二分搜索树

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了二分搜索树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、概念及其介绍

二分搜索树(英语:Binary Search Tree),也称为 二叉查找树 、二叉搜索树 、有序二叉树或排序二叉树。满足以下几个条件:

  • 若它的左子树不为空,左子树上所有节点的值都小于它的根节点。
  • 若它的右子树不为空,右子树上所有的节点的值都大于它的根节点。

它的左、右子树也都是二分搜索树。

如下图所示:

 

 

二、适用说明

二分搜索树有着高效的插入、删除、查询操作。

平均时间的时间复杂度为 O(log n),最差情况为 O(n)。二分搜索树与堆不同,不一定是完全二叉树,底层不容易直接用数组表示故采用链表来实现二分搜索树。

查找元素插入元素删除元素
普通数组O(n)O(n)O(n)
顺序数组O(logn)O(n)O(n)
二分搜索树O(logn)O(logn)O(logn)

下面先介绍数组形式的二分查找法作为思想的借鉴,后面继续介绍二分搜索树的查找方式。

三、二分查找法过程图示

二分查找法的思想在 1946 年提出,查找问题是计算机中非常重要的基础问题,对于有序数列,才能使用二分查找法。如果我们要查找一元素,先看数组中间的值V和所需查找数据的大小关系,分三种情况:

  • 1、等于所要查找的数据,直接找到
  • 2、若小于 V,在小于 V 部分分组继续查询
  • 2、若大于 V,在大于 V 部分分组继续查询

 

四、Java 实例代码 

 src/runoob/binary/BinarySearch.java 文件代码:

package runoob.binarySearch;

/**
 * 二分查找法
 */
public class BinarySearch 
    // 二分查找法,在有序数组arr中,查找target
    // 如果找到target,返回相应的索引index
    // 如果没有找到target,返回-1
    public static int find(Comparable[] arr, Comparable target) 

        // 在arr[l...r]之中查找target
        int l = 0, r = arr.length-1;
        while( l <= r )

            //int mid = (l + r)/2;
            // 防止极端情况下的整形溢出,使用下面的逻辑求出mid
            int mid = l + (r-l)/2;

            if( arr[mid].compareTo(target) == 0 )
                return mid;

            if( arr[mid].compareTo(target) > 0 )
                r = mid - 1;
            else
                l = mid + 1;
        

        return -1;
    

数据结构之二分搜索树

二分搜索树是二叉树的一种。

二叉树就是有左右节点,有唯一根节点的树类数据结构。二叉树具有天然递归结构,每个父亲节点的左右子树也是二叉树

class Node{

  E e;

  Node left;

  Node right;

}

技术图片

 

上图是一个满二分搜索树,但用的时候不一定是满的, 符合条件就行。所以存储的元素必须具有可比较性(对于对象,可以自定义比较规则)。继承Comparable接口

 

二分搜索树新增节点

//添加一个节点
    public void add(E e) {
        root = add(root,e);
    }

    private Node add(BST<E>.Node node, E e) {
        // TODO Auto-generated method stub
        if(node == null) {
            node = new Node(e);
            return node;
        }else{
            if(e.compareTo(node.e)<0) {
                node.left = add(node.left,e);
            }else if(e.compareTo(node.e)>0) {
                node.right = add(node.right,e);
            }
        }
        return node;
    }

 

二分搜索数的遍历

1.前序遍历

//前序遍历,传入根节点,然后通过左右节点和递归思想进行遍历
    public void preOrder(Node node) {
        if(node == null) {
            System.out.println("null");
            return;
        }
        System.out.println(node.e);
        preOrder(node.left);
        preOrder(node.right);
    }

2.中序遍历

//中序遍历
    public void inOrder(Node node) {
        if(node == null) {
            System.out.println("null");
            return;
        }
        inOrder(node.left); //左中右
        System.out.println(node.e);
        inOrder(node.right);
    }

3.后序遍历,道理都一样的,这里不写了。

以上是关于二分搜索树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

挖掘算法中的数据结构:二分查找 和 二分搜索树(插入查找深度优先遍历)

查找算法之顺序二分二叉搜索树红黑树 详细比较总结

算法——二分搜索树

《算法导论》动态规划—最优二分搜索树

数据结构与算法二分钟初识树

c_cpp 二分搜索是所有以比较为基础的搜索算法时间复杂度最低的算法。用二叉树描速二分查找算法,最坏情况下与二叉树的最高阶相同。比较二叉树线性查找也可用二叉树表示,最坏情况下比较次数为数组元素数量。任