9.26
int Search_Bin_Digui(SSTable ST,int key,int low,int high)//折半查找的递归算法 {
if(low>high) return 0; //查找不到时返回0 mid=(low+high)/2;
if(ST.elem[mid].key==key) return mid; else if(ST.elem[mid].key>key)
return Search_Bin_Digui(ST,key,low,mid-1);
else return Search_Bin_Digui(ST,key,mid+1,high); }
}//Search_Bin_Digui 9.27
int Locate_Bin(SSTable ST,int key)//折半查找,返回小于或等于待查元素的最后一个结点号 {
int *r;
r=ST.elem;
if(key else if(key>=r[ST.length].key) return ST.length; low=1;high=ST.length; while(low<=high) { mid=(low+high)/2; if(key>=r[mid].key&&key else if(key } //本算法不存在查找失败的情况,不需要return 0; }//Locate_Bin 9.28 typedef struct { int maxkey; int firstloc; } Index; typedef struct { int *elem; int length; Index idx[MAXBLOCK]; //每块起始位置和最大元素,其中idx[ 0 ]不利用,其内容初始化为{0,0}以利于折半查找 int blknum; //块的数目 } IdxSqList; //索引顺序表类型 int Search_IdxSeq(IdxSqList L,int key)//分块查找,用折半查找法确定记录所在块,块内采用顺序查找法 { if(key>L.idx[L.blknum].maxkey) return ERROR; //超过最大元素 low=1;high=L.blknum; found=0; while(low<=high&&!found) //折半查找记录所在块号mid { mid=(low+high)/2; if(key<=L.idx[mid].maxkey&&key>L.idx[mid-1].maxkey) found=1; else if(key>L.idx[mid].maxkey) low=mid+1; else high=mid-1; } i=L.idx[mid].firstloc; //块的下界 j=i+blksize-1; //块的上界 temp=L.elem[i-1]; //保存相邻元素 L.elem[i-1]=key; //设置监视哨 for(k=j;L.elem[k]!=key;k--); //顺序查找 L.elem[i-1]=temp; //恢复元素 if(k }//Search_IdxSeq 分析:在块内进行顺序查找时,如果需要设置监视哨,则必须先保存相邻块的相邻元素,以免数据丢失. 9.29 typedef struct { LNode *h; //h指向最小元素 LNode *t; //t指向上次查找的结点 } CSList; LNode *Search_CSList(CSList &L,int key)//在有序单循环链表存储结构上的查找算法,假定每次查找都成功 { if(L.t->data==key) return L.t; else if(L.t->data>key) for(p=L.h,i=1;p->data!=key;p=p->next,i++); else for(p=L.t,i=L.tpos;p->data!=key;p=p->next,i++); L.t=p; //更新t指针 return p; }//Search_CSList 分析:由于题目中假定每次查找都是成功的,所以本算法中没有关于查找失败的处理.由微积分可得,在等概率情况下,平均查找长度约为n/3. 9.30 typedef struct { DLNode *pre; int data; DLNode *next; } DLNode; typedef struct { DLNode *sp; int length; } DSList; //供查找的双向循环链表类型 DLNode *Search_DSList(DSList &L,int key)//在有序双向循环链表存储结构上的查找算法,假定每次查找都成功 { p=L.sp; if(p->data>key) { while(p->data>key) p=p->pre; L.sp=p; } else if(p->data while(p->data return p; }//Search_DSList 分析:本题的平均查找长度与上一题相同,也是n/3. 9.31 int last=0,flag=1; int Is_BSTree(Bitree T)//判断二叉树T是否二叉排序树,是则返回1,否则返回0 { if(T->lchild&&flag) Is_BSTree(T->lchild); if(T->data if(T->rchild&&flag) Is_BSTree(T->rchild); return flag; }//Is_BSTree 9.32 int last=0; void MaxLT_MinGT(BiTree T,int x)//找到二叉排序树T中小于x的最大元素和大于x的最小元素 { if(T->lchild) MaxLT_MinGT(T->lchild,x); //本算法仍是借助中序遍历来实现 if(last if(last<=x&&T->data>x) //找到了大于x的最小元素 printf(\ last=T->data; if(T->rchild) MaxLT_MinGT(T->rchild,x); }//MaxLT_MinGT 9.33 void Print_NLT(BiTree T,int x)//从大到小输出二叉排序树T中所有不小于x的元素 { if(T->rchild) Print_NLT(T->rchild,x); if(T->data if(T->lchild) Print_NLT(T->lchild,x); //先右后左的中序遍历 }//Print_NLT 9.34 void Delete_NLT(BiTree &T,int x)//删除二叉排序树T中所有不小于x元素结点,并释放空间 { if(T->rchild) Delete_NLT(T->rchild,x); if(T->data