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true |
7.3. 二叉搜索树
「二叉搜索树 Binary Search Tree」满足以下条件:
- 对于根节点,左子树中所有节点的值
<
根节点的值<
右子树中所有节点的值; - 任意节点的左、右子树也是二叉搜索树,即同样满足条件
1.
;
Fig. 二叉搜索树
7.3.1. 二叉搜索树的操作
查找节点
给定目标节点值 num
,可以根据二叉搜索树的性质来查找。我们声明一个节点 cur
,从二叉树的根节点 root
出发,循环比较节点值 cur.val
和 num
之间的大小关系
- 若
cur.val < num
,说明目标节点在cur
的右子树中,因此执行cur = cur.right
; - 若
cur.val > num
,说明目标节点在cur
的左子树中,因此执行cur = cur.left
; - 若
cur.val = num
,说明找到目标节点,跳出循环并返回该节点;
二叉搜索树的查找操作与二分查找算法的工作原理一致,都是每轮排除一半情况。循环次数最多为二叉树的高度,当二叉树平衡时,使用 O(\log n)
时间。
=== "Java"
```java title="binary_search_tree.java"
/* 查找节点 */
TreeNode search(int num) {
TreeNode cur = root;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 目标节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num)
cur = cur.right;
// 目标节点在 cur 的左子树中
else if (cur.val > num)
cur = cur.left;
// 找到目标节点,跳出循环
else
break;
}
// 返回目标节点
return cur;
}
```
=== "C++"
```cpp title="binary_search_tree.cpp"
/* 查找节点 */
TreeNode *search(int num) {
TreeNode *cur = root;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != nullptr) {
// 目标节点在 cur 的右子树中
if (cur->val < num)
cur = cur->right;
// 目标节点在 cur 的左子树中
else if (cur->val > num)
cur = cur->left;
// 找到目标节点,跳出循环
else
break;
}
// 返回目标节点
return cur;
}
```
=== "Python"
```python title="binary_search_tree.py"
def search(self, num: int) -> TreeNode | None:
"""查找节点"""
cur: TreeNode | None = self.__root
# 循环查找,越过叶节点后跳出
while cur is not None:
# 目标节点在 cur 的右子树中
if cur.val < num:
cur = cur.right
# 目标节点在 cur 的左子树中
elif cur.val > num:
cur = cur.left
# 找到目标节点,跳出循环
else:
break
return cur
```
=== "Go"
```go title="binary_search_tree.go"
/* 查找节点 */
func (bst *binarySearchTree) search(num int) *TreeNode {
node := bst.root
// 循环查找,越过叶节点后跳出
for node != nil {
if node.Val < num {
// 目标节点在 cur 的右子树中
node = node.Right
} else if node.Val > num {
// 目标节点在 cur 的左子树中
node = node.Left
} else {
// 找到目标节点,跳出循环
break
}
}
// 返回目标节点
return node
}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="binary_search_tree.js"
/* 查找节点 */
function search(num) {
let cur = root;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur !== null) {
// 目标节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 目标节点在 cur 的左子树中
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
// 找到目标节点,跳出循环
else break;
}
// 返回目标节点
return cur;
}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="binary_search_tree.ts"
/* 查找节点 */
function search(num: number): TreeNode | null {
let cur = root;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur !== null) {
if (cur.val < num) {
cur = cur.right; // 目标节点在 cur 的右子树中
} else if (cur.val > num) {
cur = cur.left; // 目标节点在 cur 的左子树中
} else {
break; // 找到目标节点,跳出循环
}
}
// 返回目标节点
return cur;
}
```
=== "C"
```c title="binary_search_tree.c"
[class]{binarySearchTree}-[func]{search}
```
=== "C#"
```csharp title="binary_search_tree.cs"
/* 查找节点 */
TreeNode? search(int num)
{
TreeNode? cur = root;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null)
{
// 目标节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 目标节点在 cur 的左子树中
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
// 找到目标节点,跳出循环
else break;
}
// 返回目标节点
return cur;
}
```
=== "Swift"
