查找表与删除操作：静态查找表与动态查找树

"被删除的结点既有左子树也有右子树-第九章 查找" 在计算机科学中，查找是数据处理中的一个关键概念，它涉及到在数据结构中寻找特定信息的过程。查找表是一种组织数据的方式，由相同类型的数据元素（或记录）构成，这些元素之间的关系相对松散。查找表主要分为两大类：静态查找表和动态查找表。 静态查找表是指那些只进行查询和检索操作的数据结构，它们通常不会因为查询结果而改变。这类表的操作包括检查特定元素是否存在于表中、获取元素的属性信息。静态查找表的代表有数组、链表等，但它们的查找效率往往较低，因为元素间没有预定义的顺序或关联。 动态查找表则允许在查询后根据需要插入或删除元素。这包括了在表中找不到元素时将其插入，或者找到元素后将其删除。动态查找表常常使用更复杂的数据结构，如二叉搜索树、平衡树（如AVL树、红黑树）、B树等，以提高查找、插入和删除操作的效率。 在本题中，标题提到的情况是关于节点删除的问题，特别是被删除的节点同时拥有左子树和右子树。在二叉搜索树中，如果要删除一个有左右子树的节点，通常会采用替换策略：找到该节点的前驱节点（左子树中最大的节点）或后继节点（右子树中最小的节点），用这个节点来替换待删除节点，然后删除替换节点。在提供的示例中，节点50是被删除的节点，它的前驱节点是35，因此35将被用来替代50，随后35这个节点会被删除。 查找表的操作通常基于关键字，这是数据元素中的一个值，用于唯一标识一个元素。如果一个关键字可以唯一标识一个记录，那么它被称为主关键字；如果它可以标识多个记录，则称为次关键字。查找操作是在查找表中寻找具有特定关键字的元素或记录，如果找到，返回元素信息或其位置；如果未找到，返回“查找不成功”。 为了提高查找效率，查找表可能采用各种数据结构，如二叉树、平衡树和哈希表。哈希表通过哈希函数直接计算出元素的存储位置，提供快速的查找速度，但可能面临哈希冲突问题。而动态查找树，如二叉搜索树，通过节点间的相对顺序保证查找效率，插入和删除操作也能保持树的平衡以维持性能。 在静态查找表ADTStaticSearchTable中，有如下的基本操作： 1. Create(&ST,n): 构造一个包含n个数据元素的静态查找表ST。 2. Destroy(&ST): 销毁查找表ST。 3. Search(ST,key): 在ST中查找关键字为kval的元素，如果找到，返回元素的值或位置；否则返回“空”。 4. Traverse(ST,Visit()): 遍历查找表ST，并对每个元素调用Visit()函数进行访问。 查找表是数据结构中的核心概念，不同的查找表类型和操作适应不同的应用场景，优化查找效率是设计这些数据结构的关键目标。