二叉搜索树的查找

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二叉搜索树的查找

  

  

程序：二叉搜索树和顺序查找表的查找对比

  

FileOps.h：

  

#ifndef FILEOPS_H

#define FILEOPS_H

  

#include <string>

#include <iostream>

#include <fstream>

#include <vector>

using namespace std;

  

  

  

namespace FileOps

{

  

int firstCharacterIndex(const string &s,int start)

{

for (int i = start; i < s.length(); i++)

{

if (isalpha(s[i]))

{

return i;

}

}

return s.length();

}

  

  

//把大写字符串转换为小写字符串

string lowerS(const string &s)

{

  

string ret ="";

for (int i =0; i < s.length(); i++)

{

ret += tolower(s[i]);

}

  

return ret;

}

  

  

//将文件读入words数组中

bool readFile(const string& filename, vector<string> &words)

{

  

string line;

string contents ="";

ifstream file(filename);

if (file.is_open())

{

while (getline(file, line))

{

contents += (line +"\n");

}

file.close();

}

else

{

cout <<"Can not open " << filename << " !!!" << endl;

return false;

}

  

int start = firstCharacterIndex(contents,0);

for (int i = start +1; i <= contents.length();)

{

  

if (i == contents.length() || !isalpha(contents[i]))

{

words.push_back(lowerS(contents.substr(start, i - start)));

start = firstCharacterIndex(contents, i);

i = start +1;

}

else

{

i++;

}

}

  

return true;

}

}

  

  

#endif

  

  

  

BST.h：

  

#ifndef BST_H

#define BST_H

  

#include"stdlib.h"

#include <queue>

  

  

//二叉搜索树

template <typename Key, typename Value>

class BST

{

  

private:

  

struct Node

{

Key key;

Value value;

Node *left;

Node *right;

  

Node(Key key, Value value)

{

this->key = key;

this->value = value;

this->left =this->right = NULL;

}

  

Node(Node *node)

{

this->key = node->key;

this->value = node->value;

this->left = node->left;

this->right = node->right;

}

};

  

  

Node *root;//根节点

int count;

  

  

public:

  

BST()

{

root = NULL;

count =0;

}

  

  

~BST()

{

destroy(root);

}

  

  

int size()

{

return count;

}

  

  

bool isEmpty()

{

return count ==0;

}

  

  

//向整棵二叉树树中插入新元素转换成向一个子树中插入新元素

//直到子树是空的时候，新建一个节点，这个新建的节点就是一

//棵新的子树，只不过它只有一个节点，将它直接返回回去

//

//这样，通过递归的方式向二叉搜索树中插入了一个新的元素

void insert(Key key, Value value)

{

root = insert(root, key, value);

}

  

  

bool contain(Key key)

{

return contain(root, key);

}

  

  

//search()函数常见的返回形式：

//（1）Node*，缺点：对外界来说，没有将数据结构Node进行隐藏

//（2）Value，缺点：如果查找不到的话，不知道该返回什么数值

//（3）Value*，优点：作为一个指针可以存一个空元素

Value *search(Key key)

{

return search(root, key);

}

  

  

//前序遍历

void preOrder()

{

preOrder(root);

}

  

  

//中序遍历：会将二叉搜索树的key从小到大进行排序

void inOrder()

{

inOrder(root);

}

  

  

//后序遍历

void postOrder()

{

postOrder(root);

}

  

  

//层序遍历

void levelOrder()

{

//需要引入队列：先进先出

queue<Node*> q;

q.push(root);

while (!q.empty())

{

  

Node *node = q.front();

q.pop();

  

cout << node->key << endl;

  

//如果node的左孩子不为空

if (node->left)

{

q.push(node->left);

}

//如果node的右孩子不为空

if (node->right)

{

q.push(node->right);

}

}

}

  

  

//寻找最小的键值

Key minimum()

{

assert(count !=0);

Node *minNode = minimum(root);

return minNode->key;

}

  

  

//寻找最大的键值

Key maximum()

{

assert(count !=0);

Node *maxNode = maximum(root);

return maxNode->key;

}

  

  

//从二叉树中删除最小值所在节点

void removeMin()

{

//根节点不为空，才能做事情

if (root)

{

root = removeMin(root);

}

}

  

//从二叉树中删除最大值所在节点

void removeMax()

{

if (root)

{

root = removeMax(root);

}

}

  

  

//从二叉树中删除键值为key的节点

void remove(Key key)

{

root = remove(root, key);

}

  

  

private:

  

//向以node为根的二叉搜索树中,插入节点(key, value)

//返回插入新节点后的二叉搜索树的根

Node *insert(Node *node, Key key, Value value)

{

//递归到底的情况：如果一个节点都没有，

//创建一个新节点作为子树的根

if (node == NULL)

{

count++;

return new Node(key, value);

}

  

  

//如果新插入节点的key等于当前节点的key，做更新操作即可

if (key == node->key)

{

node->value = value;

