什么是二叉搜索树
二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)又称二叉排序树。它或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:
- 左子树上所有节点的值都小于等于根结点的值;
- 右子树上所有节点的值都大于等于根结点的值;
- 它的左右子树也分别为二叉搜索树。
注意:二叉搜索树中可以支持插入相等的值,也可以不支持插入相等的值,具体看使用场景定义。后续学习的 map/set/multimap/multiset 系列容器底层就是二叉搜索树,其中 map/set 不支持插入相等值,multimap/multiset 支持插入相等值。
性能分析
在最优情况下,二叉搜索树为完全二叉树(或者接近完全二叉树),其高度为 log2 N。最差情况下,二叉搜索树退化为单支树(或者类似单支),其高度为 N。
所以平均时间复杂度为 O(log n),最差情况为 O(n)。
虽然二分查找也可以实现 O(log2 N) 级别的查找效率,但是二分查找有两大缺陷:
- 需要存储在支持下标随机访问的结构中,并且有序。
- 插入和删除数据效率很低,因为存储在下标随机访问的结构中,插入和删除数据一般需要挪动数据。
Key 类型二叉搜索树的实现
为什么是 key 类型二叉搜索树呢?因为我们后面要讲的 set/multiset/map/multimap 容器的底层数据结构就红黑树(Red-Black Tree)——一种'近似平衡'的二叉搜索树(BST)。但不同的是,对于 set/multiset 容器,集合(Sets)是一种容器,它按照特定顺序存储唯一的元素。
节点结构
template<class K> struct BSTNode {
K _key; // 存储数据
BSTNode<K>* _left; // 指向左节点的指针
BSTNode<K>* _right; // 指向右节点的指针
BSTNode(const K& key = 0) :_key(key), _left(nullptr), _right(nullptr) {}
};
类结构
template<class K> class BSTree {
using Node = BSTNode<K>; // 使用 using 重命名
public:
// ...
private:
Node* _root = nullptr; // 成员变量
};
说明:下面我们实现过程中默认为值不重复的情形。
插入
思路如下:
- 树为空,则直接新增结点,赋值给 root 指针。
- 树不空,按二叉搜索树性质,用 cur 指针遍历二叉搜索树,用一个 parent 指针记下父亲节点。要插入值 key 比当前节点大往右走,插入值比当前结点小往左走,直到找到空位置,插入新结点。


