一、二叉排序树 如果要查找的数据集是有序线性表且是顺序存储的,查找可以用折半、插值、斐波那契等查找算法来实现。然后,由于有序,当我们在插入和删除操作上,就需要耗费大量的时间。下面将要学习的二叉排序树,就是一种既可以使得插入和删除效率不错,又
一、二叉排序树 如果要查找的数据集是有序线性表且是顺序存储的,查找可以用折半、插值、斐波那契等查找算法来实现。然后,由于有序,当我们在插入和删除操作上,就需要耗费大量的时间。下面将要学习的二叉排序树,就是一种既可以使得插入和删除效率不错,又可以比较高效率地实现查找的算法。为此,构造一棵二叉排序树的目的并不是为了排序,而是为了提供查找和插入删除关键字的速度。 1.二叉排序树概念 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉查找树,或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树。 ◆若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结构(双亲结点)的值; ◆若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点(双亲结点)的值; ◆它的左、右子树也分别为二叉排序树。 2.二叉树结点结构/*二叉树的二叉链表结点结构定义*/ typedef struct BiTNode //结点结构 { int data; //结点数据 Struct BiTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针 }BiTNode,*BiTree;二、二叉排序树操作算法 1.二叉排序树的查询操作
/*递归查找二叉排序树T中是否存在key, * 指针f指向T的双亲,其初始调用值为NULL *若查找成功,则指针p指向该数据元素结点,并返回TRUE;否则指针p指向查找路径上访问的最后一个结点并返回FALSE*/ Status SearchBST(BiTree T,int key,BiTree f,BiTree *p) { if(!T) //查找不成功(为空树) { *p=f; return FALSE; } else if(key==T->data) //查找成功 { *p=T; return TRUE; } else if(key<T->data) return SearchBST(T->lchild,key,T,p); //在左子树继续查找 else return SearchBST(T->rchild,key,T,p); //在右子树继续查找 }实例: 假如有一数据集合={62,88,58,47,35,73,51,99,37,93},查找的关键字key=93。 使用二叉排序树查找算法步骤如下: ①根据二叉排序树定义将该数据集合构造成一棵二叉排序树(中序遍历);

②调用二叉排序树查询算法SearchBST(T,93,NULL,P)查询关键字,其中,SearchBST函数是一个可递归运行的函数,参数T是一个二叉树链表、key代表要查询的关键字、二叉树f指向T的双亲。当T指向根结点时,f的初值就为NULL,它在递归时有用,最后的参数p是为了查找成功后可以得到查找到的结点位置。 ③ if(!T){ .... }语句。用来判断当前二叉树是否到叶子结点,此时当前T指向根结点62的位置,由于T不为空,故该语句片段不执行。 ④esle if(key==T->data)语句。即查找到相匹配的关键字执行语句,显然93!=62,故该语句片段不执行。 ⑤else if(key

⑦此时第二层SearchBST,因93比88大,所以执行else{....}语句,再次递归调用SearchBST(T->rchild,key,T,p)。此时T指向了88的右孩子99。



⑨第四层SearchBST,因key等于T->data,所以执行第10~11行,此时指针p指向93所在的结点并返回True到第三层、第二层、第一层,最终返回函数True。 2.二叉排序树的插入操作 所谓二叉排序树的插入,即将关键字放到树中的合适位置。 (1)二叉排序树的插入算法
/*当二叉排序树T中不存在关键字等于key的数据元素时, * 插入key并返回TRUE,否则返回FALSE*/ Status InsertBST(BiTree *T,int key) { BiTree p,s; /*调用查找函数查找是否存在该关键字*/ //a.若查找不成功 if(!SearchBST(*T,key,NULL,&p)) { s=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode)); //为结点s开辟一段内存空间 s->data=key; //将关键字存放到s指向结点的数据域中 s->lchid=s->rchild=NULL; //初始化结点s的左右指针域 if(!p) *T=s; //插入s为新的根结点 else if(key<p->data)//若关键字小于p结点数据值,插入s为结点p的左孩子 p->lchild = s; else //若关键字大于p结点数据值,插入s为结点p的右孩子 p->rchild=s; } /*树中已有关键字相同的结点,不再插入*/ else { return FALSE; } }举例:假如我们调用函数是"InsertBST(T,93);",那么结果就是FALSE;假如调用函数为"InsertBST(T,95);",那么一定是就是在93的结点增加一个右孩子95,并返回TRUE。需要注意的是,由于插入算法事先调用了SearchBST(*T,key,NULL,&p)查找算法且使用中序遍历二叉树,最终我们可知指针p指向的结点为93. 3.构建二叉排序树算法
/*假如有一个数据集={62,88,58,47,35,73,51,99,37,93} * 构建一个二叉排序树*/ int i; int a[0]={62,88,58,47,35,73,51,99,37,93}; BiTree T=NULL; for(i=0;i<10;i++) { InsertBST(&T,a[i]); }4.二叉排序树删除操作算法

