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二叉搜索树简介

二叉搜索树简介¶

二叉搜索树是一种二叉树的树形数据结构，其定义如下：

空树是二叉搜索树。
若二叉搜索树的左子树不为空，则其左子树上所有点的附加权值均小于其根节点的值。
若二叉搜索树的右子树不为空，则其右子树上所有点的附加权值均大于其根节点的值。
二叉搜索树的左右子树均为二叉搜索树。

二叉搜索树上的基本操作所花费的时间与这棵树的高度成正比。对于一个有 $n$ 个结点的二叉搜索树中，这些操作的最优时间复杂度为 $O(\log n)$ ，最坏为 $O(n)$ 。随机构造这样一棵二叉搜索树的期望高度为 $O(\log n)$ 。

基本操作¶

在接下来的代码块中，我们约定 $n$ 为结点个数， $h$ 为高度，val[x] 为结点 $x$ 处存的数值，cnt[x] 为结点 $x$ 存的值所出现的次数，lc[x] 和 rc[x] 分别为结点 $x$ 的左子结点和右子结点，siz[x] 为结点的子树大小。

遍历二叉搜索树¶

由二叉搜索树的递归定义可得，二叉搜索树的中序遍历权值的序列为非降的序列。时间复杂度为 $O(n)$ 。

遍历一棵二叉搜索树的代码如下：

void print(int o) {
  // 遍历以 o 为根节点的二叉搜索树
  if (!o) return;  // 遇到空树，返回
  print(lc[o]);    // 递归遍历左子树
  for (int i = 1; i <= cnt[o]; i++) printf("%d\n", val[o]);  // 输出根节点信息
  print(rc[o]);  // 递归遍历右子树
}

查找最小/最大值¶

由二叉搜索树的性质可得，二叉搜索树上的最小值为二叉搜索树左链的顶点，最大值为二叉搜索树右链的顶点。时间复杂度为 $O(h)$ 。

findmin 和 findmax 函数分别返回最小值和最大值所对应的结点编号 $o$ ，用 val[o] 可以获得相应的最小/最大值。

int findmin(int o) {
  if (!lc[o]) return o;
  return findmin(lc[o]);  // 一直向左儿子跳
}

int findmax(int o) {
  if (!rc[o]) return o;
  return findmax(rc[o]);  // 一直向右儿子跳
}

插入一个元素¶

定义 insert(o,v) 为在以 $o$ 为根节点的二叉搜索树中插入一个值为 $v$ 的新节点。

分类讨论如下：

若 $o$ 为空，直接返回一个值为 $v$ 的新节点。

若 $o$ 的权值等于 $v$ ，该节点的附加域该值出现的次数自增 $1$ 。

若 $o$ 的权值大于 $v$ ，在 $o$ 的左子树中插入权值为 $v$ 的节点。

若 $o$ 的权值小于 $v$ ，在 $o$ 的右子树中插入权值为 $v$ 的节点。

时间复杂度为 $O(h)$ 。

void insert(int& o, int v) {
  if (!o) {
    val[o = ++n] = v;
    cnt[o] = siz[o] = 1;
    lc[o] = rc[o] = 0;
    return;
  }
  siz[o]++;
  if (val[o] == v) {
    cnt[o]++;
    return;
  }
  if (val[o] > v) insert(lc[o], v);
  if (val[o] < v) insert(rc[o], v);
}

删除一个元素¶

定义 del(o,v) 为在以 $o$ 为根节点的二叉搜索树中删除一个值为 $v$ 的节点。

先在二叉搜索树中找到权值为 $v$ 的节点，分类讨论如下：

若该节点的附加 $\textit{cnt}$ 大于 $1$ ，只需要减少 $\textit{cnt}$ 。

若该节点的附加 $\textit{cnt}$ 为 $1$ ：

若 $o$ 为叶子节点，直接删除该节点即可。

若 $o$ 为链节点，即只有一个儿子的节点，返回这个儿子。

若 $o$ 有两个非空子节点，一般是用它左子树的最大值或右子树的最小值代替它，然后将它删除。

时间复杂度 $O(h)$ 。

int deletemin(int& o) {
  if (!lc[o]) {
    int u = o;
    o = rc[o];
    return u;
  } else {
    int u = deletemin(lc[o]);
    siz[o] -= cnt[u];
    return u;
  }
}

void del(int& o, int v) {
  // 注意 o 有可能会被修改
  siz[o]--;
  if (val[o] == v) {
    if (cnt[o] > 1) {
      cnt[o]--;
      return;
    }
    if (lc[o] && rc[o]) o = deletemin(rc[o]);
    // 这里以找右子树的最小值为例
    else
      o = lc[o] + rc[o];
    return;
  }
  if (val[o] > v) del(lc[o], v);
  if (val[o] < v) del(rc[o], v);
}

求元素的排名¶

排名定义为将数组元素排序后第一个相同元素之前的数的个数加一。

查找一个元素的排名，首先从根节点跳到这个元素，若向右跳，答案加上左儿子节点个数加当前节点重复的数个数，最后答案加上终点的左儿子子树大小加一。

时间复杂度 $O(h)$ 。

int queryrnk(int o, int v) {
  if (val[o] == v) return siz[lc[o]] + 1;
  if (val[o] > v) return queryrnk(lc[o], v);
  if (val[o] < v) return queryrnk(rc[o], v) + siz[lc[o]] + cnt[o];
}

查找排名为 k 的元素¶

在一棵子树中，根节点的排名取决于其左子树的大小。

若其左子树的大小大于等于 $k$ ，则该元素在左子树中；

若其左子树的大小在区间 $[k-\textit{cnt},k-1]$ ( $\textit{cnt}$ 为当前结点的值的出现次数）中，则该元素为子树的根节点；

若其左子树的大小小于 $k-\textit{cnt}$ ，则该元素在右子树中。

时间复杂度 $O(h)$ 。

int querykth(int o, int k) {
  if (siz[lc[o]] >= k) return querykth(lc[o], k);
  if (siz[lc[o]] < k - cnt[o]) return querykth(rc[o], k - siz[lc[o]] - cnt[o]);
  return val[o];
  // 如要找排名为 k 的元素所对应的结点，直接 return o 即可
}

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