```swift title="binary_search_tree.swift"
/* 查找节点 */
func search(num: Int) -> TreeNode? {
var cur = root
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while cur != nil {
// 目标节点在 cur 的右子树中
if cur!.val < num {
cur = cur?.right
}
// 目标节点在 cur 的左子树中
else if cur!.val > num {
cur = cur?.left
}
// 找到目标节点,跳出循环
else {
break
}
}
// 返回目标节点
return cur
}
```
=== "Zig"
```zig title="binary_search_tree.zig"
// 查找节点
fn search(self: *Self, num: T) ?*inc.TreeNode(T) {
var cur = self.root;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 目标节点在 cur 的右子树中
if (cur.?.val < num) {
cur = cur.?.right;
// 目标节点在 cur 的左子树中
} else if (cur.?.val > num) {
cur = cur.?.left;
// 找到目标节点,跳出循环
} else {
break;
}
}
// 返回目标节点
return cur;
}
```
插入节点
给定一个待插入元素 num
,为了保持二叉搜索树“左子树 < 根节点 < 右子树”的性质,插入操作分为两步:
- 查找插入位置:与查找操作相似,从根节点出发,根据当前节点值和
num
的大小关系循环向下搜索,直到越过叶节点(遍历至\text{null}
)时跳出循环; - 在该位置插入节点:初始化节点
num
,将该节点置于\text{null}
的位置;
二叉搜索树不允许存在重复节点,否则将违反其定义。因此,若待插入节点在树中已存在,则不执行插入,直接返回。
Fig. 在二叉搜索树中插入节点
=== "Java"
```java title="binary_search_tree.java"
/* 插入节点 */
TreeNode insert(int num) {
// 若树为空,直接提前返回
if (root == null)
return null;
TreeNode cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 找到重复节点,直接返回
if (cur.val == num)
return null;
pre = cur;
// 插入位置在 cur 的右子树中
if (cur.val < num)
cur = cur.right;
// 插入位置在 cur 的左子树中
else
cur = cur.left;
}
// 插入节点 val
TreeNode node = new TreeNode(num);
if (pre.val < num)
pre.right = node;
else
pre.left = node;
return node;
}
```
=== "C++"
```cpp title="binary_search_tree.cpp"
/* 插入节点 */
TreeNode *insert(int num) {
// 若树为空,直接提前返回
if (root == nullptr)
return nullptr;
TreeNode *cur = root, *pre = nullptr;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != nullptr) {
// 找到重复节点,直接返回
if (cur->val == num)
return nullptr;
pre = cur;
// 插入位置在 cur 的右子树中
if (cur->val < num)
cur = cur->right;
// 插入位置在 cur 的左子树中
else
cur = cur->left;
}
// 插入节点 val
TreeNode *node = new TreeNode(num);
if (pre->val < num)
pre->right = node;
else
pre->left = node;
return node;
}
```
=== "Python"
```python title="binary_search_tree.py"
def insert(self, num: int) -> TreeNode | None:
"""插入节点"""
# 若树为空,直接提前返回
if self.__root is None:
return None
# 循环查找,越过叶节点后跳出
cur, pre = self.__root, None
while cur is not None:
# 找到重复节点,直接返回
if cur.val == num:
return None
pre = cur
# 插入位置在 cur 的右子树中
if cur.val < num:
cur = cur.right
# 插入位置在 cur 的左子树中
else:
cur = cur.left
# 插入节点 val
node = TreeNode(num)
if pre.val < num:
pre.right = node
else:
pre.left = node
return node
```
=== "Go"
```go title="binary_search_tree.go"
/* 插入节点 */
func (bst *binarySearchTree) insert(num int) *TreeNode {
cur := bst.root
// 若树为空,直接提前返回
if cur == nil {
return nil
}
// 待插入节点之前的节点位置
var pre *TreeNode = nil
// 循环查找,越过叶节点后跳出
for cur != nil {
if cur.Val == num {
return nil
}
pre = cur
if cur.Val < num {
cur = cur.Right
} else {
cur = cur.Left
}
}
// 插入节点
node := NewTreeNode(num)
if pre.Val < num {
pre.Right = node
} else {
pre.Left = node
}
return cur
}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="binary_search_tree.js"
/* 插入节点 */
function insert(num) {
// 若树为空,直接提前返回
if (root === null) return null;
let cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur !== null) {
// 找到重复节点,直接返回
