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
    Node-RED中解析高德地图天气api的json数据显示天气仪表盘
    查看>>
    Node-RED中连接Mysql数据库并实现增删改查的操作
    查看>>
    Node-RED中通过node-red-ui-webcam节点实现访问摄像头并截取照片预览
    查看>>
    Node-RED中配置周期性执行、指定时间阶段执行、指定时间执行事件
    查看>>
    Node-RED安装图形化节点dashboard实现订阅mqtt主题并在仪表盘中显示温度
    查看>>
    Node-RED怎样导出导入流程为json文件
    查看>>
    Node-RED订阅MQTT主题并调试数据
    查看>>
    Node-RED通过npm安装的方式对应卸载
    查看>>
    node-request模块
    查看>>
    node-static 任意文件读取漏洞复现(CVE-2023-26111)
    查看>>
    Node.js 8 中的 util.promisify的详解
    查看>>
    node.js debug在webstrom工具
    查看>>
    Node.js HTTP模块详解:创建服务器、响应请求与客户端请求
    查看>>
    Node.js RESTful API如何使用?
    查看>>
    node.js url模块
    查看>>
    Node.js Web 模块的各种用法和常见场景
    查看>>
    Node.js 之 log4js 完全讲解
    查看>>
    Node.js 函数是什么样的?
    查看>>
    Node.js 函数计算如何突破启动瓶颈,优化启动速度
    查看>>
    Node.js 切近实战(七) 之Excel在线(文件&文件组)
    查看>>