算法08 五大查找之:二叉排序树(BSTree)
上一篇总结了索引查找,这一篇要总结的是二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉查找树(Binary Search Tree) ,即BSTree。
构造一棵二叉排序树的目的,其实并不是为了排序,而是为了提高查找和插入删除的效率。
什么是二叉排序树呢?二叉排序树具有以下几个特点。
(1)若根节点有左子树,则左子树的所有节点都比根节点小。
(2)若根节点有右子树,则右子树的所有节点都比根节点大。
(3)根节点的左,右子树也分别是二叉排序树。
1、二叉排序树的图示
下面是二叉排序树的图示,通过它可以加深对二叉排序树的理解。
2、二叉排序树常见的操作及思路
下面是二叉排序树常见的操作及思路。
2-1、插入节点
思路:比如我们要插入数字20到这棵二叉排序树中。那么步骤如下:
(1)首先将20与根节点进行比较,发现比根节点小,所以继续与根节点的左子树30比较。
(2)发现20比30也要小,所以继续与30的左子树10进行比较。
(3)发现20比10要大,所以就将20插入到10的右子树中。
此时的二叉排序树如下图:
2-2、查找节点
比如我们要查找节点10,那么思路如下:
(1)还是一样,首先将10与根节点50进行比较,发现比根节点要小,所以继续与根节点的左子树30进行比较。
(2)发现10比左子树30要小,所以继续与30的左子树10进行比较。
(3)发现两值相等,即查找成功,返回10的位置。
2-3、删除节点
删除节点的情况相对复杂,主要分为以下三种情形:
(1)删除的是叶节点(即没有孩子节点的)。比如20,删除它不会破坏原来树的结构,最简单。如图所示。
(2)删除的是单孩子节点。比如90,删除它后需要将它的孩子节点与自己的父节点相连。情形比第一种复杂一些。
(3)删除的是有左右孩子的节点。比如根节点50
这里有一个问题就是删除它后,谁将作为根节点?利用二叉树的中序遍历,就是右节点的左子树的最左孩子。
3、代码
有了思路之后,下面就开始写代码来实现这些功能。
BSTreeNode.java
public class BSTreeNode { public int data; public BSTreeNode left; public BSTreeNode right; public BSTreeNode(int data) { this.data = data; } }
BSTreeOperate.java
/** * 二叉排序树的常见操作 */ public class BSTreeOperate { // 树的根节点 public BSTreeNode root; // 记录树的节点个数 public int size; /** * 创建二叉排序树 * * @param list * @return */ public BSTreeNode create(int[] list) { for (int i = 0; i < list.length; i++) { insert(list[i]); } return root; } /** * 插入一个值为data的节点 * * @param data */ public void insert(int data) { insert(new BSTreeNode(data)); } /** * 插入一个节点 * * @param bsTreeNode */ public void insert(BSTreeNode bsTreeNode) { if (root == null) { root = bsTreeNode; size++; return; } BSTreeNode current = root; while (true) { if (bsTreeNode.data <= current.data) { // 如果插入节点的值小于当前节点的值,说明应该插入到当前节点左子树,而此时如果左子树为空,就直接设置当前节点的左子树为插入节点。 if (current.left == null) { current.left = bsTreeNode; size++; return; } current = current.left; } else { // 如果插入节点的值大于当前节点的值,说明应该插入到当前节点右子树,而此时如果右子树为空,就直接设置当前节点的右子树为插入节点。 if (current.right == null) { current.right = bsTreeNode; size++; return; } current = current.right; } } } /** * 中序遍历 * * @param bsTreeNode */ public void LDR(BSTreeNode bsTreeNode) { if (bsTreeNode != null) { // 遍历左子树 LDR(bsTreeNode.left); // 输出节点数据 System.out.print(bsTreeNode.data + " "); // 遍历右子树 LDR(bsTreeNode.right); } } /** * 查找节点 */ public boolean search(BSTreeNode bsTreeNode, int key) { // 遍历完没有找到,查找失败 if (bsTreeNode == null) { return false; } // 要查找的元素为当前节点,查找成功 if (key == bsTreeNode.data) { return true; } // 继续去当前节点的左子树中查找,否则去当前节点的右子树中查找 if (key < bsTreeNode.data) { return search(bsTreeNode.left, key); } else { return search(bsTreeNode.right, key); } } }
BSTreeOperateTest.java
public class BSTreeOperateTest { public static void main(String[] args) { BSTreeOperate bsTreeOperate = new BSTreeOperate(); int[] list = new int[]{50, 30, 70, 10, 40, 90, 80}; System.out.println("*********创建二叉排序树*********"); BSTreeNode bsTreeNode = bsTreeOperate.create(list); System.out.println("中序遍历原始的数据:"); bsTreeOperate.LDR(bsTreeNode); System.out.println(""); System.out.println(""); System.out.println("********查找节点*******"); System.out.println("元素20是否在树中:" + bsTreeOperate.search(bsTreeNode, 20)); System.out.println(""); System.out.println("********插入节点*******"); System.out.println("将元素20插入到树中"); bsTreeOperate.insert(20); System.out.println("中序遍历:"); bsTreeOperate.LDR(bsTreeNode); System.out.println(""); System.out.println(""); System.out.println("********查找节点*******"); System.out.println("元素20是否在树中:" + bsTreeOperate.search(bsTreeNode, 20)); System.out.println(""); } }
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