时间:2015-07-01 来源:

查找算法系列之复杂算法:二叉排序树BST 【编程语言】

前面总结了顺序查找div+css+js切图,二分查找,div+css+js切图分块查找算法页面div重构,此篇博文将详解介绍二叉排序算法(Binary Sort Tree).

在介绍二叉排序算法之前,页面div重构首先介绍什么事二叉排序树(BST).

二叉树的链式存储结构是一类重要的数据结构psd切图html,其形式定义如下:

事实上,手机div+css知道任意两种方式web外包,并不能唯一地确定树的结构,web外包但是网页切图制作,只要知道中序遍历和另外任意一种遍历方式,div页面就一定可以唯一地确定一棵树.

// 先序遍历 void preOrderTraverse(BST T) { if(T) { cout << T->key <<" "; preOrderTraverse(T->lChild); preOrderTraverse(T->rChild); } } // 中序遍历 void inOrderTraverse(BST T) { if(T) { inOrderTraverse(T->lChild); cout << T->key <<" "; inOrderTraverse(T->rChild); } } //后序遍历 void postOrderTraverse(BST T) { if(T) { postOrderTraverse(T->lChild); postOrderTraverse(T->rChild); cout << T->key <<" "; } } //层次遍历 void LevelOrder(BST T) { BST p = T; //队列 queue<BST> queue; queue.push(p); while(!queue.empty()) { p = queue.front(); cout<< p->key<<" "; queue.pop(); if(p->lChild != NULL) queue.push(p->lChild); if(p->rChild != NULL) queue.push(p->rChild); } }

                   BST树的建立过程就是依次插入的过程.

#include <iostream> #include <queue> using namespace std; // BST的结点 typedef int ElemType; typedef struct node { ElemType key; struct node *lChild, *BST; //在BST树中插入 bool BSTInsert(BST & root, x); return BSTInsert(root->rChild, ElemType *x,x[i]); } } // 先序遍历 void preOrderTraverse(BST T) { if(T) { cout << T->key <<" "; preOrderTraverse(T->lChild); preOrderTraverse(T->rChild); } } // 中序遍历 void inOrderTraverse(BST T) { if(T) { inOrderTraverse(T->lChild); cout << T->key <<" "; inOrderTraverse(T->rChild); } } //后序遍历 void postOrderTraverse(BST T) { if(T) { postOrderTraverse(T->lChild); postOrderTraverse(T->rChild); cout << T->key <<" "; } } //层次遍历 void LevelOrder(BST T) { BST p = T; //队列 queue<BST> queue; queue.push(p); while(!queue.empty()) { p = queue.front(); cout<< p->key<<" "; queue.pop(); if(p->lChild != NULL) queue.push(p->lChild); if(p->rChild != NULL) queue.push(p->rChild); } } //查找元素网页切图制作,递归算法,网页切图制作找到返回关键字的结点指针div+css+js切图, ElemType key)//递归算法 { if(root == NULL) return NULL; if(root->key == key) return root; if(key > root->key ) return BSTSearch(root->rChild , key); } //查找元素psd切图html, ElemType key) { if(root == NULL) return NULL; BST p = root; while (p->key != key) { if(key < p->key) p = p->lChild; else p = p->rChild; if(p == NULL) return NULL; } return p; } //查找最小关键字web外包,空树时返回NULL BST SearchMin(BST root) { if(root == NULL) return root; while(root->lChild != NULL) root = root->lChild; return root; } //查找最大关键字,div切图排版空树时返回NULL BST SearchMax(BST root) { if(root == NULL) return root; while(root->rChild != NULL) //迭代 root = root->rChild; return root; } //查找前驱网页切图制作,即左子树中比当前数小的最大的数,网页切图制作若不存在左子树div+css+js切图,复杂,div+css+js切图暂时没有实现 BST SearchPredecessor(BST root) { if(root == NULL) return root; //若存在左孩子承接网站前端,前驱是其左子树中最大的 if(root->lChild != NULL) return SearchMax(root->lChild); //不存在左孩子,页面div重构需要回溯找到它的parent,因此需要在sruct中加入一个parent // BST y = root->parent; //while(y != NULL && root == y->lChild) // { // root = y; // y = root->parent; // } // return y; } //查找后继 BST SearchSuccessor(BST root) { if(root == NULL) //空 return root; //若存在右孩子,手机div+css后继是其右子树中最小的 if(root->rChild != NULL) return SearchMin(root->rChild); // BST y = root->parent; //while(y != NULL && root == y->rChild) // { // root = y; // y = root->parent; // } // return y; } BST BSTDelete(BST root,q; if(root==NULL) return root; if(root->key == key){ if(root->lChild == NULL && root->rChild == NULL){ free(root); return NULL; } else if(root->lChild == NULL){ p = root->rChild; free(root); return p; } else if(root->rChild == NULL){ p = root->lChild; free(root); return p; }else{ p = q = root->rChild; while(p->lChild!=NULL) p = p->lChild; p->lChild = root->lChild; free(root); return(q); } } if(root->key > key && root->lChild !=NULL) root->lChild = BSTDelete(root->lChild,key); return root; } 文章参考了_Luffy的文章:http://blog.csdn.net/xjm199/article/details/20003045 以及另一位的文章:http://www.open-open.com/bbs/view/1410494404789

