二叉排序树(Binary Sort Tree)

一、定义 

    二叉排序树（Binary Sort Tree）又称二叉查找(搜索)树（Binary Search Tree）。其定义为：二叉排序树或者是空树，或者是知足以下性质的二叉树：

    ①  若它的左子树非空，则左子树上全部结点的值均小于根结点的值；

    ②  若它的右子树非空，则右子树上全部结点的值均大于根结点的值；

    ③  左、右子树自己又各是一棵二叉排序树。

    上述性质简称二叉排序树性质(BST性质)，故二叉排序树其实是知足BST性质的二叉树。

注意：

     当用线性表做为表的组织形式时，能够有三种查找法。其中以二分查找效率最高。但因为二分查找要求表中结点按关键字有序，且不能用链表做存储结构，所以，当表的插入或删除操做频繁时，为维护表的有序性，势必要移动表中不少结点。这种由移动结点引发的额外时间开销，就会抵消二分查找的优势。也就是说，二分查找只适用于静态查找表。若要对动态查找表进行高效率的查找，可采用下二叉树或树做为表的组织形式。不妨将它们统称为树表。

二、特色

    由BST性质可得：

    （1） 二叉排序树中任一结点x，其左(右)子树中任一结点y(若存在)的关键字必小(大)于x的关键字。

    （2） 二叉排序树中，各结点关键字是唯一的。

    注意：

    实际应用中，不能保证被查找的数据集中各元素的关键字互不相同，因此可将二叉排序树定义中BST性质(1)里的"小于"改成"大于等于"，或将BST性质(2)里的"大于"改成"小于等于"，甚至可同时修改这两个性质。

    （3） 按中序遍历该树所获得的中序序列是一个递增有序序列。

    【例】下图所示的两棵树均是二叉排序树，它们的中序序列均为有序序列：2，3，4，5，7，8。

      

三、存储结构

二叉树结构体定义;

typedef struct BiTNode
{
    int data;
    //结点数据
    struct BiTNode *lChild,*rChild;
}BiTNode,*BiTree;

或以下定义：

typedef int KeyType； 
//假定关键字类型为整数

typedef struct node { 
  KeyType key； 
  //关键字项
  InfoType otherinfo； 
  //其它数据域，InfoType视应用状况而定，下面不处理它
  struct node *lchild，*rchild； 
  //左右孩子指针
} BSTNode；
typedef BSTNode *BSTree； 
//BSTree是二叉排序树的类型

四、二叉排序树运算

（1）二叉排序树的插入和生成

    ①  二叉排序树插入新结点的过程

    在二叉排序树中插入新结点，要保证插入后仍知足BST性质。其插入过程是：

    a、若二叉排序树T为空，则为待插入的关键字key申请一个新结点，并令其为根；

    b、若二叉排序树T不为空，则将key和根的关键字比较：

            (i)若两者相等，则说明树中已有此关键字key，无须插入。

                                                        (ii)若key<T→key，则将key插入根的左子树中。

                                                        (iii)若key>T→key，则将它插入根的右子树中。

    子树中的插入过程与上述的树中插入过程相同。如此进行下去，直到将key做为一个新的叶结点的关键字插入到二叉排序树中，或者直到发现树中已有此关键字为止。

    ②  二叉排序树插入新结点的递归算法 

    ③  二叉排序树插入新结点的非递归算法

    void InsertBST(BSTree *Tptr，KeyType key)
      { //若二叉排序树 *Tptr中没有关键字为key，则插入，不然直接返回
        BSTNode *f，*p=*TPtr； //p的初值指向根结点
        while(p){ //查找插入位置
          if(p->key==key) return；//树中已有key，无须插入
          f=p； //f保存当前查找的结点
          p=(key<p->key)?p->lchild：p->rchild；
            //若key<p->key，则在左子树中查找，不然在右子树中查找
         } //endwhile
        p=(BSTNode *)malloc(sizeof(BSTNode))；
        p->key=key； p->lchild=p->rchild=NULL； //生成新结点
        if(*TPtr==NULL) //原树为空
           *Tptr=p； //新插入的结点为新的根
        else //原树非空时将新结点关p做为关f的左孩子或右孩子插入
          if(key<f->key)
            f->lchild=p；
          else f->rchild=p；
       } //InsertBST

