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comments: true
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# 二叉搜索树
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「二叉搜索树 Binary Search Tree」满足以下条件:
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1. 对于根结点,左子树中所有结点的值 $<$ 根结点的值 $<$ 右子树中所有结点的值;
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2. 任意结点的左子树和右子树也是二叉搜索树,即也满足条件 `1.` ;
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![binary_search_tree](binary_search_tree.assets/binary_search_tree.png)
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## 二叉搜索树的操作
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### 查找结点
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给定目标结点值 `num` ,可以根据二叉搜索树的性质来查找。我们声明一个结点 `cur` ,从二叉树的根结点 `root` 出发,循环比较结点值 `cur.val` 和 `num` 之间的大小关系
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- 若 `cur.val < num` ,说明目标结点在 `cur` 的右子树中,因此执行 `cur = cur.right` ;
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- 若 `cur.val > num` ,说明目标结点在 `cur` 的左子树中,因此执行 `cur = cur.left` ;
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- 若 `cur.val = num` ,说明找到目标结点,跳出循环并返回该结点即可;
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=== "Step 1"
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![bst_search_1](binary_search_tree.assets/bst_search_1.png)
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=== "Step 2"
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![bst_search_2](binary_search_tree.assets/bst_search_2.png)
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=== "Step 3"
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![bst_search_3](binary_search_tree.assets/bst_search_3.png)
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=== "Step 4"
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![bst_search_4](binary_search_tree.assets/bst_search_4.png)
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二叉搜索树的查找操作和二分查找算法如出一辙,也是在每轮排除一半情况。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。
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=== "Java"
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```java title="binary_search_tree.java"
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/* 查找结点 */
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TreeNode search(int num) {
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TreeNode cur = root;
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||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != null) {
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||
// 目标结点在 root 的右子树中
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if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 目标结点在 root 的左子树中
|
||
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
|
||
// 找到目标结点,跳出循环
|
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else break;
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||
}
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// 返回目标结点
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return cur;
|
||
}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="binary_search_tree.cpp"
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/* 查找结点 */
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TreeNode* search(int num) {
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TreeNode* cur = root;
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||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != nullptr) {
|
||
// 目标结点在 root 的右子树中
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||
if (cur->val < num) cur = cur->right;
|
||
// 目标结点在 root 的左子树中
|
||
else if (cur->val > num) cur = cur->left;
|
||
// 找到目标结点,跳出循环
|
||
else break;
|
||
}
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||
// 返回目标结点
|
||
return cur;
|
||
}
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```
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=== "Python"
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||
|
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```python title="binary_search_tree.py"
|
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""" 查找结点 """
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def search(self, num: int) -> Optional[TreeNode]:
