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2019-05-03 二叉排序树,平衡树,哈夫曼树

2019-05-03 二叉排序树,平衡树,哈夫曼树

作者: 桐桑入梦 | 来源:发表于2019-05-03 14:04 被阅读0次

    二叉排序树

    /*
        二叉排序树的查找:
        函数返回指向关键字为key结点的指针,如果没有,返回NULL
        p指向被查找结点的双亲,方便用来进行插入和删除操作
    */
        理解:
        1.p为什么可以用来方便插入操作?
        原因:如果想插入关键值为key的结点,
        在调用这个函数之后,若函数返回值不为NULL,不需要进行插入操作(这个值已存在);
        若函数返回值为NULL,那么这个值应该插入在结点*p的下面
        (左右子树根据key和p->data进行判断)
    
        2.为什么可以方便进行删除操作?
        原因:已找到待删除结点的父节点
    
    BSTNode* BST_Search(BiTree T, ElemType key, BSTNode *&p)
    {
        BSTNode *p = NULL;
        while (T != NULL && T->data != key) {
            p = T;
            if (T->data < key)
                T = T->rchild;
            else
                T = T->lchild;
        }
        return T;
    }
    
    /*
        二叉排序树的插入
    */
    算法思想:
        1.若原二叉排序树为NULL,则直接插入结点
        2.若关键字小余根节点关键词,那么插入左子树
        3.若关键字小余根节点关键字,那么插入右子树
    
    eg.新插入的节点一个是一个叶子节点
    
    bool BST_Insert(BiTree &T, KeyType key)
    {
        if (T == NULL) {
            T = (BSTNode*)malloc(sizeof(BSTNode));
            T->key = key;
            T->lchild = T->rchild = NULL;
            return true;
        }
        else if (T->key == key)
            return false;
        else if (key < T->key)
            return BST_Insert(T->lchild);
        else
            return BST_Insert(T->rchild);
    }
    
    eg.这里自己理解的时候有一个误区,就是如果传入一个NULL,
    那么T=(BiTree)malloc(sizeof(BSTNode))是不是没有用呢?
    注意:这里是使用引用传参数,就是传入的是地址,这里的赋值操作相当于是
    把对一个结点的引用写入到这个地址当中,是计算机系统基础里面的知识
    (因此调用此函数的时候,传入的参数一定是变量,不应该是常量!!)
    
    /*二叉树的构造*/
    算法思想:依次输入数据元素,并将它们插入到二叉树适当位置上的过程
    
    void Creat_BST(BiTree &T, KeyType A[], int n)
    {
        T = NULL;
        int i = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            BST_Insert(T,A[i]);
    }
    
    eg.调用Create_BST时候,第一个参数一定要是变量!!
    
    /*二叉排序树的删除*/
    1.若被删除的结点是叶子结点,直接删除
    2.若被删除的结点*p只有左子树或者只有右子树,则让*p的子树成为*p双亲结点的子树
    3.若被删除的结点*p有左右子树,则可以让*p的“直接前驱”或者“直接后继”代替*p,并且删除*p,
    之后就可以转换成1或者2的情况。
    那么为什么可以转换成1,2的情况呢?因为直接前驱和直接后继一定都不是双分支节点,呃呃呃呃
    
    这里寻找一个满足中序遍历有序的BST的前驱和后继非常的方便
    
    补充知识
    补充知识
    二叉排序树的效率分析:
    1.高度为H的BST,插入和删除的时间复杂度是O(H)
    2.BST的平均查找长度,主要取决于二叉树的形态
    3.若BST是一个只有左孩子和右孩子的单分支树,平均查找长度为O(n);
      若BST是左右子树高度差不超过1,平均查找长度O(logn)
    4.二分查找的判定树唯一,而二叉排序树不唯一,相同的关键词插入顺序不同,树的形态不同
    5.对于一个正常的二叉排序树,插入,删除不需要移动节点,时间复杂度O(logn)
      对于二分查找,因为是使用顺序表存储,插入删除需要移动节点,时间复杂度为O(n)
    6.有序表是静态查找表:使用顺序表
       有序表是动态查找表:使用BST
    

    那么啥是红黑树呢?


    红黑树简介

    平衡二叉树

    四个方法,只要熟悉了中序线索二叉树的前驱后继,看懂没有问题:LL,RR,LR,RL
    
    1.每次调整最小不平衡子树
    2.这里要有一种观点,就是把一个二叉排序树的子树当成一个结点理解,这里是可以的。
    
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    /*平衡二叉树的查找*/
        Nh表示深度为h的平衡二叉树的最少结点数:
        Nh=N(h-1)+N(h-2)+1
        N0=0,N1=1,N2=2
    eg.计算给定结点数的平衡二叉树的最多比较次数!!!
    

    哈夫曼树

    wpl最小的二叉树

    特点:
    1.n个初始结点都成为了叶子结点,权值小的结点到根结点的路径最长
    2.新建n-1个结点,共计2n-1个结点
    3.不存在度为1的结点
    

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