if (cur.val === num) return null;
pre = cur;
// 插入位置在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 插入位置在 cur 的左子树中
else cur = cur.left;
}
// 插入节点 val
let node = new TreeNode(num);
if (pre.val < num) pre.right = node;
else pre.left = node;
return node;
}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="binary_search_tree.ts"
/* 插入节点 */
function insert(num: number): TreeNode | null {
// 若树为空,直接提前返回
if (root === null) {
return null;
}
let cur = root,
pre: TreeNode | null = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur !== null) {
if (cur.val === num) {
return null; // 找到重复节点,直接返回
}
pre = cur;
if (cur.val < num) {
cur = cur.right as TreeNode; // 插入位置在 cur 的右子树中
} else {
cur = cur.left as TreeNode; // 插入位置在 cur 的左子树中
}
}
// 插入节点 val
let node = new TreeNode(num);
if (pre!.val < num) {
pre!.right = node;
} else {
pre!.left = node;
}
return node;
}
```
=== "C"
```c title="binary_search_tree.c"
[class]{binarySearchTree}-[func]{insert}
```
=== "C#"
```csharp title="binary_search_tree.cs"
/* 插入节点 */
TreeNode? insert(int num)
{
// 若树为空,直接提前返回
if (root == null) return null;
TreeNode? cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null)
{
// 找到重复节点,直接返回
if (cur.val == num) return null;
pre = cur;
// 插入位置在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 插入位置在 cur 的左子树中
else cur = cur.left;
}
// 插入节点 val
TreeNode node = new TreeNode(num);
if (pre != null)
{
if (pre.val < num) pre.right = node;
else pre.left = node;
}
return node;
}
```
=== "Swift"
```swift title="binary_search_tree.swift"
/* 插入节点 */
func insert(num: Int) -> TreeNode? {
// 若树为空,直接提前返回
if root == nil {
return nil
}
var cur = root
var pre: TreeNode?
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while cur != nil {
// 找到重复节点,直接返回
if cur!.val == num {
return nil
}
pre = cur
// 插入位置在 cur 的右子树中
if cur!.val < num {
cur = cur?.right
}
// 插入位置在 cur 的左子树中
else {
cur = cur?.left
}
}
// 插入节点 val
let node = TreeNode(x: num)
if pre!.val < num {
pre?.right = node
} else {
pre?.left = node
}
return node
}
```
=== "Zig"
```zig title="binary_search_tree.zig"
// 插入节点
fn insert(self: *Self, num: T) !?*inc.TreeNode(T) {
// 若树为空,直接提前返回
if (self.root == null) return null;
var cur = self.root;
var pre: ?*inc.TreeNode(T) = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 找到重复节点,直接返回
if (cur.?.val == num) return null;
pre = cur;
// 插入位置在 cur 的右子树中
if (cur.?.val < num) {
cur = cur.?.right;
// 插入位置在 cur 的左子树中
} else {
cur = cur.?.left;
}
}
// 插入节点 val
var node = try self.mem_allocator.create(inc.TreeNode(T));
node.init(num);
if (pre.?.val < num) {
pre.?.right = node;
} else {
pre.?.left = node;
}
return node;
}
```
为了插入节点,我们需要利用辅助节点 pre
保存上一轮循环的节点,这样在遍历至 \text{null}
时,我们可以获取到其父节点,从而完成节点插入操作。
与查找节点相同,插入节点使用 O(\log n)
时间。
删除节点
与插入节点类似,我们需要在删除操作后维持二叉搜索树的“左子树 < 根节点 < 右子树”的性质。首先,我们需要在二叉树中执行查找操作,获取待删除节点。接下来,根据待删除节点的子节点数量,删除操作需分为三种情况:
当待删除节点的子节点数量 = 0
时,表示待删除节点是叶节点,可以直接删除。
Fig. 在二叉搜索树中删除节点(度为 0)
当待删除节点的子节点数量 = 1
时,将待删除节点替换为其子节点即可。
Fig. 在二叉搜索树中删除节点(度为 1)
当待删除节点的子节点数量 = 2
时,删除操作分为三步:
- 找到待删除节点在“中序遍历序列”中的下一个节点,记为 nex;
- 在树中递归删除节点
nex
; - 使用
nex
替换待删除节点;
删除节点操作同样使用 O(\log n)
时间,其中查找待删除节点需要 O(\log n)
时间,获取中序遍历后继节点需要 O(\log n)
时间。
=== "Java"
