【数据结构】二叉搜索树底层刨析

字节连结2024-03-15 16:55

文章目录

  • [1. 二叉搜索树的实现](#1. 二叉搜索树的实现)
  • [2. 二叉搜索树的应用](#2. 二叉搜索树的应用)
  • [3. 改造二叉搜索树为 KV 结构](#3. 改造二叉搜索树为 KV 结构)
  • [4. 二叉搜索树的性能分析](#4. 二叉搜索树的性能分析)

1. 二叉搜索树的实现

cpp 复制代码 
namespace key
{
	template<class K>
	struct BSTreeNode
	{
		typedef BSTreeNode<K> Node;

		Node* _left;
		Node* _right;
		K _key;

		BSTreeNode(const K& key)
			: _left(nullptr)
			, _right(nullptr)
			, _key(key)
		{}
	};

	template<class K>
	class BSTree
	{
		typedef BSTreeNode<K> Node;
	public:
		// 强制生成默认构造
		BSTree() = default;

		BSTree(const BSTree<K>& t)
		{
			_root = Copy(t._root);
		}

		BSTree<K>& operator=(BSTree<K> t)
		{
			swap(_root, t._root);
			return *this;
		}

		~BSTree()
		{
			Destroy(_root);
		}

		bool Insert(const K& key)
		{
			if (_root == nullptr)
			{
				_root = new Node(key);
				return true;
			}

			Node* parent = nullptr;
			Node* cur = _root;
			while (cur)
			{
				if (cur->_key < key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_right;
				}
				else if (cur->_key > key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_left;
				}
				else
				{
					return false;
				}
			}

			cur = new Node(key);
			if (parent->_key < key)
			{
				parent->_right = cur;
			}
			else
			{
				parent->_left = cur;
			}

			return true;
		}

		bool Find(const K& key)
		{
			Node* cur = _root;
			while (cur)
			{
				if (cur->_key < key)
				{
					cur = cur->_right;
				}
				else if (cur->_key > key)
				{
					cur = cur->_left;
				}
				else
				{
					return true;
				}
			}
			return false;
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			Node* parent = nullptr;
			Node* cur = _root;
			while (cur)
			{
				if (cur->_key < key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_right;
				}
				else if (cur->_key > key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_left;
				}
				else
				{
					if (cur->_left == nullptr)
					{
						if (cur == _root)
						{
							_root = cur->_right;
						}
						else
						{
							if (cur == parent->_right)
							{
								parent->_right = cur->_right;
							}
							else
							{
								parent->_left = cur->_right;
							}
						}
						delete cur;
						return true;
					}
					else if (cur->_right == nullptr)
					{
						if (cur == _root)
						{
							_root = cur->_left;
						}
						else
						{
							if (cur == parent->_right)
							{
								parent->_right = cur->_left;
							}
							else
							{
								parent->_left = cur->_left;
							}
						}
						delete cur;
						return true;
					}
					else
					{
						// 替换法
						Node* rightMinParent = cur;
						Node* rightMin = cur->_right;
						while (rightMin->_left)
						{
							rightMinParent = rightMin;
							rightMin = rightMin->_left;
						}

						cur->_key = rightMin->_key;

						if (rightMin == rightMinParent->_left)
						{
							rightMinParent->_left = rightMin->_right;
						}
						else
						{
							rightMinParent->_right = rightMin->_right;
						}

						delete rightMin;
						return true;
					}
				}
			}
			return false;
		}

		void InOrder()
		{
			_InOrder(_root);
			cout << endl;
		}

		bool FindR(const K& key)
		{
			return _FindR(_root, key);
		}

		bool InsertR(const K& key)
		{
			return _InsertR(_root, key);
		}

		bool EraseR(const K& key)
		{
			return _EraseR(_root, key);
		}

	private:
		void Destroy(Node* root)
		{
			if (root == nullptr)
				return;

			Destroy(root->_left);
			Destroy(root->_right);
			delete root;
		}

		Node* Copy(Node* root)
		{
			if (root == nullptr)
				return nullptr;

