C++笔记17•数据结构:二叉搜索树(K模型/KV模型实现)•

2024-09-04 23:04

本文主要是介绍C++笔记17•数据结构:二叉搜索树(K模型/KV模型实现)•,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

二叉搜索树

1.二叉搜索树

1. 二叉搜索树的查找
a 、从根开始比较,查找,比根大则往右边走查找,比根小则往左边走查找。
b 、最多查找高度次,走到到空,还没找到,这个值不存在。
2. 二叉搜索树的插入
插入的具体过程如下:
a. 树为空,则直接新增节点,赋值给 root 指针
b. 树不空,按二叉搜索树性质查找插入位置,插入新节点
3.二叉搜索树的删除
首先查找元素是否在二叉搜索树中,如果不存在,则返回 , 否则要删除的结点可能分下面四种情 况:
a. 要删除的结点无孩子结点
b. 要删除的结点只有左孩子结点
c. 要删除的结点只有右孩子结点
d. 要删除的结点有左、右孩子结点
看起来有待删除节点有 4 中情况,实际情况 a 可以与情况 b 或者 c 合并起来,因此真正的删除过程如下:
情况 b :删除该结点且使被删除节点的双亲结点指向被删除节点的左孩子结点 -- 直接删除
情况 c :删除该结点且使被删除节点的双亲结点指向被删除结点的右孩子结点 -- 直接删除
情况 d:在它的右子树中寻找中序下的第一个结点( 也就是删除节点的左子树中最大的值或者删除节点的右子树中最小的值 ),用它的值填补到被删除节点 中,再来处理该结点的删除问题 -- 替换法删除

删除9、16、3、10节点

其中:节点9和16可以直接删除。3、10节点需要用替换法删除

节点3:需要用2节点或7节点来替换

节点10:需要用9节点或12节点来替换

 2.二叉搜索树-K模型

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
using namespace std;//二叉搜索树BinarySearchTree
//struct BinarySearchTreeNodetemplate<class K>
struct BSTreeNode
{BSTreeNode<K>* _left;//一定不要写成BSTreeNode*<K>  _left;  这样编译器无法识别BSTreeNode<K>* _right;K _key;BSTreeNode(const K& key):_left(nullptr), _right(nullptr), _key(key){}
};template<class K>
class BSTree
{typedef struct BSTreeNode<K> Node;
public: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;}}//准备从parent插入Node* node = new Node(key);if (parent->_key > key)//插左子树{parent->_left = node;}else//插右子树{parent->_right = node;}//cur = new Node(key);//if (parent->_key > key)//插左子树//{//	parent->_left = cur;//}//else//插右子树//{//	parent->_right = cur;//}return true;}void _Inorder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_Inorder(root->_left);cout << root->_key << " ";_Inorder(root->_right);}void Inorder(){_Inorder(_root);cout << endl;}void find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key == key){cout << "找到了!" << endl;return;}else if (cur->_key > key){cur = cur->_left;}else if (cur->_key < key){cur = cur->_right;}}cout << "找不到!" << endl;return;}bool erase(const K& key){Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key > key){parent = cur;cur = cur->_left;}else if (cur->_key < key){parent = cur;cur = cur->_right;}else   //找到了开始删除  1.左为空  2.右为空  3.左右都不为空{if (cur->_left == nullptr) //1.左为空{if (cur == _root) //判断删除的节点是否是根节点 根的左为空 让根的右成为根就可以了 _root = cur->_right{_root = cur->_right;}else{if (parent->_left == cur){parent->_left = cur->_right;}else     //parent->_right == cur{parent->_right = cur->_right;}}delete cur;                   //不要忘记手动释放节点}else if (cur->_right == nullptr)//2.右为空{if (cur == _root)//判断删除的节点是否是根节点 根的右为空 让根的左成为根就可以了 _root = cur->_left{_root = cur->_left;}else{if (parent->_left == cur){parent->_left = cur->_left;}else   //parent->_right == cur{parent->_right = cur->_left;}}delete cur;}else   //3.左右都不为空 用删除节点的左子树中最大的值或者删除节点的右子树中最小的值  此处用删除节点的左子树最大值{//Node* Lbignode_pre = nullptr;//不能置空 后面如果直接跳出循环Lbignode_pre还是空,会出bug;Lbignode_pre->_right  空指针不能这样访问Node* Lbignode_pre = cur;Node* Lbignode = cur->_left;while (Lbignode->_right){Lbignode_pre = Lbignode;Lbignode = Lbignode->_right;}cur->_key = Lbignode->_key;//替换节点中的值,删除cur转换为删除Lbignodeif (Lbignode == Lbignode_pre->_right){Lbignode_pre->_right = Lbignode->_left;}else{Lbignode_pre->_left = Lbignode->_left;}delete Lbignode;}return true;}}return false;}private:Node* _root = nullptr;
};void test1()
{BSTree<int> bt;bt.insert(1);bt.insert(10);bt.insert(2);bt.insert(5);bt.insert(4);bt.insert(6);bt.insert(8);bt.insert(9);bt.insert(7);bt.insert(3);bt.insert(0);bt.insert(0);bt.Inorder();bt.find(8);bt.find(20);bt.erase(20);bt.erase(0);bt.erase(10);bt.erase(8);bt.Inorder();}
void test2()
{char arr[] = { 10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 };BSTree<int> bt;for (auto e : arr){bt.insert(e);}cout << "插入:" << endl;bt.Inorder();cout << "依次删除:" << endl;for (auto e : arr){bt.erase(e);bt.Inorder();}
}
int main()
{//test1();test2();return 0;}