```java title="binary_search_tree.java"
/* 删除节点 */
TreeNode remove(int num) {
// 若树为空,直接提前返回
if (root == null)
return null;
TreeNode cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 找到待删除节点,跳出循环
if (cur.val == num)
break;
pre = cur;
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num)
cur = cur.right;
// 待删除节点在 cur 的左子树中
else
cur = cur.left;
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if (cur == null)
return null;
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur.left == null || cur.right == null) {
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
TreeNode child = cur.left != null ? cur.left : cur.right;
// 删除节点 cur
if (pre.left == cur)
pre.left = child;
else
pre.right = child;
}
// 子节点数量 = 2
else {
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
TreeNode nex = getInOrderNext(cur.right);
int tmp = nex.val;
// 递归删除节点 nex
remove(nex.val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur.val = tmp;
}
return cur;
}
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
TreeNode getInOrderNext(TreeNode root) {
if (root == null)
return root;
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while (root.left != null) {
root = root.left;
}
return root;
}
```
=== "C++"
```cpp title="binary_search_tree.cpp"
/* 删除节点 */
TreeNode *remove(int num) {
// 若树为空,直接提前返回
if (root == nullptr)
return nullptr;
TreeNode *cur = root, *pre = nullptr;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != nullptr) {
// 找到待删除节点,跳出循环
if (cur->val == num)
break;
pre = cur;
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if (cur->val < num)
cur = cur->right;
// 待删除节点在 cur 的左子树中
else
cur = cur->left;
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if (cur == nullptr)
return nullptr;
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur->left == nullptr || cur->right == nullptr) {
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = nullptr / 该子节点
TreeNode *child = cur->left != nullptr ? cur->left : cur->right;
// 删除节点 cur
if (pre->left == cur)
pre->left = child;
else
pre->right = child;
// 释放内存
delete cur;
}
// 子节点数量 = 2
else {
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
TreeNode *nex = getInOrderNext(cur->right);
int tmp = nex->val;
// 递归删除节点 nex
remove(nex->val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur->val = tmp;
}
return cur;
}
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
TreeNode *getInOrderNext(TreeNode *root) {
if (root == nullptr)
return root;
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while (root->left != nullptr) {
root = root->left;
}
return root;
}
```
=== "Python"
```python title="binary_search_tree.py"
def remove(self, num: int) -> TreeNode | None:
"""删除节点"""
# 若树为空,直接提前返回
if self.__root is None:
return None
# 循环查找,越过叶节点后跳出
cur, pre = self.__root, None
while cur is not None:
# 找到待删除节点,跳出循环
if cur.val == num:
break
pre = cur
if cur.val < num: # 待删除节点在 cur 的右子树中
cur = cur.right
else: # 待删除节点在 cur 的左子树中
cur = cur.left
# 若无待删除节点,则直接返回
if cur is None:
return None
# 子节点数量 = 0 or 1
if cur.left is None or cur.right is None:
# 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
child = cur.left or cur.right
# 删除节点 cur
if pre.left == cur:
