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查找算法】二叉排序树查找

本篇文章将介绍二叉排序树的查找算法。 文章目录 何为二叉排序树查找查找算法实现 查找效率分析 二叉排序树的插入操作 二叉排序树的生成操作 二叉排序树的删除操作 何为二叉排序树查找?...上篇文章我们学习了折半查找,虽然折半查找算法将查找效率提高了,但是折半查找要求序列有序,所以当表插入、删除操作频繁的时候,为了维护表的有序性,就需要移动大量的元素,此时用折半查找显然事倍功半了。...那么有没有一种办法能够让查找效率依然高,而且可以很容易地实现插入、删除呢?基于此,我们可以改用动态查找表,这种表结构是在查找过程中动态生成的。...动态查找表根据用途不同,可以分为: 二叉排序树 平衡二叉树 红黑树 B-树 B+树 键树 本篇文章重点介绍二叉排序树。...二叉排序树又称为二叉搜索树、二叉查找树,其定义如下: 二叉排序树或是空树,或是满足如下性质的二叉树: 若其左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值 若其右子树非空,则右子树上所有结点的值均大于等于根结点的值

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    数据结构——二叉查找树(C语言)

    二叉查找树,也称作二叉搜索树,有序二叉树,排序二叉树,而当一棵空树或者具有下列性质的二叉树,就可以被定义为二叉查找树: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值。...任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。 没有键值相等的节点。 二叉查找树相比于其他数据结构的优势在查找、插入的时间复杂度较低,为O(log n)。...二叉查找树是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。对于大量的输入数据,链表的线性访问时间太慢,不宜使用。...下面来看我们为二叉查找树定义的抽象行为: #ifndef _Tree_H struct TreeNode; typedef struct TreeNode *Position; typedef struct...: %d\n", FindMax(T)->Element); printf("最小值: %d\n", FindMin(T)->Element); return 0; } 编译运行这个C文件

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    科学计数 C语言

    现以科学计数的格式给出实数 A,请编写程序按普通数字表示输出 A,并保证所有有效位都被保留。 输入格式: 每个输入包含 1 个测试用例,即一个以科学计数表示的实数 A。...输出格式: 对每个测试用例,在一行中按普通数字表示输出 A,并保证所有有效位都被保留,包括末尾的 0。...C语言中的%[] %[]的功能是只读入[]内的字符,比如下面我的代码中的%[0-9]就是值只读入0到9这10个数字,碰到其他的字符就停止,如果加上^这个字符,变成%[^],那就是不读入[]内的字符,比如...c.%[0-9]E%c%d",&sign,&n[0],n+1,&signindex,&index); if(sign=='-') printf("-"); if(signindex=='-')...; while(index--) printf("0"); printf("%s",n); } else { for(i=0;n[i];i++) { printf("%c"

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    【数据结构】二叉树(c语言)(附源码

    前言 之前我们已经学习了树和二叉树的概念,以及二叉树的顺序实现方式--堆: 【数据结构】树型结构详解 + 堆的实现(c语言)(附源码)-CSDN博客 今天我们尝试以链式结构实现二叉树的一些功能...int BTDepth(BTNode* root); //查找 BTNode* BTFind(BTNode* root, BTDataType n); //判断是否为完全二叉树 bool BTComplete...关于队列,在博主的另一篇文章中有所实现: 【数据结构】栈和队列(c语言实现)(附源码)-CSDN博客 在实现层序遍历时,队列相关函数我们就直接调用了,不再重复实现(注意将队列的数据元素类型调整为二叉树的节点指针类型...查找 查找的思路也比较简单,只需要遍历根节点、左子树、右子树,若找到相应的值,则将该节点返回即可。...,如遍历、统计节点个数、查找、销毁等。

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    C语言函数二分查找(折半查找)

    C语言函数二分查找(折半查找) 参考视频讲解哔哩哔哩比特鹏哥的视频 ——链接 二分查找 #include //二分查找 //在一个有序数组中查找具体的某个数 //如果找到了返回...//查找了一次范围就缩小了一半,这样的速度是比较快的 //这就叫二分查找(折半查找) //那么怎么找到中间元素的下标呢 //原来的数组是1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 //他们的下标是...//左右下标又可以求出一个平均值是7,又找到一个对应的元素是8 //所以这一组查找范围的中间元素是8 //用8再跟我要找的元素比一下,比我找的元素要大 //说明我要查找的元素在8的左边 //这时候要查找的范围被再次的缩小成了...//一直找到左右下标无法确定新的范围,他们之间没有元素可以被查找的时候,结束,说明没有找到 //如果在某一次查找的时候,找到了,下标相等了,说明找到了,把下标给过来 int number_search...//在这里要进行很多次 //每一次二分查找的第一步是找被查找范围的中间元素的下标 while (left <= right) { int mid = (right + left