                   层次遍历:从顶层到底层div+css+js切图,按从顶向下,div+css+js切图从左至右的顺序来逐层访问每个节点承接网站前端,层次遍历的过程中需要用队列.

         最大关键字及最小关键字元素:顾名思义,承接网站前端肯定是二叉搜索树的最大最小值,以最大关键字为例,承接网页制作一直查询树的右孩子web外包,直到该节点无右孩子为止,web外包该节点就是最大关键字网页切图制作, 当然,网页切图制作最小关键字同理;

  (2)若右子树不空div+css+js切图,则右子树上所有结点的值均大于右子树所在树的根结点的值;

2、二叉树的建立

遍历是对树的一种最基本的运算,网页重构报价所谓遍历二叉树承接网站前端,就是按一定的规则和顺序走遍二叉树的所有结点,承接网站前端使每一个结点都被访问一次psd切图html,而且只被访问一次.由于二叉树是非线性结构,手机div+css因此web外包,树的遍历实质上是将二叉树的各个结点转换成为一个线性序列来表示.

                   先序遍历:访问根节点,div切图排版访问左子节点网页切图制作,访问右子节点

  注意:新插入的结点总是叶子结点,网页切图制作所以算法复杂度是O(h).

 

  (3)左、右子树也分别为二叉排序树;

                   后序遍历:访问左子节点div+css+js切图,访问右子节点,div+css+js切图访问根节点

7、BST树的删除

6、BST树的插入

  步骤:若根结点的关键字值等于查找的关键字承接网站前端,成功.

4.BST树的概念

  如果删除的结点只有一个孩子,页面div重构则删除后该孩子取代被删除结点的位置;

                   首先执行查找算法psd切图html,找出被插结点的父亲结点.

          后继与前驱:对一个节点来说,手机div+css最大的小于该节点值的即是前驱web外包,最小的大于该节点        值的即是后继.以后继为例,web外包如果该节点的右子树不为空网页切图制作,那么后继就是右子树中最小关键字元素;若是该节点右孩子不存在,div页面这时div+css+js切图,只需由该节点往上寻找,div+css+js切图直到这个节点是其   父节点的左孩子即可.当然承接网站前端,‘#’表示空树 scanf("%c",二叉树的子树有左右之分web外包,如果其终端结点数(即叶子结点数)为n0,则n0 = n2 +1.

  (1)若左子树不空div+css+js切图,则左子树上所有结点的值均小于左子树所在树的根结点的值;

  如果删除的结点有两个孩子,网页重构报价则选择该结点的后继结点(该结点右孩子为根的树中的左   子树中的值最小的点)作为新的根承接网站前端,同时在该后继结点开始,承接网站前端递归执行删除算法psd切图html,直到叶    子节点,手机div+css删除算法结束.

  若子树为空web外包,查找不成功.

  若二叉树为空.则首先单独生成根结点.

                   时间复杂度与树的深度的有关,div切图排版O(log n).

  若大于根结点的关键字值,递归查右子树.

将BST的实现写到BST.h文件中

 它或者是一棵空树;或者是具有下列性质的二叉树:

版权声明:本文为博主原创文章,网页切图制作未经博主允许不得转载.

3、二叉树的遍历

 

查找算法代码C++——包括顺序、二分、BST、哈希 http://download.csdn.net/detail/u010025211/8841123

  如果删除的结点没有孩子div+css+js切图,则删除后算法结束;

  判断被插结点是其父亲结点的左儿子还是右儿子.将被插结点作为叶子结点插入.

                   中序遍历:访问左子结点,div+css+js切图访问根节点承接网站前端,递归查左子树.

首先从二叉树讲起:

通过读入一个字符串psd切图html,*rchild; }BiTNode,*BiTree;

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