博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
【2021-MOOC-浙江大学-陈越、何钦铭-数据结构】树-中
阅读量:4102 次
发布时间:2019-05-25

本文共 4516 字,大约阅读时间需要 15 分钟。

文章目录


1.二叉搜索树

image-20210308173332917

image-20210308173502378

1.1 二叉搜索树的查找操作:Find

image-20210308173613280

1.1.1 递归查找

image-20210308173840220

1.1.2 非递归查找

image-20210308174008681

1.13 查找最大和最小元素

image-20210308174143185

查找最小元素的递归函数

image-20210308174225157

查找最大元素的迭代函数

image-20210308174434269

1.2 二叉搜索树的插入

image-20210308174515891

1.2.1 插入算法

image-20210308174641108

image-20210308174708333

1.3 二叉搜索树的删除

情况一:要删除的是叶结点:直接删除,并再修改其父结点指针

方法:如果是在其父节点的左边,就把父结点的left设置为NULL,如果是在其父结点的右边,就把父结点的right设置为NULL

image-20210308181218776
image-20210308181241066

情况二:要删除的结点只有一个孩子结点

方法:将其父结点的指针指向要删除结点的孩子结点

image-20210308181403561

情况三:要删除的结点有左、右两棵子树

方法:用另一结点替代被删除结点:右子树的最小元素 或者 左子树的最大元素

取右子树中的最小元素替代

image-20210308181704193
image-20210308181722848

取左子树中的最大元素替代

image-20210308181838072
image-20210308181855180
image-20210308181915456

1.3.1 删除算法

image-20210308182127694

思考题

1、已知一棵由1、2、3、4、5、6、7共7个结点组成的二叉搜索树(查找树),其结构如图所示,问:根结点是什么?

解析:右子树有2个数据大于根节点,左子树有4个数据大于根节点,故根节点为5

img

答案

image-20210308182516019

2、在上题的搜索树中删除结点1,那么删除后该搜索树的后序遍历结果是:

答案:243765

image-20210308183036274

3、若一搜索树(查找树)是一个有n个结点的完全二叉树,则该树的最大值一定在叶结点上?

解析:错误!

如果是满二叉树,就是对的。

如果只是完全二叉树,比如下面这种情况,最大值不在叶结点上

img

4、若一搜索树(查找树)是一个有n个结点的完全二叉树,则该树的最小值一定在叶结点上?

解析:正确!

如上图所示,最小值一定在最左边,而完全二叉树的最左边一定是叶节点。

1.4 完整代码

BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X ){
if( !BST ){
/* 若原树为空,生成并返回一个结点的二叉搜索树 */ BST = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode)); BST->Data = X; BST->Left = BST->Right = NULL; } else {
/* 开始找要插入元素的位置 */ if( X < BST->Data ) BST->Left = Insert( BST->Left, X ); /*递归插入左子树*/ else if( X > BST->Data ) BST->Right = Insert( BST->Right, X ); /*递归插入右子树*/ /* else X已经存在,什么都不做 */ } return BST;}BinTree Delete( BinTree BST, ElementType X ) {
Position Tmp; if( !BST ) printf("要删除的元素未找到"); else {
if( X < BST->Data ) BST->Left = Delete( BST->Left, X ); /* 从左子树递归删除 */ else if( X > BST->Data ) BST->Right = Delete( BST->Right, X ); /* 从右子树递归删除 */ else {
/* BST就是要删除的结点 */ /* 如果被删除结点有左右两个子结点 */ if( BST->Left && BST->Right ) {
/* 从右子树中找最小的元素填充删除结点 */ Tmp = FindMin( BST->Right ); BST->Data = Tmp->Data; /* 从右子树中删除最小元素 */ BST->Right = Delete( BST->Right, BST->Data ); } else {
/* 被删除结点有一个或无子结点 */ Tmp = BST; if( !BST->Left ) /* 只有右孩子或无子结点 */ BST = BST->Right; else /* 只有左孩子 */ BST = BST->Left; free( Tmp ); } } } return BST;}

2.平衡二叉树

image-20210308210746165

image-20210308210802406

image-20210308210848022

image-20210308210941455

2.1 平衡二叉树的调整

RR旋转

image-20210308211032304

LL旋转

image-20210308211103739

LR旋转

image-20210308211130594

RL旋转

image-20210308211159728

思考题

1、画画看,至少需要多少个结点才能构造出一棵4层(h=3)的平衡二叉树?

