用静态数组实现二叉搜索树的删除函数的写法

嘟囔的搬运工 2014-05-03 10:20:00

用静态数组实现二叉搜索树时遇到一个问题，就是从树中删除某一个特定的值得时候，发现有点困难，因为是静态数组，删除一个节点时其余的孩子节点也要进行移动，尤其是当删除的节点只有一个孩子的时候，时间复杂度有些高，求高人给一个时间复杂度低的方案。
本人的时间复杂度较低的渣渣思想：
附上伪代码：
current = tree_find(value); /*找到要删除的值对应的数组游标*/
if( current节点为叶子节点)
{
直接删除该节点；
}
else
{
if( current节点有两个孩子节点 )
{
找到该节点的左孩子中值最大的节点值赋值给该节点；
并把那个孩子节点置为未使用；
}
else
{//该节点只有一个孩子节点，就是这的效率有点低，因为要一直移动该节点的所有孩子节点。
/*计算那个唯一的孩子节点的游标*/
if( 该节点只有左孩子 )
current_child = curent * 2；
else
current_child = current * 2 + 1；
/*开始顺次移动该节点的孩子节点子树的节点*/
pre_current = current_child；/*记录节点信息*/
tree->values[current] = tree->values[current_child]；/*移动要删除的节点第一个孩子节点*/
while(没到每个子树的叶子节点)
{
if( current_child节点有左孩子 )
{
tree->values[ current * 2 ] = tree->values[ current_child * 2 ]；
}
if( current_child节点有右孩子 )
{
tree->values[ current * 2 + 1 ] = tree->values[ current_child * 2 + 1]；
}
current_child = 获得的原current_child左子树或者右子树的节点；
}
}
}

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嘟囔的搬运工 2014-05-08

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用链表就好做了就是因为不是链表才会有时间复杂度过大的问题

