博客
关于我
C语言实现二叉搜索树
阅读量:243 次
发布时间:2019-03-01

本文共 4872 字,大约阅读时间需要 16 分钟。

二叉搜索树是常见的数据结构,主要用于快速查找数据。以下是对二叉搜索树操作集的实现,包括插入、删除、查找、找最小值和找最大值的函数。

节点结构定义

typedef struct TNode *Position;typedef Position BinTree;struct TNode {    ElementType Data;    BinTree Left;    BinTree Right;};

插入函数

插入函数将一个元素插入二叉搜索树中,并返回根节点指针。

BinTree Insert(BinTree BST, ElementType X) {    if (!BST) {        BST = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode));        BST->Data = X;        BST->Left = NULL;        BST->Right = NULL;    } else {        if (X < BST->Data) {            BST->Left = Insert(BST->Left, X);        } else if (X > BST->Data) {            BST->Right = Insert(BST->Right, X);        }    }    return BST;}

删除函数

删除函数将一个元素从二叉搜索树中删除,并返回根节点指针。如果元素不存在,输出“Not Found”并返回原树根节点。

BinTree Delete(BinTree BST, ElementType X) {    Position Tmp;    if (!BST) {        printf("Not Found\n");        return BST;    } else if (X < BST->Data) {        BST->Left = Delete(BST->Left, X);    } else if (X > BST->Data) {        BST->Right = Delete(BST->Right, X);    } else {        if (BST->Left && BST->Right) {            Tmp = FindMin(BST->Right);            BST->Data = Tmp->Data;            BST->Right = Delete(BST->Right, BST->Data);        } else {            Tmp = BST;            if (!BST->Left) {                BST = BST->Right;            } else if (!BST->Right) {                BST = BST->Left;            }            free(Tmp);        }    }    return BST;}

查找函数

查找函数返回目标值的节点指针,如果不存在则返回空指针。

Position Find(BinTree BST, ElementType X) {    while (BST) {        if (X > BST->Data) {            BST = BST->Right;        } else if (X < BST->Data) {            BST = BST->Left;        } else {            return BST;        }    }    return NULL;}

找最小值函数

找最小值函数返回二叉搜索树中最小值的节点指针。

Position FindMin(BinTree BST) {    while (BST) {        if (!BST->Left) {            return BST;        } else {            BST = BST->Left;        }    }    return NULL;}

找最大值函数

找最大值函数返回二叉搜索树中最大值的节点指针。

Position FindMax(BinTree BST) {    while (BST) {        if (!BST->Right) {            return BST;        } else {            BST = BST->Right;        }    }    return NULL;}

使用示例

#include 
#include
typedef int ElementType;typedef struct TNode *Position;typedef Position BinTree;struct TNode { ElementType Data; BinTree Left; BinTree Right;};BinTree Insert(BinTree BST, ElementType X) { if (!BST) { BST = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode)); BST->Data = X; BST->Left = NULL; BST->Right = NULL; } else { if (X < BST->Data) { BST->Left = Insert(BST->Left, X); } else if (X > BST->Data) { BST->Right = Insert(BST->Right, X); } } return BST;}BinTree Delete(BinTree BST, ElementType X) { Position Tmp; if (!BST) { printf("Not Found\n"); return BST; } else if (X < BST->Data) { BST->Left = Delete(BST->Left, X); } else if (X > BST->Data) { BST->Right = Delete(BST->Right, X); } else { if (BST->Left && BST->Right) { Tmp = FindMin(BST->Right); BST->Data = Tmp->Data; BST->Right = Delete(BST->Right, BST->Data); } else { Tmp = BST; if (!BST->Left) { BST = BST->Right; } else if (!BST->Right) { BST = BST->Left; } free(Tmp); } } return BST;}Position Find(BinTree BST, ElementType X) { while (BST) { if (X > BST->Data) { BST = BST->Right; } else if (X < BST->Data) { BST = BST->Left; } else { return BST; } } return NULL;}Position FindMin(BinTree BST) { while (BST) { if (!BST->Left) { return BST; } else { BST = BST->Left; } } return NULL;}Position FindMax(BinTree BST) { while (BST) { if (!BST->Right) { return BST; } else { BST = BST->Right; } } return NULL;}int main() { BinTree BST, MinP, MaxP, Tmp; ElementType X; int N, i; BST = NULL; scanf("%d", &N); for (i = 0; i < N; i++) { scanf("%d", &X); BST = Insert(BST, X); } printf("preorder: "); preorderTraversal(BST); printf("\n"); MinP = FindMin(BST); MaxP = FindMax(BST); for (i = 0; i < N; i++) { X = ...; Tmp = Find(BST, X); if (Tmp == NULL) { printf("%d is not found\n", X); } else { if (Tmp == MinP) { printf("%d is the smallest key\n", Tmp->Data); } if (Tmp == MaxP) { printf("%d is the largest key\n", Tmp->Data); } } } scanf("%d", &N); for (i = 0; i < N; i++) { X = ...; Tmp = Insert(BST, X); ... } ...}