(1)采用递归方式对二叉排序树T查找key,找到后调用Delete函数删除该结点 /*若二叉排序树T中存在关键字等于key的数据元素时,则删除该数据元素结点 * 并返回TRUE;否则返回FALSE*/
Status DeleteBST(BiTree *T,int key) { if(!*T) //不存在关键字等于key的数据元素 return FALSE; else { if(key==(*T)->data) //找到关键字等于key的数据元素 return Delete(T); //调用Delete函数删除该结点 else if(key<(*T)->data) return DeleteBST(&(*T)->lchild,key); else return DeleteBST(&(*T)->rchild,key); } }(2)Delete删除算法
/*从二叉排序树中删除结点p,并重接它的左或右子树*/ Status Delete(BiTree *p) { BiTree q,s; /*情况二:删除结点p的右子树或左子树为空*/ if((*p)->lchild==NULL) //a.右子树空则只需重接它的左子树 { q=*p; *p=(*p)->lchild; free(q); } else if((*p)->rchild==NULL) //b.只需重接它的右子树 【本文来自鸿网互联 (http://www.68idc.cn)】 { q=*p; *p=(*p)->rchild; free(q); //将指针p指向的结点 } //情况三:左右子树均不为空 else { q=*p; s=(*p)->lchild; while(s->rchild) //转左,然后向右到尽头(找待删结点的前驱) { q=s; s=s->rchild; } (*p)->data=s->data; //s指向被删结点的直接前驱 if(q!=*p) q->rchild=s->lchild; //重接q的右子树 else q->lchild=s->lchild; //重接q的左子树 free(s); } return TRUE; }源码分析: q=*p; *p=(*p)->rchild; free(q); 作用:将指针p指向的结点赋值给新结点q,并使p指针指向的左结点,即实现了重接右子树,再释放结点q.
三、二叉排序树总结 二叉排序树是以链接的方式存储,保持了链接存储结构在执行插入或删除操作时不用移动元素的优点,只要找到合适的插入和删除位置后,仅需修改链接指针即可。插入删除的时间性能比较好,而对于二叉排序树的查找,走的就是从根结点到要查找的结点的路径,其比较次数等于给定值的结点在二叉排序树的层数。极端情况,最少为1次,即跟结点就是要找的结点,最多也不会超过树的深度,即二叉排序树的查找性能取决于二叉排序树的形状。

MySQLdiffersfromotherSQLdialectsinsyntaxforLIMIT,auto-increment,stringcomparison,subqueries,andperformanceanalysis.1)MySQLusesLIMIT,whileSQLServerusesTOPandOracleusesROWNUM.2)MySQL'sAUTO_INCREMENTcontrastswithPostgreSQL'sSERIALandOracle'ssequenceandt

MySQLパーティション化により、パフォーマンスが向上し、メンテナンスが簡素化されます。 1)大きなテーブルを特定の基準(日付範囲など)、2)物理的に独立したファイルに物理的に分割する、3)MySQLはクエリするときに関連するパーティションに焦点を合わせることができます。

mysqlで許可を許可および取り消す方法は? 1。grantallprivilegesondatabase_name.to'username'@'host 'などの許可を付与するために付与ステートメントを使用してください。 2。Revokeallprivilegesondatabase_name.from'username'@'host 'など、Revoke Statementを使用して、許可のタイムリーな通信を確保します。

INNODBは、トランザクションサポートと高い並行性を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはより多くの読み取りとより少ない書き込みを必要とするアプリケーションに適しています。 1.INNODBは、eコマースおよび銀行システムに適したトランザクションおよび銀行レベルのロックをサポートしています。 2. Myisamは、ブログやコンテンツ管理システムに適した、迅速な読み取りとインデックス作成を提供します。

MySQLには4つのメイン結合タイプがあります:innerjoin、leftjoin、rightjoin、fullouterjoin。 1.InnerJoinは、結合条件を満たす2つのテーブルのすべての行を返します。 2.右のテーブルに一致する行がない場合でも、Leftjoinは左のテーブルのすべての行を返します。 3。右joinはleftjoinに反しており、右のテーブルのすべての行を返します。 4.fullouterjoinは、結合条件を満たしている、または満たさない2つのテーブルのすべての行を返します。

mysqloffersvariousstorageEngines、それぞれのfordifferentusecases:1)Innodbisidealforapplicationsingingidcomplianceanceandhighconcurrency、support transactions andforeignkeys.2)myisamisbestforread-havyworkloads、transactionsupptort.3)

MySQLの一般的なセキュリティの脆弱性には、SQLインジェクション、弱いパスワード、不適切な許可構成、および非合事ソフトウェアが含まれます。 1。SQL注射は、前処理ステートメントを使用することで防ぐことができます。 2。強力なパスワード戦略を強制的に使用することにより、弱いパスワードを回避できます。 3.不適切な許可構成は、ユーザー許可の定期的なレビューと調整を通じて解決できます。 4.未使用のソフトウェアは、MySQLバージョンを定期的にチェックして更新することでパッチを適用できます。

MySQLの遅いクエリを識別することは、遅いクエリログを有効にし、しきい値を設定することで実現できます。 1.スロークエリログを有効にし、しきい値を設定します。 2.スロークエリログファイルを表示および分析し、詳細な分析のためにMySQLDumpSlowやPT-Query-Digestなどのツールを使用します。 3.インデックスの最適化、クエリの書き換え、およびselect*の使用を回避することで、遅いクエリの最適化を実現できます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

ホットトピック









