In diesem Tutorial erfahren Sie, wie der binäre Suchbaum funktioniert. Außerdem finden Sie Arbeitsbeispiele für den binären Suchbaum in C, C ++, Java und Python.
Der binäre Suchbaum ist eine Datenstruktur, mit der wir schnell eine sortierte Liste von Zahlen verwalten können.
- Es wird als Binärbaum bezeichnet, da jeder Baumknoten maximal zwei untergeordnete Elemente hat.
- Es wird als Suchbaum bezeichnet, da damit nach dem Vorhandensein einer Zahl in der
O(log(n))
Zeit gesucht werden kann .
Die Eigenschaften, die einen binären Suchbaum von einem regulären binären Baum trennen, sind
- Alle Knoten des linken Teilbaums sind kleiner als der Wurzelknoten
- Alle Knoten des rechten Teilbaums sind mehr als der Wurzelknoten
- Beide Teilbäume jedes Knotens sind auch BSTs, dh sie haben die beiden oben genannten Eigenschaften

Der Binärbaum rechts ist kein binärer Suchbaum, da der rechte Teilbaum des Knotens "3" einen kleineren Wert enthält.
Es gibt zwei grundlegende Operationen, die Sie für einen binären Suchbaum ausführen können:
Suchvorgang
Der Algorithmus hängt von der Eigenschaft von BST ab, dass jeder linke Teilbaum Werte unter der Wurzel und jeder rechte Teilbaum Werte über der Wurzel hat.
Wenn der Wert unter der Wurzel liegt, können wir sicher sagen, dass sich der Wert nicht im richtigen Teilbaum befindet. Wir müssen nur im linken Teilbaum suchen. Wenn der Wert über der Wurzel liegt, können wir mit Sicherheit sagen, dass sich der Wert nicht im linken Teilbaum befindet. Wir müssen nur im richtigen Teilbaum suchen.
Algorithmus:
If root == NULL return NULL; If number == root->data return root->data; If number data return search(root->left) If number> root->data return search(root->right)
Versuchen wir dies mit einem Diagramm zu visualisieren.




Wenn der Wert gefunden wird, geben wir den Wert zurück, damit er in jedem Rekursionsschritt weitergegeben wird (siehe Abbildung unten).
Wenn Sie es bemerkt haben, haben wir viermal die Rückgabesuche (Strukturknoten *) aufgerufen. Wenn wir entweder den neuen Knoten oder NULL zurückgeben, wird der Wert immer wieder zurückgegeben, bis search (root) das Endergebnis zurückgibt.

Wenn der Wert nicht gefunden wird, erreichen wir schließlich das linke oder rechte untergeordnete Element eines Blattknotens, der NULL ist, und es wird weitergegeben und zurückgegeben.
Operation einfügen
Das Einfügen eines Werts an der richtigen Position ähnelt dem Suchen, da wir versuchen, die Regel beizubehalten, dass der linke Teilbaum kleiner als root und der rechte Teilbaum größer als root ist.
Je nach Wert wechseln wir entweder zum rechten oder zum linken Teilbaum. Wenn wir einen Punkt erreichen, an dem der linke oder rechte Teilbaum null ist, setzen wir den neuen Knoten dort ab.
Algorithmus:
If node == NULL return createNode(data) if (data data) node->left = insert(node->left, data); else if (data> node->data) node->right = insert(node->right, data); return node;
Der Algorithmus ist nicht so einfach wie er aussieht. Versuchen wir zu visualisieren, wie wir einer vorhandenen BST eine Nummer hinzufügen.




Wir haben den Knoten angehängt, müssen die Funktion jedoch noch verlassen, ohne den Rest des Baums zu beschädigen. Hier kommt das return node;
am Ende zum Einsatz. Im Fall von NULL
wird der neu erstellte Knoten zurückgegeben und an den übergeordneten Knoten angehängt, andernfalls wird derselbe Knoten unverändert zurückgegeben, wenn wir nach oben gehen, bis wir zum Stamm zurückkehren.
Dies stellt sicher, dass die anderen Knotenverbindungen beim Ändern des Baums nicht geändert werden.

Löschvorgang
Es gibt drei Fälle zum Löschen eines Knotens aus einem binären Suchbaum.
Fall I.
Im ersten Fall ist der zu löschende Knoten der Blattknoten. Löschen Sie in diesem Fall einfach den Knoten aus dem Baum.


