C++ 二叉搜索树-制作字典

我想用BST制作一本字典，但我不知道如何将它们存储在树中

struct node
   {
    char word[50];
    char meaning[256];
    struct node *left, *right;
   };

---

我是这样开始的，但我不知道该把哪些单词放在左边，哪些放在右边…

通常，词汇上比当前节点中的单词小的单词向左移动，其余的向右移动。使用

通常，词汇上比当前节点中的单词小的单词向左移动，其余单词向右移动。使用
哪些单词向左放置，哪些单词向右放置仍然遵循BST的基本规则：给定根左边的所有节点都保证小于该根的值，而给定根右边的所有节点都保证大于或等于该根的值

把同样的原则应用到你的字典上。我不知道你是用C还是C++，但是如果你使用C++，我建议做一个“Word”结构，重载它的相等运算符。然后在“node”结构中，只需要一个单词、一个左节点和一个右节点

不过，BST并不是字典数据结构的最佳选择。我会研究不同类型的映射和散列。
哪些单词应该放在左边，哪些单词应该放在右边仍然遵循BST的基本规则：给定根左边的所有节点都保证小于该根的值，并且给定根右边的所有节点都保证大于或等于该根的值

把同样的原则应用到你的字典上。我不知道你是用C还是C++，但是如果你使用C++，我建议做一个“Word”结构，重载它的相等运算符。然后在“node”结构中，只需要一个单词、一个左节点和一个右节点

不过，BST并不是字典数据结构的最佳选择。我会研究不同类型的映射和散列。
您应该使用类似于。BST实际上更适用于“大于/小于”关系，这很难用文字来表示。在后缀树中，节点是字符，分支最终指向表示实际单词的叶子
 您应该使用类似于。BST实际上更适用于“大于/小于”关系，这很难用文字来表示。在后缀树中，节点是字符，分支最终指向表示实际单词的叶子
 这是家庭作业吗？如果没有，请使用
std:：map
。这是家庭作业吗？如果没有，请使用
std:：map
。另外，不要使用任何类型的树，只使用哈希映射！永远！映射到单词有多困难？我认为字典排序很好。@Brian Gordon:当你想让字典按顺序排序时..？是的，hashmaps（甚至SkipList）是非常有效的数据结构。我想，如果他在为字典寻找一个树实现，这个可能比BST更合适。我只是建议一个替代的树结构，不一定要忽略其他数据结构类型。@Manny，我认为BST也适合，因为我们可以正确地比较dict的键，然后将它们存储在BST中。我说的对吗？另外，不要使用任何类型的树，只使用哈希映射！永远！映射到单词有多困难？我认为字典排序很好。@Brian Gordon:当你想让字典按顺序排序时..？是的，hashmaps（甚至SkipList）是非常有效的数据结构。我想，如果他在为字典寻找一个树实现，这个可能比BST更合适。我只是建议一个替代的树结构，不一定要忽略其他数据结构类型。@Manny，我认为BST也适合，因为我们可以正确地比较dict的键，然后将它们存储在BST中。我说的对吗？好的，但它是排序的，我应该如何制作根元素，它是第一个单词，然后树将变得不平衡？谁说树需要平衡？当你在树上添加单词时，它自然会变得不平衡。如果愿意，您可以稍后使用不同的技术对其进行重新平衡，但让树从一开始就不平衡并不是一个错误条件。如果在插入之前对您使用的字典进行了排序，那么最终将使用线性搜索O（N）而不是O（log（N）），这从本质上否定了BST的任何好处，这是一个家庭作业，所以效率不是最大的问题，但它值得知道。如果你对平衡树感兴趣，看看2-3棵树/红黑树。但这超出了你的实际任务。好吧，但它是排序的，根元素应该是什么，它是第一个单词，然后树会变得不平衡？谁说树需要平衡？当你在树上添加单词时，它自然会变得不平衡。如果愿意，您可以稍后使用不同的技术对其进行重新平衡，但让树从一开始就不平衡并不是一个错误条件。如果在插入之前对您使用的字典进行了排序，那么最终将使用线性搜索O（N）而不是O（log（N）），这从本质上否定了BST的任何好处，这是一个家庭作业，所以效率不是最大的问题，但它值得知道。如果你对平衡树感兴趣，看看2-3棵树/红黑树。是的，但是如果我把第一个单词作为根，意思是以A开头的单词，那么树就会变得不平衡。这就是BST的工作原理。如果您已经对输入BST的数据进行了排序，那么您只是在创建一个美化的链接列表。我建议使用HashMap。好的，只是一个简单的问题，让我说“公平”使用例如第13个字符作为根？如果你绝对需要使用BST，那么我会随机添加字典中的单词。但是，选择一个随机元素是公平的