資料結構與演算法總結——二叉查詢樹及其相關操作
-
我實現瞭如下操作
- 插入,查詢,刪除,最大值
- 樹的高度,子樹大小
- 二叉樹的範圍和,範圍搜尋
- 樹的前序,中序,後序三種遍歷
- rank
- 前驅值
-
在這一版本的程式碼中,我使用了類模板將介面與實現分離,在這之中,遇到了許多問題:
- 當類模板和實現分別在兩個檔案中實現時,需要直接包含實現檔案而不是模板檔案
- 實現檔案中,返回類中自定義的資料結構(如結構體)前要加上類名,並且要在前面加入typename關鍵詞,否則會報錯,
- 如:
typename BST<Comparable>::node*
- 如:
-
在使用C++實現的時候,也有很多收穫:
- 對於不改變資料的函式,最好在宣告的最後加上const
- 不可在宣告為const的函式中使用不是const的函式
- 在const函式中,所有的成員指標(包括this)都變成的常數指標
- 使用傳引用操作可以使得insert和delete函式無需返回值
- 在模板中使用了常引用代替值作為返回值,因為返回引數可能不是基本型別,這麼做可以避免不必要的拷貝
- 對於不改變資料的函式,最好在宣告的最後加上const
//BST.h
#include <iostream>
using namespace std;
template<typename Comparable>
class BST
{
public:
struct node
{
Comparable elements;
node* left;
node* right;
size_t count;
node(Comparable Elements, node* Left, node* Right, size_t Count)
:elements(Elements), left(Left), right(Right), count(Count) {}
} ;
node* root;
explicit BST();
node* & search(const Comparable& x) ;
const Comparable & findMax();
void insert(Comparable x);
void del(const Comparable& x);
bool isEmpty() const;
size_t size(node* n) const;
void printTree(const string & x) const;
size_t height() const;
const Comparable & rank(size_t x) const;
const Comparable & precessor(const Comparable& x);
size_t rangeSum(const Comparable& x, const Comparable& y);
void rangeSearch(const Comparable& x, const Comparable& y);
private:
node* & search(node* & root, const Comparable& x) ;
node* & findMax(node* & root);
void insert(node* & root, Comparable x);
void del(node* & root, const Comparable& x);
void preOrder( node* const & root) const; //為什麼 root 一定要是常量指標?
void postOrder( node* const & root) const;
void inOrder( node* const & root) const;
void levelOrder( node* const & root) const;
size_t height(const node* root) const;
const Comparable & rank(size_t x, const node* root) const;
Comparable & precessor(const Comparable& x, node* root);
node* getNode( //注意要傳入指標的引用才能改變指標
const Comparable& x, node* root, node* & parent, node* & firstRightParent);
size_t rangeSum(const Comparable& x, const Comparable& y, node* root);
void rangeSearch(const Comparable& x, const Comparable& y, node* root);
};
//BST.cpp
#include "BST.h"
#include <queue>
template <typename Comparable>
BST<Comparable>::BST()
{
root = nullptr;
}
template <typename Comparable>
size_t BST<Comparable>::size(node* n) const
{
return (n == nullptr) ? 0 : n->count;
}
template <typename Comparable>
typename BST<Comparable>::node* & BST<Comparable>::search(const Comparable& x)
{
return search(root, x);
}
template<typename Comparable>
const Comparable & BST<Comparable>::findMax()
{
return findMax(root)->elements;
}
template<typename Comparable>
bool BST<Comparable>::isEmpty() const
{
return root == nullptr;
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::insert(Comparable x)
{
insert(root, x);
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::del(const Comparable& x)
{
del(root, x);
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::printTree(const string & x) const
{
if (x == "preorder")
preOrder(root);
else if (x == "postorder")
postOrder(root);
else if (x == "inorder")
inOrder(root);
else if (x == "levelorder")
levelOrder(root);
else
throw "Wrong input!";
}
template <typename Comparable>
size_t BST<Comparable>::height() const
