数据结构与算法04 之二叉树

        在有序数组中，可以快速找到特定的值，但是想在有序数组中插入一个新的数据项，就必须首先找出新数据项插入的位置，然后将比新数据项大的数据项向后移动一位，来给新的数据项腾出空间，删除同理，这样移动很费时。显而易见，如果要做很多的插入和删除操作和删除操作，就不该选用有序数组。

        另一方面，链表中可以快速添加和删除某个数据项，但是在链表中查找数据项可不容易，必须从头开始访问链表的每一个数据项，直到找到该数据项为止，这个过程很慢。

        树这种数据结构，既能像链表那样快速的插入和删除，又能想有序数组那样快速查找。这里主要实现一种特殊的树——二叉（搜索）树。二叉搜索树有如下特点：一个节点的左子节点的关键字值小于这个节点，右子节点的关键字值大于或等于这个节点。插入一个节点需要根据这个规则进行插入。

        删除节点时二叉搜索树中最复杂的操作，但是删除节点在很多树的应用中又非常重要，所以详细研究并总结下特点。删除节点要从查找要删的节点开始入手，首先找到节点，这个要删除的节点可能有三种情况需要考虑：

         ·该节点是叶节点，没有子节点

         ·该节点有一个子节点

         ·该节点有两个子节点

         第一种最简单，第二种也还是比较简单的，第三种就相当复杂了。

下面分析这三种删除情况：

        1.要删除叶节点，只需要改变该节点的父节点对应子字段的值即可，由指向该节点改为null就可以了。垃圾回收器会自动回收叶节点，不需要自己手动删掉；

        2.当节点有一个子节点时，这个节点只有两个连接：连向父节点和连向它唯一的子节点。需要从这个序列中剪断这个节点，把它的子节点直接连到它的父节点上即可，这个过程要求改变父节点适当的引用（左子节点还是右子节点），指向要删除节点的子节点即可；

         3.第三种情况最复杂，如果要删除有两个子节点的节点，就不能只用它的一个子节点代替它，比如要删除节点25，如果用35取代它，那35的左子节点是15呢还是30？

   

        因此需要考虑另一种方法，寻找它的中序后继来代替该节点。下图显示的就是要删除节点用它的后继代替它的情况，删除后还是有序的。（这里还有更麻烦的情况，即它的后继自己也有右子节点，下面再讨论。）

        那么如何找后继节点呢？首先得找到要删除的节点的右子节点，它的关键字值一定比待删除节点的大。然后转到待删除节点右子节点的左子节点那里（如果有的话），然后到这个左子节点的左子节点，以此类推，顺着左子节点的路径一直向下找，这个路径上的最后一个左子节点就是待删除节点的后继。如果待删除节点的右子节点没有左子节点，那么这个右子节点本身就是后继。寻找后继的示意图如下：

        找到了后继节点，现在开始删除了，先看第一种情况，后继节点是delNode右子节点的做后代，这种情况要执行以下四个步骤：

         ·把后继父节点的leftChild字段置为后继的右子节点；

         ·把后继的rightChild字段置为要删除节点的右子节点；

         ·把待删除节点从它父节点的leftChild或rightChild字段删除，把这个字段置为后继；

         ·把待删除的左子节点移除，将后继的leftChild字段置为待删除节点的左子节点。

        如下图所示：

        如果后继节点就是待删除节点的右子节点，这种情况就简单了，因为只需要把后继为跟的子树移到删除的节点的位置即可。如下图所示：

        看到这里，就会发现删除时相当棘手的操作。实际上，因为它非常复杂，一些程序员都尝试着躲开它，他们在Node类中加了一个Boolean字段来标识该节点是否已经被删除，在其他操作之前会先判断这个节点是不是已经删除了，这样删除节点不会改变树的结构，。当然树中还保留着这种已经删除的节点，对存储造成浪费，但是如果没有那么多删除的话，这也不失为一个好方法。下面是二叉搜索树的主要代码：

 

