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二叉查找二叉查找

二叉查找 二叉查找是一种特殊的二叉,该数据结构的核心性质是: 对于中的每个节点X,它的左子树中所有关键字值小于X的关键字值,而它的右子树中所有关键字值大于X的关键字值 二叉查找ADT MakeEmpty...:清空二叉查找 Find:给出关键字值,返回该关键字值的节点指针 FindMin与FindMax:返回最小关键字值和最大关键字值的节点指针 Insert:插入一个给定关键字值的节点 Delete:删除一个指定关键字值的节点...= nil { t.right_point.MakeEmpty() } t.num = 0 t.data = tree_data{} } 查找方法 查找时: 当待查标号大于本节点标号时...else { return t.left_point.Find(num) } } else { return t, nil } } 查找最小值

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    二叉查找

    0,一颗的高等于它的根的高 遍历方法 前序遍历:节点,左子树,右子树的遍历 后序遍历: 左子树,右子树,节点的遍历 中序遍历: 左,节点,右的遍历方式称为中序遍历 二叉 : 二叉是一棵,其中每个节点都不能多于两个儿子...二叉查找(Binary Search Tree) : 假设中每一个节点指定一个关键字值 对于中的每个节点X,它的左子树中所有的关键字的值小于X的关键值 而它的右子树中所有关键字的值大于X的关键字值...MakeEmpty(T->Left); MakeEmpty(T->Right); free(T); } return NULL; } //查找节点...Find(X, T->Left); }else if(X > T->E){ return Find(X, T->Right); } return T; } //查找最小节点...}else if(T->Left == NULL){ return T; }else{ return FindMin(T->Left); } } //查找最大节点

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    二叉查找

    二叉查找是一种数据结构,它是具有以下性质的二叉: 1.若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值; 2.若右子数不空,则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值; 3....左右子树也分别为二叉查找; 4.等于的情况只能出现在左子树或右子树中的某一侧,一般二叉查找中无重复节点。...5.二叉查找的中序遍历从小到大的顺序,故又名二叉排序。...二叉查找插入节点复杂度为O(h),h为的高度,若二叉查找较为平衡,则平均查找复杂度为log(n) 递归实现 void BST_insert(TreeNode *node, TreeNode *insert_node...;否则,返回假 否则(value)节点值大于当前node节点值: 如果当前节点值有右子树,继续在右子树中查找该值;否则,返回假 二叉查找查找数值复杂度为O(h),h为的高度,若二叉查找较为平衡

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    二叉查找

    1、二叉搜索(B)   一棵二叉搜索(BST)是以一棵二叉来组织的,可以用链表数据结构来表示,其中,每一个结点就是一个对象,一般地,包含数据内容key和指向孩子(也可能是父母)的指针属性。...二叉搜索中的关键字key的存储方式总是满足二叉搜索的性质:   设x是二叉搜索中的一个结点。...二叉搜索树上基本操作所花费的时间与这棵的高度成正比,对于有n个结点的一棵完全二叉而言,这样的操作的最坏运行时间是O(lgn)。...由图可以看出,对于遇到的每个结点x,都会比较x.key与k的大小,如果相等,就终止查找,否则,决定是继续往左子树还是右子树查找。...因此,整个查找过程就是从根节点开始一直向下的一条路径,若假设的高度是h,那么查找过程的时间复杂度就是O(h)。

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    二叉查找

    二叉查找 二叉查找定义 二叉查找 (Binary Search Tree) 是按照平衡顺序排列的二叉, 也称二叉搜索、 有序二叉(ordered binary tree),排序二叉(sorted...二叉查找相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n) 。 二叉查找是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数 组等。...二叉查找常用操作 二叉查找必须引用根节点, 定义如下: public class BST where TKey : IComparable { private...Node root; } 查找 既然是二叉查找查找操作肯定要先实现了, 二叉查找查找的思路是: 从根节点开始查找, 对于任意节点: 如果该节点为 null , 则返回空值或者该类型的默认值...在实际算法中, 应避免最差情况, 因为在这种情况下, 二叉退化成链表, 查找操作的 速度由 O(LogN) 降为 O(N) 就完全没有意义了。

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    使用JS 实现二叉查找(Binary Search Tree)

    二叉查找,也称二叉搜索、有序二叉(英语:ordered binary tree)是指一棵空或者具有下列性质的二叉: 任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 任意节点的右子树不空...,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找; 没有键值相等的节点。...二叉查找相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。 ?...在写的时候需要足够理解二叉搜素的特点,需要先设定好每个节点的数据结构 class Node { constructor(data, left, right) { this.data =...,具备添加,查找和删除节点的方法. class BinarySearchTree { constructor() { this.root = null; }

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    二叉 二叉搜索_二叉查找

    原题链接 一棵二叉搜索可被递归地定义为具有下列性质的二叉:对于任一结点, 其左子树中所有结点的键值小于该结点的键值; 其右子树中所有结点的键值大于等于该结点的键值; 其左右子树都是二叉搜索。...所谓二叉搜索的“镜像”,即将所有结点的左右子树对换位置后所得到的。 给定一个整数键值序列,现请你编写程序,判断这是否是对一棵二叉搜索或其镜像进行前序遍历的结果。...输出格式: 如果输入序列是对一棵二叉搜索或其镜像进行前序遍历的结果,则首先在一行中输出 YES ,然后在下一行输出该后序遍历的结果。数字间有 1 个空格,一行的首尾不得有多余空格。

