搜尋
首頁資料庫mysql教程16.二叉排序树

16.二叉排序树

Jun 07, 2016 pm 04:13 PM
排序數據尋找線性

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(keydata)语句。即当要查找关键字小于当前结点时执行语句,由于93>62,故该语句片段不执行。 ⑥else{....}语句。即当即当要查找关键字大于当前结点时执行语句,93>62,所以以递归调用SearchBST(T->rchild,key,T,p)。此时,T指向了62的右孩子88,f指向88的双亲结点,即62。如图: \
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。 \
\ ⑧此时第三层SearchBST,因93比99小,所以执行else if(keydata)语句,再次递归调用SearchBST(T->lchild,key,T,p)。此时T指向了99的左孩子93。 \
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。
陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
MySQL中的存儲過程是什麼?MySQL中的存儲過程是什麼?May 01, 2025 am 12:27 AM

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

查詢緩存如何在MySQL中工作?查詢緩存如何在MySQL中工作?May 01, 2025 am 12:26 AM

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

與其他關係數據庫相比,使用MySQL的優點是什麼?與其他關係數據庫相比,使用MySQL的優點是什麼?May 01, 2025 am 12:18 AM

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

您如何處理MySQL中的數據庫升級?您如何處理MySQL中的數據庫升級?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

您可以使用MySQL的不同備份策略是什麼?您可以使用MySQL的不同備份策略是什麼?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

什麼是mySQL聚類?什麼是mySQL聚類?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

如何優化數據庫架構設計以在MySQL中的性能?如何優化數據庫架構設計以在MySQL中的性能?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

您如何優化MySQL性能?您如何優化MySQL性能?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

VSCode Windows 64位元 下載

VSCode Windows 64位元 下載

微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版