buyong 2014-05-06

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能不能改用链表？

清华大学2004年计算机数据结构真题答案

C语言面试题.pdf

本书带完整书签第1章基础 1 1.1 基础编程模型 4 1.1.1 Java程序的基本结构 4 1.1.2 原始数据类塑与表达式 6 1.1.3 语句 8 1.1.4 简便记法 9 1.1.5 数组 10 1.1.6 静态方法 12 1.1.7 API 16 1.1.8 字符串 20 1.1.9 输入输出 21 1.1.10 二分査找 28 1.1.11 展望 30 1.2 数据抽象 38 1.2.1 使用抽象数据类型 38 1.2.2 抽象数据类型举例 45 1.2.3 抽象教据类型的实现 52 1.2.4 更多抽象数据类型的实现 55 1.2.5 数据类型的设计 60 1.3 背包、队列和栈 74 1.3.1 API 74 1.3.2 集合类數据类型的实现 81 1.3.3 链表 89 1.3.4 综述 98 1.4 算法分析 108 1.4.1 科学方法 108 1.4.2 观察 108 1.4.3 数学模型 112 1.4.4 增长数量级的分类 117 1.4.5 设计更快的算法 118 1.4.6 倍率实验 121 1.4.7 注意事项 123 1.4.8 处理对于输入的依赖 124 1.4.9 内存 126 1.4.10 展望 129 1.5 案例研究：union-find算法 136 1.5.1 动态连通性 136 1.5.2 实现 140 1.5.3 展望 148 第2章排序 152 2.1 初级排序算法 153 2.1.1 游戏规则 153 2.1.2 选择排序 155 2.1.3 插入排序 157 2.1.4 排序算法的可视化 159 2.1.5 比较两种排序算法 159 2.1.6 希尔排序 162 2.2 归并排序 170 2.2.1 原地归并的抽象方法 170 2.2.2 自顶向下的归并排序 171 2.2.3 自底向上的归并排序 175 2.2.4 排序算法的复杂度 177 2.3 快速排序 182 2.3.1 基本算法 182 2.3.2 性能特点 185 2.3.3 算法改进 187 2.4 优先队列 195 2.4.1 API 195 2.4.2 初级实现 197 2.4.3 堆的定义 198 2.4.4 堆的算法 199 2.4.5 堆排序 205 2.5 应用 214 2.5.1 将各种數据排序 214 2.5.2 我应该使用啷种排序算法 218 2.5.3 问题的归约 219 2.5.4 排序应用一览 221 第3章查找 227 3.1 符号表 228 3.1.1 API 228 3.1.2 有序符号表 230 3.1.3 用例举例 233 3.1.4 无序链表中的顺序查找 235 3.1.5 有序數组中的二分查找 238 3.1.6 对二分査找的分析 242 3.1.7 预览 244 3.2 二叉查找树 250 3.2.1 基本实现 250 3.2.2 分析 255 3.2.3 有序性相关的方法与删除操作 257 3.3 平衡査找树 269 3.3.1 2-3査找树 269 3.3.2 红黑二叉查找树 275 3.3.3 实现 280 3.3.4 删除操作 282 3.3.5 红黑树的性质 284 3.4 散列表 293 3.4.1 散列函数 293 3.4.2 基于拉链法的散列表 297 3.4.3 基于线性探测法的散列表 300 3.4.4 调整教组大小 304 3.4.5 内存使用 306 3.5 应用 312 3.5.1 我应该使用符号表的哪种实现 312 3.5.2 集合的API 313 3.5.3 字典类用例 315 3.5.4 索引类用例 318 3.5.5 稀疏向量 322 第4章图 329 4.1 无向图 331 4.1.1 术语表 331 4.1.2 表示无向图的数据类型 333 4.1.3 深度优先搜索 338 4.1.4 寻找路径 342 4.1.5 广度优先搜索 344 4.1.6 连通分量 349 4.1.7 符号图 352 4.1.8 总结 358 4.2 有向图 364 4.2.1 术语 364 4.2.2 有向图的数据类型 365 4.2.3 有向图中的可达性 367 4.2.4 环和有向无环图 369 4.2.5 有向图中的强连通性 378 4.2.6 总结 385 4.3 最小生成树 390 4.3.1 原理- 391 4.3.2 加权无向图的数据类型 393 4.3.3 最小生成树的API和测试用例 396 4.3.4 Prim算法 398 4.3.5 Prim算法的即时实现 401 4.3.6 Kruskal算法 404 4.3.7 展望 407 4.4 最短路径 412 4.4.1 最短路径的性质 413 4.4.2 加权有向图的数据结构 414 4.4.3 最短路径算法的理论基础 420 4.4.4 Dijkstra算法 421 4.4.5 无环加权有向图中的最短路径算法 425 4.4.6 一般加权有向图中的最短路径问题 433 4.4.7 展望 445 第5章字符串 451 5.1 字符串排序 455 5.1.1 键索引计数法 455 5.1.2 低位优先的字符串排序 458 5.1.3 高位优先的字符串排序 461 5.1.4 三向字符串快速排序 467 5.1.5 字符串排序算法的选择 470 5.2 单词查找树 474 5.2.1 单词查找树 475 5.2.2 单词查找树的性质 483 5.2.3 三向单词查找树 485 5.2.4 三向单词查找树的性质 487 5.2.5 应该使用字符串符号表的哪种实现 489 5.3 子字符串查找 493 5.3.1 历史简介 493 5.3.2 暴力子字符串査找算法 494 5.3.3 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法 496 5.3.4 Boyer-Moore字符串查找算法 502 5.3.5 Rabin-Karp指纹字符串查找算法 505 5.3.6 总结 509 5.4 正则表达式 514 5.4.1 使用正则表达式描述模式 514 5.4.2 缩略写法 516 5.4.3 正则表达式的实际应用 517 5.4.4 非确定有限状态自动机 518 5.4.5 模拟NFA的运行 520 5.4.6 构造与正则表达式对应的NFA 522 5.5 数据压缩 529 5.5.1 游戏规则 529 5.5.2 读写二进制数据 530 5.5.3 局限 533 5.5.4 热身运动：基因组 534 5.5.5 游程编码 537 5.5.6 霍夫曼压缩 540 第6章背景 558 索引 611