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    平衡二叉查找 (AVL)

    AVL(平衡二叉查找) AVL本质上是一颗二叉查找,但是它又具有以下特点:它是一棵空或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉。...在AVL中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为平衡二叉。下面是平衡二叉和非平衡二叉对比的例图: ?...这同时也会造成的平衡性受到破坏,提高它的操作的时间复杂度。   例如:我们按顺序将一组数据1,2,3,4,5,6分别插入到一颗空二叉查找和AVL中,插入的结果如下图: ? ? ? ?...这也就是我们引入AVL的原因。 AVL的基本操作: AVL的操作基本和二叉查找一样,这里我们关注的是两个变化很大的操作:插入和删除! 我们知道,AVL不仅是一颗二叉查找,它还有其他的性质。...如果我们按照一般的二叉查找的插入方式可能会破坏AVL的平衡性。同理,在删除的时候也有可能会破坏的平衡性,所以我们要做一些特殊的处理,包括:单旋转和双旋转!

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    查找算法之顺序查找,折半查找二叉查找

    动态查找表的表示方式有多种,本节介绍一种使用树结构表示动态查找表的实现方法——二叉排序(又称为“二叉查找”)。...二叉查找概念   二叉排序要么是空二叉,要么具有如下特点: 二叉排序中,如果其根结点有左子树,那么左子树上所有结点的值都小于根结点的值; 二叉排序中,如果其根结点有右子树,那么右子树上所有结点的值都大小根结点的值...图5 使用二叉排序查找关键字   二叉排序查找某关键字时,查找过程类似于次优二叉,在二叉排序不为空的前提下,首先将被查找值同的根结点进行比较,会有 3 种不同的结果: 如果相等,查找成功;...例如,假设原二叉排序为空,在对动态查找表 {3,5,7,2,1} 做查找以及插入操作时,可以构建出一个含有表中所有关键字的二叉排序,过程如图6 所示: ?               ...二叉排序中删除关键字   在查找过程中,如果在使用二叉排序表示的动态查找表中删除某个数据元素时,需要在成功删除该结点的同时,依旧使这棵二叉排序

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    JS数据结构第五篇 --- 二叉二叉查找

    ,真二叉不一定是满二叉; 完全二叉:叶子节点只会出现在最后两层,且最后一层的叶子节点都靠左对齐; 完全二叉从根节点到倒数第二层是一颗满二叉;满二叉一定是完全二叉,完全二叉不一定是满二叉...叶子节点个数n0 = (n + 1) / 2, 非叶子节点个数 n1 + n2 = (n - 1) / 2   因此可以判断出来当这个完全二叉有768个节点时,它的叶子节点个数为:384 二、二叉查找...二叉查找是一种特殊的二叉,较小的值保存在左节点中,较大的值保存在右节点中。...str += node.element + ", "; return str; } return ""; } 2.3 查找二叉查找的最大值...从二叉查找树上删除节点的操作最复杂,其复杂程度取决于删除哪个节点。

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    手撸二叉——二叉查找

    二叉查找二叉最重要的一个应用是在查询方面的应用,很多的索引结构都是二叉查找,还有向HashMap里也使用到了红黑,红黑也是二叉查找的一种。...二叉查找的一个重要性质,就是任何一个节点,它的左子树中的节点都小于该节点,它的右子树中的节点都大于该节点。最开始我们的例图它不是一棵二叉查找,它不符合我们刚才说的性质。...我们再看看下面的例图:这是一棵二叉查找,它的任何一个节点的子节点都小于该节点,右子树的节点都大于该节点。...然后,我们再定义二叉查找类,类中包括一些二叉查找的基本操作方法,这些基本的操作方法我们后面讲,先看定义的基本元素,如下:public class BinarySearchTree<T extends...接下来我们再来看一下二叉查找的一个非常重要的方法,那就是insert插入方法了。

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    查找——表——>二叉排序

    表 表结构在查找过程中动态生成 对于给定值key 若表中存在,则成功返回; 否则插入关键字等于key 的记录 二叉排序 二叉排序或是空,或是满足如下性质的二叉: - 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...** --- 二叉排序的操作-查找查找的关键字等于根结点,成功 否则 - 若小于根结点,查其左子树 - 若大于根结点,查其右子树 在左右子树上的操作类似 算法思想 - 若二叉排序为空..., key); //在右子树中继续查找 else return SearchBST(T->rchild, key); } ``` --- 二叉排序的操作-插入 若二叉排序为空,则插入结点应为根结点...] --- 二叉排序的操作-生成 从空出发,经过一系列的查找、插入操作之后,可生成一棵二叉排序 不同插入次序的序列生成不同形态的二叉排序 [在这里插入图片描述] --- 二叉排序的操作-删除...上述两图的平均查找长度为: [在这里插入图片描述] 平均查找长度和二叉的形态有关 - 最好:log2 n(形态匀称,与二分查找的判定相似) - 最坏: (n+1)/2(单支

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