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||
cur = self.root
|
||
# 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while cur is not None:
|
||
# 目标结点在 root 的右子树中
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if cur.val < num:
|
||
cur = cur.right
|
||
# 目标结点在 root 的左子树中
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||
elif cur.val > num:
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cur = cur.left
|
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# 找到目标结点,跳出循环
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else:
|
||
break
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return cur
|
||
```
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=== "Go"
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```go title="binary_search_tree.go"
|
||
/* 查找结点 */
|
||
func (bst *binarySearchTree) search(num int) *TreeNode {
|
||
node := bst.root
|
||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
for node != nil {
|
||
if node.Val < num {
|
||
// 目标结点在 root 的右子树中
|
||
node = node.Right
|
||
} else if node.Val > num {
|
||
// 目标结点在 root 的左子树中
|
||
node = node.Left
|
||
} else {
|
||
// 找到目标结点,跳出循环
|
||
break
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回目标结点
|
||
return node
|
||
}
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||
```
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=== "JavaScript"
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||
|
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```js title="binary_search_tree.js"
|
||
/* 查找结点 */
|
||
function search(num) {
|
||
let cur = root;
|
||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur !== null) {
|
||
// 目标结点在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 目标结点在 root 的左子树中
|
||
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
|
||
// 找到目标结点,跳出循环
|
||
else break;
|
||
}
|
||
// 返回目标结点
|
||
return cur;
|
||
}
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||
```
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=== "TypeScript"
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||
|
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```typescript title="binary_search_tree.ts"
|
||
/* 查找结点 */
|
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function search(num: number): TreeNode | null {
|
||
let cur = root;
|
||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur !== null) {
|
||
if (cur.val < num) {
|
||
cur = cur.right; // 目标结点在 root 的右子树中
|
||
} else if (cur.val > num) {
|
||
cur = cur.left; // 目标结点在 root 的左子树中
|
||
} else {
|
||
break; // 找到目标结点,跳出循环
|
||
}
|
||
}
|
||
// 返回目标结点
|
||
return cur;
|
||
}
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```
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=== "C"
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```c title="binary_search_tree.c"
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```
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=== "C#"
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```csharp title="binary_search_tree.cs"
|
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/* 查找结点 */
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TreeNode? search(int num)
|
||
{
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||
TreeNode? cur = root;
|
||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != null)
|
||
{
|
||
// 目标结点在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 目标结点在 root 的左子树中
|
||
else if (cur.val > num) cur = cur.left;
|
||
// 找到目标结点,跳出循环
|
||
else break;
|
||
}
|
||
// 返回目标结点
|
||
return cur;
|
||
}
|
||
```
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=== "Swift"
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```swift title="binary_search_tree.swift"
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||
```
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### 插入结点
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给定一个待插入元素 `num` ,为了保持二叉搜索树“左子树 < 根结点 < 右子树”的性质,插入操作分为两步:
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1. **查找插入位置**:与查找操作类似,我们从根结点出发,根据当前结点值和 `num` 的大小关系循环向下搜索,直到越过叶结点(遍历到 $\text{null}$ )时跳出循环;
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||
