构造次优查找树：二叉链表与累计权值表

次优查找树（Second-Optimal Search Tree，简称SOSTree）是一种基于二叉链表的高效数据结构，用于查找操作。在《计算机学院》的教材中，章节九详细介绍了查找算法在数据结构中的应用，特别是在构建次优查找树时，通过`CreateSOSTre`函数实现从有序表`SSTable ST`中构造这种特殊的数据结构。 `CreateSOSTre`函数的主要任务是根据给定有序表中的元素及其权重（weight）来构建次优查找树。函数首先检查输入有序表`ST`的长度，如果为空，则返回空树`NULL`。接下来，它调用`FindSW`函数计算出累计权值表`sw`，这一步骤对于维护查找树的最优性至关重要。`FindSW`函数负责根据元素的权重值，统计每个节点的累积权值，这有助于后续构建过程中保持树的性能。 次优查找树与普通的查找算法不同，它允许存在多个具有相同关键字（例如次关键字）的记录，但力求提供一种次优的查找效率。在查找操作中，对于关键字等于给定值的数据元素或记录，如果在树中存在，那么查找被认为是成功的，并返回整个记录的信息或位置；如果不存在，查找则失败，返回空记录或空指针。这种设计使得次优查找树在处理大量重复关键字的情况下，仍能保持相对较高的查找效率。 查找表作为数据结构的基础组成部分，支持多种操作，包括查询、检索、插入和删除。静态查找表只进行查询和检索，而动态查找表在查询后可能需要更新表的内容，这决定了查找表的动态性。在查找表中，关键字是关键的概念，它可以是主关键字（唯一标识记录），也可以是次关键字（标识多个记录）。 总结来说，次优查找树采用二叉链表的存储结构，利用累计权值优化查找过程，适用于需要处理具有重复关键字情况的场景。通过理解并掌握这些概念和函数实现，用户能够有效地构建和使用次优查找树来处理各种数据查询问题。