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转自:http://blog.csdn.net/lovesqcc/article/details/6246615
为了克服对树结构编程的恐惧感,决心自己实现一遍二叉查找树,以便掌握关于树结构编程的一些技巧和方法。以下是基本思路:
[1] 关于容器与封装。封装,是一种非常重要的系统设计思想;无论是面向过程的函数,还是面向对象的对象,都是实现抽象和封装的技术手段。要使系统更加安全更具可维护性,就应当将封装思想谨记心中。容器是封装思想的绝好示例。用户对容器的印象应该简洁地表达为:A. 可以存入指定的东西; B. 可以取出所期望的东西。 而至于这容器中究竟有什么机关,藏的是毒蛇还是黄金,都是对用户不可见的。二叉查找树就是这样一个容器。面向对象编程中,为实现树结构,自然要对树结点对象进行建模。这里采用了内部类;外部类对二叉查找树进行建模,而树结点作为内部类实现。
[2] 本程序尽量实现一个比较实用的二叉查找树,其中包括动态的插入、删除操作;查询给定关键字、最小关键字、最大关键字;获取二叉树的有序列表(用于排序)等。因为我希望以后还能用到这个容器的,而不仅仅是编程练习。二叉查找树操作的大部分算法参考了《算法导论2》第12章内容,删除操作略显笨拙。程序中有错误之处,欢迎指出。
[3] 程序如下:
/**
* @author shuqin1984 2011-3-13
*
* 此程序实现一个二叉查找树的功能,可以进行动态插入、删除关键字;
* 查询给定关键字、最小关键字、最大关键字;转换为有序列表(用于排序)
*
*
*/
package datastructure.tree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
publicclassBinarySearchTree {
// 树的根结点
privateTreeNode root =null;
// 遍历结点列表
privateList nodelist =newArrayList();
privateclassTreeNode {
privateintkey;
privateTreeNode leftChild;
privateTreeNode rightChild;
privateTreeNode parent;
publicTreeNode(intkey, TreeNode leftChild, TreeNode rightChild, TreeNode parent) {
this.key = key;
this.leftChild = leftChild;
this.rightChild = rightChild;
this.parent = parent;
}
publicintgetKey() {
returnkey;
}
publicString toString()
{
String leftkey = (leftChild == null?"": String.valueOf(leftChild.key));
String rightkey = (rightChild == null?"": String.valueOf(rightChild.key));
return"("+ leftkey +" , "+ key +" , "+ rightkey +")";
}
}
/**
* isEmpty: 判断二叉查找树是否为空;若为空,返回 true ,否则返回 false .
*
*/
publicboolean isEmpty()
{
if(root ==null) {
returntrue;
} else{
returnfalse;
}
}
/**
* TreeEmpty: 对于某些二叉查找树操作(比如删除关键字)来说,若树为空,则抛出异常。
*/
publicvoidTreeEmpty() throws Exception
{
if(isEmpty()) {
thrownewException("树为空!");
}
}
/**
* search: 在二叉查找树中查询给定关键字
* @param key 给定关键字
* @return 匹配给定关键字的树结点
*/
publicTreeNode search(intkey)
{
TreeNode pNode = root;
while(pNode !=null&& pNode.key != key) {
if(key
pNode = pNode.leftChild;
}
else{
pNode = pNode.rightChild;
}
}
returnpNode;
}
/**
* minElemNode: 获取二叉查找树中的最小关键字结点
* @return 二叉查找树的最小关键字结点
* @throws Exception 若树为空,则抛出异常
*/
publicTreeNode minElemNode(TreeNode node) throws Exception
{
if(node ==null) {
thrownewException("树为空!");