T=T->lchild; free(q); //如果树根不小于x,则删除树根,并以左子树的根作为新的树根 if(T) Delete_NLT(T,x); //继续在左子树中执行算法 }//Delete_NLT 9.35 void Print_Between(BiThrTree T,int a,int b)//打印输出后继线索二叉排序树T中所有大于a且小于b的元素 { p=T; while(!p->ltag) p=p->lchild; //找到最小元素 while(p&&p->data if(p->data>a) printf(\输出符合条件的元素 if(p->rtag) p=p->rtag; else { p=p->rchild; while(!p->ltag) p=p->lchild; } //转到中序后继 }//while }//Print_Between 9.36 void BSTree_Insert_Key(BiThrTree &T,int x)//在后继线索二叉排序树T中插入元素x { if(T->data if(T->rtag) //T没有右子树时,作为右孩子插入 { p=T->rchild; q=(BiThrNode*)malloc(sizeof(BiThrNode)); q->data=x; T->rchild=q;T->rtag=0; q->rtag=1;q->rchild=p; //修改原线索 } else BSTree_Insert_Key(T->rchild,x);//T有右子树时,插入右子树中 }//if else if(T->data>x) //插入到左子树中 { if(!T->lchild) //T没有左子树时,作为左孩子插入 { q=(BiThrNode*)malloc(sizeof(BiThrNode)); q->data=x; T->lchild=q; q->rtag=1;q->rchild=T; //修改自身的线索 } else BSTree_Insert_Key(T->lchild,x);//T有左子树时,插入左子树中 }//if }//BSTree_Insert_Key 9.37 Status BSTree_Delete_key(BiThrTree &T,int x)//在后继线索二叉排序树T中删除元素x { BTNode *pre,*ptr,*suc;//ptr为x所在结点,pre和suc分别指向ptr的前驱和后继 p=T;last=NULL; //last始终指向当前结点p的前一个(前驱) while(!p->ltag) p=p->lchild; //找到中序起始元素 while(p) { if(p->data==x) //找到了元素x结点 { pre=last; ptr=p; } else if(last&&last->data==x) suc=p; //找到了x的后继 if(p->rtag) p=p->rtag; else { p=p->rchild; while(!p->ltag) p=p->lchild; } //转到中序后继 last=p; }//while //借助中序遍历找到元素x及其前驱和后继结点 if(!ptr) return ERROR; //未找到待删结点 Delete_BSTree(ptr); //删除x结点 if(pre&&pre->rtag) pre->rchild=suc; //修改线索 return OK; }//BSTree_Delete_key void Delete_BSTree(BiThrTree &T)//课本上给出的删除二叉排序树的子树T的算法,按照线索二叉树的结构作了一些改动 { q=T; if(!T->ltag&&T->rtag) //结点无右子树,此时只需重接其左子树 T=T->lchild; else if(T->ltag&&!T->rtag) //结点无左子树,此时只需重接其右子树 T=T->rchild; else if(!T->ltag&&!T->rtag) //结点既有左子树又有右子树 { p=T;r=T->lchild; while(!r->rtag) { s=r; r=r->rchild; //找到结点的前驱r和r的双亲s } T->data=r->data; //用r代替T结点 if(s!=T) s->rchild=r->lchild; else s->lchild=r->lchild; //重接r的左子树到其双亲结点上 q=r; }//else free(q); //删除结点 }//Delete_BSTree 分析:本算法采用了先求出x结点的前驱和后继,再删除x结点的办法,这样修改线索时会比较简单,直接让前驱的线索指向后继就行了.如果试图在删除x结点的同时修改线索,则问题反而复杂化了. 9.38 void BSTree_Merge(BiTree &T,BiTree &S)//把二叉排序树S合并到T中 { if(S->lchild) BSTree_Merge(T,S->lchild); if(S->rchild) BSTree_Merge(T,S->rchild); //合并子树 Insert_Key(T,S); //插入元素 }//BSTree_Merge void Insert_Key(Bitree &T,BTNode *S)//把树结点S插入到T的合适位置上 { if(S->data>T->data) { if(!T->rchild) T->rchild=S; else Insert_Key(T->rchild,S); } else if(S->data if(!T->lchild) T->lchild=S; else Insert_Key(T->lchild,S); } S->lchild=NULL; //插入的新结点必须和原来的左右子树断绝关系 S->rchild=NULL; //否则会导致树结构的混乱 }//Insert_Key 分析:这是一个与课本上不同的插入算法.在合并过程中,并不释放或新建任何结点,而是采取修改指针的方式来完成合并.这样,就必须按照后序序列把一棵树中的元素逐个连接到另一棵树上,否则将会导致树的结构的混乱. 9.39 void BSTree_Split(BiTree &T,BiTree &A,BiTree &B,int x)//把二叉排序树T分裂为两棵二叉排序树A和B,其中A的元素全部小于等于x,B的元素全部大于x { if(T->lchild) BSTree_Split(T->lchild,A,B,x); if(T->rchild) BSTree_Split(T->rchild,A,B,x); //分裂左右子树 if(T->data<=x) Insert_Key(A,T);