解析:7个结点

img

2、将1、2、3、4、5、6顺序插入初始为空的AVL树中,当完成这6个元素的插入后,该AVL树共有多少层?

解析:3层

img

3、若一AVL树的结点数是21,则该树的高度至多是多少?注:只有一个根节点的树高度为0

解析:nh = nh-1 + nh-2

h n
0 1
1 2
2 4
3 7
4 12
5 20
6 33
7 54

可知,21个结点也就只能构成最高5层的平衡搜索树。

2.2 完整代码

typedef struct AVLNode *Position;typedef Position AVLTree; /* AVL树类型 */struct AVLNode{
ElementType Data; /* 结点数据 */ AVLTree Left; /* 指向左子树 */ AVLTree Right; /* 指向右子树 */ int Height; /* 树高 */};int Max ( int a, int b ){
return a > b ? a : b;}AVLTree SingleLeftRotation ( AVLTree A ){
/* 注意:A必须有一个左子结点B */ /* 将A与B做左单旋,更新A与B的高度,返回新的根结点B */ AVLTree B = A->Left; A->Left = B->Right; B->Right = A; A->Height = Max( GetHeight(A->Left), GetHeight(A->Right) ) + 1; B->Height = Max( GetHeight(B->Left), A->Height ) + 1; return B;}AVLTree DoubleLeftRightRotation ( AVLTree A ){
/* 注意:A必须有一个左子结点B,且B必须有一个右子结点C */ /* 将A、B与C做两次单旋,返回新的根结点C */ /* 将B与C做右单旋,C被返回 */ A->Left = SingleRightRotation(A->Left); /* 将A与C做左单旋,C被返回 */ return SingleLeftRotation(A);}/*************************************//* 对称的右单旋与右-左双旋请自己实现 *//*************************************/AVLTree Insert( AVLTree T, ElementType X ){
/* 将X插入AVL树T中,并且返回调整后的AVL树 */ if ( !T ) {
/* 若插入空树,则新建包含一个结点的树 */ T = (AVLTree)malloc(sizeof(struct AVLNode)); T->Data = X; T->Height = 0; T->Left = T->Right = NULL; } /* if (插入空树) 结束 */ else if ( X < T->Data ) {
/* 插入T的左子树 */ T->Left = Insert( T->Left, X); /* 如果需要左旋 */ if ( GetHeight(T->Left)-GetHeight(T->Right) == 2 ) if ( X < T->Left->Data ) T = SingleLeftRotation(T); /* 左单旋 */ else T = DoubleLeftRightRotation(T); /* 左-右双旋 */ } /* else if (插入左子树) 结束 */ else if ( X > T->Data ) {
/* 插入T的右子树 */ T->Right = Insert( T->Right, X ); /* 如果需要右旋 */ if ( GetHeight(T->Left)-GetHeight(T->Right) == -2 ) if ( X > T->Right->Data ) T = SingleRightRotation(T); /* 右单旋 */ else T = DoubleRightLeftRotation(T); /* 右-左双旋 */ } /* else if (插入右子树) 结束 */ /* else X == T->Data,无须插入 */ /* 别忘了更新树高 */ T->Height = Max( GetHeight(T->Left), GetHeight(T->Right) ) + 1; return T;}

转载地址:http://arbsi.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
使用AndroidStudio编译NDK的方法及错误解决方案
查看>>
搭建自己的ngrok服务
查看>>
ngrok原理浅析
查看>>
19个安全专家一定要关注的开源 GitHub 项目
查看>>
细说 CA 和证书
查看>>
手把手教你逆向分析 Android 程序
查看>>
Sublime Text (3) for PHP Developers
查看>>
Sublime Text 3 绝对神器
查看>>
Git push与pull的默认行为
查看>>
自动化发布-GitLab WEB Hooks 配置
查看>>
Android性能优化实战前篇
查看>>
微信网页第三方登录原理
查看>>
使用Sublime Text3+Ctags+Cscope替代Source Insight
查看>>
git reset revert 回退回滚取消提交返回上一版本
查看>>
Android Studio插件整理
查看>>
微信开放平台开发——网页微信扫码登录(OAuth2.0)
查看>>
PHP微信第三方扫码登录技术问题
查看>>
C++11带来的优雅语法
查看>>
CentOS7 安装 KVM
查看>>
CentOS 7 下配置KVM
查看>>