1369 - 算法9-5~9-8:二叉排序树的基本操作
二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有以下几条性质的二叉树:
1. 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根节点的值;
2. 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根节点的值;
3. 它的左右子树也分别为二叉排序树。
二叉排序树又可以被称为二叉查找树,根据上述定义的结构不难知道,它的查找过程十分简单,只需要通过不断的将当前结点的值与需要查找的值进行比较,如果相等则直接输出,如果要查找的值更小则深入至左子树进行比较,否则就深入右子树进行比较,直到找到相应的值或者进入了一棵不存在的子树为止。
其查找过程可以描述如下:

<span style="font-family:宋体;">而其插入过程同样也十分简洁,可以描述如下:</span>
<img src="http://tk.hustoj.com:80/upload/pimg1772_2.png" width="558" height="233" alt="" />
<span style="font-family:宋体;">而删除操作可以描述为如下的两个算法:</span>
<img src="http://tk.hustoj.com:80/upload/pimg1772_3.png" width="583" height="198" alt="" />
<img src="http://tk.hustoj.com:80/upload/pimg1772_4.png" width="551" height="320" alt="" />
<span style="font-family:宋体;">在本题中,读入一串整数,首先利用这些整数构造一棵二叉排序树。另外给定多次查询,利用构造出的二叉排序树,判断每一次查询是否成功。</span>
<span></span>
<span></span>
<span></span>
Input
输入的第一行包含2个正整数n和k,分别表示共有n个整数和k次查询。其中n不超过500,k同样不超过500。
第二行包含n个用空格隔开的正整数,表示n个整数。
第三行包含k个用空格隔开的正整数,表示k次查询的目标。
Output
只有1行,包含k个整数,分别表示每一次的查询结果。如果在查询中找到了对应的整数,则输出1,否则输出0。
请在每个整数后输出一个空格,并请注意行尾输出换行。
Examples
Input
8 3 1 3 5 7 8 9 10 15 9 2 5
Output
1 0 1
Hint
在本题中,首先需要按照题目描述中的算法完成二叉排序树的构造过程,之后需要通过在二叉排序树中的不断向下查找,将需要查询的值与当前节点的值进行比较,直到确定被查询的值是否存在。通过课本中的性能分析部分,不难发现二叉排序树的平均查找长度是和logn同数量级的,但是,在某些特殊情况下二叉排序树将会退化,使查找的效率大大降低,这时就需要引入二叉排序树的平衡操作,利用平衡二叉树来保证查找的效率始终维持在logn的数量级上。
Solution C
//问题 C : 算法9-5~9-8:二叉排序树的基本操作 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct node { int key; struct node *LChild,*RChild; }BSTNode,*BSTree; void CreatBST(BSTree *bst,int n); //创建 BSTree SearchBST(BSTree bst,int key) ; //查找 void InsertBST(BSTree *bst,int key) ; //插入 BSTNode * DelBST(BSTree t,int k) ; //删除 void print_bst(BSTree t) //输出 { if (!t) { print_bst(t->LChild); printf("\t%d\t", t->key); print_bst(t->RChild); } } /*Creat new tree*/ void CreatBST(BSTree *bst,int n) { int i; int key; *bst=NULL; for(i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&key); InsertBST(bst,key); } //return bst; } /*Search*/ BSTree SearchBST(BSTree bst,int key) { if(!bst) //空树 return NULL; else if(bst->key==key) //找到则返回 return bst; else if(key <bst->key) //小于当前值 return SearchBST(bst->LChild, key); //搜索左子树 else return SearchBST(bst->RChild, key); } /*Insert*/ void InsertBST(BSTree *bst,int key) { BSTree t; if(*bst==NULL) //空树,创建 { t=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode)); t->key=key; t->LChild=NULL; t->RChild=NULL; *bst=t; } else if(key <(*bst)->key) //小于当前值 InsertBST(&((*bst)->LChild),key); //插入到左子树 else if(key>(*bst)->key) InsertBST(&(*bst)->RChild,key); } /*Delet*/ BSTNode *DelBST(BSTree t,int k) { BSTNode *p,*f,*s,*q; p=t; f=NULL; while(p) { if(p->key==k) //先找到删除元素在树中的位置,遍历根,左子,右子 break; f=p; if(p->key>k) p=p->LChild; else p=p->RChild; } if(p==NULL) //没有左右子树 return t; if(p->LChild==NULL) //左子树为空 { if(f==NULL) t=p->RChild; else if(f->LChild==p) f->LChild=p->RChild; else f->RChild=p->LChild; free(p); } else //右子树为空 { q=p; s=s->LChild; while(s->RChild) { q=s; s=s->RChild; } if(q==p) q->LChild=s->LChild; else q->RChild=s->LChild; p->key=s->key; free(s); } return t; } /*Main*/ int main() { BSTNode *root; int data,n,k; scanf("%d",&n); scanf("%d",&k); CreatBST(&root,n); for(int j=0;j<k;j++) { scanf("%d",&data); if(SearchBST(root,data)==NULL) printf("0 "); else printf("1 ");; //if(root!=NULL) // printf("%d ",root->key); // else printf("0 "); // //print_bst(root); } }
