[Data Structure] Binary Search Tree

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[Data Structure] Binary Search Tree

hanseongbugi 2024. 3. 31. 20:29

Binary Search Tree(이진 탐색 트리)?

왼쪽 자식은 부모보다 작고 오른쪽 자식은 부모보다 큰 이진 트리이다.
BST는 아래와 같은 조건을 가진다.
- 부모 노드의 왼쪽 노드는 부모 노드보다 작아야 한다.
- 부모 노드의 오른쪽 노드는 부모 노드보다 커야 한다.
BST는 삽입, 삭제, 탐색과정에서 모두 트리의 높이만큼 탐색하기 때문에 O(logN)의 시간 복잡도를 가진다.
- 트리가 편향트리가 되어버렸을 때 결국 배열과 다름 없어지고 시간 복잡도는 O(N)이 된다.
중복된 노드가 존재하지 않는다.
- 검색 목적 자료구조인데, 굳이 중복이 많은 경우에 트리를 사용하여 검색 속도를 느리게 할 필요가 없음
- 트리에 삽입하는 것보다, 노드에 count 값을 가지게 하여 처리하는 것이 훨씬 효율적
이진탐색트리의 순회는 중위순회(inorder) 방식
- 왼쪽 - 루트 - 오른쪽
- 중위 순회로 정렬된 순서를 읽을 수 있음

이진 트리(Binary Tree)?

모든 노드들이 둘 이하(0,1,2 개)의 자식을 가진 트리이다.

정 이진 트리(Full Binary Tree)

모든 노드가 0개 또는 2개의 자식 노드를 갖는 트리이다.

완전 이진 트리(Complete Binary Tree)

마지막 레벨을 제외하고 모든 레벨이 완전히 채워져 있는 트리이다.
마지막 레벨은 꽉 차 있지 않아도 되지만 노드가 왼쪽에서 오른쪽으로 채워져야 한다.
완전 이진 트리의 개념은 힙(heap)과 관련이 있다.

완전 이진 탐색 트리(Complete binary search tree)

완전 이진 트리의 성질을 가지는 이진 탐색 트리이다.
편향된 이진 탐색 트리와 다르게 항상 O(log n)의 검색 속도를 보장한다.
트리에 자료가 삽입될 때 마다 완전 이진 탐색 트리의 형태를 유지하기 위해 트리의 모양을 바꾸어야 하기 때문에 삽입 시 시간이 많이 소요된다.
- 삽입이 적고 탐색이 많은 경우에 유리
삽입하는 빈도수가 높아지면 효율성이 떨어지고 이를 해결한 것이 AVL트리

포화 이진 트리 (Perfect Binary Tree)

정 이진 트리이면서 완전 이진 트리인 경우이다.
모든 리프 노드의 레벨이 동일하고, 모든 레벨이 가득 채워져 있는 트리이다.
즉, 모든 노드가 두 개의 자식 노드를 가지며 모든 잎 노드가 동일한 깊이 또는 레벨을 갖는다.

편향 이진트리(skewed binary tree)

같은 높이의 이진 트리 중에서 최소 개수의 노드 개수를 가지면서 왼쪽 혹은 오른쪽 서브트리만을 가지는 이진트리이다.
즉, 모든 노드가 왼쪽에 있거나 반대로 오른쪽에 있는 트리이다.
각 부모 노드가 오직 한 개의 연관 자식 노드를 갖는 트리이다.
사향 이진 트리(Degenerate (or Pathological) Tree) 라고도 부른다.
Linked List 성능과 동일하다.

균형 이진 트리 (Balanced Binary Tree)

높이 균형이 맞춰진 이진트리이다.
왼쪽과 오른쪽 트리의 높이 차이가 모두 1만큼 나는 트리이다.
예) AVL(높이 균형 이진 탐색 트리)과 Red-Black 트리가 있다.