 3.二叉搜索树-KV模型

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;//二叉搜索树BinarySearchTree
//struct BinarySearchTreeNodetemplate<class K,class V>
struct BSTreeNode
{BSTreeNode<K,V>* _left;//一定不要写成BSTreeNode*<K>  _left;  这样编译器无法识别BSTreeNode<K,V>* _right;K _key;V _value;BSTreeNode(const K& key, const V& value):_left(nullptr), _right(nullptr), _key(key), _value(value){}
};template<class K,class V>
class BSTree
{typedef struct BSTreeNode<K,V> Node;
public:bool insert(const K& key, const V& value){if (_root == nullptr){_root = new Node(key, value);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;}}//准备从parent插入Node* node = new Node(key, value);if (parent->_key > key)//插左子树{parent->_left = node;}else//插右子树{parent->_right = node;}//cur = new Node(key, value);//if (parent->_key > key)//插左子树//{//	parent->_left = cur;//}//else//插右子树//{//	parent->_right = cur;//}return true;}void _Inorder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_Inorder(root->_left);cout << root->_key << ":"<<root->_value << endl;_Inorder(root->_right);}void Inorder(){_Inorder(_root);cout << endl;}Node* find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key == key){//cout << "找到了!" << endl;return cur;}else if (cur->_key > key){cur = cur->_left;}else if (cur->_key < key){cur = cur->_right;}}//cout << "找不到!" << endl;return nullptr;}bool erase(const K& key){Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_key > key){parent = cur;cur = cur->_left;}else if (cur->_key < key){parent = cur;cur = cur->_right;}else   //找到了开始删除  1.左为空  2.右为空  3.左右都不为空{if (cur->_left == nullptr) //1.左为空{if (cur == _root) //判断删除的节点是否是根节点 根的左为空 让根的右成为根就可以了 _root = cur->_right{_root = cur->_right;}else{if (parent->_left == cur){parent->_left = cur->_right;}else     //parent->_right == cur{parent->_right = cur->_right;}}delete cur;                   //不要忘记手动释放节点}else if (cur->_right == nullptr)//2.右为空{if (cur == _root)//判断删除的节点是否是根节点 根的右为空 让根的左成为根就可以了 _root = cur->_left{_root = cur->_left;}else{if (parent->_left == cur){parent->_left = cur->_left;}else   //parent->_right == cur{parent->_right = cur->_left;}}delete cur;}else   //3.左右都不为空 用删除节点的左子树中最大的值或者删除节点的右子树中最小的值  此处用删除节点的左子树最大值{//Node* Lbignode_pre = nullptr;不能置空 后面如果直接跳出循环Lbignode_pre还是空,会出bug;Lbignode_pre->_right  空指针不能这样访问Node* Lbignode_pre = cur;Node* Lbignode = cur->_left;while (Lbignode->_right){Lbignode_pre = Lbignode;Lbignode = Lbignode->_right;}cur->_key = Lbignode->_key;//替换节点中的值,删除cur转换为删除Lbignodeif (Lbignode == Lbignode_pre->_right){Lbignode_pre->_right = Lbignode->_left;}else{Lbignode_pre->_left = Lbignode->_left;}delete Lbignode;}return true;}}return false;}private:Node* _root = nullptr;
};void test1()
{BSTree<string,string> Dictionary;Dictionary.insert("apple", "苹果");Dictionary.insert("pear", "梨");Dictionary.insert("left", "左");Dictionary.insert("right", "右");string str;while (cin >> str){BSTreeNode<string, string>* ret = Dictionary.find(str);if(ret)cout << ret->_value << endl;elsecout << "词典没有此单词!" << endl;}}
void test2()
{string arr[] = { "徐香猕猴桃","葡萄", "梨", "哈密瓜", "西瓜", "苹果", "橙子", "苹果", "苹果", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉"};BSTree<string, int> countfruit;BSTreeNode<string, int>* ret =nullptr;for (auto e : arr){//BSTreeNode<string, int>* ret =countfruit.find(e);ret = countfruit.find(e);if (ret == nullptr)countfruit.insert(e, 1);elseret->_value++;}delete ret;//这里可能会有双重释放节点 ret属于树节点 应在树中析构函数中进行节点的释放的管理,这里一般不需要自己手动释放,自己释放可能会遇到内存泄漏countfruit.Inorder();delete ret;
}
int main()
{//test1();test2();return 0;}

