【C++练级之路】【Lv.14】二叉搜索树（进化的二叉树——BST）

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文章目录

引言
一、二叉搜索树介绍
二、二叉搜索树的模拟实现
- 2.1 结点
- 2.2 成员变量
- 2.3 默认成员函数
- - 2.3.1 constructor
  - 2.3.2 copy constructor
  - 2.3.3 operator=
  - 2.3.4 destructor
- 2.4 中序遍历
- 2.5 查找
- - 2.5.1 迭代实现
  - 2.5.2 递归实现
- 2.6 插入
- - 2.6.1 迭代实现
  - 2.6.2 递归实现
- 2.7 删除
- - 2.7.1 迭代实现
  - 2.7.2 递归实现
三、二叉搜索树的应用
四、二叉树进阶面试题

引言

二叉树在之前的数据结构章节讲解过，当时使用C来实现。而如今学习的二叉搜索树，便是二叉树的进阶，也更适合使用C++来实现。

一、二叉搜索树介绍

二叉搜索树（BST，Binary Search Tree），又称为二叉排序树。

它满足以下性质：

非空左子树的所有键值小于其根结点的键值
非空右子树的所有键值大于其根结点的键值
左右子树均为二叉搜索树

二、二叉搜索树的模拟实现

2.1 结点

template<class K>
struct BSTreeNode
{
	BSTreeNode<K>* _left;
	BSTreeNode<K>* _right;
	K _key;

	BSTreeNode(const K& key)
		: _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _key(key)
	{}
};

细节：在二叉搜索树中，一般更喜欢用K作为模板参数，用key作为数据，称为键值。

2.2 成员变量

template<class K>
class BSTree
{
	typedef BSTreeNode<K> Node;
protected:
	Node* _root = nullptr;
};

2.3 默认成员函数

2.3.1 constructor

//写法一
BSTree()
	: _root(nullptr)
{}
//写法二
BSTree() = default;//强制生产默认构造

2.3.2 copy constructor

BSTree(const BSTree<K>& t)
{
	_root = Copy(t._root);
}

Node* Copy(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return nullptr;
	}

	Node* newRoot = new Node(root->_key);
	newRoot->_left = Copy(root->_left);
	newRoot->_right = Copy(root->_right);
	return newRoot;
}

细节：写一个子函数Copy，进行前序遍历递归拷贝

2.3.3 operator=

BSTree<K>& operator=(BSTree<K> t)
{
	swap(_root, t._root);
	return *this;
}

细节：现代写法，直接拷贝完交换

2.3.4 destructor

~BSTree()
{
	Destroy(_root);
}

void Destroy(Node*& root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	Destroy(root->_left);
	Destroy(root->_right);
	delete root;
	root = nullptr;
}

细节：

写一个子函数Destroy，进行后序遍历递归释放
参数为Node*&，这样就可以在函数内置空根节点

2.4 中序遍历

为什么只介绍中序遍历呢？二叉搜索树，之所以又称为二叉排序树，是因为在中序遍历时，便能将数据按升序遍历。

void InOrder()
{
	_InOrder(_root);
	cout << endl;
}

void _InOrder(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return;
	}

	_InOrder(root->_left);
	cout << root->_key << " ";
	_InOrder(root->_right);
}

细节：同样，一般要递归写一个子函数，再进行传参控制

2.5 查找

二叉搜索树，其最大优势肯定是在于搜索！

2.5.1 迭代实现

bool Find(const K& key)
{
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_key < key)
		{
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_key > key)
		{
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			return true;
		}
	}
	return false;
}

细节：

查找的key比当前结点的_key大，则往右查找
查找的key比当前结点的_key小，则往左查找
找到返回true，走到空找不到返回false

2.5.2 递归实现

bool FindR(const K& key)
{
	return _FindR(_root, key);
}

bool _FindR(Node* root, const K& key)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return false;
	}

	if (root->_key < key)
	{
		return _FindR(root->_right, key);
	}
	else if (root->_key > key)
	{
		return _FindR(root->_left, key);
	}
	else
	{
		return true;
	}
}

2.6 插入

2.6.1 迭代实现

bool Insert(const K& key)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(key);
		return true;
	}

	Node* parent = nullptr;
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_key < key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_key > key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			return false;
		}
	}

	cur = new Node(key);
	if (parent->_key < key)
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}
	return true;
}