Solution C++
#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <stack> #include <algorithm> #define EQ(a,b) ((a)==(b)) #define LT(a,b) ((a)<(b)) #define LQ(a,b) ((a)<=(b)) #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OVERFLOW -1 typedef int Status; /* 函数结果状态代码,如OK等 */ using namespace std; typedef int KeyType; /* 设关键字域为整型 */ typedef struct { KeyType key; } ElemType; /* 数据元素类型 */ typedef ElemType TElemType; typedef struct BiTNode { TElemType data; struct BiTNode *lchild,*rchild; /* 左右孩子指针 */ }BiTNode,*BiTree; const int MAXN = 500; Status InitDSTable(BiTree *DT) { /* 操作结果: 构造一个空的动态查找表DT */ *DT=NULL; return OK; } void SearchBST(BiTree *T,KeyType key,BiTree f,BiTree *p,Status *flag) /* 算法9.5(b) */ { /* 在根指针T所指二叉排序树中递归地查找其关键字等于key的数据元素,若查找 */ /* 成功,则指针p指向该数据元素结点,并返回TRUE,否则指针p指向查找路径上 */ /* 访问的最后一个结点并返回FALSE,指针f指向T的双亲,其初始调用值为NULL */ if(!*T) /* 查找不成功 */ { *p=f; *flag=FALSE; } else if EQ(key,(*T)->data.key) /* 查找成功 */ { *p=*T; *flag=TRUE; } else if LT(key,(*T)->data.key) SearchBST(&(*T)->lchild,key,*T,p,flag); /* 在左子树中继续查找 */ else SearchBST(&(*T)->rchild,key,*T,p,flag); /* 在右子树中继续查找 */ } Status InsertBST(BiTree *T, ElemType e) { /* 当二叉排序树T中不存在关键字等于e.key的数据元素时,插入e并返回TRUE, */ /* 否则返回FALSE。算法9.6 */ BiTree p,s; Status flag; SearchBST(T,e.key,NULL,&p,&flag); if(!flag) /* 查找不成功 */ { s=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode)); s->data=e; s->lchild=s->rchild=NULL; if(!p) *T=s; /* 被插结点*s为新的根结点 */ else if LT(e.key,p->data.key) p->lchild=s; /* 被插结点*s为左孩子 */ else p->rchild=s; /* 被插结点*s为右孩子 */ return TRUE; } else return FALSE; /* 树中已有关键字相同的结点,不再插入 */ } void Delete(BiTree *p) { /* 从二叉排序树中删除结点p,并重接它的左或右子树。算法9.8 */ BiTree q,s; if(!(*p)->rchild) /* 右子树空则只需重接它的左子树(待删结点是叶子也走此分支) */ { q=*p; *p=(*p)->lchild; free(q); } else if(!(*p)->lchild) /* 只需重接它的右子树 */ { q=*p; *p=(*p)->rchild; free(q); } else /* 左右子树均不空 */ { q=*p; s=(*p)->lchild; while(s->rchild) /* 转左,然后向右到尽头(找待删结点的前驱) */ { q=s; s=s->rchild; } (*p)->data=s->data; /* s指向被删结点的"前驱"(将被删结点前驱的值取代被删结点的值) */ if(q!=*p) q->rchild=s->lchild; /* 重接*q的右子树 */ else q->lchild=s->lchild; /* 重接*q的左子树 */ free(s); } } Status DeleteBST(BiTree *T,KeyType key) { /* 若二叉排序树T中存在关键字等于key的数据元素时,则删除该数据元素结点, */ /* 并返回TRUE;否则返回FALSE。算法9.7 */ if(!*T) /* 不存在关键字等于key的数据元素 */ return FALSE; else { if EQ(key,(*T)->data.key) /* 找到关键字等于key的数据元素 */ Delete(T); else if LT(key,(*T)->data.key) DeleteBST(&(*T)->lchild,key); else DeleteBST(&(*T)->rchild,key); return TRUE; } } int main() { int n, k, query, l, r, mid; ElemType val[MAXN]; BiTree dt, p; Status flag; InitDSTable(&dt); /* 构造空表 */ scanf("%d%d", &n, &k); for (int i = 0;i < n;i++) { scanf("%d", &val[i].key); InsertBST(&dt,val[i]); /* 依次插入数据元素 */ } for (int i = 0;i < k;i++) { scanf("%d", &query); SearchBST(&dt,query,NULL,&p,&flag); if (flag == TRUE) printf("1 "); else printf("0 "); } puts(""); return 0; }
Hint
在本题中,首先需要按照题目描述中的算法完成二叉排序树的构造过程,之后需要通过在二叉排序树中的不断向下查找,将需要查询的值与当前节点的值进行比较,直到确定被查询的值是否存在。
通过课本中的性能分析部分,不难发现二叉排序树的平均查找长度是和logn同数量级的,但是,在某些特殊情况下二叉排序树将会退化,使查找的效率大大降低,这时就需要引入二叉排序树的平衡操作,利用平衡二叉树来保证查找的效率始终维持在logn的数量级上。