二叉搜索树的概念

二叉搜索树(BST，Binary Search Tree)，也称二叉排序树或者二叉查找树。
它或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树：

若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值
若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于根节点的值
它的左右子树分别也为二叉搜索树

二叉搜索树的操作

对于二叉搜索树的操作支持增删查，却不支持改。因为对节点的修改很可能破坏二叉搜索树的结构，使其失效。

二叉搜索树的查找

从根节点开始比较查找，查找的值比根大就往右子树中查找，比根小就往左子树中查找
最多查找高度次，如果走到空，就是没找到

template<class K>
class BSTreeNode
{
public:
	BSTreeNode(const K& key)
		: _key(key)
		, _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
	{}

	K _key;
	BSTreeNode<K>* _left;
	BSTreeNode<K>* _right;
};

template<class K>
class BSTree
{
	typedef BSTreeNode<K> Node;
public:
	// 非递归查找
	bool Find(const K& key)
	{
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (key > cur->_key)
			{
				cur = cur->_right;
			}
			else if (key < cur->_key)
			{
				cur = cur->_left;
			}
			else
			{
				return true;
			}
		}

		return false;
	}
private:
	Node* _root;
};

二叉搜索树的插入

插入分两种情况：

树为空，直接新增节点，赋值给root指针
树不为空，先查找插入位置，再插入新节点

// 非递归插入
bool Insert(const K& key)
{
	// 树为空
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(key);
		return true;
	}

	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr; // 记录当前节点的双亲节点
	while (cur)
	{
		if (key > cur->_key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (key < cur->_key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else // 遇到相等，插入失败，二叉搜索树中的值是唯一的
		{
			return false;
		}
	}
	
	// cur走到空，代表位置找到，此时让双亲节点链接
	cur = new Node(key);
	if (key > parent->_key)
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}

	return true;
}

二叉搜索树的删除

首先查找元素是否在二叉搜索树中，不存在就返回false。
否则，对要删除的节点可以分四种情况讨论：

要删除的节点无孩子节点
要删除的节点只有左孩子节点
要删除的节点只有右孩子节点
要删除的节点有左，右孩子节点

其实这4种情况中，第1种情况可以与第2种情况，或第3种情况合并处理。
所以最终可以得到对3种删除情况的处理：

删除该节点，使被删除节点的双亲节点指向被删除节点的左孩子节点
删除该节点，使被删除节点的双亲节点指向被删除节点的右孩子节点
先寻找左子树的最右节点（即左子树中序遍历的最后一个节点，关键码最大），或右子树的最左节点（即右子树中序遍历的第一个节点，关键码最小），用它的值赋给被删除节点位置，然后处理该最右节点或最左节点。

// 非递归删除
bool Erase(const K& key)
{
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
		if (key > cur->_key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (key < cur->_key)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else // 找到了
		{
			// 左子树为空
			if (cur->_left == nullptr)
			{
				// 如果是根节点的情况
				if (cur == _root)
				{
					_root = cur->_right;
				}
				else // 非根节点
				{
					if (cur == parent->_left)
					{
						parent->_left = cur->_right;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_right;
					}
				}

				delete cur;
				cur = nullptr;
			}
			else if (cur->_right == nullptr) // 右子树为空
			{
				// 如果是根节点的情况
				if (cur == _root)
				{
					_root = cur->_left;
				}
				else // 非根节点
				{
					if (cur == parent->_left)
					{
						parent->_left = cur->_left;
					}
					else
					{
						parent->_right = cur->_left;
					}
				}
				delete cur;
				cur = nullptr;
			}
			else 
			{
				// 左右子树都不为空
				// 替换法删除
				// 左子树最大节点 -- 左子树最右节点
				// 右子树最小节点 -- 右子树最左节点

				Node* maxParent = cur;
				// 这里找左子树的最大节点
				Node* leftMax = cur->_left;
				while (leftMax->_right)
				{
					maxParent = leftMax;
					leftMax = leftMax->_right;
				}
				cur->_key = leftMax->_key; // 最右节点赋值给cur节点

				// 对最右节点进行删除处理
				if (maxParent->_left == leftMax)
				{
					maxParent->_left = leftMax->_left;
				}
				else
				{
					maxParent->_right = leftMax->_left;
				}
				delete leftMax;
			}

			return true;
		}
	}

	return false;
}

二叉搜索树的递归实现

template<class K>
class BSTreeNode
{
public:
	BSTreeNode(const K& key)
		: _key(key)
		, _left(nullptr)
		, _right(nullptr)
	{}

	K _key;
	BSTreeNode<K>* _left;
	BSTreeNode<K>* _right;
};

template<class K>
class BSTree
{
	typedef BSTreeNode<K> Node;
public:
	// 构造
	BSTree(Node* root = nullptr)
			:_root(root)
		{}
	
	// 拷贝构造
	BSTree(const BSTree<K>& bst)
	{
		_root = _Copy(bst._root);
	}
	
	// 赋值
	BSTree<K>& operator=(BSTree<K> bst)
	{
		swap(_root, bst._root);
		return *this;
	}
	
	// 析构
	~BSTree()
	{
		_Destory(_root);
	}
	
	// 查找
	bool Find(const K& key)
	{
		return _Find(_root, key);
	}

	// 插入
	bool Insert(const K& key)
	{
		return _Insert(_root, key);
	}
	
	// 删除
	bool Erase(const K& key)
	{
		return _Erase(_root, key);
	}
private:
	Node* _Copy(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return nullptr;
		}

		Node* copyRoot = new Node(root->_key);
		copyRoot->_left = _Copy(root->_left);
		copyRoot->_right = _Copy(root->_right);
		return copyRoot;
	}

	// 这里给&,root就不用在外面置空了
	void _Destory(Node*& root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return;
		}
		
		// 后序遍历
		_Destory(root->_left);
		_Destory(root->_right);
		delete root;
		root = nullptr;
	}
	
	bool _Find(Node* root, const K& key)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return false;
		}

		if (key > root->_key)
		{
			return _Find(root->_right, key);
		}
		else if (key < root->_key)
		{
			return _Find(root->_left, key);
		}
		else
		{
			return true;
		}
	}

	// 必须给&
	bool _Insert(Node*& root, const K& key)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			root = new Node(key);
			return true;
		}

		if (key > root->_key)
		{
			return _Insert(root->_right, key);
		}
		else if (key < root->_key)
		{
			return _Insert(root->_left, key);
		}
		else
		{
			return false;
		}
	}
	
	// 必须是&
	bool _Erase(Node*& root, const K& key)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return false;
		}

		if (key > root->_key)
		{
			return _Erase(root->_right, key);
		}
		else if (key < root->_key)
		{
			return _Erase(root->_left, key);
		}
		else
		{
			Node* del = root;
			if (root->_left == nullptr)
			{
				// &的作用
				root = root->_right;
			}
			else if (root->_right == nullptr)
			{
				root = root->_left;
			}
			else
			{
				// 找右树的最左节点
				Node* min = root->_right;
				while (min->_left)
				{
					min = min->_left;
				}
				swap(root->_key, min->_key);
				return _Erase(root->_right, key);
			}

			delete del;
			return true;
		}
	}
private:
	Node* _root;
};

以上代码读者可以通过添加中序遍历，对其进行验证。
二叉搜索树增删查的时间复杂度是 $O (h)$ ，h是树的高度，因此h最坏的情况下是n。
这是因为二叉搜索树并不保证它是完全二叉树或接近完全二叉树，也就并不能保证它的节点的分布是均匀的。

逻辑回归(Logistic Regression)

二叉搜索树