二叉排序树,平衡二叉树

首先说明二叉搜索树,二叉排序树,二叉查找树,这三种是一个意思。

若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉搜索树。

换句话说就是:任何节点的键值一定大于其左子树中的每一个节点的键值,并小于其右子树中的每一个节点的键值。 

要在二叉树中找出查找最大最小元素是极简单的事情,从根节点一直往左走,直到无路可走就可得到最小值;从根节点一直往右走,直到无路可走,就可以得到最大值。

查找最小关键字:

BST_P SearchMin(BST_P root)
{
    if (root == NULL)
        return NULL;
    if (root->lchild == NULL)
        return root;
    else  //一直往左孩子找,直到没有左孩子的结点 
        return SearchMin(root->lchild);
}

查找最大关键字:

BST_P SearchMax(BST_P root)
{
    if (root == NULL)
        return NULL;
    if (root->rchild == NULL)
        return root;
    else  //一直往右孩子找,直到没有右孩子的结点 
        return SearchMax(root->rchild);
}

二叉排序树查找单个元素也比较方便。 

《二叉排序树,平衡二叉树》
 

递归版查找(找到返回关键字的结点指针,没找到返回NULL):

BST_P Search_BST(BST_P root, DataType key)
{
    if (root == NULL)
        return NULL;
    if (key > root->data) //查找右子树 
        return Search_BST(root->rchild, key);
    else if (key < root->data) //查找左子树 
        return Search_BST(root->lchild, key);
    else
        return root;
}

插入新元素时,可以从根节点开始,遇键值较大者就向左,遇键值较小者就向右,一直到末端,就是插入点。 

《二叉排序树,平衡二叉树》

对于二叉排序树中的节点A,对它的删除分为两种情况: 
1、如果A只有一个子节点,就直接将A的子节点连至A的父节点上,并将A删除; 

《二叉排序树,平衡二叉树》
 

2、如果A有两个子节点,我们就以右子树内的最小节点取代A(用删除节点的直接前驱或者直接后继来替换当前节点,调整直接前驱或者直接后继的位置)。 

《二叉排序树,平衡二叉树》

平衡二叉树很简单,他的定义很简单,就是若一棵二叉树的每个左右节点的高度差最多相差1,此二叉树即是平衡二叉树

平衡二叉树是对二叉搜索树(又称为二叉排序树)的一种改进。二叉搜索树有一个缺点就是,树的结构是无法预料的,随意性很大,它只与节点的值和插入的顺序有关系,往往得到的是一个不平衡的二叉树。在最坏的情况下,可能得到的是一个单支二叉树,其高度和节点数相同,相当于一个单链表,从而丧失了二叉排序树的一些应该有的优点。

当插入一个新的节点的时候,在普通的二叉树中不用考虑树的平衡因子,只要将大于根节点的值插入到右子树,小于节点的值插入到左子树,递归即可。而在平衡二叉树则不一样,在插入节点的时候,如果插入节点之后有一个节点的平衡因子要大于2或者小于-2的时候,他需要对其进行调整,

在二叉搜索树的插入和删除运算中,采用平衡树的优点是:使树的结构较好,从而提高查找运算的速度。缺点是:是插入和删除运算变得复杂化,从而降低了他们的运算速度。对二叉搜索树删除节点而引起的不平衡性进行的操作比插入节点的情况要复杂

    原文作者:平衡二叉树
    原文地址: https://blog.csdn.net/u010365819/article/details/80281800
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