题目描述 给定一些在集合中添加元素、删除元素、查找元素的操作,要求用二叉查找树进行维护。用于维护集合的二叉查找树为传统的二叉查找树,不应进行平衡性维护。 如若添加已存在的元素或删除不存在的元素,则该操作不应产生影响。 对删除操作的约定:若要删除的节点为n,若n没有右子树,则n被其左子树替代,若n有右子树,其右子树的最小元素的节点为x,则n被x替代,x被x的右孩子替代。 输入格式 第一行一个整数 Q,表示操作个数。 接下来 Q行,每行一个操作。 + x表示添加元素x。 - x表示删除元素x。 * x表示查找元素x。 以上x均为正整数。 输出格式 对于查找操作,输出从根开始寻找到这个元素的路径,格式为: 开头一个字符*,之后从根开始,若元素在左子树中,则添加l,若在右子树中,则添加r。 如果元素未被查找到,换行输出Nothing.使用C++语言,多使用递归

时间: 2024-03-07 12:50:32 浏览: 189
以下是一个参考代码,使用了递归实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 100010; int n; int w[N], l[N], r[N], idx; int build(int l, int r) // 构建二叉查找树 { if (l > r) return 0; int root = ++idx; int mid = l + r >> 1; w[root] = mid; l[root] = build(l, mid - 1); r[root] = build(mid + 1, r); return root; } void insert(int root, int x) // 向二叉查找树中插入元素 { if (x == w[root]) return; if (x < w[root]) { if (!l[root]) l[root] = ++idx, w[l[root]] = x; else insert(l[root], x); } else { if (!r[root]) r[root] = ++idx, w[r[root]] = x; else insert(r[root], x); } } int query(int root, int x) // 在二叉查找树中查找元素 { if (!root) return -1; if (w[root] == x) return root; if (x < w[root]) return query(l[root], x); else return query(r[root], x); } void delete_node(int root, int x) // 在二叉查找树中删除元素 { if (!root) return; if (w[root] == x) { if (!l[root] && !r[root]) w[root] = 0; else if (r[root]) { int p = r[root]; while (l[p]) p = l[p]; w[root] = w[p]; delete_node(r[root], w[p]); } else { int p = l[root]; while (r[p]) p = r[p]; w[root] = w[p]; delete_node(l[root], w[p]); } } else if (x < w[root]) delete_node(l[root], x); else delete_node(r[root], x); } void output(int root, int x) // 输出查找元素的路径 { if (w[root] == x) { cout << "*\n"; return; } if (x < w[root]) cout << "l"; else cout << "r"; if (x < w[root]) output(l[root], x); else output(r[root], x); } int main() { cin >> n; int root = build(1, n); while (n -- ) { char op; int x; cin >> op >> x; if (op == '+') insert(root, x); else if (op == '-') delete_node(root, x); else { int res = query(root, x); if (res == -1) cout << "Nothing\n"; else output(root, x), cout << endl; } } return 0; } ``` 时间复杂度: - 插入操作的时间复杂度为 $O(h)$,其中 $h$ 为二叉查找树的高度,最坏情况下为 $O(n)$。 - 查询操作的时间复杂度为 $O(h)$,其中 $h$ 为二叉查找树的高度,最坏情况下为 $O(n)$。 - 删除操作的时间复杂度为 $O(h)$,其中 $h$ 为二叉查找树的高度,最坏情况下为 $O(n)$。 因此,总时间复杂度为 $O(nh)$,最坏情况下为 $O(n^2)$。
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