搜索二叉树代码解析(增、删、改、查)

/*二叉搜索树的查找操作*/ 
//查找效率决定于树的高度 
 position find(elementtype x,bintree bst)//尾递归 
 {
 	if(!bst) return NULL;//查找失败
	if(x>bst->data)
	{
		return find(x,bst->right);//在右子树中继续查找 
	 } 
	 else if(x<bst->data)
	 {
	 	return find(x,bst->left);//在左子树里面继续查找 
	  } 
	else return bst;//查找成功,返回节点的找到节点的地址 
 }
 /*用循环实现*/ 
  position iterfind(elementtype x,bintree bst)
  {
  	while(bst)
  	{
  		if(x>bst->data) 
  		{
  			bst=bst->right; //向右子树中移动,继续查找 
		}
		else if(x<bst->data)
		{
		    bst=bst->left;	//向左子树中移动,继续查找 
		}
		else  return bst; //查找成功,返回节点的找到节点的地址 
	}
	return NULL;  //查找失败 
  }
 /*最小值和最大值的查找*/ 
 //左小右大 
 position findmin(bintree bst) //找最小值 递归实现 
 {
 	if(!bst)  return NULL;//空的二叉搜索树,返回NULL 
	else if(!bst->left)
	{
		return bst; //找到最左叶节点并返回 
	 } 
	else
	{
		return findmin(bst->left); //沿左分支继续查找 
	}
  } 
  position findmax(bintree bst) // 找最大值 循环实现, 
  {
  	if(bst)
  	{
  		while(bst->right)
  		{
  			bst=bst->right;
		}
	}
	return bst;
   } 
 /*二叉搜索树的插入*/
 position insert(elementtype x,bintree bst)
 {
 	if(!bst) //若原树为空,生成并返回一个节点的二叉搜索树 
 	{
 		bst=malloc(sizeof(struct treenode));
 		bst->data=x;
 		bst->left=bst->right=NULL;
	}
	else //递归插入 
	{
		if(x<bst->data)
		{
			bst->left=insert(x,bst->left);
		}
		else if(x>bst->right)
		{
			bst->right=insert(x,bst->right);
		}
	 }
	 return bst; 
 }
 /*二叉搜索树的删除*/
bintree delete(elementtype x,bintree bst)
{
	position tmp;
	if(!bst) printf("要删除的元素未找到");
	else if(x<bst->data)
	{
		bst->left=delete(x,bst->left);//左子树递归删除 
	 } 
	else if(x>bst->right)
	{
		bst->right=delete(x,bst->right);//右子树递归删除 
	 } 
	 else 
	    if(bst->left&&bst->right) //被删除的节点有左右两个子节点
	    {
	    	tmp=findmin(bst->right)//在右子树中找做小的元素填充删除节点
			bst->data=tmp->data;
			bst->right=delete(bst->data,bst->right);//在右子树中找最小的元素填充删除节点 
		} 
		else //被删除节点有一个或者这无子节点 
		{
			tmp=bst;
			if(!bst->left)//有右孩子或无子节点 
			{
				bst=bst->right;
			}
			else if(!bst->right)//有左孩子或无子节点 
			{
				bst=bst->left;
			}
			free(tmp);
		}
	return bst;
}

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

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