2. **在该位置插入结点**:初始化结点 `num` ,将该结点放到 $\text{null}$ 的位置 ;
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||
二叉搜索树不允许存在重复结点,否则将会违背其定义。因此若待插入结点在树中已经存在,则不执行插入,直接返回即可。
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||
![bst_insert](binary_search_tree.assets/bst_insert.png)
|
||
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||
=== "Java"
|
||
|
||
```java title="binary_search_tree.java"
|
||
/* 插入结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != null) {
|
||
// 找到重复结点,直接返回
|
||
if (cur.val == num) return null;
|
||
pre = cur;
|
||
// 插入位置在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 插入位置在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur.left;
|
||
}
|
||
// 插入结点 val
|
||
TreeNode node = new TreeNode(num);
|
||
if (pre.val < num) pre.right = node;
|
||
else pre.left = node;
|
||
return node;
|
||
}
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```
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=== "C++"
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|
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```cpp title="binary_search_tree.cpp"
|
||
/* 插入结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != nullptr) {
|
||
// 找到重复结点,直接返回
|
||
if (cur->val == num) return nullptr;
|
||
pre = cur;
|
||
// 插入位置在 root 的右子树中
|
||
if (cur->val < num) cur = cur->right;
|
||
// 插入位置在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur->left;
|
||
}
|
||
// 插入结点 val
|
||
TreeNode* node = new TreeNode(num);
|
||
if (pre->val < num) pre->right = node;
|
||
else pre->left = node;
|
||
return node;
|
||
}
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||
```
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||
=== "Python"
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||
|
||
```python title="binary_search_tree.py"
|
||
""" 插入结点 """
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def insert(self, num: int) -> Optional[TreeNode]:
|
||
root = self.root
|
||
# 若树为空,直接提前返回
|
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if root is None:
|
||
return None
|
||
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cur = root
|
||
pre = None
|
||
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||
# 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while cur is not None:
|
||
# 找到重复结点,直接返回
|
||
if cur.val == num:
|
||
return None
|
||
pre = cur
|
||
|
||
if cur.val < num: # 插入位置在 root 的右子树中
|
||
cur = cur.right
|
||
else: # 插入位置在 root 的左子树中
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||
cur = cur.left
|
||
|
||
# 插入结点 val
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||
node = TreeNode(num)
|
||
if pre.val < num:
|
||
pre.right = node
|
||
else:
|
||
pre.left = node
|
||
return node
|
||
```
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||
|
||
=== "Go"
|
||
|
||
```go title="binary_search_tree.go"
|
||
/* 插入结点 */
|
||
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
|
||
}
|
||
// 待插入结点之前的结点位置
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||
var prev *TreeNode = nil
|
||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
for cur != nil {
|
||
if cur.Val == num {
|
||
return nil
|
||
}
|
||
prev = cur
|
||
if cur.Val < num {
|
||
cur = cur.Right
|
||
} else {
|
||
cur = cur.Left
|
||
}
|
||
}
|
||
// 插入结点
|
||
node := NewTreeNode(num)
|
||
if prev.Val < num {
|
||
prev.Right = node
|
||
} else {
|
||
prev.Left = node
|
||
}
|
||
return cur
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "JavaScript"
|
||
|
||
```js title="binary_search_tree.js"
|
||
/* 插入结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur !== null) {
|
||
// 找到重复结点,直接返回
|
||
if (cur.val === num) return null;
|
||
pre = cur;
|
||
// 插入位置在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 插入位置在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur.left;
|
||
}
|
||
// 插入结点 val
|
||
let node = new Tree.TreeNode(num);
|
||
if (pre.val < num) pre.right = node;
|
||
else pre.left = node;
|
||
return node;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "TypeScript"
|
||
|
||
```typescript title="binary_search_tree.ts"
|
||
/* 插入结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur !== null) {
|
||
if (cur.val === num) {
|
||
return null; // 找到重复结点,直接返回