  1. public class BinaryTree {  
  2.     private BNode root; //根节点  
  3.       
  4.     public BinaryTree() {  
  5.         root = null;  
  6.     }  
  7.       
  8.     //二叉搜索树查找的时间复杂度为O(logN)  
  9.     public BNode find(int key) { //find node with given key  
  10.         BNode current = root;  
  11.         while(current.key != key) {  
  12.             if(key < current.key) {  
  13.                 current = current.leftChild;  
  14.             }  
  15.             else {  
  16.                 current = current.rightChild;  
  17.             }  
  18.             if(current == null) {  
  19.                 return null;  
  20.             }  
  21.         }  
  22.         return current;  
  23.     }  
  24.       
  25.     //插入节点  
  26.     public void insert(int key, double value) {  
  27.         BNode newNode = new BNode();  
  28.         newNode.key = key;  
  29.         newNode.data = value;  
  30.         if(root == null) { //if tree is null  
  31.             root = newNode;  
  32.         }  
  33.         else {  
  34.             BNode current = root;  
  35.             BNode parent;  
  36.             while(true) {  
  37.                 parent = current;  
  38.                 if(key < current.data) { //turn left   ?:应为current.key
  39.                     current = current.leftChild;  
  40.                     if(current == null) {  
  41.                         parent.leftChild = newNode;  
  42.                         newNode.parent = parent;  
  43.                         return;  
  44.                     }  
  45.                 }  
  46.                 else { //turn right  
  47.                     current = current.rightChild;  
  48.                     if(current == null) {  
  49.                         parent.rightChild = newNode;  
  50.                         newNode.parent = parent;  
  51.                         return;  
  52.                     }  
  53.                 }  
  54.             }  
  55.         }  
  56.     }  
  57.       
  58.     //遍历二叉树  
  59.     public void traverse(int traverseType) {  
  60.         switch(traverseType)  
  61.         {  
  62.         case 1: System.out.println("Preorder traversal:");  
  63.                 preOrder(root);//前向遍历  
  64.                 break;  
  65.         case 2: System.out.println("Inorder traversal:");  
  66.                 inOrder(root);//中向遍历  
  67.                 break;  
  68.         case 3: System.out.println("Postorder traversal:");  
  69.                 postOrder(root);//后向遍历  
  70.                 break;  
  71.         default: System.out.println("Inorder traversal:");  
  72.                 inOrder(root);  
  73.                 break;  
  74.         }  
  75.         System.out.println("");  
  76.     }  
  77.       
  78.     //前向遍历  ：（右子树，左子树）
  79.     private void preOrder(BNode localRoot) {  
  80.         if(localRoot != null) {  
  81.             System.out.print(localRoot.data + " ");  
  82.             preOrder(localRoot.leftChild);  
  83.             preOrder(localRoot.rightChild);  
  84.         }  
  85.     }  
  86.       
  87.     //中向遍历  ：（左，节点，右）
  88.     private void inOrder(BNode localRoot) {  
  89.         if(localRoot != null) {  
  90.             inOrder(localRoot.leftChild);  
  91.             System.out.print(localRoot.data + " ");  
  92.             inOrder(localRoot.rightChild);  
  93.         }  
  94.     }  
  95.       
  96.     //后向遍历  ：（左子树，右子树）
  97.     private void postOrder(BNode localRoot) {  
  98.         if(localRoot != null) {  
  99.             postOrder(localRoot.leftChild);  
  100.             postOrder(localRoot.rightChild);  
  101.             System.out.print(localRoot.data + " ");  
  102.         }  
  103.     }  
  104.       
  105.     //查找最小值  
  106.     /*根据二叉搜索树的存储规则，最小值应该是左边那个没有子节点的那个节点*/  
  107.     public BNode minNumber() {  
  108.         BNode current = root;  
  109.         BNode parent = root;  
  110.         while(current != null) {  
  111.             parent = current;  
  112.             current = current.leftChild;  
  113.         }     
  114.         return parent;  
  115.     }  
  116.       
  117.     //查找最大值  
  118.     /*根据二叉搜索树的存储规则，最大值应该是右边那个没有子节点的那个节点*/  
  119.     public BNode maxNumber() {  
  120.         BNode current = root;  
  121.         BNode parent = root;  
  122.         while(current != null) {  
  123.             parent = current;  
  124.             current = current.rightChild;  
  125.         }     
  126.         return parent;  
  127.     }  
  128.       
  129.     //删除节点  
  130.     /* 
  131.      * 删除节点在二叉树中是最复杂的，主要有三种情况： 
  132.      * 1. 该节点没有子节点（简单） 
  133.      * 2. 该节点有一个子节点（还行） 
  134.      * 3. 该节点有两个子节点（复杂） 
  135.      * 删除节点的时间复杂度为O(logN) 
  136.      */  
  137.     public boolean delete(int key) {  
  138.         BNode current = root;  
  139. //      BNode parent = root;  
  140.         boolean isLeftChild = true;  
  141.           
  142.         if(current == null) {  
  143.             return false;  
  144.         }  
