二叉排序树的应用

(一)任务
编写一个程序用来统计一个文本中各种字符出现的次数,再对各字符的ASCII码进行排序,建立一棵二叉排序树(注意:二叉排序树中无相同的数据元素),然后按照字符大小依次输出字符信息(包括字符本身和出现次数)。
要求:(1) 输出该二叉排序树的先序、中序和后序遍历。
(2) 可以按照用户的要求查询某字符的出现次数。

二叉排序树(Binary Sort Tree),首先它是一棵树,“二叉”这个描述已经很明显了,就是树上的一根树枝开两个叉,于是递归下来就是二叉树了(下图所示),而这棵树上的节点是已经排好序的,具体的排序规则如下:

    若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值

    若右子树不空,则右字数上所有节点的值均大于它的根节点的值

    它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)

    从图中可以看出,二叉排序树组织数据时,用于查找是比较方便的,因为每次经过一次节点时,最多可以减少一半的可能,不过极端情况会出现所有节点都位于同一侧,直观上看就是一条直线,那么这种查询的效率就比较低了,因此需要对二叉树左右子树的高度进行平衡化处理,于是就有了平衡二叉树(Balenced Binary Tree)

    所谓“平衡”,说的是这棵树的各个分支的高度是均匀的,它的左子树和右子树的高度之差绝对值小于1,这样就不会出现一条支路特别长的情况。于是,在这样的平衡树中进行查找时,总共比较节点的次数不超过树的高度,这就确保了查询的效率(时间复杂度为O(logn))

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第1个回答  2013-10-20
当用线性表作为表的组织形式时,可以有三种查找法。其中以二分查找效率最高。但由于二分查找要求表中结点按关键字有序,且不能用链表作存储结构,因此,当表的插入或删除操作频繁时,为维护表的有序性,势必要移动表中很多结点。这种由移动结点引起的额外时间开销,就会抵消二分查找的优点。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,可采用下面介绍的几种特殊的二叉树或树作为表的组织形式。不妨将它们统称为树表。下面将分别讨论在这些树表上进行查找和修改操作的方法。

二叉排序树

1、二叉排序树的定义
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,或者是满足如下性质的二叉树:
①若它的左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;
②若它的右子树非空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值;
③左、右子树本身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),故二叉排序树实际上是满足BST性质的二叉树。

2、二叉排序树的特点
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,各结点关键字是惟一的。
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,所以可将二叉排序树定义中BST性质(1)里的"小于"改为"大于等于",或将BST性质(2)里的"大于"改为"小于等于",甚至可同时修改这两个性质。
(3) 按中序遍历该树所得到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。

3、二叉排序树的存储结构
typedef int KeyType; //假定关键字类型为整数
typedef struct node { //结点类型
KeyType key; //关键字项
InfoType otherinfo; //其它数据域,InfoType视应用情况而定,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
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