|
||
}
|
||
pre = cur;
|
||
if (cur.val < num) {
|
||
cur = cur.right as TreeNode; // 插入位置在 root 的右子树中
|
||
} else {
|
||
cur = cur.left as TreeNode; // 插入位置在 root 的左子树中
|
||
}
|
||
}
|
||
// 插入结点 val
|
||
let node = new TreeNode(num);
|
||
if (pre!.val < num) {
|
||
pre!.right = node;
|
||
} else {
|
||
pre!.left = node;
|
||
}
|
||
return node;
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
=== "C"
|
||
|
||
```c title="binary_search_tree.c"
|
||
|
||
```
|
||
|
||
=== "C#"
|
||
|
||
```csharp title="binary_search_tree.cs"
|
||
/* 插入结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != null)
|
||
{
|
||
// 找到重复结点,直接返回
|
||
if (cur.val == num) return null;
|
||
pre = cur;
|
||
// 插入位置在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 插入位置在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur.left;
|
||
}
|
||
|
||
// 插入结点 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"
|
||
|
||
```
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||
|
||
为了插入结点,需要借助 **辅助结点 `prev`** 保存上一轮循环的结点,这样在遍历到 $\text{null}$ 时,我们也可以获取到其父结点,从而完成结点插入操作。
|
||
|
||
与查找结点相同,插入结点使用 $O(\log n)$ 时间。
|
||
|
||
### 删除结点
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||
|
||
与插入结点一样,我们需要在删除操作后维持二叉搜索树的“左子树 < 根结点 < 右子树”的性质。首先,我们需要在二叉树中执行查找操作,获取待删除结点。接下来,根据待删除结点的子结点数量,删除操作需要分为三种情况:
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||
|
||
**当待删除结点的子结点数量 $= 0$ 时**,表明待删除结点是叶结点,直接删除即可。
|
||
|
||
![bst_remove_case1](binary_search_tree.assets/bst_remove_case1.png)
|
||
|
||
**当待删除结点的子结点数量 $= 1$ 时**,将待删除结点替换为其子结点即可。
|
||
|
||
![bst_remove_case2](binary_search_tree.assets/bst_remove_case2.png)
|
||
|
||
**当待删除结点的子结点数量 $= 2$ 时**,删除操作分为三步:
|
||
|
||
1. 找到待删除结点在 **中序遍历序列** 中的下一个结点,记为 `nex` ;
|
||
2. 在树中递归删除结点 `nex` ;
|
||
3. 使用 `nex` 替换待删除结点;
|
||
|
||
=== "Step 1"
|
||
![bst_remove_case3_1](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_1.png)
|
||
|
||
=== "Step 2"
|
||
![bst_remove_case3_2](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_2.png)
|
||
|
||
=== "Step 3"
|
||
![bst_remove_case3_3](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_3.png)
|
||
|
||
=== "Step 4"
|
||
![bst_remove_case3_4](binary_search_tree.assets/bst_remove_case3_4.png)
|
||
|
||
删除结点操作也使用 $O(\log n)$ 时间,其中查找待删除结点 $O(\log n)$ ,获取中序遍历后继结点 $O(\log n)$ 。
|
||
|
||
=== "Java"
|
||
|
||
```java title="binary_search_tree.java"
|
||
/* 删除结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != null) {
|
||
// 找到待删除结点,跳出循环
|
||
if (cur.val == num) break;
|
||
pre = cur;
|
||
// 待删除结点在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 待删除结点在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur.left;
|
||
}
|
||
// 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if (cur == null) return null;
|
||
// 子结点数量 = 0 or 1
|
||
if (cur.left == null || cur.right == null) {
|
||
// 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子结点
|
||
TreeNode child = cur.left != null ? cur.left : cur.right;
|
||
// 删除结点 cur
|
||
if (pre.left == cur) pre.left = child;
|
||
else pre.right = child;
|
||
// 释放内存
|
||
delete cur;
|
||
}
|
||
// 子结点数量 = 2
|
||
else {
|
||
// 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
|
||
TreeNode nex = getInOrderNext(cur.right);
|
||
int tmp = nex.val;
|
||
// 递归删除结点 nex
|
||
remove(nex.val);
|
||
// 将 nex 的值复制给 cur
|
||
cur.val = tmp;
|
||
}
|
||
return cur;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "C++"
|
||
|
||
```cpp title="binary_search_tree.cpp"
|
||
/* 删除结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != nullptr) {
|
||
// 找到待删除结点,跳出循环
|
||
if (cur->val == num) break;
|
||
pre = cur;
|
||
// 待删除结点在 root 的右子树中
|
||
if (cur->val < num) cur = cur->right;
|
||
// 待删除结点在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur->left;
|
||
}
|
||
// 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if (cur == nullptr) return nullptr;
|
||
// 子结点数量 = 0 or 1
|
||
if (cur->left == nullptr || cur->right == nullptr) {
|
||
// 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = nullptr / 该子结点
|
||
TreeNode* child = cur->left != nullptr ? cur->left : cur->right;
|
||
// 删除结点 cur
|
||
if (pre->left == cur) pre->left = child;
|
||
else pre->right = child;
|
||
}
|
||
// 子结点数量 = 2
|
||
else {
|
||