}

else if (key < node->key)

{

node->left = insert(node->left, key, value);

}

else

{

// key > node->key

node->right = insert(node->right, key, value);

}

  

return node;

}

  

  

//查看以node为根的二叉搜索树中是否包含键值为key的节点

bool contain(Node *node, Key key)

{

//如果当前访问的节点已经为空，

//即不包含，直接返回false即可

if (node == NULL)

{

return false;

}

  

  

if (key == node->key)

{

return true;

}

else if (key < node->key)

{

return contain(node->left, key);

}

else

{

// key > node->key

return contain(node->right, key);

}

}

  

  

//在以node为根的二叉搜索树中查找key所对应的value

Value *search(Node *node, Key key)

{

  

if (node == NULL)

{

return NULL;

}

  

  

if (key == node->key)

{

return &(node->value);

}

else if (key < node->key)

{

return search(node->left, key);

}

else

{

// key > node->key

return search(node->right, key);

}

}

  

  

//对以node为根的二叉搜索树进行前序遍历

void preOrder(Node *node)

{

  

if (node != NULL)

{

cout << node->key << endl;

preOrder(node->left);

preOrder(node->right);

}

}

  

  

//对以node为根的二叉搜索树进行中序遍历

void inOrder(Node *node)

{

  

if (node != NULL)

{

inOrder(node->left);

cout << node->key << endl;

inOrder(node->right);

}

}

  

  

//对以node为根的二叉搜索树进行后序遍历

void postOrder(Node *node)

{

  

if (node != NULL)

{

postOrder(node->left);

postOrder(node->right);

cout << node->key << endl;

}

}

  

  

void destroy(Node *node)

{

//使用后序操作的方式来释放整棵树

if (node != NULL)

{

destroy(node->left);

destroy(node->right);

  

delete node;

count--;

}

}

  

  

//在以node为根的二叉搜索树中,返回最小键值的节点

Node *minimum(Node *node)

{

if (node->left == NULL)

{

return node;

}

  

return minimum(node->left);

}

  

  

//在以node为根的二叉搜索树中,返回最大键值的节点

Node *maximum(Node *node)

{

if (node->right == NULL)

{

return node;

}

  

return maximum(node->right);

}

  

  

//删除掉以node为根的二叉搜索树中的最小节点

//返回删除节点后新的二叉搜索树的根

Node *removeMin(Node *node)

{

//如果当前节点的左孩子为空，则当前节点为最小节点

//显然，最小值所在的节点只可能有右孩子

if (node->left == NULL)

{

Node *rightNode = node->right;

delete node;

count--;

return rightNode;

}

  

node->left = removeMin(node->left);

return node;

}

  

  

//删除掉以node为根的二叉搜索树中的最大节点

//返回删除节点后新的二叉搜索树的根

Node* removeMax(Node* node)

{

//如果当前节点的右孩子为空，则当前节点为最大节点

//显然，最大值所在的节点只可能有左孩子

if (node->right == NULL)

{

Node *leftNode = node->left;

delete node;

count--;

return leftNode;

}

  

node->right = removeMax(node->right);

return node;

}

  

  

//删除掉以node为根的二叉搜索树中键值为key的节点

//返回删除节点后新的二叉搜索树的根

Node* remove(Node* node, Key key)

{

  

if (node == NULL)

{

return NULL;

}

 

  

if (key < node->key)

{

node->left = remove(node->left, key);

return node;

}

else if (key > node->key)

{

node->right = remove(node->right, key);

return node;

}

else

{// key == node->key

//如果node只有右孩子

if (node->left == NULL)

{

Node *rightNode = node->right;

delete node;

count--;

return rightNode;

}

  

//如果node只有左孩子

if (node->right == NULL)

{

Node *leftNode = node->left;

delete node;

count--;

return leftNode;

}

  

// node->left != NULL && node->right != NULL

//即node的左右孩子都不为空

Node *successor =new Node(minimum(node->right));

count++;

  

successor->right = removeMin(node->right);

successor->left = node->left;

  

delete node;

count--;

  

return successor;

}

}

};

  

  

//前中后序遍历属于深度优先遍历

//而层序遍历则属于广度优先遍历

//

//这四种遍历方式相对都非常高效，时间复杂度是O(n)

//

//

//

//二叉搜索树中，最复杂的一个操作就是删除节点

//

//其实删除一个节点很容易，关键是将这个节点删除之后，如何来处理

//与这个节点相关联的部分，使得整棵树依然保持二叉搜索树的性质

//

//

//如果要删除的节点只有一个孩子，那么这个问题很简单，和删除最大

//（小）值所在节点的方法一样，最难的是删除左右都有孩子的节点

//

//处理这种情况的一个非常经典的算法就是Hibbard Deletion，这个算

//法在 1962年被一个叫做 Hibbard的计算机科学家提出，具体如下：

//

//假如这个被删除的节点是 d，d既有左孩子，又有右孩子，其实要做

//的事情就是找一个节点来代替 d，这个节点既不应该是 d的左孩子，

//也不应该是 d 的右孩子，Hibbard提出这个节点应该是 d的右子树

//中的最小值

//

//删除左右都有孩子的节点 d，用 s来代替，即 s是 d的后继

//（d即 deletion，s即 successor）

//

//s=min(d->right)