    ④  二叉排序树的生成

    二叉排序树的生成，是从空的二叉排序树开始，每输入一个结点数据，就调用一次插入算法将它插入到当前已生成的二叉排序树中。生成二叉排序树的算法以下：

  BSTree CreateBST(void)
   { //输入一个结点序列，创建一棵二叉排序树，将根结点指针返回
    BSTree T=NULL； //初始时T为空树
    KeyType key；
    scanf("％d"，&key)； //读人一个关键字
    while(key){ //假设key=0是输人结束标志
      InsertBST(&T，key)； //将key插入二叉排序树T
      scanf("％d"，&key)；//读人下一关键字
     }
    return T； //返回创建的二叉排序树的根指针
   } //BSTree

     注意：

    输入序列决定了二叉排序树的形态。

    二叉排序树的中序序列是一个有序序列。因此对于一个任意的关键字序列构造一棵二叉排序树，其实质是对此关键字序列进行排序，使其变为有序序列。"排序树"的名称也由此而来。一般将这种排序称为树排序(Tree Sort)，能够证实这种排序的平均执行时间亦为O(nlgn)。

    对相同的输入实例，树排序的执行时间约为堆排序的2至3倍。所以在通常状况下，构造二叉排序树的目的并不是为了排序，而是用它来加速查找，这是由于在一个有序的集合上查找一般比在无序集合上查找更快。所以，人们又经常将二叉排序树称为二叉查找树。

（2）二叉排序树的删除

    从二叉排序树中删除一个结点，不能把以该结点为根的子树都删去，而且还要保证删除后所得的二叉树仍然知足BST性质。

    ①  删除操做的通常步骤

    a、进行查找

        查找时，令p指向当前访问到的结点，parent指向其双亲（其初值为NULL）。若树中找不到被删结点则返回，不然被删结点是*p。

   b、删去*p。

        删*p时，应将*p的子树(如有)仍链接在树上且保持BST性质不变。按*p的孩子数目分三种状况进行处理。

    ②  删除*p结点的三种状况

    a、*p是叶子(即它的孩子数为0)

        无须链接*p的子树，只需将*p的双亲*parent中指向*p的指针域置空便可。

    b、*p只有一个孩子*child

        只需将*child和*p的双亲直接链接后，便可删去*p。

    注意：

    *p既多是*parent的左孩子也多是其右孩子，而*child多是*p的左孩子或右孩子，故共有4种状态。

    c、*p有两个孩子

        先令q=p，将被删结点的地址保存在q中；而后找*q的中序后继*p，并在查找过程当中仍用parent记住*p的双亲位置。*q的中序后继*p必定是*q的右子树中最左下的结点，它无左子树。所以，能够将删去*q的操做转换为删去的*p的操做，即在释放结点*p以前将其数据复制到*q中，就至关于删去了*q。。

    ③  二叉排序树删除算法 

    分析：

    　上述三种状况都能统一到状况(2)，算法中只需针对状况(2)处理便可。

    　注意边界条件：若parent为空，被删结点*p是根，故删去*p后，应将child置为根。

    算法： 

void DelBSTNode(BSTree *Tptr，KeyType key)
 {//在二叉排序树*Tptr中删去关键字为key的结点
  BSTNode *parent=NUll，*p=*Tptr，*q，*child；
  while(p){ //从根开始查找关键字为key的待删结点
    if(p->key==key) break；//已找到，跳出查找循环
    parent=p； //parent指向*p的双亲
    p=(key<p->key)?p->lchild：p->rchild； //在关p的左或右子树中继续找
   }
  if(!p) return； //找不到被删结点则返回
  q=p； //q记住被删结点*p
  if(q->lchild&&q->rchild) //*q的两个孩子均非空，故找*q的中序后继*p
    for(parent=q，p=q->rchild； p->lchild； parent=p，p=p=->lchild)；
  //如今状况(3)已被转换为状况(2)，而状况(1)至关因而状况(2)中child=NULL的情况
    child=(p->lchild)?p->lchild：p->rchild；//如果状况(2)，则child非空；不然child为空
    if(!parent) //*p的双亲为空，说明*p为根，删*p后应修改根指针
      *Tptr=child； //如果状况(1)，则删去*p后，树为空；不然child变为根
    else{ //*p不是根，将*p的孩子和*p的双亲进行链接，*p从树上被摘下
      if(p==parent->lchild) //*p是双亲的左孩子
        parent->lchild=child； //*child做为*parent的左孩子
      else parent->rchild=child； //*child做为 parent的右孩子
      if(p!=q) //是状况(3)，需将*p的数据复制到*q
        q->key=p->key； //若还有其它数据域亦需复制
     } //endif
    free(p)； /释放*p占用的空间
  } //DelBSTNode