// 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
|
||
TreeNode* nex = getInOrderNext(cur->right);
|
||
int tmp = nex->val;
|
||
// 递归删除结点 nex
|
||
remove(nex->val);
|
||
// 将 nex 的值复制给 cur
|
||
cur->val = tmp;
|
||
}
|
||
return cur;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Python"
|
||
|
||
```python title="binary_search_tree.py"
|
||
""" 删除结点 """
|
||
def remove(self, num: int) -> Optional[TreeNode]:
|
||
root = self.root
|
||
# 若树为空,直接提前返回
|
||
if root is None:
|
||
return None
|
||
|
||
cur = root
|
||
pre = None
|
||
|
||
# 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
while cur is not None:
|
||
# 找到待删除结点,跳出循环
|
||
if cur.val == num:
|
||
break
|
||
pre = cur
|
||
if cur.val < num: # 待删除结点在 root 的右子树中
|
||
cur = cur.right
|
||
else: # 待删除结点在 root 的左子树中
|
||
cur = cur.left
|
||
|
||
# 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if cur is None:
|
||
return None
|
||
|
||
# 子结点数量 = 0 or 1
|
||
if cur.left is None or cur.right is None:
|
||
# 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子结点
|
||
child = cur.left or cur.right
|
||
# 删除结点 cur
|
||
if pre.left == cur:
|
||
pre.left = child
|
||
else:
|
||
pre.right = child
|
||
# 子结点数量 = 2
|
||
else:
|
||
# 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
|
||
nex = self.get_inorder_next(cur.right)
|
||
tmp = nex.val
|
||
# 递归删除结点 nex
|
||
self.remove(nex.val)
|
||
# 将 nex 的值复制给 cur
|
||
cur.val = tmp
|
||
return cur
|
||
```
|
||
|
||
=== "Go"
|
||
|
||
```go title="binary_search_tree.go"
|
||
/* 删除结点 */
|
||
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
|
||
}
|
||
// 待删除结点之前的结点位置
|
||
var prev *TreeNode = nil
|
||
// 循环查找,越过叶结点后跳出
|
||
for cur != nil {
|
||
if cur.Val == num {
|
||
break
|
||
}
|
||
prev = cur
|
||
if cur.Val < num {
|
||
// 待删除结点在右子树中
|
||
cur = cur.Right
|
||
} else {
|
||
// 待删除结点在左子树中
|
||
cur = cur.Left
|
||
}
|
||
}
|
||
// 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if cur == nil {
|
||
return nil
|
||
}
|
||
// 子结点数为 0 或 1
|
||
if cur.Left == nil || cur.Right == nil {
|
||
var child *TreeNode = nil
|
||
// 取出待删除结点的子结点
|
||
if cur.Left != nil {
|
||
child = cur.Left
|
||
} else {
|
||
child = cur.Right
|
||
}
|
||
// 将子结点替换为待删除结点
|
||
if prev.Left == cur {
|
||
prev.Left = child
|
||
} else {
|
||
prev.Right = child
|
||
}
|
||
// 子结点数为 2
|
||
} else {
|
||
// 获取中序遍历中待删除结点 cur 的下一个结点
|
||
next := bst.getInOrderNext(cur)
|
||
temp := next.Val
|
||
// 递归删除结点 next
|
||
bst.remove(next.Val)
|
||
// 将 next 的值复制给 cur
|
||
cur.Val = temp
|
||
}
|
||
return cur
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "JavaScript"
|
||
|
||
```js title="binary_search_tree.js"
|
||
/* 删除结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur !== null) {
|
||
// 找到待删除结点,跳出循环
|
||
if (cur.val === num) break;
|
||
pre = cur;
|
||
// 待删除结点在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 待删除结点在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur.left;
|
||
}
|
||
// 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if (cur === null) return null;
|
||
// 子结点数量 = 0 or 1
|
||
if (cur.left === null || cur.right === null) {
|
||
// 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子结点
|
||
let child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
|
||
// 删除结点 cur
|
||
if (pre.left === cur) pre.left = child;
|
||
else pre.right = child;
|
||
}
|
||
// 子结点数量 = 2
|
||
else {
|
||
// 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
|
||
let nex = getInOrderNext(cur.right);
|
||
let tmp = nex.val;
|
||
// 递归删除结点 nex
|
||
remove(nex.val);
|
||
// 将 nex 的值复制给 cur
|
||
cur.val = tmp;
|
||
}
|
||
return cur;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "TypeScript"
|
||
|
||
```typescript title="binary_search_tree.ts"
|
||
/* 删除结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur !== null) {
|
||
// 找到待删除结点,跳出循环
|
||
if (cur.val === num) {
|
||
break;
|
||
}
|
||
pre = cur;
|
||
if (cur.val < num) {
|
||
cur = cur.right as TreeNode; // 待删除结点在 root 的右子树中
|
||
} else {
|
||
cur = cur.left as TreeNode; // 待删除结点在 root 的左子树中
|
||
}
|
||
}
|
||
// 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if (cur === null) {
|
||
return null;
|
||
}
|
||
// 子结点数量 = 0 or 1
|
||