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    java源码二叉查找树与二叉平衡树

    二叉排序树的方案则是使元素有序,这样便可以使用二分进行查找了,虽然效率相比hash函数低一些,但可以通过AVL树、红黑树等增加稳定性。...定义 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉查找树。...查询操作 二叉排序树的查找时间复杂度为O(lg n),查找使用二分。要在上图中找到元素37,只需要四次操作即可。...插入操作 二叉排序树的插入操作和查询类似,也需要通过二分进行查找,找到合适的位置再插入元素,所以其插入速度相比链表较慢。 删除操作 从二叉排序树中删除一个元素主要分为三种情况。...要查找值为2的元素,使用二分和使用链表速度差不多。 为了解决这种问题,就需要在元素插入时即进行修正,后续介绍的AVL树和红黑树就是两种不同的解决方案。

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    C语言选择与冒泡排序

    自学计算机网络的时候看到一张哈佛案例教学精髓的图片,觉得说的不错,顺便想了一下正在学习的C语言,被动学习都做到位了,看课,看书,理解后做笔记等等;主动学习也做了一部分,但只做了实战演练,没有转教别人,结合我...C语言学习过程中遇到的各类麻烦,写篇C语言排序的文章,用我自己的方式讲述,帮助不能理解的朋友理解,顺便得到一些反馈帮助我自己 ?...C语言的排序有很多种,目前我只学到了选择和冒泡,这两种排序主要考察的就是for循环的嵌套循环和数组,里面还涉及一个交换算法,本文的顺序是 交换算法,选择排序,冒泡排序 交换算法 交换算法是一个非常常见的算法...选择排序 选择排序也是一种很简单的排序,只不过要用for的嵌套循环和条件语句 算法内容: #include int main(void){ int i,j; //定义循环变量...一趟趟的冒泡,排序也就完成了 怎么说呢,冒泡排序就像打地鼠一样,第一遍把最大的地鼠打到最后,然后第二遍把第二大的地鼠打到最后,依次类推。

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    C语言】二分查找算法

    二分查找又称折半查找、二分搜索、折半搜索等 是一种在静态查找表中查找特定元素的算法使用二分查找算法,必须保证查找表中存放的是有序序列(升序或者降序),换句话说,存储无序序列的静态查找表,除非先对数据进行排序...举个例子: 二分查是根据[(left+right)/2]的比较来确定哪个是我们需要的数字,left(左)和right(右)不断的变化,而中间的范围值也在不断缩小(C语言正常情况下是没有四舍五入的)...0; //定义一个接收值 printf("输入要查的数字:"); scanf("%d", &k); return 0; } (2)有了上面的铺垫,下面先来实现二分查的基本机构...break; } } if (left > right) { printf("要查的数字不存在"); } 三.二分查找的中心思想就是利用左和右的变化来确定折半的数...,判断这个数和目标的大小比较,最终快速的确定目标是否在我们的数组中 在这些的大前提下还有知道的就是二分查找查的必须是有序数列,我们在查找时需要先进行排序,这些我也提前都准备好了: 我的文章中有关于冒泡排序的讲解

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    【数据结构】树与二叉树(二):树的表示C语言:树形表示、嵌套集合表示、嵌套括号表示 、凹入表示

    descendant)、祖先(ancestor) 度(degree)、叶子节点(leaf node)、分支节点(internal node) 结点的层数 路径、路径长度、结点的深度、树的深度 参照前文:【数据结构】树与二叉树...2.嵌套集合表示   嵌套集合表示使用集合的嵌套结构来表示树:每个集合代表一个节点,而集合中的元素表示该节点的子节点。通过嵌套的方式,可以表示出树的层次结构。...return 0; } 3.嵌套括号表示   嵌套括号表示使用括号来表示树的结构:每对括号代表一个节点,而括号内的内容表示该节点的子节点。...if (c >= '0' && c <= '9') { value = value * 10 + (c - '0'); } else if (c == ' ')...return 0; } 4.凹入表示   凹入表示使用缩进来表示树的结构:每个节点都在上一级节点的下方,并且比上一级节点缩进一定的距离。

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