pre.left = child
else:
pre.right = child
# 子节点数量 = 2
else:
# 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
nex: TreeNode = self.get_inorder_next(cur.right)
tmp: int = nex.val
# 递归删除节点 nex
self.remove(nex.val)
# 将 nex 的值复制给 cur
cur.val = tmp
return cur
def get_inorder_next(self, root: TreeNode | None) -> TreeNode | None:
"""获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况)"""
if root is None:
return root
# 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while root.left is not None:
root = root.left
return root
```
=== "Go"
```go title="binary_search_tree.go"
/* 删除节点 */
func (bst *binarySearchTree) remove(num int) *TreeNode {
cur := bst.root
// 若树为空,直接提前返回
if cur == nil {
return nil
}
// 待删除节点之前的节点位置
var pre *TreeNode = nil
// 循环查找,越过叶节点后跳出
for cur != nil {
if cur.Val == num {
break
}
pre = cur
if cur.Val < num {
// 待删除节点在右子树中
cur = cur.Right
} else {
// 待删除节点在左子树中
cur = cur.Left
}
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if cur == nil {
return nil
}
// 子节点数为 0 或 1
if cur.Left == nil || cur.Right == nil {
var child *TreeNode = nil
// 取出待删除节点的子节点
if cur.Left != nil {
child = cur.Left
} else {
child = cur.Right
}
// 将子节点替换为待删除节点
if pre.Left == cur {
pre.Left = child
} else {
pre.Right = child
}
// 子节点数为 2
} else {
// 获取中序遍历中待删除节点 cur 的下一个节点
next := bst.getInOrderNext(cur)
temp := next.Val
// 递归删除节点 next
bst.remove(next.Val)
// 将 next 的值复制给 cur
cur.Val = temp
}
return cur
}
/* 获取中序遍历的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
func (bst *binarySearchTree) getInOrderNext(node *TreeNode) *TreeNode {
if node == nil {
return node
}
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
for node.Left != nil {
node = node.Left
}
return node
}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="binary_search_tree.js"
/* 删除节点 */
function remove(num) {
// 若树为空,直接提前返回
if (root === null) return null;
let cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur !== null) {
// 找到待删除节点,跳出循环
if (cur.val === num) break;
pre = cur;
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 待删除节点在 cur 的左子树中
else cur = cur.left;
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if (cur === null) return null;
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur.left === null || cur.right === null) {
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
let child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
// 删除节点 cur
if (pre.left === cur) pre.left = child;
else pre.right = child;
}
// 子节点数量 = 2
else {
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
let nex = getInOrderNext(cur.right);
let tmp = nex.val;
// 递归删除节点 nex
remove(nex.val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur.val = tmp;
}
return cur;
}
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
function getInOrderNext(root) {
if (root === null) return root;
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while (root.left !== null) {
root = root.left;
}
return root;
}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="binary_search_tree.ts"
/* 删除节点 */
function remove(num: number): TreeNode | null {
// 若树为空,直接提前返回
if (root === null) {
return null;
}
let cur = root,