}
TreeNode pNode = node;
while(pNode.leftChild !=null) {
pNode = pNode.leftChild;
}
returnpNode;
}
/**
* maxElemNode: 获取二叉查找树中的最大关键字结点
* @return 二叉查找树的最大关键字结点
* @throws Exception 若树为空,则抛出异常
*/
publicTreeNode maxElemNode(TreeNode node) throws Exception
{
if(node ==null) {
thrownewException("树为空!");
}
TreeNode pNode = node;
while(pNode.rightChild !=null) {
pNode = pNode.rightChild;
}
returnpNode;
}
/**
* successor: 获取给定结点在中序遍历顺序下的后继结点
* @param node 给定树中的结点
* @return 若该结点存在中序遍历顺序下的后继结点,则返回其后继结点;否则返回 null
* @throws Exception
*/
publicTreeNode successor(TreeNode node) throws Exception
{
if(node ==null) {
returnnull;
}
// 若该结点的右子树不为空,则其后继结点就是右子树中的最小关键字结点
if(node.rightChild !=null) {
returnminElemNode(node.rightChild);
}
// 若该结点右子树为空
TreeNode parentNode = node.parent;
while(parentNode !=null&& node == parentNode.rightChild) {
node = parentNode;
parentNode = parentNode.parent;
}
returnparentNode;
}
/**
* precessor: 获取给定结点在中序遍历顺序下的前趋结点
* @param node 给定树中的结点
* @return 若该结点存在中序遍历顺序下的前趋结点,则返回其前趋结点;否则返回 null
* @throws Exception
*/
publicTreeNode precessor(TreeNode node) throws Exception
{
if(node ==null) {
returnnull;
}
// 若该结点的左子树不为空,则其前趋结点就是左子树中的最大关键字结点
if(node.leftChild !=null) {
returnmaxElemNode(node.leftChild);
}
// 若该结点左子树为空
TreeNode parentNode = node.parent;
while(parentNode !=null&& node == parentNode.leftChild) {
node = parentNode;
parentNode = parentNode.parent;
}
returnparentNode;
}
/**
* insert: 将给定关键字插入到二叉查找树中
* @param key 给定关键字
*/
publicvoidinsert(intkey)
{
TreeNode parentNode = null;
TreeNode newNode = newTreeNode(key,null,null,null);
TreeNode pNode = root;
if(root ==null) {
root = newNode;
return;
}
while(pNode !=null) {
parentNode = pNode;
if(key
pNode = pNode.leftChild;
}
elseif(key > pNode.key) {
pNode = pNode.rightChild;
} else{
// 树中已存在匹配给定关键字的结点,则什么都不做直接返回
return;
}
}
if(key
parentNode.leftChild = newNode;
newNode.parent = parentNode;
}
else{
parentNode.rightChild = newNode;
newNode.parent = parentNode;
}
}
/**
* insert: 从二叉查找树中删除匹配给定关键字相应的树结点
* @param key 给定关键字
*/
publicvoiddelete(intkey) throws Exception
{
TreeNode pNode = search(key);
if(pNode ==null) {
thrownewException("树中不存在要删除的关键字!");
}
delete(pNode);
}
/**
* delete: 从二叉查找树中删除给定的结点.
