관리 메뉴

don't stop believing

Binary Search Tree - 이진 탐색 트리 본문

Golang/Basic

Binary Search Tree - 이진 탐색 트리

Tongchun 2019. 5. 15. 18:01

이진 탐색 트리입니다.

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_tree

 

Binary search tree - Wikipedia

A binary search tree of size 9 and depth 3, with 8 at the root. The leaves are not drawn. In computer science, binary search trees (BST), sometimes called ordered or sorted binary trees, are a particular type of container: data structures that store "items

en.wikipedia.org

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

 

GopherCon 2018 - Demystifying Binary Search Tree Algorithms

Presenter: Kaylyn Gibilterra Liveblogger: Geoffrey Gilmore Learning algorithms can be overwhelming and demoralizing, but it doesn't have…

about.sourcegraph.com

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.

 

'Golang > Basic' 카테고리의 다른 글

Queue - 큐  (0) 2019.05.15
Stack - 스택  (0) 2019.05.15
Binary Search Tree - 이진 탐색 트리  (0) 2019.05.15
Doubly Linked List - 이중 연결 리스트  (0) 2019.05.13
Binary Search - 이진 검색  (0) 2019.05.13
Jump Point Search - 점프 포인트 서치 (블록 탐색)  (0) 2019.05.13
0 Comments
댓글쓰기 폼