Python实现二叉查找树源码

二叉树和二叉查找树是计算机科学中重要的数据结构概念，在数据存储、检索和排序等领域有广泛应用。二叉树每个节点最多有两个子节点，分别为左子节点和右子节点。二叉查找树（BST）是二叉树的特殊形式，其特点包括：1. 每个节点的左子树只包含比节点小的元素；2. 每个节点的右子树只包含比节点大的元素；3. 左右子树也必须分别是二叉查找树。BST的定义通过Node对象实现，包括数据元素、左右子节点引用和显示节点数据的方法。创建BST类表示根节点为null的空树，并实现节点插入操作，根据节点元素大小更新父节点的子节点引用，以实现数据插入。

数据结构与算法中，二叉查找树（Binary Search Tree，BST）是一种常见且重要的数据结构。它具有快速的查找、插入和删除操作特性，适用于有序数据的存储与检索。BST的每个节点最多有两个子节点：左子节点和右子节点。通过比较节点值大小，可以有效地实现数据的快速查找和排序。以下是二叉查找树的示例代码，展示了如何实现插入、查找和删除操作。

查找时比较关键字次数约为log(n)，最小节点数为φ^(h+2)/5 - 1，最大深度为logφ(√5(n+1)) - 2。

二叉排序树的查找逻辑，讲真，真的是数据结构里比较经典也比较高频的考点。PPT 的内容结构挺清晰，直接上来就是查找的三种情况，配图标注也比较直观，适合入门复习都用。你要是刚开始学二叉树，看这个基本能立住框架。 二叉排序树的查找分三种情况：相等就命中，小了往左找，大了往右找——不复杂，但得理解好它的递归逻辑。PPT 里没写代码，但照这个逻辑自己写个searchBST函数也不难。 如果你在写二叉查找树相关的课程设计、算法题，或者刷题卡住了，推荐你搭配这个课程设计实例一起看，思路更清晰。Python 实现源码也有，可以直接拿来跑。 对了，PPT 看完建议顺手把二叉树基础方法复习一下，多操作都能共用，是

学生成绩管理系统的数据结构其实是一个经典的项目，适合用来练手，也挺实用。你会用到**二叉排序树**来存储学生成绩，操作简单却能你深入理解数据结构的应用。如果你是学生管理系统的开发者，像学生注册、成绩录入、修改、统计等基本功能都会涉及，而且每一项功能都能通过二叉排序树得高效。更重要的是，系统还支持成绩统计和报告打印，适合用在实际项目中。 设计时，别忘了**二叉排序树**在存储和查询成绩时的优势，适合做成绩排序和快速查找。比如，如果你要查找某个学生的成绩，或者查看某门课程的成绩处于某个分数段的学生，你都能迅速得到结果。系统的其他功能比如成绩修改、查找、打印报表也常见，挺好操作的，基本都能用现成的技

二叉搜索树的定义如下：（1）左子树不为空时，所有左子树节点的值都小于根节点的值。（2）右子树不为空时，所有右子树节点的值都大于根节点的值。（3）其左右子树也分别为二叉搜索树。关于二叉搜索树的函数：传入参数i表示在数组和树中的位置；树的当前节点为i，左分支为2i+1，右分支为2i+2；若右分支序列小于T的长度且节点值不等于-1时开始判断：如果右分支小于当前节点，左分支大于当前节点则不是二叉搜索树；在递归判断左子树和右子树时，若有任一不符合条件则不是二叉搜索树。

这是一个关于数据结构课程中二叉排序树的实例项目。项目中包含二叉排序树的代码实现以及相关算法的演示，例如插入、删除、查找等操作。

二叉平衡树的 PPT，内容结构还挺清晰的，尤其适合你刚开始接触这块的时候。PPT 开头就用大白话解释了什么是二叉平衡树，不会一上来就丢一堆定义，看着不累，吸收也快。 查找性能这块讲得也挺细，像是“为什么平衡比不平衡查得快？”、“树高怎么影响效率？”这些点都有涉及。看完之后，你再看AVL或者红黑树，思路会更顺。 构造部分讲了怎么一步步把普通的二叉树调成平衡树，还搭配图示，像左旋、右旋的逻辑，看一遍就能明白个七七八八。不只是讲原理，实际代码实现也能举一反三。 如果你想继续深入，可以看看这几个资源：二叉平衡树查找、二叉查找树基础方法，还有Python 实现源码，都蛮实用的。 ，适合想快速掌握平衡树核

二叉排序树可以是空树，或者左子树所有节点值小于根节点，右子树所有节点值大于根节点。左右子树本身也是二叉排序树，中序遍历时节点值有序。在数据结构的第六章中详细介绍了其排序和查找功能。