* @param pNode 要删除的结点
*
* 前置条件: 给定结点在二叉查找树中已经存在
* @throws Exception
*/
privatevoiddelete(TreeNode pNode) throws Exception
{
if(pNode ==null) {
return;
}
if(pNode.leftChild ==null&& pNode.rightChild ==null) {// 该结点既无左孩子结点,也无右孩子结点
TreeNode parentNode = pNode.parent;
if(pNode == parentNode.leftChild) {
parentNode.leftChild = null;
} else{
parentNode.rightChild = null;
}
return;
}
if(pNode.leftChild ==null&& pNode.rightChild !=null) {// 该结点左孩子结点为空,右孩子结点非空
TreeNode parentNode = pNode.parent;
if(pNode == parentNode.leftChild) {
parentNode.leftChild = pNode.rightChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
else{
parentNode.rightChild = pNode.rightChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
return;
}
if(pNode.leftChild !=null&& pNode.rightChild ==null) {// 该结点左孩子结点非空,右孩子结点为空
TreeNode parentNode = pNode.parent;
if(pNode == parentNode.leftChild) {
parentNode.leftChild = pNode.leftChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
else{
parentNode.rightChild = pNode.leftChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
return;
}
// 该结点左右孩子结点均非空,则删除该结点的后继结点,并用该后继结点取代该结点
TreeNode successorNode = successor(pNode);
delete(successorNode);
pNode.key = successorNode.key;
}
/**
* inOrderTraverseList: 获得二叉查找树的中序遍历结点列表
* @return 二叉查找树的中序遍历结点列表
*/
publicList inOrderTraverseList()
{
if(nodelist !=null) {
nodelist.clear();
}
inOrderTraverse(root);
returnnodelist;
}
/**
* inOrderTraverse: 对给定二叉查找树进行中序遍历
* @param root 给定二叉查找树的根结点
*/
privatevoidinOrderTraverse(TreeNode root)
{
if(root !=null) {
inOrderTraverse(root.leftChild);
nodelist.add(root);
inOrderTraverse(root.rightChild);
}
}
/**
* toStringOfOrderList: 获取二叉查找树中关键字的有序列表
* @return 二叉查找树中关键字的有序列表
*/
publicString toStringOfOrderList()
{
StringBuilder sbBuilder = newStringBuilder(" [ ");
for(TreeNode p: inOrderTraverseList()) {
sbBuilder.append(p.key);
sbBuilder.append(" ");
}
sbBuilder.append("]");
returnsbBuilder.toString();
}
/**
* 获取该二叉查找树的字符串表示
*/
publicString toString()
{
StringBuilder sbBuilder = newStringBuilder(" [ ");
for(TreeNode p: inOrderTraverseList()) {
sbBuilder.append(p);
sbBuilder.append(" ");
}
sbBuilder.append("]");
returnsbBuilder.toString();
}
publicTreeNode getRoot() {
returnroot;
}
publicstaticvoidtestNode(BinarySearchTree bst, TreeNode pNode) throws Exception {
System.out.println("本结点: "+ pNode);
System.out.println("前趋结点: "+ bst.precessor(pNode));
System.out.println("后继结点: "+ bst.successor(pNode));
}
publicstaticvoidtestTraverse(BinarySearchTree bst) {
System.out.println("二叉树遍历:"+ bst);
System.out.println("二叉查找树转换为有序列表: "+ bst.toStringOfOrderList());
}
publicstaticvoidmain(String[] args)
{
try{
BinarySearchTree bst = newBinarySearchTree();
System.out.println("查找树是否为空? "+ (bst.isEmpty() ?"是":"否"));
int[] keys =newint[] {15, 6, 18, 3, 7, 13, 20, 2, 9, 4};
for(intkey: keys) {
bst.insert(key);
}
System.out.println("查找树是否为空? "+ (bst.isEmpty() ?"是":"否"));
TreeNode minkeyNode = bst.minElemNode(bst.getRoot());
System.out.println("最小关键字: "+ minkeyNode.getKey());
testNode(bst, minkeyNode);
TreeNode maxKeyNode = bst.maxElemNode(bst.getRoot());
System.out.println("最大关键字: "+ maxKeyNode.getKey());
testNode(bst, maxKeyNode);
System.out.println("根结点关键字: "+ bst.getRoot().getKey());
testNode(bst, bst.getRoot());
testTraverse(bst);
System.out.println("****************************** ");
System.out.println("查找 7 : "+ (bst.search(7) !=null?"查找成功!":"查找失败,不存在该关键字!"));
bst.delete(7);
System.out.println("查找 7 : "+ (bst.search(7) !=null?"查找成功!":"查找失败,不存在该关键字!"));
System.out.println("查找 12 : "+ (bst.search(12) !=null?"查找成功!":"查找失败,不存在该关键字!"));
bst.insert(12);
System.out.println("查找 12 : "+ (bst.search(12) !=null?"查找成功!":"查找失败,不存在该关键字!"));
testTraverse(bst);
System.out.println("****************************** ");
bst.insert(16);
bst.delete(6);
bst.delete(4);
testTraverse(bst);
} catch(Exception e) {
System.out.println(e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
}
}
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