테크니션

이진트리는 트리를 효율적으로 사용하기 위해서 일정한 형태로 정의한 것이다.

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탐색을 위한 자료구조로 저장할 데이터의 크기에 따라 노드의 위치를 정의한 것이 이진탐색트리

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(Binary Search Tree) 이다

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조건 : 왼쪽 서브트리의 키값 < 루트 키값 <오른쪽 서브트리 키값

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샘플을 보자

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15가 루트 // 10(왼쪽 서브트리 ) < 15(루트)<20(오른쪽 서브트리)

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하위 트리도 정의를 적용해보면 맞는걸 확인 가능하다

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장점은 계산 복잡성이 O(logn)으로 빠르다

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배열은 순차적으로 모든 데이터를 확인하며 나아가는 데에 반해서,

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이진 탐색 트리는 서치 과정에서 탐색 해야하는 데이터를 줄여 나가기 때문에

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데이터 검색 속도에서 더 높은 기댓값을 가진다.

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구현(파이썬이라 들여쓰기가 안맞을수 있어요)

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class Node:

def __init__(self, value):

self.value = value

self.left = None

self.right = None

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​

class Tree: # Binary Search Tree

def __init__(self):

self.head = None

​

def insert(self, value):

if self.head is None:

self.head = Node(value)

else:

node = self.head

​

while True:

if value < node.value:

if node.left is None:

node.left = Node(value)

break

else:

node = node.left

else:

if node.right is None:

node.right = Node(value)

break

else:

node = node.right

​

def delete(self, value):

if self.head is None:

return False

​

node = self.head

parent = self.head

check = False

​

while node:

if value == node.value:

check = True

break

elif value < node.value:

parent = node

node = node.left

else:

parent = node

node = node.right

​

if not check:

return False

​

# Case1 No Child

if node.left is None and node.right is None:

if value < parent.value:

parent.left = None

else:

parent.right = None

​

# Case2 Have a One Child

elif node.left and node.right is None:

if value < parent.value:

parent.left = node.left

else:

parent.right = node.left

​

elif node.left is None and node.right:

if value < parent.value:

parent.left = node.right

else:

parent.right = node.right

​

# Case3 Have Two Child

elif node.left and node.right:

current, child = node, node.right

​

while child.left:

current, child = child, child.left

​

node.value = child.value

​

if current != node:

if child.right:

current.left = child.right

else:

current.left = None

else:

node.right = child.right

​

def search(self, value):

if self.head is None:

return False, None

​

depth = 0

node = self.head

​

while True:

if value == node.value:

return True, depth

else:

if value < node.value:

node = node.left

else:

node = node.right

​

if node is None:

return False, None

​

depth += 1

​

def show(self, node, depth=0):

if node is None:

return

​

print(node.value, depth)

self.show(node.left, depth+1)

self.show(node.right, depth+1)

​

def print(self):

self.show(self.head)

​

​

tree = Tree()

tree.insert(5)

tree.insert(7)

tree.insert(1)

tree.insert(2)

tree.insert(8)

tree.insert(3)

tree.insert(4)

tree.insert(6)

tree.insert(9)

tree.print()

​

result = tree.search(5)

print(result)

​

print()

tree.delete(7)

tree.print()

​

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