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  • 10.二叉查找树

    树的相关概念

    • 父节点、子节点、兄弟节点

    • 没有父节点的节点叫根节点,没有子节点的节点叫叶节点

    • 节点的高度:节点到叶子节点的最长路径(边数)(从下往上,根节点高度为0)

    • 节点的深度:根节点到这个节点所经历的边数(从上往下,根节点的深度为0)

    • 节点的层数:节点的深度+1(类比楼房层数,地面是一楼)

    • 树的高度:根节点的高度

    • 示意图

    二叉查找树

    要求树中任意一个节点,其左子树每个结点的值都要小于这个节点的值,而右子树节点的值都大于这个节点的值

    • 查找:从根节点开始,如果它等于要找的值则返回;如果要查找值比根节点值小,则去左子树递归查找;如果要查找值比根节点值大,则去右子树递归查找
    • 插入:和查找相似,从根节点开始,递归找到合适的叶节点
    • 删除
      • 如果要删除的节点没有子节点,直接父节点对应指针置空

      • 如果仅有一个子结点,将父节点对应指针指向子节点

      • 如果有两个子节点,那么需要找到右子树的最小节点(或是左子树最大节点),用这个节点替换要删除的节点

    支持重复数据的二叉查找树

    • 插入:如果碰到一个节点的值与要插入数据值相同,那么将其插入右子树,也就是把它当作大于这个节点的值处理

    • 查找:遇到相同节点值时并不直接结束,而是继续在右子树中查找,直到叶子节点才停止,将所有等于查找值的节点都找出来

    • 删除:找到相同节点值后,按一般的删除操作进行删除,然后继续在右子树中寻找是否有相同值节点,将所有等于删除值的节点全部删除

    二叉查找树与哈希表相比的优势

    • 快速查找最大/小节点

    • 中序遍历可以输出有序的数据序列

    • 稳定动态扩容(哈希表有散列冲突,时间复杂度并不稳定)

    • 实现上要考虑的东西不多

    • (这样看来跳表还真是优秀啊)

    二叉查找树的性能分析

    • 查找一个值时花费的时间其实和树的高度成正比

    • 最坏情况下,二叉树退化为链表,查找时间复杂度为O(n)

    • 最好情况,二叉平衡树,高度小于等于log2n,查找时间复杂度为O(logn)

    • 为了防止二叉树在插入数据后出现时间复杂度退化的情况,人们发明了平衡二叉树来解决这个问题

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