			Node* newRoot = new Node(root->_key);
			newRoot->_left = Copy(root->_left);
			newRoot->_right = Copy(root->_right);
			return newRoot;
		}

		void _InOrder(Node* root)
		{
			if (root == nullptr)
				return;

			_InOrder(root->_left);
			cout << root->_key << " ";
			_InOrder(root->_right);
		}

		bool _FindR(Node* root, const K& key)
		{
			if (root == nullptr)
				return false;

			if (root->_key < key)
			{
				return _FindR(root->_right, key);
			}
			else if (root->_key > key)
			{
				return _FindR(root->_left, key);
			}
			else
			{
				return true;
			}
		}

		bool _InsertR(Node*& root, const K& key)
		{
			if (root == nullptr)
			{
				root = new Node(key);
				return true;
			}

			if (root->_key < key)
			{
				return _InsertR(root->_right, key);
			}
			else if (root->_key > key)
			{
				return _InsertR(root->_left, key);
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}

		bool _EraseR(Node*& root, const K& key)
		{
			if (root == nullptr)
				return false;

			if (root->_key < key)
			{
				return _EraseR(root->_right, key);
			}
			else if (root->_key > key)
			{
				return _EraseR(root->_left, key);
			}
			else
			{
				Node* del = root;
				if (root->_right == nullptr)
				{
					root = root->_left;
				}
				else if (root->_left == nullptr)
				{
					root = root->_right;
				}
				else
				{
					Node* rightMin = root->_right;
					while (rightMin->_left)
					{
						rightMin = rightMin->_left;
					}
					swap(root->_key, rightMin->_key);

					return _EraseR(root->_right, key);
				}
				delete del;
				return true;
			}
		}

	private:
		Node* _root = nullptr;
	};
}

2. 二叉搜索树的应用

  1. K 模型：K 模型即只有 key 作为关键码，结构中只需要存储 key 即可，关键码即为需要搜索到的值。

    比如：给一个单词 word，判断该单词是否拼写正确，具体方式如下：

    • 以词库中所有单词集合中的每个单词作为 key，构建一颗二叉搜索树；
    • 在二叉搜索树中检索该单词是否存在，存在则拼写正确，不存在则拼写错误。

  2. KV 模型：每一个关键码 key，都有与之对应的值 value，即 <Key, Value> 的键值对。这种方式在现实生活中非常常见：

    • 比如英汉词典就是英文与中文的对应关系，通过英文可以快速找到与其对应的中文，英文单词与其对应的中文 <word, chinese> 就构成一种键值对；
    • 再比如统计单词个数 ，统计成功后，给定单词就可以快速找到其出现的次数，单词与其出现次数 <word, count> 就构成一种键值对。

3. 改造二叉搜索树为 KV 结构

cpp 复制代码 
namespace key_value
{
	template<class K, class V>
	struct BSTreeNode
	{
		typedef BSTreeNode<K, V> Node;

		Node* _left;
		Node* _right;
		K _key;
		V _value;

		BSTreeNode(const K& key, const V& value)
			: _left(nullptr)
			, _right(nullptr)
			, _key(key)
			, _value(value)
		{}
	};

	template<class K, class V>
	class BSTree
	{
		typedef BSTreeNode<K, V> Node;
	public:
		bool Insert(const K& key, const V& value)
		{
			if (_root == nullptr)
			{
				_root = new Node(key, value);
				return true;
			}

			Node* parent = nullptr;
			Node* cur = _root;
			while (cur)
			{
				if (cur->_key < key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_right;
				}
				else if (cur->_key > key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_left;
				}
				else
				{
					return false;
				}
			}

			cur = new Node(key, value);
			if (parent->_key < key)
			{
				parent->_right = cur;
			}
			else
			{
				parent->_left = cur;
			}