细节：

若根为空，直接创建结点，返回true
设置parent变量，记录父节点，以便在cur走到空时进行插入
插入前，要判断用左指针还是右指针链接

2.6.2 递归实现

bool InsertR(const K& key)
{
	return _InsertR(_root, key);
}

bool _InsertR(Node*& root, const K& key)
{
	if (root == nullptr)
	{
		root = new Node(key);
		return true;
	}

	if (root->_key < key)
	{
		return _InsertR(root->_right, key);
	}
	else if (root->_key > key)
	{
		return _InsertR(root->_left, key);
	}
	else
	{
		return false;
	}
}

细节：参数为Node*&，使得当前root为空，却可以直接创建节点链接（因为此时root是其父节点左右指针的引用）

2.7 删除

2.7.1 迭代实现

bool Erase(const K& key)
{
	Node* parent = nullptr;
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_key < key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_key > key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			if (cur->_right == nullptr)//右子树为空
			{
				if (cur == _root)
				{
					_root = _root->_left;
				}
				else
				{
					if (parent->_right == cur)
					{
						parent->_right = cur->_left;
					}
					else
					{
						parent->_left = cur->_left;
					}
				}
				delete cur;
			}
			else if (cur->_left == nullptr)//左子树为空
			{
				if (cur == _root)
				{
					_root = _root->_right;
				}
				else
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						parent->_left = cur->_right;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_right;
					}
				}
				delete cur;
			}
			else//左右子树均不为空
			{
				//这里选择找右子树的最左节点
				Node* pminRight = cur;
				Node* minRight = cur->_right;
				while (minRight->_left)
				{
					pminRight = minRight;
					minRight = minRight->_left;
				}

				cur->_key = minRight->_key;

				if (pminRight->_right == minRight)
				{
					pminRight->_right = minRight->_right;
				}
				else
				{
					pminRight->_left = minRight->_right;
				}

				delete minRight;
			}
			return true;
		}
	}
	return false;
}

细节：

首先依然要parent记录父节点，进行查找
找到了，分三种删除情况：
- 右子树为空
- 左子树为空
- 左右子树均不为空
左右子树一边为空时，先判断parent是否为空，如果为空，代表cur为_root，需要移动_root；如果不为空，则再判断左右指针链接
左右子树均不为空时，寻找右子树的最左结点minRight（也可以是左子树的最右结点）来替代cur，注意minRight可能有孩子，还要设置pminRight记录其父节点位置，判断左右指针链接

2.7.2 递归实现

bool EraseR(const K& key)
{
	return _EraseR(_root, key);
}

bool _EraseR(Node*& root, const K& key)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return false;
	}

	if (root->_key < key)
	{
		return _EraseR(root->_right, key);
	}
	else if (root->_key > key)
	{
		return _EraseR(root->_left, key);
	}
	else
	{
		Node* del = root;
		if (root->_right == nullptr)//右子树为空
		{
			root = root->_left;
		}
		else if (root->_left == nullptr)//左子树为空
		{
			root = root->_right;
		}
		else
		{
			Node* minRight = root->_right;
			while (minRight->_left)
			{
				minRight = minRight->_left;
			}

			swap(root->_key, minRight->_key);
			return _EraseR(root->_right, key);
		}
		delete del;
		return true;
	}
}

细节：

参数为Node*&，使得左右子树一边为空时，不用判断，直接链接（将两种情况一并处理了）
左右子树均不为空时，交换待删除root和minRight的键值key，再递归其右子树删除

三、二叉搜索树的应用

K模型：K模型即只有key作为关键码，结构中只需要存储Key即可，关键码即为需要搜索到的值。

比如：给一个单词word，判断该单词是否拼写正确，具体方式如下：
以词库中所有单词集合中的每个单词作为key，构建一棵二叉搜索树
在二叉搜索树中检索该单词是否存在，存在则拼写正确，不存在则拼写错误。

KV模型：每一个关键码key，都有与之对应的值Value，即<Key, Value>的键值对。该种方式在现实生活中非常常见：

比如英汉词典就是英文与中文的对应关系，通过英文可以快速找到与其对应的中文，英文单词与其对应的中文<word, chinese>就构成一种键值对；
再比如统计单词次数，统计成功后，给定单词就可快速找到其出现的次数，单词与其出现次数就是<word, count>就构成一种键值对。

四、二叉树进阶面试题

二叉树进阶面试题

一、根据二叉树创建字符串
二、二叉树的层序遍历
三、二叉树的最近公共祖先
四、二叉搜索树转换双向链表
五、构造二叉树
5.1 前序与中序
5.2 中序与后序
六、二叉树的前中后序遍历（非递归）
6.1 前序
6.2 中序
6.3 后序

真诚点赞，手有余香

原文链接：https://blog.csdn.net/2301_79188764/article/details/136828207