pre: TreeNode | null = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur !== null) {
// 找到待删除节点,跳出循环
if (cur.val === num) {
break;
}
pre = cur;
if (cur.val < num) {
cur = cur.right as TreeNode; // 待删除节点在 cur 的右子树中
} else {
cur = cur.left as TreeNode; // 待删除节点在 cur 的左子树中
}
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if (cur === null) {
return null;
}
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur.left === null || cur.right === null) {
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
let child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
// 删除节点 cur
if (pre!.left === cur) {
pre!.left = child;
} else {
pre!.right = child;
}
}
// 子节点数量 = 2
else {
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
let next = getInOrderNext(cur.right);
let tmp = next!.val;
// 递归删除节点 nex
remove(next!.val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur.val = tmp;
}
return cur;
}
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
function getInOrderNext(root: TreeNode | null): TreeNode | null {
if (root === null) {
return null;
}
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while (root.left !== null) {
root = root.left;
}
return root;
}
```
=== "C"
```c title="binary_search_tree.c"
[class]{binarySearchTree}-[func]{remove}
[class]{binarySearchTree}-[func]{getInOrderNext}
```
=== "C#"
```csharp title="binary_search_tree.cs"
/* 删除节点 */
TreeNode? remove(int num)
{
// 若树为空,直接提前返回
if (root == null) return null;
TreeNode? cur = root, pre = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null)
{
// 找到待删除节点,跳出循环
if (cur.val == num) break;
pre = cur;
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if (cur.val < num) cur = cur.right;
// 待删除节点在 cur 的左子树中
else cur = cur.left;
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if (cur == null || pre == null) return null;
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur.left == null || cur.right == null)
{
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
TreeNode? child = cur.left != null ? cur.left : cur.right;
// 删除节点 cur
if (pre.left == cur)
{
pre.left = child;
}
else
{
pre.right = child;
}
}
// 子节点数量 = 2
else
{
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
TreeNode? nex = getInOrderNext(cur.right);
if (nex != null)
{
int tmp = nex.val;
// 递归删除节点 nex
remove(nex.val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur.val = tmp;
}
}
return cur;
}
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
TreeNode? getInOrderNext(TreeNode? root)
{
if (root == null) return root;
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while (root.left != null)
{
root = root.left;
}
return root;
}
```
=== "Swift"
```swift title="binary_search_tree.swift"
/* 删除节点 */
@discardableResult
func remove(num: Int) -> TreeNode? {
// 若树为空,直接提前返回
if root == nil {
return nil
}
var cur = root
var pre: TreeNode?
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while cur != nil {
// 找到待删除节点,跳出循环
if cur!.val == num {
break
}
pre = cur
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if cur!.val < num {
cur = cur?.right
}
// 待删除节点在 cur 的左子树中
else {
cur = cur?.left
}
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if cur == nil {
return nil
}
// 子节点数量 = 0 or 1