Fall II
Im zweiten Fall hat der zu löschende Knoten einen einzelnen untergeordneten Knoten. Führen Sie in einem solchen Fall die folgenden Schritte aus:
- Ersetzen Sie diesen Knoten durch seinen untergeordneten Knoten.
- Entfernen Sie den untergeordneten Knoten von seiner ursprünglichen Position.



Fall III
Im dritten Fall hat der zu löschende Knoten zwei untergeordnete Knoten. Führen Sie in diesem Fall die folgenden Schritte aus:
- Holen Sie sich den Inorder-Nachfolger dieses Knotens.
- Ersetzen Sie den Knoten durch den Inorder-Nachfolger.
- Entfernen Sie den Inorder-Nachfolger aus seiner ursprünglichen Position.



Beispiele für Python, Java und C / C ++
Python Java C C ++ # Binary Search Tree operations in Python # Create a node class Node: def __init__(self, key): self.key = key self.left = None self.right = None # Inorder traversal def inorder(root): if root is not None: # Traverse left inorder(root.left) # Traverse root print(str(root.key) + "->", end=' ') # Traverse right inorder(root.right) # Insert a node def insert(node, key): # Return a new node if the tree is empty if node is None: return Node(key) # Traverse to the right place and insert the node if key < node.key: node.left = insert(node.left, key) else: node.right = insert(node.right, key) return node # Find the inorder successor def minValueNode(node): current = node # Find the leftmost leaf while(current.left is not None): current = current.left return current # Deleting a node def deleteNode(root, key): # Return if the tree is empty if root is None: return root # Find the node to be deleted if key root.key): root.right = deleteNode(root.right, key) else: # If the node is with only one child or no child if root.left is None: temp = root.right root = None return temp elif root.right is None: temp = root.left root = None return temp # If the node has two children, # place the inorder successor in position of the node to be deleted temp = minValueNode(root.right) root.key = temp.key # Delete the inorder successor root.right = deleteNode(root.right, temp.key) return root root = None root = insert(root, 8) root = insert(root, 3) root = insert(root, 1) root = insert(root, 6) root = insert(root, 7) root = insert(root, 10) root = insert(root, 14) root = insert(root, 4) print("Inorder traversal: ", end=' ') inorder(root) print("Delete 10") root = deleteNode(root, 10) print("Inorder traversal: ", end=' ') inorder(root)
// Binary Search Tree operations in Java class BinarySearchTree ( class Node ( int key; Node left, right; public Node(int item) ( key = item; left = right = null; ) ) Node root; BinarySearchTree() ( root = null; ) void insert(int key) ( root = insertKey(root, key); ) // Insert key in the tree Node insertKey(Node root, int key) ( // Return a new node if the tree is empty if (root == null) ( root = new Node(key); return root; ) // Traverse to the right place and insert the node if (key root.key) root.right = insertKey(root.right, key); return root; ) void inorder() ( inorderRec(root); ) // Inorder Traversal void inorderRec(Node root) ( if (root != null) ( inorderRec(root.left); System.out.print(root.key + " -> "); inorderRec(root.right); ) ) void deleteKey(int key) ( root = deleteRec(root, key); ) Node deleteRec(Node root, int key) ( // Return if the tree is empty if (root == null) return root; // Find the node to be deleted if (key root.key) root.right = deleteRec(root.right, key); else ( // If the node is with only one child or no child if (root.left == null) return root.right; else if (root.right == null) return root.left; // If the node has two children // Place the inorder successor in position of the node to be deleted root.key = minValue(root.right); // Delete the inorder successor root.right = deleteRec(root.right, root.key); ) return root; ) // Find the inorder successor int minValue(Node root) ( int minv = root.key; while (root.left != null) ( minv = root.left.key; root = root.left; ) return minv; ) // Driver Program to test above functions public static void main(String() args) ( BinarySearchTree tree = new BinarySearchTree(); tree.insert(8); tree.insert(3); tree.insert(1); tree.insert(6); tree.insert(7); tree.insert(10); tree.insert(14); tree.insert(4); System.out.print("Inorder traversal: "); tree.inorder(); System.out.println("After deleting 10"); tree.deleteKey(10); System.out.print("Inorder traversal: "); tree.inorder(); ) )
