[Day 2]バイナリ検索ツリー-第1部
バイナリ検索ツリー
すべてのノードについて、
- 왼쪽 서브트리에 있는 데이터는 모두 혀냊 노드의 값보다 작고
- 오른쪽 서브트리에 있는 데이터는 모두 현재 노드의 값보다 큰
上記の性質を満たすバイナリツリー(ただし、重複データがないと仮定)バイナリ・ナビゲーションを適用するには、ナビゲーション・ターゲットの配列を事前にソートする必要があるため、その配列にデータ要素を追加したり、配列からデータ要素を削除したりするのに要する時間は
n
に比例します.整列配列を使用したバイナリナビゲーションと比較
長所
データの追加、削除が容易
短所
バイナリナビゲーションツリーの抽象データ構造
演算の定義
バイナリナビゲーションツリーに要素を挿入
バイナリナビゲーションツリー実装
初期化
class Node:
# 초기화
def __init__(self, key, data):
self.key = key
self.data = data
self.left = None
self.right = None
class BinSearchTree:
# 저번에는 인자를 주었는데 이번에는 none으로 초기화
def __init__(self):
self.root = None
inorder traversal
class Node:
# 이번에는 노드들의 리스트를 만들어서 리턴한다.
def inorder(self):
traversal = []
if self.left:
traversal += self.left.inorder()
traversal.append(self)
if self.right:
traversal += self.right.inorder()
return traversal
class BinSearchTree:
def inorder(self):
if self.root:
return self.root.inorder()
else:
return []
min(), max()
# 노드 클래스
class Node:
def min(self):
if self.left:
return self.left.min()
else:
return self
def max(self):
if self.right:
return self.right.max()
else:
return self
# 이진 탐색 트리 클래스
class BinSearchTree:
def min(self):
# 루트 노드가 존재하면
if self.root:
return self.root.min()
else:
return None
def max(self):
if self.root:
return self.root.max()
else:
return None
lookup()
# 노드 클래스
class Node:
# parent 인자가 주어지지않으면 None으로 생각하라는 말
def lookup(self, key, parent=None):
# 지금 방문된 노드(self.key)보다 탐색하려는 키가 작으면 왼쪽으로 가야함
if key < self.key:
# 왼쪽 자식이 있을 때
if self.left:
# 재귀적으로 호출
return self.left.lookup(key, self)
else:
# 찾으려는 키가 없구나
return None, None
# 지금 방문된 노드보다 찾으려는 키가 크면 오른쪽으로 가야함
elif key > self.key:
# 오른쪽 자식이 있을 때
if self.right:
return self.right.lookup(key, self)
else:
return None, None
# 찾았다 해당 노드!
else:
return self, parent
# 이진 탐색 트리 클래스
class BinSearchTree:
def lookup(self, key):
if self.root:
return self.root.lookup(key)
else:
return None, None
insert()
class Node:
def insert(self, key, data):
# 찾으려는 키가 해당노드보다 작은 경우 왼쪽으로
if key < self.key:
# 왼쪽 자식 노드가 존재하는 경우
if self.left:
self.left.insert(key, data)
# 존재하지않으면 노드를 단다.
else:
self.left = Node(key, data)
# 찾으려는 키가 해당 노드보다 큰 경우 오른쪽으로
elif key > self.key:
# 오른쪽 자식 노드가 존재하는 경우
if self.right:
self.right.insert(key, data)
# 존재하지 않으면 노드를 단다.
else:
self.right = Node(key, data)
# 중복된 노드가 존재하는 경우 에러 발생
else:
print("중복된 노드가 존재")
return True
class BinSearchTree:
# 노드 삽입
def insert(self, key, data):
# 존재하는 트리라면
if self.root:
self.root.insert(key,data)
# 트리가 존재하지않다면 해당 노드를 루트에 넣는다.
else:
self.root = Node(key, data)
Reference
この問題について([Day 2]バイナリ検索ツリー-第1部), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@metterian/Day2-이진-탐색-트리-Binary-Search-Trees-1부テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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