摘要：
本章介绍了二叉查找树的概念及操作。主要内容包括二叉查找树的性质，如何在二叉查找树中查找最大值、最小值和给定的值，如何找出某一个元素的前驱和后继，如何在二叉查找树中进行插入和删除操作。在二叉查找树上执行这些基本操作的时间与树的高度成正比，一棵随机构造的二叉查找树的期望高度为O(lgn)，从而基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。
1、二叉查找树
二叉查找树是按照二叉树结构来组织的，因此可以用二叉链表结构表示。二叉查找树中的关键字的存储方式满足的特征是：设x为二叉查找树中的一个结点。如果y是x的左子树中的一个结点，则key[y]≤key[x]。如果y是x的右子树中的一个结点，则key[x]≤key[y]。根据二叉查找树的特征可知，采用中根遍历一棵二叉查找树，可以得到树中关键字有小到大的序列。一棵二叉树查找及其中根遍历结果如下图所示：
书中给出了一个定理：如果x是一棵包含n个结点的子树的根，则其中根遍历运行时间为θ(n)。
问题：二叉查找树性质与最小堆之间有什么区别？能否利用最小堆的性质在O(n)时间内，按序输出含有n个结点的树中的所有关键字？
2、查询二叉查找树
二叉查找树中最常见的操作是查找树中的某个关键字，除了基本的查询，还支持最大值、最小值、前驱和后继查询操作，书中就每种查询进行了详细的讲解。
（1）查找SEARCH
在二叉查找树中查找一个给定的关键字k的过程与二分查找很类似，根据二叉查找树在的关键字存放的特征，很容易得出查找过程：首先是关键字k与树根的关键字进行比较，如果k大比根的关键字大，则在根的右子树中查找，否则在根的左子树中查找，重复此过程，直到找到与遇到空结点为止。例如下图所示的查找关键字13的过程：（查找过程每次在左右子树中做出选择，减少一半的工作量）
书中给出了查找过程的递归和非递归形式的伪代码：
TREE_SEARCH(x,k) if x=NULL or k=key[x] then return x if(k<key[x]) then return TREE_SEARCH(left[x],k) else then return TREE_SEARCH(right[x],k)
ITERATIVE_TREE_SEARCH(x,k) while x!=NULL and k!=key[x] do if k<key[x] then x=left[x] else then x=right[x] return x
（2）查找最大关键字和最小关键字
根据二叉查找树的特征，很容易查找出最大和最小关键字。查找二叉树中的最小关键字：从根结点开始，沿着各个节点的left指针查找下去，直到遇到NULL时结束。如果一个结点x无左子树，则以x为根的子树中，最小关键字就是key[x]。查找二叉树中的最大关键字：从根结点开始，沿着各个结点的right指针查找下去，直到遇到NULL时结束。书中给出了查找最大最小关键字的伪代码：
TREE_MINMUM(x) while left[x] != NULL do x=left[x] return x TREE_MAXMUM(x) while right[x] != NULL do x= right[x] return x
（3）前驱和后继
给定一个二叉查找树中的结点，找出在中序遍历顺序下某个节点的前驱和后继。如果树中所有关键字都不相同，则某一结点x的前驱就是小于key[x]的所有关键字中最大的那个结点，后继即是大于key[x]中的所有关键字中最小的那个结点。根据二叉查找树的结构和性质，不用对关键字做任何比较，就可以找到某个结点的前驱和后继。
查找前驱步骤：先判断x是否有左子树，如果有则在left[x]中查找关键字最大的结点，即是x的前驱。如果没有左子树，则从x继续向上执行此操作，直到遇到某个结点是其父节点的右孩子结点。例如下图查找结点7的前驱结点6过程：
查找后继步骤：先判断x是否有右子树，如果有则在right[x]中查找关键字最小的结点，即使x的后继。如果没有右子树，则从x的父节点开始向上查找，直到遇到某个结点是其父结点的左儿子的结点时为止。例如下图查找结点13的后继结点15的过程：
书中给出了求x结点后继结点的伪代码:
TREE_PROCESSOR(x) if right[x] != NULL then return TREE_MINMUM(right(x)) y=parent[x] while y!= NULL and x ==right[y] do x = y y=parent[y] return y
定理：对一棵高度为h的二叉查找，动态集合操作SEARCH、MINMUM、MAXMUM、SUCCESSOR、PROCESSOR等的运行时间均为O(h)。
3、插入和删除
插入和删除会引起二叉查找表示的动态集合的变化，难点在在插入和删除的过程中要保持二叉查找树的性质。插入过程相当来说要简单一些，删除结点比较复杂。