（3） 二叉排序树上的查找

    ①  查找递归算法

    在二叉排序树上进行查找，和二分查找相似，也是一个逐步缩小查找范围的过程。

    递归的查找算法：

/*在二叉排序树T上查找关键字为key的结点，成功时返回该结点位置，不然返回NUll*/
BSTNode *SearchBST(BSTree T，KeyType key)
{ 
    if(T==NULL||key==T->key) 
    //递归的终结条件
        return T； 
        //T为空，查找失败；不然成功，返回找到的结点位置
    if(key<T->key)
        return SearchBST(T->lchild，key)；
    else
        return SearchBST(T->rchild，key)；
      //继续在右子树中查找
}

    ②  算法分析

    在二叉排序树上进行查找时，若查找成功，则是从根结点出发走了一条从根到待查结点的路径。若查找不成功，则是从根结点出发走了一条从根到某个叶子的路径。

    a、二叉排序树查找成功的平均查找长度

    在等几率假设下，下面(a)图中二叉排序树查找成功的平均查找长度为

         

    在等几率假设下，(b)图所示的树在查找成功时的平均查找长度为：

           ASLb=(1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)/10=5.5

    注意：

    与二分查找相似，和关键字比较的次数不超过树的深度。

    b、在二叉排序树上进行查找时的平均查找长度和二叉树的形态有关

    二分查找法查找长度为n的有序表，其断定树是唯一的。含有n个结点的二叉排序树却不唯一。对于含有一样一组结点的表，因为结点插入的前后次序不一样，所构成的二叉排序树的形态和深度也可能不一样

    【例】下图(a)所示的树，是按以下插入次序构成的：

        45，24，55，12，37，53，60，28，40，70

    下图(b)所示的树，是按以下插入次序构成的：

        12，24，28，37，40，45，53，55，60，70

  

    在二叉排序树上进行查找时的平均查找长度和二叉树的形态有关：

    ①  在最坏状况下，二叉排序树是经过把一个有序表的n个结点依次插入而生成的，此时所得的二叉排序树蜕化为棵深度为n的单支树，它的平均查找长度和单链表上的顺序查找相同，亦是(n+1)/2。

    ②  在最好状况下，二叉排序树在生成的过程当中，树的形态比较匀称，最终获得的是一棵形态与二分查找的断定树类似的二叉排序树，此时它的平均查找长度大约是lgn。

    ③  插入、删除和查找算法的时间复杂度均为O(lgn)。

五、二叉排序树和二分查找的比较

    就平均时间性能而言，二叉排序树上的查找和二分查找差很少。

    就维护表的有序性而言，二叉排序树无须移动结点，只需修改指针便可完成插入和删除操做，且其平均的执行时间均为O(lgn)，所以更有效。二分查找所涉及的有序表是一个向量，如有插入和删除结点的操做，则维护表的有序性所花的代价是O(n)。当有序表是静态查找表时，宜用向量做为其存储结构，而采用二分查找实现其查找操做；如有序表里动态查找表，则应选择二叉排序树做为其存储结构。

六、平衡二叉树

    　为了保证二叉排序树的高度为lgn，从而保证然二叉排序树上实现的插入、删除和查找等基本操做的平均时间为O(lgn)，在往树中插入或删除结点时，要调整树的形态来保持树的"平衡。使之既保持BST性质不变又保证树的高度在任何状况下均为O(lgn)，从而确保树上的基本操做在最坏状况下的时间均为O(lgn)。

注意：

　    ①平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是指树中任一结点的左右子树的高度大体相同。

    　②任一结点的左右子树的高度均相同(如满二叉树)，则二叉树是彻底平衡的。一般，只要二叉树的高度为O(1gn)，就可看做是平衡的。

    　③平衡的二叉排序树指知足BST性质的平衡二叉树。

    　④AVL树中任一结点的左、右子树的高度之差的绝对值不超过1。在最坏状况下，n个结点的AVL树的高度约为1.44lgn。而彻底平衡的二叉树度高约为lgn，AVL树是接近最优的。