{
return height(root);
}
template <typename Comparable>
const Comparable & BST<Comparable>::rank(size_t x) const
{
return rank(x, root);
}
template <typename Comparable>
const Comparable & BST<Comparable>::precessor(const Comparable& x)
{
return precessor(x, root);
}
template <typename Comparable>
size_t BST<Comparable>::rangeSum(const Comparable& x, const Comparable& y)
{
return rangeSum(x, y, root);
}
template <typename Comparable>
void BST<Comparable>::rangeSearch(const Comparable& x, const Comparable& y)
{
rangeSearch(x, y, root);
}
/*private*/
/////////////////////////////
////////////////////////////
///////////////////////////
template <typename Comparable>
void BST<Comparable>::rangeSearch(const Comparable& x, const Comparable& y, node* root)
{
if (root == nullptr)
return;
else if (root->elements >= x && root->elements <= y)
{
rangeSearch(x, y, root->left);
cout << root->elements << endl;
rangeSearch(x, y, root->right);
}
else if (root->elements < x)
rangeSearch(x, y, root->right);
else
rangeSearch(x, y, root->left);
}
template <typename Comparable>
size_t BST<Comparable>::rangeSum(const Comparable& x, const Comparable& y, node* root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
else if (root->elements >= x && root->elements <= y)
return root->elements + rangeSum(x, y, root->left) + rangeSum(x, y, root->right);
else if (root->elements < x)
return rangeSum(x, y, root->right);
else
return rangeSum(x, y, root->left);
}
template <typename Comparable>
typename BST<Comparable>::node* BST<Comparable>::getNode(
const Comparable& x, node* root, node* & parent, node* & firstRightParent)
{
while (root)
{
if (root->elements == x)
return root;
parent = root;
if (root->elements > x)
root = root->left;
else
{
firstRightParent = root;
root = root->right;
}
}
return nullptr;
}
template <typename Comparable>
Comparable & BST<Comparable>::precessor(const Comparable& x, node* root)
{
if (root == nullptr)
throw "emptt tree";
node* parent = nullptr;
node* firstRightParent = nullptr;
node* now = getNode(x, root, parent, firstRightParent);
if (now == nullptr)
throw "now such value";
int a = 0;
if (now->left != nullptr)
return findMax(now->left)->elements;
else if (parent == nullptr)
throw "no precessor";
else if (parent->right == now)
return parent->elements;
else if (firstRightParent == nullptr)
throw "no precessor";
else
return firstRightParent->elements;
}
template <typename Comparable>
const Comparable & BST<Comparable>::rank(size_t x, const node* root) const
{
if (root == nullptr)
throw "empty tree";
size_t left = size(root->left);
if (left == x)
return root->elements;
else if (left > x)
return rank(x, root->left);
else
return rank(x - left - 1, root->right);
}
template <typename Comparable>
size_t BST<Comparable>::height(const node* root) const
{
if (root == nullptr)
return 0;
else
{
size_t left = height(root->left);
size_t right = height(root->right);
return 1 + (left > right ? left : right);
}
}
template<typename Comparable>
typename BST<Comparable>::node* & BST<Comparable>::search(node* & root, const Comparable& x)
{
if (root == nullptr)
throw "No such element!";
else if (root->elements == x)
return root;
else if (root->elements > x)
return search(root->left, x);
