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Binary Search Tree - 이진 탐색 트리 본문
이진 탐색 트리입니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_tree
이진 탐색 트리는 아래아 같은 조건을 가지고 있습니다.
- 완전이진트리이다.
- 각 노드의 왼쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 작은 값을 지닌 노드들로 이루어져 있다.
- 각 노드의 오른쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 큰 값을 지닌 노드들로 이루어져 있다.
- 중복된 노드가 없어야 한다.
- 왼쪽 서브트리, 오른쪽 서브트리 또한 이진탐색트리이다.
Go 코드는 아래 링크에서 확인했습니다. 설명이 쉽게 되어 있습니다.
https://about.sourcegraph.com/go/gophercon-2018-binary-search-tree-algorithms
Go로 구현된 코드입니다.
package main import "fmt" // Node 구조체는 이진트리의 노드를 구성합니다. type Node struct { Key int Left *Node // 왼쪽 노드는 현재 노드보다 작은 수를 갖습니다. Right *Node // 오른쪽 노드는 현재 노드보다 큰 수를 갖습니다. } // 이진 탐색 트리에서 값을 검색합니다. func (n *Node) Search(searchKey int) bool { // 노드 구조체 n이 nil이라면 아루 값도 없는 경우 입니다. if n == nil { return false } // 찾으려는 값이 노드의 key보다 크다면 오른쪽 노드에서 다시 찾습니다. // 그렇지 않다면 (찾으려는 값이 노드의 key보다 작다면) 왼쪽 노드에서 다시 찾습니다. if n.Key < searchKey { return n.Right.Search(searchKey) } else if n.Key > searchKey { return n.Left.Search(searchKey) } // 위 조건에 포함하지 않는다면 n.key는 찾으려는 값입니다. // n.Key == key return true } // 이진 탐색 트리에 값을 추가합니다. func (n *Node) Insert(addKey int) { // 추가하려는 값이 노드의 key보다 크다면 오른쪽 노드에서 다시 추가 조건을 확인합니다. // 그렇지 않다면 (추가하려는 값이 노드의 key보다 작다면) 왼쪽 노드에서 다시 추가 조건을 확인합니다. // 오른쪽 또는 왼쪽 노드가 nil이라면 새로운 노드를 추가합니다. if n.Key < addKey { if n.Right == nil { n.Right = &Node{Key: addKey} } else { n.Right.Insert(addKey) } } else if n.Key > addKey { if n.Left == nil { n.Left = &Node{Key: addKey} } else { n.Left.Insert(addKey) } } // 만약 추가하려는 노드가 있을 경우 아무런 동작을 하지 않습니다. // n.Key == key } // 이진 탐색 트리에서 가장 작은값을 찾습니다. // 트리의 왼쪽 끝에 있는 값이 가장 작은 값입니다. func (n *Node) Min() int { if n.Left == nil { return n.Key } return n.Left.Min() } // 이진 탐색 트리에서 가장 큰값을 찾습니다. // 트리의 오른쪽 끝에 있는 값이 가장 큰 값입니다. func (n *Node) Max() int { if n.Right == nil { return n.Key } return n.Right.Max() } // 노드를 삭제합니다. func (n *Node) Delete(removeKey int) *Node { // 삭제하려는 값이 노드 key보다 크다면 오른쪽 노드에서 삭제 작업을 진행합니다. // 만약 삭제하려는 값이 노드 key보다 작다면 왼쪽 노드에서 삭제 작업을 진행합니다. if n.Key < removeKey { n.Right = n.Right.Delete(removeKey) } else if n.Key > removeKey { n.Left = n.Left.Delete(removeKey) // 삭제하려는 key를 찾았을 경우 // 대상 노드의 왼쪽 노드가 없을 경우 반대쪽인 오른쪽 노드를 리턴합니다. // 만약 대상 노드의 오른쪽이 없을 경우 반대쪽인 왼쪽 노드를 리턴합니다. } else { if n.Left == nil { return n.Right } else if n.Right == nil { return n.Left } // 먄악 대상 노드의 왼쪽과 오른쪽 노드가 모두 있을 경우 // 오른쪽 노드에서 가장 작은 값을 확인합니다. min := n.Right.Min() // 대상 key를 오른쪽에서 찾은 가장 작은값으려 변경하고 n.Key = min // 오른쪽에 있는 가장 작은 값을 삭제합니다. n.Right = n.Right.Delete(min) } return n } func main() { tree := &Node{6, nil, nil} tree.Insert(5) tree.Insert(8) fmt.Println(tree.Search(8)) tree.Insert(12) tree.Insert(3) tree.Delete(5) fmt.Println(tree.Search(5)) }
다른 형태의 코드도 확인해 보겠습니다.
package main import "fmt" type Comparable func(c1 interface{}, c2 interface{}) bool type BinaryTree struct { node interface{} left *BinaryTree right *BinaryTree lessFun Comparable } func New(compareFun Comparable) *BinaryTree { tree := &BinaryTree{} tree.node = nil tree.lessFun = compareFun return tree } func (tree *BinaryTree) Search(value interface{}) *BinaryTree { if tree.node == nil { return nil } if tree.node == value { return tree } else { if tree.lessFun(value, tree.node) == true { t := tree.left.Search(value) return t } else { t := tree.right.Search(value) return t } } } func (tree *BinaryTree) Insert(value interface{}) { if tree.node == nil { tree.node = value tree.right = New(tree.lessFun) tree.left = New(tree.lessFun) return } else { if tree.lessFun(value, tree.node) == true { tree.left.Insert(value) } else { tree.right.Insert(value) } } } func compare(x interface{}, y interface{}) bool { if x.(int) < y.(int) { return true } else { return false } } func main() { tree := New(compare) tree.Insert(1) tree.Insert(2) tree.Insert(3) findTree := tree.Search(2) if findTree.node != 2 { fmt.Println("[Error] Search error") } fmt.Println(findTree.node) findNilTree := tree.Search(100) if findNilTree != nil { fmt.Println("[Error] 2. Search erro") } fmt.Println(findNilTree) }
Heap Sort를 먼저 봐서 그런지 이해는 빨랐습니다.
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