높이 균형 이진 탐색 트리 (Adelson-Velsky and Landis, AVL 트리)

스스로 균형을 잡는 이진 탐색 트리이다.
균형을 잡을 때 핵심되는 것은 Balance Factor라는 것
- Balance Factor는 왼쪽과 오른쪽의 자식의 높이 차이를 뜻한다.
- 이 때 균형이 잡혔다는 것은 BF가 최대 1까지 차이나는 것
- 즉 -1부터 1까지일 때를 의미한다.
AVL트리는 삽입, 삭제, 탐색 모두 평균이든 최악의 경우든 O(logN)이다.
- 이진탐색 트리는 삽입, 삭제, 탐색 모두 평균은 O(logN)이지만 최악은 O(N)
AVL 트리에서 삽입, 삭제 연산을 수행할 때 트리의 균형을 유지하기 위해 LL-회전, RR-회전, LR-회전, RL-회전연산이 사용된다.

Red-Black 트리

자가 균형 이진 탐색 트리이다.
이진 탐색 트리와 달리 최악의 경우에도 O(log n)의 시간복잡도로 삽입, 삭제, 검색을 할 수 있기 때문에 사용한다.
자세한 내용은 이 포스팅을 참고하면 된다.
AVL 트리는 균형을 엄격하게 유지하는데, red-black tree는 색상이 추가되어 여유롭게 균형을 유지하기 때문에 AVL 트리에 비하여 삽입, 삭제가 빠르다.

이진 탐색 트리의 핵심 연산

탐색

이진 탐색 트리의 탐색은 다음과 같은 과정을 거친다.
1. 루트 노드의 키와 찾고자 하는 값을 비교한다. 찾고자 하는 값이면 탐색을 종료한다.
2. 찾고자 하는 값이 루트 노드의 키보다 작다면, 왼쪽 서브 트리로 탐색을 진행한다.
3. 찾고자 하는 값이 루트 노드의 키보다 크다면, 오른쪽 서브 트리로 탐색을 진행한다.
만약 탐색에 실패했다면 그대로 종료한다.
위 탐색 과정을 거치면 최대 트리 높이(h)만큼 탐색이 진행되게 된다.

탐색 소스 코드

bool search(int key){
        Node* current = root;
	    while(current != NULL){
            if(current->data == key) 
                return true;
            else if(current->data>key)
                current = current->left;
            else   
                current = current->right;
        }
        return false;
}

이진 트리의 탐색의 구현은 반복을 통해 구현할 수 있다.
재귀를 통해서도 구현할 수도 있다. 재귀 함수를 통해 구현하는 것이 직관적이다.

삽입

이진 탐색 트리의 삽입은 탐색 과정과 유사하게 진행된다.
1. 삽입할 값을 루트 노드와 비교해 같다면 오류를 발생한다. (중복 값을 허용하지 않음)
2. 삽입할 값이 루트 노드의 키보다 작다면 왼쪽 서브 트리를 탐색해서 비어있다면 추가하고, 비어있지 않다면 다시 값을 비교
3. 삽입할 값이 루트 노드의 키보다 크다면 오른쪽 서브 트리를 탐색해서 비어있다면 추가하고, 비어있지 않다면 다시 값을 비교

삽입 소스 코드

void insert(int key) {
	    Node* newNode = new Node(key);
	    if (root == NULL) {
		    root = newNode;
		    return;
	    }
	    Node* current = root;
        Node* parent = NULL;
        while(true){
            parent = current;
            if(key < current->data){
                current = current->left;
                if(current==NULL){
                    parent->left = newNode;
                    return;
                }
            }
            else{
                current = current->right;
                if(current==NULL){
                    parent->right = newNode;
                    return;
                }
            }
        }
}

새로운 노드는 malloc을 통해 동적할당 한다.
반복은 노드를 가리키는 포인터가 NULL을 가리키거나 추가를 완료하였다면 종료

삭제

이진 탐색 트리에서의 삭제는 삽입보다 조금 더 복잡하다.
삭제를 위해서는 3가지 상황을 나누어 구현해야한다.
1. 삭제하려는 노드가 단말 노드인 경우 (자식 노드가 없는 경우)
2. 삭제하려는 노드의 서브 트리가 하나인 경우 (한 개의 자식만 가지는 경우)
3. 삭제하려는 노드의 서브 트리가 두 개인 경우 (두 개의 자식을 가지는 경우)

삭제하려는 노드가 단말 노드인 경우

자식 노드가 없는 경우는 간단하다
삭제할 노드의 부모 노드가 있다면 부모 노드의 자식 노드를 NULL로 만들고, 삭제할 노드를 삭제 해주면 된다.

