zoukankan      html  css  js  c++  java
  • BST

    一、定义

      二叉查找(搜索)树(Binary Search Tree)。其定义为:二叉查找树或者是空树,或者是满足如下性质的二叉树: ①若它的左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值; ②若它的右子树非空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值; ③左、右子树本身又各是一棵二叉查找树。   上述性质简称二叉查找树性质(BST性质),故二叉查找树实际上是满足BST性质的二叉树。

    二、特点

      由BST性质可得:   (1) 二叉查找树中任一结点x,其左(右)子树中任一结点y(若存在)的关键字必小(大)于x的关键字。   (2) 二叉查找树中,各结点关键字是惟一的。注意:实际应用中,不能保证被查找的数据集中各元素的关键字互不相同,所以可将二叉查找树定义中BST性质(1)里的"小于"改为"大于等于",或将BST性质(2)里的"大于"改为"小于等于",甚至可同时修改这两个性质。   (3) 按中序遍历该树所得到的中序序列是一个递增有序序列。如下图所示的两棵树均是二叉查找树,它们的中序序列均为有序序列:2,3,4,5,7,8。

    三、插入运算

      在二叉查找树中插入新结点,要保证插入后仍满足BST性质。其插入过程是: (a)若二叉查找树T为空,则为待插入的关键字key申请一个新结点,并令其为根; (b)若二叉查找树T不为空,则将key和根的关键字比较:   (i)若二者相等,则说明树中已有此关键字key,无须插入。   (ii)若key<T→key,则将key插入根的左子树中。   (iii)若key>T→key,则将它插入根的右子树中。   子树中的插入过程与上述的树中插入过程相同。如此进行下去,直到将key作为一个新的叶结点的关键字插入到二叉查找树中,或者直到发现树中已有此关键字为止。 注意:输入序列决定了二叉查找树的形态。二叉查找树的中序序列是一个有序序列。所以对于一个任意的关键字序列构造一棵二叉查找树,其实质是对此关键字序列进行排序,使其变为有序序列。因此,人们又常常将二叉查找树称为二叉排序树。通常将这种排序称为树排序(Tree Sort),可以证明这种排序的平均执行时间亦为O(nlgn)。对相同的输入实例,树排序的执行时间约为堆排序的2至3倍。因此在一般情况下,构造二叉排序树的目的并非为了排序,而是用它来加速查找,这是因为在一个有序的集合上查找通常比在无序集合上查找更快,“查找树"的名称也由此而来。

    四、删除运算

      从二叉查找树中删除一个结点,不能把以该结点为根的子树都删去,并且还要保证删除后所得的二叉树仍然满足BST性质。

    一般步骤: (a) 进行查找。查找时,令p指向当前访问到的结点,parent指向其双亲(其初值为NULL)。若树中找不到被删结点则返回,否则被删结点是p。 (b) 删去p。删去p时,应将p的子树(若有)仍连接在树上且保持BST性质不变。按p的孩子数目分三种情况进行处理。    (i)p是叶子(即它的孩子数为0),无须连接p的子树,只需将p的双亲parent中指向p的指针域置空即可。     (ii)p只有一个孩子child,只需将child和p的双亲直接连接后,即可删去p。注意,p既可能是parent的左孩子也可能是其右孩子,而child可能是p的左孩子或右孩子,故共有4种状态。     (iii)p有两个孩子,先令q=p,将被删结点的地址保存在q中;然后找q的中序后继p,并在查找过程中仍用parent记住p的双亲位置。q的中序后继p一定是q的右子树中最左下的结点,它无左子树。因此,可以将删去q的操作转换为删去的p的操作,即在释放结点p之前将其数据复制到q中,就相当于删去了q。如下图BST中删除37:

     

    五、查找运算

      在BST中查找一个值。如果树中的某个值与要查找的值相等,则返回这个结点,否则报告查找不成功。   进行查找时,先用目标值与树根的值相比较。如果相等,则找到;否则,如果目标值大于根的值,则继续在根的右子树中继续查找;如果目标值小于根的值,则继续在根的左子树中继续查找。   相同的关键字集合可能构成多棵不同的BST树。查找目标过程中,从根到目标结点之间的路径上的结点个数就是要进行比较的次数。树越平衡,要比较的次数越少。   如果二叉树接近平衡,则在树中查找一个结点时,需要进行的比较次数接近O(log n)。如果树退化为一个直链,则树的查找类似于顺序查找,其比较次数接近于O(n) ,这是树查找中的最坏时间复杂度。   一般不能预测要建立的二叉树的树型。实际上,如果关键字的排列是随机的,则建立的二叉树的树型将比较平衡,查找的效率接近二分查找。

    六、平衡二叉树

         为了保证二叉查找树的高度为lgn,从而保证然二叉查找树上实现的插入、删除和查找等基本操作的平均时间为O(lgn),在往树中插入或删除结点时,要调整树的形态来保持树的“平衡”。使之既保持BST性质不变又保证树的高度在任何情况下均为O(lgn),从而确保树上的基本操作在最坏情况下的时间均为O(lgn)。

    注意:      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平衡的二叉查找树指满足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度高约为lgn,AVL树是接近最优的。

         

  • 相关阅读:
    希尔排序-Python
    顺序表为什么要在定义时分配空间大小
    pip install -r requirements.txt安装问题
    python小白系列2—python常用工具:pycharm
    python小白系列1—python安装,初识Anaconda
    Python Traceback模块:捕获更详细的异常报错信息
    pycharm项目中的.idea文件夹是干什么用的?可以删除吗?
    python多线程使用
    《统计学习方法》自学笔记—1.概论
    JAVA项目中的常用的异常处理情况
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/2628081.html
Copyright © 2011-2022 走看看