//s->right=delMin(d->right)

//s->left=d->left

//

//删除 d，s是新的子树的根

//

//

//

//其实代替的节点也可以是 d 的左子树中的最大值，如下：

//

//删除左右都有孩子的节点 d，用 p来代替，p是 d的前驱

//（d即 deletion，p即 predecessor）

//

//p=max(d-left)

//p->left=delMax(d->left)

//p->right=d->right

//

//删除 d，p是新的子树的根

//

//

//删除二叉搜索树中的任意一个节点时间复杂度 O(lgn)

  

#endif

  

  

  

SequenceST.h：

  

#ifndef SEQUENCEST_H

#define SEQUENCEST_H

  

#include <iostream>

#include <cassert>

using namespace std;

  

  

  

//顺序查找表：采用链表的数据结构实现

template<typename Key, typename Value>

class SequenceST

{

  

private:

  

struct Node

{

Key key;

Value value;

Node *next;

  

Node(Key key, Value value)

{

this->key = key;

this->value = value;

this->next = NULL;

}

};

  

  

Node* head;

int count;

  

  

public:

  

SequenceST()

{

head = NULL;

count =0;

}

  

  

~SequenceST()

{

while (head != NULL)

{

Node *node = head;

head = head->next;

delete node;

count--;

}

  

assert(head == NULL && count ==0);

}

  

  

int size()

{

return count;

}

  

  

bool isEmpty()

{

return count ==0;

}

  

  

void insert(Key key, Value value)

{

Node *node = head;

while (node != NULL)

{

if (key == node->key)

{

node->value = value;

return;

}

node = node->next;

}

  

Node *newNode =new Node(key, value);

newNode->next = head;

head = newNode;

count++;

}

  

  

bool contain(Key key)

{

  

Node *node = head;

while (node != NULL)

{

if (key == node->key)

{

return true;

}

node = node->next;

}

  

return false;

}

  

  

Value* search(Key key)

{

  

Node *node = head;

while (node != NULL)

{

if (key == node->key)

{

return &(node->value);

}

node = node->next;

}

  

return NULL;

}

  

  

void remove(Key key)

{

  

if (key == head->key)

{

Node* delNode = head;

head = head->next;

delete delNode;

count--;

return;

}

  

Node *node = head;

while (node->next != NULL && node->next->key != key)

{

node = node->next;

}

  

if (node->next != NULL)

{

Node* delNode = node->next;

node->next = delNode->next;

delete delNode;

count--;

return;

}

}

};

  

  

#endif

  

  

  

main.cpp：

  

#include"FileOps.h"

#include"BST.h"

#include"SequenceST.h"

#include <iostream>

#include <vector>

#include <string>

#include <ctime>

using namespace std;

  

  

  

int main()

{

//把英文版圣经作为测试用例

string filename ="bible.txt";

vector<string> words;

//readFile()可以将bible.txt中的所有单词存进words数组中

if (FileOps::readFile(filename, words))

{

  

cout <<"There are totally " << words.size() <<" words in " << filename << endl;

  

cout << endl;

  

  

// test BST：

//

//从头到尾的访问在圣经中出现的每一个单词

//每一个单词作为 key，计算它的词频（每一个单词出现的频次）作为 value

//

time_t startTime = clock();

BST<string,int> bst = BST<string, int>();

  

//将单词作为key放在迭代器iter中

for (vector<string>::iterator iter = words.begin(); iter != words.end(); iter++)

{

//对当前单词进行search操作

int *res = bst.search(*iter);

//如果为空，则词频为1，否则做++操作

if (res == NULL)

{

bst.insert(*iter,1);

}

else

{

(*res)++;

}

}

  

//查找操作：单词 god 的词频

cout <<"'god' : " << *bst.search("god") << endl;

time_t endTime = clock();

cout <<"BST , time: " << double(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC

<<" s." << endl;

  

cout << endl;

  

  

// test SST：

//

//为了对比二叉搜索树的效率，实现了一个顺序查找表 SequenceST

//

//结果：二叉搜索树确实在时间性能效率上比顺序查找法高出了一个量级

//

startTime = clock();

SequenceST<string,int> sst = SequenceST<string, int>();

for (vector<string>::iterator iter = words.begin(); iter != words.end(); iter++)

{

int *res = sst.search(*iter);

if (res == NULL)

{

sst.insert(*iter,1);

}

else

{

(*res)++;

}

}

  

cout <<"'god' : " << *sst.search("god") << endl;

  

endTime = clock();

cout <<"SST , time: " << double(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC

<<" s." << endl;

}

  

system("pause");

return0;

}

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

【made by siwuxie095】