// Binary Search Tree operations in C #include #include struct node ( int key; struct node *left, *right; ); // Create a node struct node *newNode(int item) ( struct node *temp = (struct node *)malloc(sizeof(struct node)); temp->key = item; temp->left = temp->right = NULL; return temp; ) // Inorder Traversal void inorder(struct node *root) ( if (root != NULL) ( // Traverse left inorder(root->left); // Traverse root printf("%d -> ", root->key); // Traverse right inorder(root->right); ) ) // Insert a node struct node *insert(struct node *node, int key) ( // Return a new node if the tree is empty if (node == NULL) return newNode(key); // Traverse to the right place and insert the node if (key key) node->left = insert(node->left, key); else node->right = insert(node->right, key); return node; ) // Find the inorder successor struct node *minValueNode(struct node *node) ( struct node *current = node; // Find the leftmost leaf while (current && current->left != NULL) current = current->left; return current; ) // Deleting a node struct node *deleteNode(struct node *root, int key) ( // Return if the tree is empty if (root == NULL) return root; // Find the node to be deleted if (key key) root->left = deleteNode(root->left, key); else if (key> root->key) root->right = deleteNode(root->right, key); else ( // If the node is with only one child or no child if (root->left == NULL) ( struct node *temp = root->right; free(root); return temp; ) else if (root->right == NULL) ( struct node *temp = root->left; free(root); return temp; ) // If the node has two children struct node *temp = minValueNode(root->right); // Place the inorder successor in position of the node to be deleted root->key = temp->key; // Delete the inorder successor root->right = deleteNode(root->right, temp->key); ) return root; ) // Driver code int main() ( struct node *root = NULL; root = insert(root, 8); root = insert(root, 3); root = insert(root, 1); root = insert(root, 6); root = insert(root, 7); root = insert(root, 10); root = insert(root, 14); root = insert(root, 4); printf("Inorder traversal: "); inorder(root); printf("After deleting 10"); root = deleteNode(root, 10); printf("Inorder traversal: "); inorder(root); )
// Binary Search Tree operations in C++ #include using namespace std; struct node ( int key; struct node *left, *right; ); // Create a node struct node *newNode(int item) ( struct node *temp = (struct node *)malloc(sizeof(struct node)); temp->key = item; temp->left = temp->right = NULL; return temp; ) // Inorder Traversal void inorder(struct node *root) ( if (root != NULL) ( // Traverse left inorder(root->left); // Traverse root cout right); ) ) // Insert a node struct node *insert(struct node *node, int key) ( // Return a new node if the tree is empty if (node == NULL) return newNode(key); // Traverse to the right place and insert the node if (key key) node->left = insert(node->left, key); else node->right = insert(node->right, key); return node; ) // Find the inorder successor struct node *minValueNode(struct node *node) ( struct node *current = node; // Find the leftmost leaf while (current && current->left != NULL) current = current->left; return current; ) // Deleting a node struct node *deleteNode(struct node *root, int key) ( // Return if the tree is empty if (root == NULL) return root; // Find the node to be deleted if (key key) root->left = deleteNode(root->left, key); else if (key> root->key) root->right = deleteNode(root->right, key); else ( // If the node is with only one child or no child if (root->left == NULL) ( struct node *temp = root->right; free(root); return temp; ) else if (root->right == NULL) ( struct node *temp = root->left; free(root); return temp; ) // If the node has two children struct node *temp = minValueNode(root->right); // Place the inorder successor in position of the node to be deleted root->key = temp->key; // Delete the inorder successor root->right = deleteNode(root->right, temp->key); ) return root; ) // Driver code int main() ( struct node *root = NULL; root = insert(root, 8); root = insert(root, 3); root = insert(root, 1); root = insert(root, 6); root = insert(root, 7); root = insert(root, 10); root = insert(root, 14); root = insert(root, 4); cout << "Inorder traversal: "; inorder(root); cout << "After deleting 10"; root = deleteNode(root, 10); cout << "Inorder traversal: "; inorder(root); )
Komplexität des binären Suchbaums
Zeitliche Komplexität
Operation | Best-Case-Komplexität | Durchschnittliche Fallkomplexität | Worst-Case-Komplexität |
Suche | O (log n) | O (log n) | Auf) |
Einfügen | O (log n) | O (log n) | Auf) |
Streichung | O (log n) | O (log n) | Auf) |
Hier ist n die Anzahl der Knoten im Baum.
Raumkomplexität
Die Raumkomplexität für alle Operationen ist O (n).
Binäre Suchbaumanwendungen
- Bei der mehrstufigen Indizierung in der Datenbank
- Zur dynamischen Sortierung
- Zum Verwalten von virtuellen Speicherbereichen im Unix-Kernel