功能说明

  • 插入函数:递归地将元素插入到正确的位置,确保树的结构。
  • 删除函数:处理三种删除情况,确保树的结构正确性。
  • 查找函数:通过比较节点值,找到目标节点或返回空指针。
  • 找最小值和最大值函数:分别从左下方和右下方遍历,找到叶节点。
  • 这些函数按照二叉搜索树的性质实现,确保插入、删除和查找的效率。

    转载地址:http://gxhv.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Nginx配置好ssl,但$_SERVER[‘HTTPS‘]取不到值
    查看>>
    Nginx配置如何一键生成
    查看>>
    Nginx配置实例-负载均衡实例:平均访问多台服务器
    查看>>
    NHibernate学习[1]
    查看>>
    NIFI1.21.0_Mysql到Mysql增量CDC同步中_日期类型_以及null数据同步处理补充---大数据之Nifi工作笔记0057
    查看>>
    NIFI1.21.0_NIFI和hadoop蹦了_200G集群磁盘又满了_Jps看不到进程了_Unable to write in /tmp. Aborting----大数据之Nifi工作笔记0052
    查看>>
    NIFI1.21.0通过Postgresql11的CDC逻辑复制槽实现_指定表多表增量同步_增删改数据分发及删除数据实时同步_通过分页解决变更记录过大问题_02----大数据之Nifi工作笔记0054
    查看>>
    NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_配置binlog_使用处理器抓取binlog数据_实际操作01---大数据之Nifi工作笔记0040
    查看>>
    NIFI从MySql中增量同步数据_通过Mysql的binlog功能_实时同步mysql数据_配置数据路由_实现数据插入数据到目标数据库_实际操作03---大数据之Nifi工作笔记0042
    查看>>
    NIFI同步MySql数据_到SqlServer_错误_驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与SQL Server_Navicat连接SqlServer---大数据之Nifi工作笔记0047
    查看>>
    Nifi同步过程中报错create_time字段找不到_实际目标表和源表中没有这个字段---大数据之Nifi工作笔记0066
    查看>>
    NIFI大数据进阶_离线同步MySql数据到HDFS_02_实际操作_splitjson处理器_puthdfs处理器_querydatabasetable处理器---大数据之Nifi工作笔记0030
    查看>>
    NIFI大数据进阶_连接与关系_设置数据流负载均衡_设置背压_设置展现弯曲_介绍以及实际操作---大数据之Nifi工作笔记0027
    查看>>
    NIFI数据库同步_多表_特定表同时同步_实际操作_MySqlToMysql_可推广到其他数据库_Postgresql_Hbase_SqlServer等----大数据之Nifi工作笔记0053
    查看>>
    NIFI汉化_替换logo_二次开发_Idea编译NIFI最新源码_详细过程记录_全解析_Maven编译NIFI避坑指南001---大数据之Nifi工作笔记0068
    查看>>
    NIFI集群_内存溢出_CPU占用100%修复_GC overhead limit exceeded_NIFI: out of memory error ---大数据之Nifi工作笔记0017
    查看>>
    NIFI集群_队列Queue中数据无法清空_清除队列数据报错_无法删除queue_解决_集群中机器交替重启删除---大数据之Nifi工作笔记0061
    查看>>
    NIH发布包含10600张CT图像数据库 为AI算法测试铺路
    查看>>
    Nim教程【十二】
    查看>>
    Nim游戏
    查看>>