삭제하려는 노드의 서브 트리가 하나인 경우

삭제하려는 노드의 서브 트리가 하나인 경우도 간단하다.
삭제할 노드의 자식노드를 삭제할 노드의 부모노드가 가리키게 하고 해당 노드를 삭제하면 된다.

삭제하려는 노드의 서브트리가 두 개인 경우

삭제하려는 노드의 서브 트리가 두 개인 경우 두 가지 방식을 사용할 수 있다.

첫번째 방식은 삭제할 노드 왼쪽 서브 트리의 가장 큰 자손을 해당 노드의 자리로 옮기는 것이다.
- 삭제할 노드의 왼쪽 서브 트리에서 가장 큰 자손을 해당 노드의 자리에 올리면, 이진 탐색 트리의 조건을 만족하면서 트리가 유지되는 것을 확인할 수 있다.
- 자리를 옮기면서 다른 노드들(4번노드)도 자리가 적절히 이동한 것을 확인 할 수 있다.

두번째 방식은 삭제할 노드 오른쪽 서브 트리의 가장 작은 자손을 해당 노드의 자리에 올리는 것이다.

삭제 소스 코드

bool deleteNode(int key){
        Node* parent = root;
        Node* current = root;
        bool isLeft = false;
        
        while(current->data != key){
            parent = current;
            if(current->data > key){
                isLeft = true;
                current = current->left;
            }
            else{
                isLeft = false;
                current = current->right;
            }
        }
        // 자식 노드가 없는 경우
        if(current->left == NULL && current->right == NULL){
            if(current == root)
                root = NULL;
            if(isLeft == true)
                parent->left = NULL;
            else
                parent->right = NULL;
        }
        // 하나의 자식을 갖는 경우
        else if(current->right == NULL){
            if(current==root)
                root = current->left;
            else if(isLeft)
                parent->left = current->left;
            else  
                parent->right = current->left;
        }
        else if(current->left == NULL){
            if(current==root)
                root = current->right;
            else if(isLeft)
                parent->left = current->right;
            else   
                parent->right = current->right;
        }
        // 두개의 자식을 갖는 경우
        else if(current->left != NULL && current->right != NULL){
            // 오른쪽 서브트리의 최소 값을 찾음
            Node* minNode = getMinNode(current);
            if(current==root)
                root = minNode;
            else if(isLeft)
                parent->left = minNode;
            else   
                parent->right = minNode;

            minNode->left = current->left;
        }
        delete current;
        return true;
}

전체 소스 코드

#include<iostream>
using namespace std;

class Node {
public:
	int data;
	Node* left;
	Node* right;
    Node(int data){
        this->data = data;
        left = NULL;
        right = NULL;
    }
};

class BinarySearchTree {
public:
    Node* root;
	BinarySearchTree() {
		root = NULL;
	}
    // 삽입 연산
	void insert(int key) {
	    Node* newNode = new Node(key);
	    if (root == NULL) {
		    root = newNode;
		    return;
	    }
	    Node* current = root;
        Node* parent = NULL;
        while(true){
            parent = current;
            if(key < current->data){
                current = current->left;
                if(current==NULL){
                    parent->left = newNode;
                    return;
                }
            }
            else{
                current = current->right;
                if(current==NULL){
                    parent->right = newNode;
                    return;
                }
            }
        }
    }
    // 탐색 연산
    bool search(int key){
        Node* current = root;
	    while(current != NULL){
            if(current->data == key) 
                return true;
            else if(current->data>key)
                current = current->left;
            else   
                current = current->right;
        }
        return false;
    }
    // 삭제 연산
	bool deleteNode(int key){
        Node* parent = root;
        Node* current = root;
        bool isLeft = false;
        
