应的中文翻译BSTree<string, string> dict;dict.Insert("string", "字符串");dict.Insert("tree", "树");dict.Insert("left", "左边、剩余");dict.Insert("right", "右边");dict.Insert("sort", "排序");// 插入词库中所有单词string str;while (cin>>str){BSTreeNode<string, string>* ret = dict.Find(str);if (ret == nullptr){cout << "单词拼写错误，词库中没有这个单词:" <<str <<endl;}else{cout << str << "中文翻译:" << ret->_value << endl;}}
}

例二：水果统计

void TestBSTree4()
{// 统计水果出现的次数string arr[] = { "苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜", 
"苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };BSTree<string, int> countTree;for (const auto& str : arr){// 先查找水果在不在搜索树中// 1、不在，说明水果第一次出现，则插入<水果, 1>// 2、在，则查找到的节点中水果对应的次数++//BSTreeNode<string, int>* ret = countTree.Find(str);auto ret = countTree.Find(str);if (ret == NULL){countTree.Insert(str, 1);}else{ret->_value++;}}countTree.InOrder();
}