C语言经典面试问答[已整理].pdf 经典面试题自己整理的，格式清晰，便于阅读难得的好材料

编辑推荐　Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承　几十年多次修订，经久不衰的畅销书　涵盖所有程序员必须掌握的50种算法内容简介　　《算法（第4版）》全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色。　　 1、算法领域的经典参考书：Sedgewick畅销著作的*版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系　　 2、内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法　　 3、全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用　　 4、与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码　　5、富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷　　 6、科学的方法：用合适的数学模型精确地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的　　7、与网络相结合：配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源作者简介　　 Robert Sedgewick，斯坦福大学博士，导师为Donald E.Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是AdobeSystems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（Institute for DefenseAnalyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。　　 KevinWayne，康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。目　　录第1章　基础 1.1　基础编程模型 1.1.1　Java程序的基本结构 1.1.2　原始数据类型与表达式 1.1.3　语句 1.1.4　简便记法 1.1.5　数组 1.1.6　静态方法 1.1.7　 API 1.1.8　字符串 1.1.9　输入输出 1.1.10　二分查找 1.1.11　展望 1.2　数据抽象 1.2.1　使用抽象数据类型 1.2.2　抽象数据类型举例 1.2.3　抽象数据类型的实现 1.2.4　更多抽象数据类型的实现 1.2.5　数据类型的设计 1.3　背包、队列和栈 1.3.1　 API 1.3.2　集合类数据类型的实现 1.3.3　链表 1.3.4　综述 1.4　算法分析 1.4.1　科学方法 1.4.2　观察 1.4.3　数学模型 1.4.4　增长数量级的分类 1.4.5　设计更快的算法 1.4.6　倍率实验 1.4.7　注意事项 1.4.8　处理对于输入的依赖 1.4.9　内存 1.4.10　展望 1.5　案例研究：union-find算法 1.5.1　动态连通性 1.5.2　实现 1.5.3　展望第2章　排序 2.1　初级排序算法 2.1.1　游戏规则 2.1.2　选择排序 2.1.3　插入排序 2.1.4　排序算法的可视化 2.1.5　比较两种排序算法 2.1.6　希尔排序 2.2　归并排序 2.2.1　原地归并的抽象方法 2.2.2　自顶向下的归并排序 2.2.3　自底向上的归并排序 2.2.4　排序算法的复杂度 2.3　快速排序 2.3.1　基本算法 2.3.2　性能特点 2.3.3　算法改进 2.4　优先队列 2.4.1　 API 2.4.2　初级实现 2.4.3　堆的定义 2.4.4　堆的算法 2.4.5　堆排序 2.5　应用 2.5.1　将各种数据排序 2.5.2　我应该使用哪种排序算法 2.5.3　问题的归约 2.5.4　排序应用一览第3章　查找 3.1　符号表 3.1.1　API 3.1.2　有序符号表 3.1.3　用例举例 3.1.4　无序链表中的顺序查找 3.1.5　有序数组中的二分查找 3.1.6　对二分查找的分析 3.1.7　预览 3.2　二叉查找树 3.2.1　基本实现 3.2.2　分析 3.2.3　有序性相关的方法与删除操作 3.3　平衡查找树 3.3.1　2-3查找树 3.3.2　红黑二叉查找树 3.3.3　实现 3.3.4　删除操作 3.3.5　红黑树的性质 3.4　散列表 3.4.1　散列函数 3.4.2　基于拉链法的散列表 3.4.3　基于线性探测法的散列表 3.4.4　调整数组大小 3.4.5　内存使用 3.5　应用 3.5.1　我应该使用符号表的哪种实现 3.5.2　集合的API 3.5.3　字典类用例 3.5.4　索引类用例 3.5.5　稀疏向量第4章　图 4.1　无向图 4.1.1　术语表 4.1.2　表示无向图的数据类型 4.1.3　深度优先搜索 4.1.4　寻找路径 4.1.5　广度优先搜索 4.1.6　连通分量 4.1.7　符号图 4.1.8　总结 4.2　有向图 4.2.1　术语 4.2.2　有向图的数据类型 4.2.3　有向图中的可达性 4.2.4　环和有向无环图 4.2.5　有向图中的强连通性 4.2.6　总结 4.3　最小生成树 4.3.1　原理 4.3.2　加权无向图的数据类型 4.3.3　最小生成树的API和测试用例 4.3.4　 Prim算法 4.3.5　 Prim算法的即时实现 4.3.6　 Kruskal算法 4.3.7　展望 4.4　最短路径 4.4.1　最短路径的性质 4.4.2　加权有向图的数据结构 4.4.3　最短路径算法的理论基础 4.4.4　 Dijkstra算法 4.4.5　无环加权有向图中的最短路径算法 4.4.6　一般加权有向图中的最短路径问题 4.4.7　展望第5章　字符串 5.1　字符串排序 5.1.1　键索引计数法 5.1.2　低位优先的字符串排序 5.1.3　高位优先的字符串排序 5.1.4　三向字符串快速排序 5.1.5　字符串排序算法的选择 5.2　单词查找树 5.2.1　单词查找树 5.2.2　单词查找树的性质 5.2.3　三向单词查找树 5.2.4　三向单词查找树的性质 5.2.5　应该使用字符串符号表的哪种实现 5.3　子字符串查找 5.3.1　历史简介 5.3.2　暴力子字符串查找算法 5.3.3　 Knuth-Morris-Pratt子字符串查找算法 5.3.4　 Boyer-Moore字符串查找算法 5.3.5　 Rabin-Karp指纹字符串查找算法 5.3.6　总结 5.4　正则表达式 5.4.1　使用正则表达式描述模式 5.4.2　缩略写法 5.4.3　正则表达式的实际应用 5.4.4　非确定有限状态自动机 5.4.5　模拟NFA的运行 5.4.6　构造与正则表达式对应的 5.5　数据压缩 5.5.1　游戏规则 5.5.2　读写二进制数据 5.5.3　局限 5.5.4　热身运动：基因组 5.5.5　游程编码 5.5.6　霍夫曼压缩第6章　背景索引

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