下面这个算法是递归方式对二叉排序树 T 查找 key,查找到时删除。 // 若二叉排序树T中存在关键字等于key的数据元素时,则删除该数据元素结点StatusdeleteBST(BiTree **T,intkey){if(!*T)// 不存在关键字等于key的数据元素returnFALSE;else{if(key == (*T)->data)// 找到关键字等于key的数据元素returndelet...
1/*删除节点*/2/*cur为待删除节点, parent为待删除节点的父节点*/3voidDeletNode(BSTree *parent, BSTree *cur,intDelData)4{5BSTree *SNode = NULL;//后继节点6BSTree *PSNode = NULL;//后继节点的父节点78if(cur ==NULL)9{10printf("删除节点不存在\n");11exit(0);12}13elseif(DelData >...
C平衡二叉树（AVL）创建和删除 C平衡⼆叉树（AVL）创建和删除 AVL是最先发明的⾃平衡⼆叉查找树算法。在AVL中任何节点的两个⼉⼦⼦树的⾼度最⼤差别为⼀，所以它也被称为⾼度平衡树，n个结点的AVL树最⼤深度约1.44log2n。查找、插⼊和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。
###二叉排序树的删除要满足删除节点后的二叉树仍是平衡二叉树。 若P时叶子节点,则直接删除。 若p只有一棵子树,则直接用子树替代原来的节点 既有左子树又有右子树,则用P的前驱节点来替换原节点,或后继节点替换原节点。 ##二叉排序树完整代码 #include <iostream> using namespace std; int arr[10] = { 1...
二叉排序树的删除算法: 通过*f,*p,*q,*c;四个指针,先对二叉排序树查找,用f,q指针跟谁p指针,通过q->data=p->data,掩盖与删除的信息;再借助指针c,通过语句 f->lchild=c和free(p)或f->rchild=c和free(p),删除结点p,此时结点的删除得以实现。
return NULL;/*如果为空树直接返回NULL*/ } if (data < tree->data) {//如果要删除的值小于当前结点值,在左子树中进行删除操作 tree->leftChild = BSTDelete(tree->leftChild, data); } else if (data > tree->data) {//如果要删除的值大于当前结点值,在右子树中进行删除操作 ...
将根结点用右指针连接,若有树X,Y,Z(表示结点树)转换为二叉树,则以X的根结点作为根结点,用右指针连接Y,然后用Y的右指针连接Z,则右子树总数为Y+Z,左子树总数为X-1。 ② 二叉树???森林 反之,将右子树从最底层分离,一直到根节点 ③树???二叉树 将结点...
二叉排序树的定义:二叉排序树,又称二叉查找树。它或者是一颗空树,或者是具有下列性质的二叉树。 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
最后我们二叉排序树的结果: 这个图明显是左轻右重,树的层数竟然是5层,查找的效应降低了很多,我举个这里例子不极端,极端的是斜树的情况会退化到O(n),但是也能作为学习平衡二叉树的例子了。当我们学会了平衡二叉树,构建的树就会平衡很多了,下面详细说说这个平衡二叉树创建的过程: ...
在构造二叉排序树过程中,即使输入相同的关键字组合,但关键字顺序不一致时,产生的也不是不同形态的二叉排序树,其插入、查找、删除的性能差别很大(图1所示),如: ①、当组成的二叉排序树的形态为单分支树时,其平均查找时间为(N+1)/2,最差查找时间为N. ...