这篇关于C++笔记17•数据结构:二叉搜索树(K模型/KV模型实现)•的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1137284

相关文章

Java实现字节字符转bcd编码

《Java实现字节字符转bcd编码》BCD是一种将十进制数字编码为二进制的表示方式,常用于数字显示和存储,本文将介绍如何在Java中实现字节字符转BCD码的过程,需要的小伙伴可以了解下... 目录前言BCD码是什么Java实现字节转bcd编码方法补充总结前言BCD码(Binary-Coded Decima

SpringBoot全局域名替换的实现

《SpringBoot全局域名替换的实现》本文主要介绍了SpringBoot全局域名替换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录 项目结构⚙️ 配置文件application.yml️ 配置类AppProperties.Ja

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Java实现将HTML文件与字符串转换为图片

《Java实现将HTML文件与字符串转换为图片》在Java开发中,我们经常会遇到将HTML内容转换为图片的需求,本文小编就来和大家详细讲讲如何使用FreeSpire.DocforJava库来实现这一功... 目录前言核心实现:html 转图片完整代码场景 1:转换本地 HTML 文件为图片场景 2:转换 H

C++统计函数执行时间的最佳实践

《C++统计函数执行时间的最佳实践》在软件开发过程中,性能分析是优化程序的重要环节,了解函数的执行时间分布对于识别性能瓶颈至关重要,本文将分享一个C++函数执行时间统计工具,希望对大家有所帮助... 目录前言工具特性核心设计1. 数据结构设计2. 单例模式管理器3. RAII自动计时使用方法基本用法高级用法

C#使用Spire.Doc for .NET实现HTML转Word的高效方案

《C#使用Spire.Docfor.NET实现HTML转Word的高效方案》在Web开发中,HTML内容的生成与处理是高频需求,然而,当用户需要将HTML页面或动态生成的HTML字符串转换为Wor... 目录引言一、html转Word的典型场景与挑战二、用 Spire.Doc 实现 HTML 转 Word1

C#实现一键批量合并PDF文档

《C#实现一键批量合并PDF文档》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用C#实现一键批量合并PDF文档功能,文中的示例代码简洁易懂,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言效果展示功能实现1、添加文件2、文件分组(书签)3、定义页码范围4、自定义显示5、定义页面尺寸6、PDF批量合并7、其他方法

SpringBoot实现不同接口指定上传文件大小的具体步骤

《SpringBoot实现不同接口指定上传文件大小的具体步骤》:本文主要介绍在SpringBoot中通过自定义注解、AOP拦截和配置文件实现不同接口上传文件大小限制的方法,强调需设置全局阈值远大于... 目录一  springboot实现不同接口指定文件大小1.1 思路说明1.2 工程启动说明二 具体实施2

Python实现精确小数计算的完全指南

《Python实现精确小数计算的完全指南》在金融计算、科学实验和工程领域,浮点数精度问题一直是开发者面临的重大挑战,本文将深入解析Python精确小数计算技术体系,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言:小数精度问题的核心挑战一、浮点数精度问题分析1.1 浮点数精度陷阱1.2 浮点数误差来源二、基础解决

Java实现在Word文档中添加文本水印和图片水印的操作指南

《Java实现在Word文档中添加文本水印和图片水印的操作指南》在当今数字时代,文档的自动化处理与安全防护变得尤为重要,无论是为了保护版权、推广品牌,还是为了在文档中加入特定的标识,为Word文档添加... 目录引言Spire.Doc for Java:高效Word文档处理的利器代码实战:使用Java为Wo