C++中的树结构：从基础到应用

C++中的树结构：从基础到应用

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/yuanbenshidiaos/article/details/144748304

在C++编程的世界里，树结构是一种非常重要且强大的数据结构，它在许多领域都有着广泛的应用，从简单的数据存储到复杂的算法实现，树结构都展现出了独特的优势。本文将深入探讨C++中的树结构，包括常见的二叉搜索树、平衡树，以及如何使用二叉搜索树（BST）来实现映射，还有偏序数的相关概念。

一、树的基本概念

树是一种非线性的数据结构，它由节点（Node）和边（Edge）组成。树有一个特殊的节点，称为根节点（Root），其余节点通过边连接在一起，形成一种层次化的结构。每个节点可以有零个或多个子节点，没有子节点的节点称为叶子节点（Leaf Node）。

例如，我们可以用树来表示一个家族的家谱。家族中的祖先就是根节点，每个家庭成员是树中的一个节点，父母与子女之间的关系通过边来表示。这种结构清晰地展示了家族成员之间的层次和关系，方便我们进行各种查询和操作，比如查找某人的祖先、后代，或者判断两个人是否有共同的祖先等。

二、二叉搜索树（BST）

二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它具有以下性质：对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点值都小于该节点的值，而右子树中的所有节点值都大于该节点的值。

以下是一个简单的二叉搜索树的C++实现：

template <typename T>
class BSTNode {
public:
    T data;
    BSTNode *left;
    BSTNode *right;

    BSTNode(T value) : data(value), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

template <typename T>
class BST {
private:
    BSTNode<T> *root;

    // 插入节点的辅助函数
    BSTNode<T> *insert(BSTNode<T> *node, T value) {
        if (node == nullptr) {
            return new BSTNode<T>(value);
        }
        if (value < node->data) {
            node->left = insert(node->left, value);
        } else if (value > node->data) {
            node->right = insert(node->right, value);
        }
        return node;
    }

    // 中序遍历的辅助函数
    void inorderTraversal(BSTNode<T> *node) {
        if (node != nullptr) {
            inorderTraversal(node->left);
            std::cout << node->data << " ";
            inorderTraversal(node->right);
        }
    }

public:
    BST() : root(nullptr) {}

    // 插入节点
    void insert(T value) {
        root = insert(root, value);
    }

    // 中序遍历
    void inorderTraversal() {
        inorderTraversal(root);
        std::cout << std::endl;
    }
};

在这个代码中，BSTNode类表示二叉搜索树的节点，包含数据、左子节点指针和右子节点指针。BST类则是二叉搜索树的主体，提供了插入节点和中序遍历的功能。中序遍历二叉搜索树会得到一个按照升序排列的节点值序列，这也是二叉搜索树的一个重要特性，方便我们进行数据的查找和排序相关的操作。

三、平衡树

虽然二叉搜索树在很多情况下表现良好，但如果插入的数据顺序不理想，可能会导致树变得不平衡，影响查找、插入和删除等操作的效率。平衡树就是为了解决这个问题而出现的，它通过自动调整树的结构，使得树的高度保持在一个较低的水平，从而保证操作的时间复杂度在对数级别。

常见的平衡树有AVL树和红黑树等。AVL树通过在插入和删除节点时进行旋转操作来保持树的平衡，使得每个节点的左右子树高度差不超过1。红黑树则是一种自平衡的二叉搜索树，它通过给节点标记颜色，并遵循特定的颜色规则来保持树的平衡，虽然它的平衡性不如AVL树那么严格，但在实际应用中，由于其插入和删除操作的复杂性相对较低，因此也得到了广泛的应用。

四、使用BST实现映射

我们可以利用二叉搜索树的特性来实现一个简单的映射（Map）数据结构。在这个映射中，键值对中的键具有二叉搜索树的性质，通过键来快速查找对应的值。

template <typename Key, typename Value>
class BSTMapNode {
public:
    Key key;
    Value value;
    BSTMapNode<Key, Value> *left;
    BSTMapNode<Key, Value> *right;

    BSTMapNode(Key k, Value v) : key(k), value(v), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

template <typename Key, typename Value>
class BSTMap {
private:
    BSTMapNode<Key, Value> *root;

    // 插入键值对的辅助函数
    BSTMapNode<Key, Value> *insert(BSTMapNode<Key, Value> *node, Key key, Value value) {
        if (node == nullptr) {
            return new BSTMapNode<Key, Value>(key, value);
        }
        if (key < node->key) {
            node->left = insert(node->left, key, value);
        } else if (key > node->key) {
            node->right = insert(node->right, key, value);
        } else {
            node->value = value;
        }
        return node;
    }

    // 根据键查找值的辅助函数
    Value *find(BSTMapNode<Key, Value> *node, Key key) {
        if (node == nullptr) {
            return nullptr;
        }
        if (key < node->key) {
            return find(node->left, key);
        } else if (key > node->key) {
            return find(node->right, key);
        } else {
            return &(node->value);
        }
    }

public:
    BSTMap() : root(nullptr) {}

    // 插入键值对
    void insert(Key key, Value value) {
        root = insert(root, key, value);
    }

    // 根据键获取值
    Value *get(Key key) {
        return find(root, key);
    }
};

在这个BSTMap实现中，BSTMapNode类包含了键、值以及左右子节点指针。BSTMap类提供了插入键值对和根据键获取值的功能。通过将键按照二叉搜索树的规则进行插入和查找，我们实现了一个简单而有效的映射结构，相比于传统的线性查找方式，大大提高了查找效率。

五、偏序数

偏序数是一个在树结构相关算法中可能会涉及到的概念。在一个有序的数据集合中，偏序数表示某个元素在该集合中的相对位置关系。例如，在一个二叉搜索树中，对于一个给定的节点，我们可以计算它的偏序数，即比它小的节点的数量。这在一些统计和排序相关的应用中具有重要意义，比如计算某个数据在总体数据中的排名情况等。

通过以上对树结构在C++中的各种形式和应用的探讨，我们可以看到树结构的强大之处。无论是简单的二叉搜索树用于基本的数据存储和查找，还是平衡树在优化性能方面的出色表现，以及使用BST实现映射的巧妙应用，都为我们解决各种实际编程问题提供了有力的工具。同时，偏序数等相关概念的引入，进一步拓展了树结构在数据处理和分析领域的应用范围。在今后的编程学习和实践中，我们可以更加灵活地运用这些树结构及其相关知识，提升我们的编程能力和算法设计水平。