        while(current->data != key){
            parent = current;
            if(current->data > key){
                isLeft = true;
                current = current->left;
            }
            else{
                isLeft = false;
                current = current->right;
            }
        }
        // 자식 노드가 없는 경우
        if(current->left == NULL && current->right == NULL){
            if(current == root)
                root = NULL;
            if(isLeft == true)
                parent->left = NULL;
            else
                parent->right = NULL;
        }
        // 하나의 자식을 갖는 경우
        else if(current->right == NULL){
            if(current==root)
                root = current->left;
            else if(isLeft)
                parent->left = current->left;
            else  
                parent->right = current->left;
        }
        else if(current->left == NULL){
            if(current==root)
                root = current->right;
            else if(isLeft)
                parent->left = current->right;
            else   
                parent->right = current->right;
        }
        // 두개의 자식을 갖는 경우
        else if(current->left != NULL && current->right != NULL){
            // 오른쪽 서브트리의 최소 값을 찾음
            Node* minNode = getMinNode(current);
            if(current==root)
                root = minNode;
            else if(isLeft)
                parent->left = minNode;
            else   
                parent->right = minNode;

            minNode->left = current->left;
        }
        delete current;
        return true;
    }
    Node* getMinNode(Node* deleteNode){
        Node* minNode = NULL;
        Node* minParent = NULL;
        Node* current = deleteNode->right;

        while(current!=NULL){
            minParent = minNode;
            minNode = current;
            current = current->left;
        }
        if(minNode!=deleteNode->right){
            minParent->left = minNode->right;
            minNode->right = deleteNode->right;
        }
        return minNode;
    }
	void display(Node* root){
        if(root!=NULL){
            display(root->left);
            cout<<" "<<root->data;
            display(root->right);
        }
    }

};

int main() {
	BinarySearchTree* bst=new BinarySearchTree();
	bst->insert(3); bst->insert(8);
    bst->insert(1); bst->insert(4); bst->insert(6);
	bst->insert(2); bst->insert(10);
    bst->insert(9); bst->insert(20);
    bst->insert(25); bst->insert(15); bst->insert(16);
	
	cout<<"트리삽입 결과 : ";
    bst->display(bst->root);
	cout << '\n';
    cout<<"이진 트리에서 4를 탐색 "<<bst->search(4)<<'\n';
    cout<<"이진 트리에서 2를 삭제"<<bst->deleteNode(2)<<'\n';
    bst->display(bst->root);
    cout<<"\n이진트리에서 4를 삭제"<<bst->deleteNode(4)<<'\n';
    bst->display(bst->root);
    cout<<"\n이진트리에서 10을 삭제"<<bst->deleteNode(10)<<'\n';
    bst->display(bst->root);

}
// 결과
트리삽입 결과 :  1 2 3 4 6 8 9 10 15 16 20 25
이진 트리에서 4를 탐색 1
이진 트리에서 2를 삭제1
 1 3 4 6 8 9 10 15 16 20 25
이진트리에서 4를 삭제1
 1 3 6 8 9 10 15 16 20 25
이진트리에서 10을 삭제1
 1 3 6 8 9 15 16 20 25%

출처

https://velog.io/@dlgosla/CS-%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EC%9D%B4%EC%A7%84-%ED%8A%B8%EB%A6%AC-Binary-Tree-vzdhb2sp

[CS - 자료구조] 이진 트리 (Binary Tree) 개념과 종류

이것도 면접 질문으로 받았었다. 바이너리 트리에 대해서 배우기는 했지만 종류 같은 것들이 대강은 기억나지만 디테일 하게 기억이 나지 않았다. 그래서 풀 바이너리 트리 물어보는데 컴플릿

velog.io

https://code-lab1.tistory.com/10

[자료구조] 이진탐색트리(Binary Search Tree)의 개념, 이해 | C언어 이진탐색트리 구현

이진탐색트리(Binary Search Tree)이란? 이진탐색트리란 다음과 같은 특징을 갖는 이진트리를 말한다. ( #이진트리 - 각 노드의 자식 노드가 최대 2개인 트리) 1. 각 노드에 중복되지 않는 키(key)가 있다

code-lab1.tistory.com

https://github.com/gyoogle/tech-interview-for-developer/tree/master

GitHub - gyoogle/tech-interview-for-developer: 👶🏻 신입 개발자 전공 지식 & 기술 면접 백과사전 📖

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