（1）插入
插入结点的位置对应着查找过程中查找不成功时候的结点位置，因此需要从根结点开始查找带插入结点位置，找到位置后插入即可。下图所示插入结点过程：
书中给出了插入过程的伪代码：
TREE_INSERT(T,z) y = NULL; x =root[T] while x != NULL do y =x if key[z] < key[x] then x=left[x] else x=right[x] parent[z] =y if y=NULL then root[T] =z else if key[z]>key[y] then keft[y] = z else right[y] =z
插入过程运行时间为O(h)，h为树的高度。
（2）删除
从二叉查找树中删除给定的结点z，分三种情况讨论：
<1>结点z没有左右子树，则修改其父节点p[z]，使其为NULL。删除过程如下图所示：
<2>如果结点z只有一个子树（左子树或者右子树），通过在其子结点与父节点建立一条链来删除z。删除过程如下图所示：
<3>如果z有两个子女，则先删除z的后继y（y没有左孩子），在用y的内容来替代z的内容。
书中给出了删除过程的伪代码：
TREE_DELETE(T,z) if left[z] ==NULL or right[z] == NULL then y=z else y=TREE_SUCCESSOR(z) if left[y] != NULL then x=left[y] else x=right[y] if x!= NULL then parent[x] = parent[y] if p[y] ==NULL then root[T] =x else if y = left[[prarnt[y]] then left[parent[y]] = x else right[parent[y]] =x if y!=z then key[z] = key[y] copy y's data into z return y
定理：对高度为h的二叉查找树，动态集合操作INSERT和DELETE的运行时间为O(h)。
4、随机构造二叉查找树
二叉查找上各种基本操作的运行时间都是O(h)，h为树的高度。但是在元素插入和删除过程中，树的高度会发生改变。如果n个元素按照严格增长的顺序插入，那个构造出的二叉查找树的高度为n-1。例如按照先后顺序插入7、15、18、20、34、46、59元素构造二叉查找树，二叉查找树结构如下所示：
1、前言：
接着学习动态规划方法，最优二叉查找树问题。如果在二叉树中查找元素不考虑概率及查找不成功的情况下，可以采用红黑树或者平衡二叉树来搜索，这样可以在O(lgn)时间内完成。而现实生活中，查找的关键字是有一定的概率的，就是说有的关键字可能经常被搜索，而有的很少被搜索，而且搜索的关键字可能不存在，为此需要根据关键字出现的概率构建一个二叉树。比如中文输入法字库中各词条（单字、词组等）的先验概率，针对用户习惯可以自动调整词频——所谓动态调频、高频先现原则，以减少用户翻查次数，使得经常用的词汇被放置在前面，这样就能有效地加快查找速度。这就是最优二叉树所要解决的问题。
2、问题描述
给定一个由n个互异的关键字组成的有序序列K={k1<k2<k3<,……,<kn}和它们被查询的概率P={p1,p2,p3,……,pn}，要求构造一棵二叉查找树T，使得查询所有元素的总的代价最小。对于一个搜索树，当搜索的元素在树内时，表示搜索成功。当不在树内时，表示搜索失败，用一个“虚叶子节点”来标示搜索失败的情况，因此需要n+1个虚叶子节点{d0<d1<……<dn}，对于应di的概率序列是Q={q0,q1,……,qn}。其中d0表示搜索元素小于k1的失败结果，dn表示搜索元素大于kn的失败情况。di（0<i<n）表示搜索节点在ki和k(i+1)之间时的失败情况。因此有如下公式：
由每个关键字和每个虚拟键被搜索的概率，可以确定在一棵给定的二叉查找树T内一次搜索的期望代价。设一次搜索的实际代价为检查的节点个数，即在T内搜索所发现的节点的深度加上1。所以在T内一次搜索的期望代价为：
需要注意的是：一棵最优二叉查找树不一定是一棵整体高度最小的树，也不一定总是把最大概率的关键字放在根部。
（3）动态规划求解过程
1）最优二叉查找树的结构
如果一棵最优二叉查找树T有一棵包含关键字ki，……，kj的子树T'，那么这棵子树T’对于对于关键字ki，……kj和虚拟键di-1，……，dj的子问题也必定是最优的。
2）一个递归解
定义e[i,j]为搜索一棵包含关键字ki，……，kj的最优二叉查找树的期望代价，则分类讨论如下：
当j=i-1时，说明此时只有虚拟键di-1，故e[i,i-1] = qi-1
当j≥i时，需要从ki，……，kj中选择一个跟kr，然后用关键字ki，……，kr-1来构造一棵最优二叉查找树作为左子树，用关键字kr+1，……，kj来构造一棵最优二叉查找树作为右子树。定义一棵有关键字ki，……，kj的子树，定义概率的总和为：