if (cur.left === null || cur.right === null) {
|
||
// 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子结点
|
||
let child = cur.left !== null ? cur.left : cur.right;
|
||
// 删除结点 cur
|
||
if (pre!.left === cur) {
|
||
pre!.left = child;
|
||
} else {
|
||
pre!.right = child;
|
||
}
|
||
}
|
||
// 子结点数量 = 2
|
||
else {
|
||
// 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
|
||
let next = getInOrderNext(cur.right);
|
||
let tmp = next!.val;
|
||
// 递归删除结点 nex
|
||
remove(next!.val);
|
||
// 将 nex 的值复制给 cur
|
||
cur.val = tmp;
|
||
}
|
||
return cur;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "C"
|
||
|
||
```c title="binary_search_tree.c"
|
||
|
||
```
|
||
|
||
=== "C#"
|
||
|
||
```csharp title="binary_search_tree.cs"
|
||
/* 删除结点 */
|
||
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,越过叶结点后跳出
|
||
while (cur != null)
|
||
{
|
||
// 找到待删除结点,跳出循环
|
||
if (cur.val == num) break;
|
||
pre = cur;
|
||
// 待删除结点在 root 的右子树中
|
||
if (cur.val < num) cur = cur.right;
|
||
// 待删除结点在 root 的左子树中
|
||
else cur = cur.left;
|
||
}
|
||
// 若无待删除结点,则直接返回
|
||
if (cur == null || pre == null) return null;
|
||
// 子结点数量 = 0 or 1
|
||
if (cur.left == null || cur.right == null)
|
||
{
|
||
// 当子结点数量 = 0 / 1 时, child = null / 该子结点
|
||
TreeNode? child = cur.left != null ? cur.left : cur.right;
|
||
// 删除结点 cur
|
||
if (pre.left == cur)
|
||
{
|
||
pre.left = child;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
pre.right = child;
|
||
}
|
||
}
|
||
// 子结点数量 = 2
|
||
else
|
||
{
|
||
// 获取中序遍历中 cur 的下一个结点
|
||
TreeNode? nex = getInOrderNext(cur.right);
|
||
if (nex != null)
|
||
{
|
||
int tmp = nex.val;
|
||
// 递归删除结点 nex
|
||
remove(nex.val);
|
||
// 将 nex 的值复制给 cur
|
||
cur.val = tmp;
|
||
}
|
||
}
|
||
return cur;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
=== "Swift"
|
||
|
||
```swift title="binary_search_tree.swift"
|
||
|
||
```
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## 二叉搜索树的优势
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假设给定 $n$ 个数字,最常用的存储方式是「数组」,那么对于这串乱序的数字,常见操作的效率为:
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- **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;
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||
为了得到先验信息,我们也可以预先将数组元素进行排序,得到一个「排序数组」,此时操作效率为:
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||
- **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;
|
||
|
||
观察发现,无序数组和有序数组中的各项操作的时间复杂度是“偏科”的,即有的快有的慢;**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 $n$ 很大时有巨大优势**。
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<div class="center-table" markdown>
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| | 无序数组 | 有序数组 | 二叉搜索树 |
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| ------------------- | -------- | ----------- | ----------- |
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| 查找指定元素 | $O(n)$ | $O(\log n)$ | $O(\log n)$ |
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| 插入元素 | $O(1)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ |
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||
| 删除元素 | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(\log n)$ |
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| 获取最小 / 最大元素 | $O(n)$ | $O(1)$ | $O(\log n)$ |
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</div>
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## 二叉搜索树的退化
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理想情况下,我们希望二叉搜索树的是“左右平衡”的(详见「平衡二叉树」章节),此时可以在 $\log n$ 轮循环内查找任意结点。
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如果我们动态地在二叉搜索树中插入与删除结点,**则可能导致二叉树退化为链表**,此时各种操作的时间复杂度也退化之 $O(n)$ 。
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!!! note
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在实际应用中,如何保持二叉搜索树的平衡,也是一个需要重要考虑的问题。
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![bst_degradation](binary_search_tree.assets/bst_degradation.png)
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## 二叉搜索树常见应用
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- 系统中的多级索引,高效查找、插入、删除操作。
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- 各种搜索算法的底层数据结构。
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- 存储数据流,保持其已排序。
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