else if (root->elements < x)
return search(root->right, x);
}
template<typename Comparable>
typename BST<Comparable>::node* & BST<Comparable>::findMax(node* & root)
{
if (root == nullptr)
throw "Empty tree!";
else if (root->right == nullptr)
return root;
else
return findMax(root->right);
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::insert(node* & root, Comparable x)
{
if (root == nullptr)
{
root = new node(x, nullptr, nullptr, 1);
return;
}
else if (root->elements < x)
insert(root->right, x);
else if (root->elements > x)
insert(root->left, x);
else
; //duplicated value, do nothing
root->count = size(root->left) + size(root->right) + 1;
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::del(node* & root, const Comparable& x)
{
if (root == nullptr)
throw "No such elements!";
else if (root->elements < x)
del(root->right, x);
else if (root->elements > x)
del(root->left, x);
else
{
if (root->left == nullptr && root->right == nullptr)//no child
{
delete root;
root = nullptr;
}
else if (root->left == nullptr || root->right == nullptr)// one child
{
auto temp = root;
if (root->left == nullptr)
{
root = root->right;
delete temp;
}
else if (root->right == nullptr)
{
root = root->left;
delete temp;
}
}
else //two children
{
auto & repalce = findMax(root->left);
root->elements = repalce->elements;
auto temp = repalce;
repalce = repalce->left;
delete temp;
}
}
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::preOrder( node* const & root) const
{
if (root != nullptr)
{
cout << root->elements << endl;
preOrder(root->left);
preOrder(root->right);
}
}
template<typename Comparable>
void BST<Comparable>::postOrder(node* const & root) const
{
if (root != nullptr)
{
postOrder(root->left)
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self.key = rootObj
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sel
資料結構與演算法學習--二叉樹及二叉搜尋樹
可以看下以前對數的總結https://blog.csdn.net/sjin_1314/article/details/8507490
下面是二叉樹的遍歷,建立及銷燬的函式實現,層次遍歷依賴佇列;佇列實現可以去github上檢視https://github.com/jin13417/al
資料結構與演算法篇 二叉樹(Binary Tree)(二)
今天要講的是二叉查詢樹(Binary Search Tree),是一種最常用的二叉搜尋樹,支援快速查詢,刪除,插入資料。
它是如何實現的呢?,其實它依靠的它的資料結構,在樹中的任意一個節點,其左子樹的每個節點的值都小於這個節點的值,右子樹都大於這個節點的值。
接下來我們來看一下二叉樹是
資料結構與演算法篇 二叉樹(Binary Tree)(一)
好多天沒有寫過資料結構和演算法了,好了今天抽出點時間二叉樹,前面講到的都是線性表,棧,佇列等等。
今天講到的是非線性表結構--樹,首先說一下什麼是樹的概念
樹的這種資料結果挺像我們現實中的樹,這裡的每一個元素我們叫做節點,用線把相鄰的節點連線起來,然後它們就成了父子關係。
A節點是
修煉內功---資料結構與演算法29---二叉樹的儲存
樹和二叉樹的定義和特性,樹這種結構不能簡單通過線性表的前後關係來儲存,線上性表中,一個節點只有至多一個前驅節點和至多一個後驅節點,樹則不然,一個節點可能有多個後驅節點,這個時候,我們需要通過更加複雜的結構才能儲存樹。二叉樹是一種特殊的樹,比多叉樹要簡單,因為特定節點至多隻有兩個節點,這就極大簡化了相
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【資料結構】進擊的二叉查詢樹
Description
給定1~N的兩個排列,使用這兩個排列分別構建兩棵二叉查詢樹(也就是通過往一棵空樹中依次插入序列元素的構建方式)。如果這兩棵二叉查詢樹完全相同,那麼輸出YES;否則輸出NO。之後,輸出第一個排列對應的二叉查詢樹的後序序列、層序序列。
Input
資料結構之自平衡二叉查詢樹(1)
今天開始,我們再來認識一個新的二叉樹,稱為自平衡二叉查詢樹。AVL樹是最先發明的自平衡二叉查詢樹。
AVL樹的特點是:對於樹中的任何節點,節點的左右子樹的高度差距最大為1,所以AVL樹也稱為高度平衡樹。AVL樹得名於它的發明者G.M. Adelson-Velsky和E.M.
資料結構作業:二叉排序樹及其相關操作
寫了一個簡單的。
因為自己對泛型瞭解的還是不夠到位,所以只能寫個demo版的。
這課樹沒辦法維持平衡,希望以後學一下紅黑樹,替罪羊樹etc.
/*
* 簡單的二叉查詢樹
* 沒有自帶旋轉平衡
* 寫完這個我學一下
* avl樹還有紅黑樹
*/
public c
資料結構與演算法13-哈夫曼樹及其應用
赫夫曼樹及其應用
最基本的壓縮編碼方法----赫夫曼編碼
定義與原理
我們先把這兩棵二叉樹簡化成葉子結點帶權的二叉樹(注:樹結點間的邊相差的數叫做權Weight)
從樹中一個結點到另一個結點之間的分支構成兩個結點之間的路徑,路徑上的分支數目稱做路徑長度。
如:二叉樹a中,根結點到