因此如果kr是一棵包含关键字ki，……，kj的最优子树的根，则有：
故e[i,j]重写为：
最终的递归式如下：
3）计算一棵最优二叉查找树的期望搜索代价
将e[i,j]的值保存到一个二维数组e[1..1+n,0..n]中，用root[i,j]来记录关键字ki，……，kj的子树的根，采用二维数组root[1..n,1..n]来表示。为了提高效率，防止重复计算，需要个二维数组w[1..n+1,0...n]来保存w(i,j)的值，其中w[i,j] = w[i,j-1]+pj+qj。数组给出了计算过程的伪代码：
OPTIMAL_BST(p,q,n) for i=1 to n+1 //初始化e和w的值 do e[i,i-1] = qi-1; w[i,i-1] = qi-1; for l=1 to n do for i=1 to n-l+1 do j=i+l-1; e[i,j] = MAX; w[i,j] = w[i,j-1]+pj+qj; for r=i to j do t=e[i,r-1]+e[r+1,j]+w[i,j] if t<e[i,j] then e[i,j] = t; root[i,j] = r; return e and root;
4）构造一棵最优二叉查找树
根据地第三步中得到的root表，可以递推出各个子树的根，从而可以构建出一棵最优二叉查找树。从root[1,n]开始向下递推，一次找出树根，及左子树和右子树。
4、编程实现
针对一个具体的实例编程实现，现在有5个关键字，其出现的概率P={0.15，0.10，0.05，0.10，0.20}，查找虚拟键的概率q={0.05，0.10，0.05，0.05，0.05，0.10}。采用C++语言是实现如下：
#include<iostream> using namespace std; const int N=5; const int MAX=9999999; float p[N+1]={0,0.15,0.10,0.05,0.1,0.20}; float q[N+1]={0.05,0.10,0.05,0.05,0.05,0.10}; float e[N+2][N+1]; int root[N+1][N+1]; float w[N+2][N+1]; void optimal_bst_search_tree(float p[],float q[],int n) { int i; for(i=1;i<=n+1;i++) { e[i][i-1]=q[i-1]; w[i][i-1]=q[i-1]; } int l,j,r; for(l=1;l<=n;l++) { for(i=1;i<=n-l+1;i++) { j=i+l-1; e[i][j]=MAX; w[i][j]=w[i][j-1]+p[j]+q[j]; for(r=i;r<=j;r++) { double t=e[i][r-1]+e[r+1][j]+w[i][j]; if(t<e[i][j]) { e[i][j]=t; root[i][j]=r; } } } } } void print_root() { int i,j; cout<<"各子树的根："<<endl; for(i=1;i<=N;i++) { for(j=1;j<=N;j++) cout<<root[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void construct_optimal_bst(int i,int j) { if(i<=j) { int r=root[i][j]; cout<<r<<" "; construct_optimal_bst(i,r-1); construct_optimal_bst(r+1,j); } } void print_bst(int i,int j) { if(i==1&&j==N) cout<<"root is "<<root[i][j]<<endl; if(i<j) { int r=root[i][j]; if(i!=r) cout<<"left child root "<<root[i][r-1]<<endl; print_bst(i,root[i][j]-1); if(j!=r) cout<<"right child root "<<root[r+1][j]<<endl; print_bst(root[i][j]+1,j); } } int main() { optimal_bst_search_tree(p,q,N); print_root(); cout<<"构造的最优二叉树："<<endl; construct_optimal_bst(1,5); cout<<endl; print_bst(1,5); }
运行结果：
