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二叉搜索树定义
二叉搜索树,是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树:
若任意节点的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值;
若任意节点的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值;
任意节点的左,右子树也分别为二叉搜索树;
没有键值相等的节点。
用Java来表示二叉树
public classBinarySearchTree
{//二叉搜索树类
private classNode
{//节点类
int data; //数据域
Node right; //右子树
Node left; //左子树
}private Node root; //树根节点
}
首先,需要一个节点对象的类。这个对象包含数据域和指向节点的两个子节点的引用。
其次,需要一个树对象的类。这个对象包含一个根节点root。
创建树(insert)
public void insert(intkey)
{
Node p=new Node(); //待插入的节点
p.data=key;if(root==null)
{
root=p;
}else{
Node parent=newNode();
Node current=root;while(true)
{
parent=current;if(key>current.data)
{
current=current.right; //右子树
if(current==null)
{
parent.right=p;return;
}
}else //本程序没有做key出现相等情况的处理,暂且假设用户插入的节点值都不同
{
current=current.left; //左子树
if(current==null)
{
parent.left=p;return;
}
}
}
}
}
创建树的时候,主要用到了parent,current来记录要插入节点的位置。哪么怎么检验自己是否正确地创建了一颗二叉搜索树呢,我们通过遍历来输出各个节点的值
遍历树(travel)
遍历指的是按照某种特定的次序来访问二叉搜索树中的每个节点,主要有三种遍历的方法:
前序遍历,“中左右”
中序遍历,“左中右”
后续遍历,“左右中”
上面的口诀“中左右”表示的含义是,先访问根节点,再访问左子,最后访问右子。举个例子:
前序遍历:39 24 23 30 64 53 60
中序遍历:23 24 30 39 53 60 64
后序遍历:23 30 24 60 53 64 39
你会发现,按照中序遍历的规则将一个二叉搜索树输入,结果为按照正序排列。
public voidpreOrder(Node root)
{//前序遍历,"中左右"
if (root != null)
{
System.out.print(root.data+ " ");
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
}public voidinOrder(Node root)
{//中序遍历,"左中右"
if (root != null)
{
inOrder(root.left);
System.out.print(root.data+ " ");
inOrder(root.right);
}
}public voidpostOrder(Node root)
{//后序遍历,"左右中"
if (root != null)
{
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
System.out.print(root.data+ " ");
}
}public void traverse(inttraverseType)
{//选择以何种方式遍历
switch(traverseType)
{case 1:
System.out.print("preOrder traversal ");
preOrder(root);
System.out.println();break;case 2:
System.out.print("inOrder traversal ");
inOrder(root);
System.out.println();break;case 3:
System.out.print("postOrder traversal ");
postOrder(root);
System.out.println();break;
}
}
以上的代码采用递归的方式实现三种遍历,为了方便我们使用,又写了一个traverse函数来实现选择哪种方式进行树的遍历。
这会儿就可以写单元测试了,我们首先创建一个二叉搜索树,然后分别使用“前序”,“中序”,“后序”来遍历输出树的所有节点。
public static void main(String[] args) //unit test
{
BinarySearchTree tree=newBinarySearchTree();
tree.insert(39);
tree.insert(24);
tree.insert(64);
tree.insert(23);
tree.insert(30);
tree.insert(53);
tree.insert(60);
tree.traverse(1);
tree.traverse(2);
tree.traverse(3);
}
运行该单元测试,可以看到如下的结果:
查找节点(find)
public Node find(intkey)
{//从树中按照关键值查找元素
Node current =root;while (current.data !=key)
{if (key >current.data)
current=current.right;elsecurrent=current.left;if (current == null) return null;
}returncurrent;
}public voidshow(Node node)
{//输出节点的数据域
if(node!=null)
System.out.println(node.data);elseSystem.out.println("null");
}
查找节点比较简单,如果找到节点则返回该节点,否则返回null。为了方便在控制台输出,我们有添加了一个show函数,用来输出节点的数据域。
删除节点(delete)
删除节点是二叉搜索树中,最复杂的一种操作,但是也不是特别难,我们分类讨论:
要删除节点有零个孩子,即叶子节点
如图所示,只需要将parent.left(或者是parent.right)设置为null,然后Java垃圾自动回收机制会自动删除current节点。
要删除节点有一个孩子
如图所示,只需要将parent.left(或者是parent.right)设置为curren.right(或者是current.left)即可。
要删除节点有两个孩子
这种情况比较复杂,首先我们引入后继节点的概念,如果将一棵二叉树按照中序周游的方式输出,则任一节点的下一个节点就是该节点的后继节点。例如:上图中24的后继节点为25,64的后继节点为70.找到后继节点以后,问题就变得简单了,分为两种情况:
1.后继节点为待删除节点的右子,只需要将curren用successor替换即可,注意处理好current.left和successor.right.