  145.         //寻找要删除的节点  
  146.         while(current.data != key) {  
  147. //          parent = current;  
  148.             if(key < current.key) {  
  149.                 isLeftChild = true;  
  150.                 current = current.leftChild;  
  151.             }  
  152.             else {  
  153.                 isLeftChild = false;  
  154.                 current = current.rightChild;  
  155.             }  
  156.             if(current == null) {  
  157.                 return false;  
  158.             }  
  159.         }  
  160.           
  161.         //找到了要删除的节点，下面开始删除  
  162.         //1. 要删除的节点没有子节点,直接将其父节点的左子节点或者右子节点赋为null即可  
  163.         if(current.leftChild == null && current.rightChild == null) {  
  164.             return deleteNoChild(current, isLeftChild);  
  165.         }  
  166.           
  167.         //3. 要删除的节点有两个子节点  
  168.         else if(current.leftChild != null && current.rightChild != null) {  
  169.             return deleteTwoChild(current, isLeftChild);  
  170.         }  
  171.           
  172.         //2. 要删除的节点有一个子节点，直接将其砍断，将其子节点与其父节点连起来即可，要考虑特殊情况就是删除根节点，因为根节点没有父节点  
  173.         else {  
  174.             return deleteOneChild(current, isLeftChild);  
  175.         }  
  176.           
  177.     }  
  178.       
  179.     public boolean deleteNoChild(BNode node, boolean isLeftChild) {  
  180.         if(node == root) {  
  181.             root = null;  
  182.             return true;  
  183.         }  
  184.         if(isLeftChild) {  
  185.             node.parent.leftChild = null;  
  186.         }  
  187.         else {  
  188.             node.parent.rightChild = null;  
  189.         }  
  190.         return true;  
  191.     }  
  192.       
  193.     public boolean deleteOneChild(BNode node, boolean isLeftChild) {  
  194.         if(node.leftChild == null) {  
  195.             if(node == root) {  
  196.                 root = node.rightChild;  
  197.                 node.parent = null;  
  198.                 return true;  
  199.             }  
  200.             if(isLeftChild) {  
  201.                 node.parent.leftChild  = node.rightChild;  
  202.             }  
  203.             else {  
  204.                 node.parent.rightChild = node.rightChild;  
  205.             }  
  206.             node.rightChild.parent = node.parent;  
  207.         }  
  208.         else {  
  209.             if(node == root) {  
  210.                 root = node.leftChild;  
  211.                 node.parent = null;  
  212.                 return true;  
  213.             }  
  214.             if(isLeftChild) {  
  215.                 node.parent.leftChild  = node.leftChild;  
  216.             }  
  217.             else {  
  218.                 node.parent.rightChild = node.leftChild;  
  219.             }  
  220.             node.leftChild.parent = node.parent;  
  221.         }  
  222.         return true;  
  223.     }  
  224.       
  225.     public boolean deleteTwoChild(BNode node, boolean isLeftChild) {  
  226.         BNode successor = getSuccessor(node);  
  227.         if(node == root) {  
  228.             successor.leftChild = root.leftChild;  
  229.             successor.rightChild = root.rightChild;  
  230.             successor.parent = null;  
  231.             root = successor;  
  232.         }  
  233.         else if(isLeftChild) {  
  234.             node.parent.leftChild = successor;  
  235.         }  
  236.         else {  
  237.             node.parent.rightChild = successor;  
  238.         }  
  239.         successor.leftChild = node.leftChild;//connect successor to node's left child  
  240.         return true;  //不需要加successor.rightChild = node.rightChild;是因为下面获取后继时处理过了
  241.     }  
  242.       
  243.     //获得要删除节点的后继节点（中序遍历的下一个节点）  
  244.     public BNode getSuccessor(BNode delNode) {  
  245.         BNode successor = delNode;  
  246.         BNode current = delNode.rightChild;  
  247.         while(current != null) {  
  248.             successor = current;  
  249.             current = current.leftChild;  
  250.         }  
  251.         if(successor != delNode.rightChild) {  
  252.             successor.parent.leftChild = successor.rightChild;  
  253.             if(successor.rightChild != null) {        
  254.                 successor.rightChild.parent = successor.parent;//删除后续节点在原来的位置  
  255.             }  
  256.             successor.rightChild = delNode.rightChild;//将后续节点放到正确位置，与右边连上  
  257.         }  
  258.         return successor;  
  259.     }  
  260. }  
  261.   
  262. class BNode {  
  263.     public int key;  
  264.     public double data;  
  265.     public BNode parent;  
  266.     public BNode leftChild;  
  267.     public BNode rightChild;  
  268.       
  269.     public void displayNode() {  
  270.         System.out.println("{" + key + ":" + data + "}");  
  271.     }  
  272. }  

   

 

http://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51138663#java

posted @ 2017-07-15 10:26  乐在克里特  阅读(107)  评论(0)  编辑  收藏  举报