[数据结构]二叉搜索树
一、介绍
在实际编程中，树是经常遇到的数据结构，但可惜的是，我们经常不知道该用树了。实际情况就是，我们在避免过早使用数据结构，以防止引入不必要的复杂性。
树的逻辑非常简单：除了根结点外，其他每个结点都只有一个父结点，除了叶结点外，其他所有结点都有一个或多个子结点。父结点和子结点间用指针链接。树有很多种形式，最常见的是二叉树，每个结点最多只有两个子结点。
二叉树中还有许多形式，像是二叉搜索树，满足这个关系左子结点<=根结点<=右子结点。另外两种常见的形式就是堆和红黑树。堆分为最大堆和最小堆，在最大堆中，根结点的值最大，最小堆则相反。堆非常适合用于快速查找最值，像是堆排序，就是利用了这点。红黑树是把树中的结点定义为红和黑两种颜色，并通过规则确保从根结点到叶结点的最长路径的长度不超过最短路径的两倍。
本次就来介绍二叉搜索树的实现（毕竟是树里面最简单的）
二、实现
结点定义
public class BSTree<T extends Comparable<T>> {
private BSTNode<T> mRoot; // 根结点
public class BSTNode<T extends Comparable<T>> {
T key; // 关键字(键值)
BSTNode<T> left; // 左孩子
BSTNode<T> right; // 右孩子
BSTNode<T> parent; // 父结点
public BSTNode(T key, BSTNode<T> parent, BSTNode<T> left, BSTNode<T> right) {
this.key = key;
this.parent = parent;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
......
}
BSTNode包含二叉查找树的几个基本信息：
(01) key -- 它是关键字，是用来对二叉查找树的节点进行排序的。
(02) left -- 它指向当前节点的左孩子。
(03) right -- 它指向当前节点的右孩子。
(04) parent -- 它指向当前节点的父结点。
此外，mRoot是BSTNode类型，而BSTNode是二叉查找树的节点，它是BSTree的内部类。
查找
递归版本
private BSTNode<T> search(BSTNode<T> x, T key) {
if (x==null)
return x;
int cmp = key.compareTo(x.key);
if (cmp < 0)
return search(x.left, key);
else if (cmp > 0)
return search(x.right, key);
else
return x;
}
public BSTNode<T> search(T key) {
return search(mRoot, key);
}
递归版本
private BSTNode<T> iterativeSearch(BSTNode<T> x, T key) {
while (x!=null) {
int cmp = key.compareTo(x.key);
if (cmp < 0)
x = x.left;
else if (cmp > 0)
x = x.right;
else
return x;
}
return x;
}
public BSTNode<T> iterativeSearch(T key) {
return iterativeSearch(mRoot, key);
}
前驱和后继
节点的前驱：是该节点的左子树中的最大节点。
节点的后继：是该节点的右子树中的最小节点。
查找前驱节点的代码
public BSTNode<T> predecessor(BSTNode<T> x) {
// 如果x存在左孩子，则"x的前驱结点"为 "以其左孩子为根的子树的最大结点"。
if (x.left != null)
return maximum(x.left);
// 如果x没有左孩子。则x有以下两种可能：
// (01) x是"一个右孩子"，则"x的前驱结点"为 "它的父结点"。
// (01) x是"一个左孩子"，则查找"x的最低的父结点，并且该父结点要具有右孩子"，找到的这个"最低的父结点"就是"x的前驱结点"。
BSTNode<T> y = x.parent;
while ((y!=null) && (x==y.left)) {
x = y;
y = y.parent;
}
return y;
}
查找后继节点的代码
public BSTNode<T> successor(BSTNode<T> x) {
// 如果x存在右孩子，则"x的后继结点"为 "以其右孩子为根的子树的最小结点"。
if (x.right != null)
return minimum(x.right);
// 如果x没有右孩子。则x有以下两种可能：
// (01) x是"一个左孩子"，则"x的后继结点"为 "它的父结点"。
// (02) x是"一个右孩子"，则查找"x的最低的父结点，并且该父结点要具有左孩子"，找到的这个"最低的父结点"就是"x的后继结点"。
BSTNode<T> y = x.parent;
while ((y!=null) && (x==y.right)) {
x = y;
y = y.parent;
}
return y;
}
插入
插入节点的代码
private void insert(BSTree<T> bst, BSTNode<T> z) {
int cmp;
BSTNode<T> y = null;
BSTNode<T> x = bst.mRoot;
// 查找z的插入位置
while (x != null) {
y = x;
cmp = z.key.compareTo(x.key);
if (cmp < 0)
x = x.left;
else
x = x.right;
}
z.parent = y;
if (y==null)
bst.mRoot = z;
else {
cmp = z.key.compareTo(y.key);
if (cmp < 0)
y.left = z;
else
y.right = z;
}
}
public void insert(T key) {
BSTNode<T> z=new BSTNode<T>(key,null,null,null);
// 如果新建结点失败，则返回。
if (z != null)
insert(this, z);
}
删除
删除节点的代码
private BSTNode<T> remove(BSTree<T> bst, BSTNode<T> z) {
BSTNode<T> x=null;
BSTNode<T> y=null;
if ((z.left == null) || (z.right == null) )
y = z;
else
y = successor(z);
if (y.left != null)
x = y.left;
else
x = y.right;
if (x != null)
x.parent = y.parent;
if (y.parent == null)
bst.mRoot = x;
else if (y == y.parent.left)
y.parent.left = x;
else
y.parent.right = x;
if (y != z)
z.key = y.key;
return y;
}
public void remove(T key) {
BSTNode<T> z, node;
if ((z = search(mRoot, key)) != null)
if ( (node = remove(this, z)) != null)
node = null;
}