if cur?.left == nil || cur?.right == nil {
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
let child = cur?.left != nil ? cur?.left : cur?.right
// 删除节点 cur
if pre?.left === cur {
pre?.left = child
} else {
pre?.right = child
}
}
// 子节点数量 = 2
else {
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
let nex = getInOrderNext(root: cur?.right)
let tmp = nex!.val
// 递归删除节点 nex
remove(num: nex!.val)
// 将 nex 的值复制给 cur
cur?.val = tmp
}
return cur
}
/* 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况) */
func getInOrderNext(root: TreeNode?) -> TreeNode? {
var root = root
if root == nil {
return root
}
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while root?.left != nil {
root = root?.left
}
return root
}
```
=== "Zig"
```zig title="binary_search_tree.zig"
// 删除节点
fn remove(self: *Self, num: T) ?*inc.TreeNode(T) {
// 若树为空,直接提前返回
if (self.root == null) return null;
var cur = self.root;
var pre: ?*inc.TreeNode(T) = null;
// 循环查找,越过叶节点后跳出
while (cur != null) {
// 找到待删除节点,跳出循环
if (cur.?.val == num) break;
pre = cur;
// 待删除节点在 cur 的右子树中
if (cur.?.val < num) {
cur = cur.?.right;
// 待删除节点在 cur 的左子树中
} else {
cur = cur.?.left;
}
}
// 若无待删除节点,则直接返回
if (cur == null) return null;
// 子节点数量 = 0 or 1
if (cur.?.left == null or cur.?.right == null) {
// 当子节点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子节点
var child = if (cur.?.left != null) cur.?.left else cur.?.right;
// 删除节点 cur
if (pre.?.left == cur) {
pre.?.left = child;
} else {
pre.?.right = child;
}
// 子节点数量 = 2
} else {
// 获取中序遍历中 cur 的下一个节点
var nex = self.getInOrderNext(cur.?.right);
var tmp = nex.?.val;
// 递归删除节点 nex
_ = self.remove(nex.?.val);
// 将 nex 的值复制给 cur
cur.?.val = tmp;
}
return cur;
}
// 获取中序遍历中的下一个节点(仅适用于 root 有左子节点的情况)
fn getInOrderNext(self: *Self, node: ?*inc.TreeNode(T)) ?*inc.TreeNode(T) {
_ = self;
var node_tmp = node;
if (node_tmp == null) return null;
// 循环访问左子节点,直到叶节点时为最小节点,跳出
while (node_tmp.?.left != null) {
node_tmp = node_tmp.?.left;
}
return node_tmp;
}
```
排序
我们知道,二叉树的中序遍历遵循“左 \rightarrow
根 \rightarrow
右”的遍历顺序,而二叉搜索树满足“左子节点 <
根节点 <
右子节点”的大小关系。因此,在二叉搜索树中进行中序遍历时,总是会优先遍历下一个最小节点,从而得出一个重要性质:二叉搜索树的中序遍历序列是升序的。
利用中序遍历升序的性质,我们在二叉搜索树中获取有序数据仅需 O(n)
时间,无需额外排序,非常高效。
Fig. 二叉搜索树的中序遍历序列
7.3.2. 二叉搜索树的效率
假设给定 n
个数字,最常见的存储方式是「数组」。对于这串乱序的数字,常见操作的效率如下:
- 查找元素:由于数组是无序的,因此需要遍历数组来确定,使用
O(n)
时间; - 插入元素:只需将元素添加至数组尾部即可,使用
O(1)
时间; - 删除元素:先查找元素,使用
O(n)
时间,再在数组中删除该元素,使用O(n)
时间; - 获取最小 / 最大元素:需要遍历数组来确定,使用
O(n)
时间;
为了获得先验信息,我们可以预先将数组元素进行排序,得到一个「排序数组」。此时操作效率如下:
- 查找元素:由于数组已排序,可以使用二分查找,平均使用
O(\log n)
时间; - 插入元素:先查找插入位置,使用
O(\log n)
时间,再插入到指定位置,使用O(n)
时间; - 删除元素:先查找元素,使用
O(\log n)
时间,再在数组中删除该元素,使用O(n)
时间; - 获取最小 / 最大元素:数组头部和尾部元素即是最小和最大元素,使用
O(1)
时间;
观察可知,无序数组和有序数组中的各项操作的时间复杂度呈现“偏科”的特点,即有的快有的慢。然而,二叉搜索树的各项操作的时间复杂度都是对数阶,在数据量 n
较大时具有显著优势。
无序数组 | 有序数组 | 二叉搜索树 | |
---|---|---|---|
查找指定元素 | O(n) |
O(\log n) |
O(\log n) |
插入元素 | O(1) |
O(n) |
O(\log n) |
删除元素 | O(n) |
O(n) |
O(\log n) |
获取最小 / 最大元素 | O(n) |
O(1) |
O(\log n) |
7.3.3. 二叉搜索树的退化
在理想情况下,我们希望二叉搜索树是“平衡”的,这样就可以在 \log n
轮循环内查找任意节点。
然而,如果我们在二叉搜索树中不断地插入和删除节点,可能导致二叉树退化为链表,这时各种操作的时间复杂度也会退化为 O(n)
。
Fig. 二叉搜索树的平衡与退化
7.3.4. 二叉搜索树常见应用
- 用作系统中的多级索引,实现高效的查找、插入、删除操作。
- 作为某些搜索算法的底层数据结构。
- 用于存储数据流,以保持其有序状态。