			return true;
		}

		Node* Find(const K& key)
		{
			Node* cur = _root;
			while (cur)
			{
				if (cur->_key < key)
				{
					cur = cur->_right;
				}
				else if (cur->_key > key)
				{
					cur = cur->_left;
				}
				else
				{
					return cur;
				}
			}
			return nullptr;
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			Node* parent = nullptr;
			Node* cur = _root;
			while (cur)
			{
				if (cur->_key < key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_right;
				}
				else if (cur->_key > key)
				{
					parent = cur;
					cur = cur->_left;
				}
				else
				{
					if (cur->_left == nullptr)
					{
						if (cur == _root)
						{
							_root = cur->_right;
						}
						else
						{
							if (cur == parent->_right)
							{
								parent->_right = cur->_right;
							}
							else
							{
								parent->_left = cur->_right;
							}
						}
						delete cur;
						return true;
					}
					else if (cur->_right == nullptr)
					{
						if (cur == _root)
						{
							_root = cur->_left;
						}
						else
						{
							if (cur == parent->_right)
							{
								parent->_right = cur->_left;
							}
							else
							{
								parent->_left = cur->_left;
							}
						}
						delete cur;
						return true;
					}
					else
					{
						// 替换法
						Node* rightMinParent = cur;
						Node* rightMin = cur->_right;
						while (rightMin->_left)
						{
							rightMinParent = rightMin;
							rightMin = rightMin->_left;
						}

						cur->_key = rightMin->_key;

						if (rightMin == rightMinParent->_left)
						{
							rightMinParent->_left = rightMin->_right;
						}
						else
						{
							rightMinParent->_right = rightMin->_right;
						}

						delete rightMin;
						return true;
					}
				}
			}
			return false;
		}

		void InOrder()
		{
			_InOrder(_root);
			cout << endl;
		}

	private:
		void _InOrder(Node* root)
		{
			if (root == nullptr)
				return;

			_InOrder(root->_left);
			cout << root->_key << " ";
			cout << root->_value << endl;
			_InOrder(root->_right);
		}

	private:
		Node* _root = nullptr;
	};
}

测试代码：

cpp 复制代码 
namespace key_value
{
	void TestBSTree1()
	{
		// 输入单词，查找单词对应的中文翻译
		BSTree<string, string> dict;
		dict.Insert("string", "字符串");
		dict.Insert("tree", "树");
		dict.Insert("left", "左边、剩余");
		dict.Insert("right", "右边");
		dict.Insert("sort", "排序");
		// 插入词库中所有单词
		string str;
		while (cin >> str)
		{
			BSTreeNode<string, string>* ret = dict.Find(str);
			if (ret == nullptr)
			{
				cout << "单词拼写错误，词库中没有这个单词:" << str << endl;
			}
			else
			{
				cout << str << "中文翻译:" << ret->_value << endl;
			}
		}
	}

	void TestBSTree2()
	{
		// 统计水果出现的次数
		string arr[] = { "苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜",
		"苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };
		BSTree<string, int> countTree;
		for (const auto& str : arr)
		{
			// 先查找水果在不在搜索树中
			// 1、不在，说明水果第一次出现，则插入<水果, 1>
			// 2、在，则查找到的节点中水果对应的次数++
			//BSTreeNode<string, int>* ret = countTree.Find(str);
			auto ret = countTree.Find(str);
			if (ret == NULL)
			{
				countTree.Insert(str, 1);
			}
			else
			{
				ret->_value++;
			}
		}
		countTree.InOrder();
	}
}

4. 二叉搜索树的性能分析

插入和删除操作都必须先查找，查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能。

对有 n 和节点的二叉搜索树，若每个元素查找的概率相等，则二叉搜索树平均查找长度是节点在二叉搜索树的深度的函数，即节点越深，比较次数越多。

但对于同一个关键码集合，如果各关键码插入的次序不同，可能得到不同结构的二叉搜索树：

最优情况下，二叉搜索树为完全二叉树（或者接近完全二叉树），其平均比较次数为： l o g 2 N log_2 N log2N；

最差情况下，二叉搜索树退化为单支树（或者类似单支），其平均比较次数为： N 2 \frac{N}{2} 2N。

问题：如果退化成单支树，二叉搜索树的性能就失去了。能否进行改进，不论按照什么次序插入关键码，都能使二叉搜索树的性能达到最优？

答：可以使用 AVL树 和 红黑树 的特性，使单支树在达到一定深度时进行"旋转"，变回接近完全二叉树的形状，这个我们后面再谈。

END

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