注意:这种情况下,successor一定没有左孩子,一但它有左孩子,哪它必然不是current的后继节点。
2.后继节点为待删除结点的右孩子的左子树,这种情况稍微复杂点,请看动态图片演示。
算法的步骤是:
successorParent.left=successor.right
successor.left=current.left
parent.left=seccessor
弄懂原理后,我们来看具体的代码实现:
private Node getSuccessor(Node delNode) //寻找要删除节点的中序后继结点
{
Node successorParent=delNode;
Node successor=delNode;
Node current=delNode.right;//用来寻找后继结点
while(current!=null)
{
successorParent=successor;
successor=current;
current=current.left;
}//如果后继结点为要删除结点的右子树的左子,需要预先调整一下要删除结点的右子树
if(successor!=delNode.right)
{
successorParent.left=successor.right;
successor.right=delNode.right;
}returnsuccessor;
}public boolean delete(int key) //删除结点
{
Node current=root;
Node parent= newNode();boolean isRightChild = true;while (current.data !=key)
{
parent=current;if (key >current.data)
{
current=current.right;
isRightChild= true;
}else{
current=current.left;
isRightChild= false;
}if (current == null) return false; //没有找到要删除的结点
}//此时current就是要删除的结点,parent为其父结点//要删除结点为叶子结点
if (current.right == null && current.left == null)
{if (current ==root)
{
root= null; //整棵树清空
}else{if(isRightChild)
parent.right= null;elseparent.left= null;
}return true;
}//要删除结点有一个子结点
else if(current.left==null)
{if(current==root)
root=current.right;else if(isRightChild)
parent.right=current.right;elseparent.left=current.right;return true;
}else if(current.right==null)
{if(current==root)
root=current.left;else if(isRightChild)
parent.right=current.left;elseparent.left=current.left;return true;
}//要删除结点有两个子结点
else{
Node successor=getSuccessor(current); //找到要删除结点的后继结点
if(current==root)
root=successor;else if(isRightChild)
parent.right=successor;elseparent.left=successor;
successor.left=current.left;return true;
}
}
二叉搜索树删除操作
大家注意哪个私有函数getSuccessor的功能,它不仅仅是用来找后继结点的。
总结
二叉搜索树其实不是特别难,理解以后,多练习几次,应该可以掌握。以下是全部的代码:
packageorg.yahuian;public classBinarySearchTree
{//二叉搜索树类
private classNode
{//节点类
int data; //数据域
Node right; //右子树
Node left; //左子树
}private Node root; //树根节点
public void insert(intkey)
{
Node p= new Node(); //待插入的节点
p.data =key;if (root == null)
{
root=p;
}else{
Node parent= newNode();
Node current=root;while (true)
{
parent=current;if (key >current.data)
{
current= current.right; //右子树
if (current == null)
{
parent.right=p;return;
}
}else //本程序没有做key出现相等情况的处理,暂且假设用户插入的节点值都不同
{
current= current.left; //左子树
if (current == null)
{
parent.left=p;return;
}
}
}
}
}public voidpreOrder(Node root)
{//前序遍历,"中左右"
if (root != null)
{
System.out.print(root.data+ " ");
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
}public voidinOrder(Node root)
{//中序遍历,"左中右"
if (root != null)
{
inOrder(root.left);
System.out.print(root.data+ " ");
inOrder(root.right);
}
}public voidpostOrder(Node root)
{//后序遍历,"左右中"
if (root != null)
{
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
System.out.print(root.data+ " ");
}
}public void traverse(inttraverseType)
{//选择以何种方式遍历
switch(traverseType)
{case 1:
System.out.print("preOrder traversal ");
preOrder(root);
System.out.println();break;case 2:
System.out.print("inOrder traversal ");
inOrder(root);
System.out.println();break;case 3:
System.out.print("postOrder traversal ");
postOrder(root);
System.out.println();break;
}
}public Node find(intkey)
{//从树中按照关键值查找元素
Node current =root;while (current.data !=key)
{if (key >current.data)
current=current.right;elsecurrent=current.left;if (current == null) return null;
}returncurrent;
}public voidshow(Node node)
{//输出节点的数据域
if(node!=null)
System.out.println(node.data);elseSystem.out.println("null");
}private Node getSuccessor(Node delNode) //寻找要删除节点的中序后继结点
{
Node successorParent=delNode;
Node successor=delNode;
Node current=delNode.right;//用来寻找后继结点
while(current!=null)
{
successorParent=successor;
successor=current;
current=current.left;
}//如果后继结点为要删除结点的右子树的左子,需要预先调整一下要删除结点的右子树
if(successor!=delNode.right)
{
successorParent.left=successor.right;
successor.right=delNode.right;
}returnsuccessor;
}public boolean delete(int key) //删除结点
{
Node current=root;
Node parent= newNode();boolean isRightChild = true;while (current.data !=key)
{
parent=current;if (key >current.data)
{
current=current.right;
isRightChild= true;
}else{
current=current.left;
isRightChild= false;
}if (current == null) return false; //没有找到要删除的结点
}//此时current就是要删除的结点,parent为其父结点//要删除结点为叶子结点
if (current.right == null && current.left == null)
{if (current ==root)
{
root= null; //整棵树清空
}else{if(isRightChild)
parent.right= null;elseparent.left= null;
}return true;
}//要删除结点有一个子结点
else if(current.left==null)
{if(current==root)
root=current.right;else if(isRightChild)
parent.right=current.right;elseparent.left=current.right;return true;
}else if(current.right==null)
{if(current==root)
root=current.left;else if(isRightChild)
parent.right=current.left;elseparent.left=current.left;return true;
}//要删除结点有两个子结点
else{
Node successor=getSuccessor(current); //找到要删除结点的后继结点
if(current==root)
root=successor;else if(isRightChild)
parent.right=successor;elseparent.left=successor;
successor.left=current.left;return true;
}
}public static void main(String[] args) //unit test
{
BinarySearchTree tree= newBinarySearchTree();
tree.insert(39);
tree.insert(24);
tree.insert(64);
tree.insert(23);
tree.insert(30);
tree.insert(53);
tree.insert(60);
tree.traverse(1);
tree.traverse(2);
tree.traverse(3);
tree.show(tree.find(23));
tree.show(tree.find(60));
tree.show(tree.find(64));
tree.delete(23);
tree.delete(60);
tree.delete(64);
tree.show(tree.find(23));
tree.show(tree.find(60));
tree.show(tree.find(64));
}
}
二叉搜索树详解
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