二叉搜索树
是一棵空树或者满足以下的性质:
每个结点作为搜索对象,它的关键字是互不相同的。
对于树上的所有结点,如果它有左子树,那么左子树上所有结点的关键字都小于该结点的关键字。
对于树上的所有结点,如果它有右子树,那么右子树上所有结点的关键字都大于该结点的关键字。
搜索过程:
从根结点开始,如果根为空,则搜索不成功;否则使用待搜索值与根结点比较,如果待搜索值等于根结点关键字,则搜索成功返回,如果小于根结点,则向左子树搜索;如果大于根结点,则向右子树搜索。
对于一个给定的关键字集合,可能有若干不同的二分检索树
如对保留字的子集
Name: 1 2 3 4 5
for if loop repeat while
的两棵二分检索树为
考虑a图和b图中最坏比较次数和平均比较次数
构造不同的二叉搜索树就有不同的性能特征。
二叉搜索树a在最坏情况下找一个标识符需要4次比较,而b表示的二分检索树最坏情况下只需3次比较。
假设只作成功的检索并且检索每个标识符的概率相同,则两棵二分检索树在平均情况下各需要12/5和11/5次比较。
最优二叉搜索树
存在的两个问题
1 在实际中也会遇到不成功检索的情况。
2 在实际中,不同标识符会有不同的检索概率。
对给定的标识符集合,希望给出构造二分搜索树的方法,使得所构造的二分搜索树具有最优的性能。
在实际中也会遇到不成功检索的情况
扩充二叉树:当二叉树里出现空的子树时,就增加新的、特殊的结点——空树叶。
对于原来二叉树里度数为1的分支结点,在它下面增加一个空树叶;
对于原来二叉树的树叶,在它下面增加两个空树叶。
扩充二叉树是满二叉树,新增加的空树叶(以下称外部结点)的个数等于原来二叉树的结点(以下称内部结点)个数加1。
问题描述
设 S={x1, x2, ···, xn} 是一个有序集合,且x1, x2, ···, xn表示有序集合的二叉搜索树利用二叉树的顶点存储有序集中的元素,
而且具有性质:
存储于每个顶点中的元素x 大于其左子树中任一个顶点中存储的元素,小于其右子树中任意顶点中存储的元素。二叉树中的叶顶点是形如(xi, xi+1) 的开区间。
(1) 在二叉树的内部顶点处找到: x = xi
(2) 在二叉树的叶顶点中确定: x∈ (xi , xi+1)
图例
代码
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int M = 100; double C[M][M], W[M][M], p[M], q[M]; int S[M][M]; int n, i, j, k; void Optimal_BST() { for (i=1;i<=n;i++) { C[i][i - 1] = 0.0; W[i][i - 1] = q[i - 1]; } for (int t=1;t<=n;t++) { for (i = 1; i <= n - t + 1; i++) { j = i + t - 1; W[i][j] = W[i][j - 1] + p[j] + q[j]; C[i][j] = C[i][i - 1] + C[i + 1][j]; S[i][j] = i; // 选取i+1到j之间的某个下标的关键字作为i到j的根,如果组成的期望值最小 // 则k为i到j的根结点 for (k = i + 1; k < j; k++) { double tmp = C[i][k - 1] + C[k + 1][j]; if (tmp<C[i][j] && fabs(tmp - C[i][j])>1E-6) { C[i][j] = tmp; S[i][j] = k; // 记录i到j结点的树根 } } C[i][j] += W[i][j]; } } } void Construct_Optimal_BST(int i,int j,bool flag) { if (flag == 0) { cout << "S" << S[i][j] << "是根" << endl; flag = 1; } int k = S[i][j]; // 如果左子树是叶子 if (k - 1 < i) { cout << "e" << k - 1 << "is the left child of " << "S" << k << endl; } else { cout << "S" << S[i][k - 1] << " is the left child of" << "S" << k << endl; Construct_Optimal_BST(i, k - 1, 1); } // 如果右子树是叶子 if (k>=j) { cout << "e" << j << " is the right child of " << "S" << k << endl; } else { cout << "S" << S[k + 1][j] << " is the right child of " << "S" << k << endl; Construct_Optimal_BST(k + 1, j, 1); } } int main() { cout << "请输入关键字的个数:" << endl; cin >> n; cout << "请依次输入关键字的频率:" << endl; for (i = 1; i <= n; i++) { cin >> p[i]; } cout << "请依次输入每个虚结点的搜索频率:" << endl; for (i = 0; i <= n; i++) { cin >> q[i]; } Optimal_BST(); cout << "最小的搜索成本是" << C[1][n] << endl; cout << "最优二叉搜索树为:" << endl; Construct_Optimal_BST(1, n, 0); system("pause"); return 0; }
标签:检索,结点,二叉,关键字,搜索,二叉树,最优 From: https://www.cnblogs.com/kuailest/p/16894453.html