数据结构 Java版二叉排序树
Posted 王景迁
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据结构 Java版二叉排序树相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
二叉搜索树，又称为二叉查找树和二叉搜索树。它或者是一颗空树，或者具有下列性质的二叉树。
1 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值。
2 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3 它的左、右子树也都为二叉搜索树。
构造一颗二叉搜索树，目的不是为了排序，而是为了提高查找、插入和删除关键字的速度。一个有序数据集上的查找速度总是要快于无序数据集，而二叉搜索树这种非线性的结构，也有利于插入和删除的实现。
二叉搜索树的查找性能取决于树的高度即二叉树的形态，问题在于二叉搜索树的树高是不确定的。例如{62, 88, 58, 47, 35, 73, 51, 99, 37, 93}，可以构建一棵正常的二叉搜索树。但是如果数组元素的次序是从小到大有序，如{35, 37, 47, 51, 58, 62, 73, 88, 93, 99}，则二叉搜索树就成了极端的单支树，依然是一棵二叉搜索树。查找结点99，左图只需要两次比较，而右图需要10次比较才能得到结果，差异很大。
二叉搜索树不一定是平衡的，即其深度与完全二叉树不一定相同。
// 实现了Comparable接口的元素可以通过compareTo方法来比较
public class BinarySearchTree<E extends Comparable<? super E>>
1 // TreeNode静态嵌套类
2 private static class TreeNode<E> {
3 // 元素
4 private E element;
5 // 左孩子
6 private TreeNode<E> left;
7 // 右孩子
8 private TreeNode<E> right;
9
10 private TreeNode(E e) {
11 element = e;
12 left = null;
13 right = null;
14 }
15 }
// 根结点
private BinarySearchTree<E> root;
// 无参构造方法
public BinarySearchTree() {
root = null;
}
// 二叉搜索树置空
public void makeEmpty() {
root = null;
}
// 判断树是否为空
public boolean isEmpty() {
return root == null;
}
1 // 获取最小元素
2 public E findMin() {
3 if (isEmpty()) {
4 throw new NullPointerException();
5 }
6
7 return findMin(root).element;
8 }
1 // 子树上寻找最小值
2 private TreeNode<E> findMin(TreeNode<E> treeNode) {
3 if (treeNode == null) {
4 return null;
5 }
6
7 while (treeNode.left != null) {
8 treeNode = treeNode.left;
9 }
10
11 return treeNode;
12 }
1 // 获取最大元素
2 public E findMax() {
3 if (isEmpty()) {
4 throw new NullPointerException();
5 }
6
7 return findMax(root).element;
8 }
1 // 子树上寻找最大值
2 private TreeNode<E> findMax(TreeNode<E> treeNode) {
3 if (treeNode == null) {
4 return null;
5 }
6
7 while (treeNode.right != null) {
8 treeNode = treeNode.right;
9 }
10
11 return treeNode;
12 }
查找操作即判断是否包含指定元素：
先查找根结点，如果根结点的元素与指定元素相等，则返回true。否则， 如果指定元素大于根结点，则查找右子树；如果小于根结点，则查找左子树。
// 判断是否包含指定元素
public boolean contains(E e) {
return contains(root, e);
}
1 // 判断是否包含指定元素
2 private boolean contains(TreeNode<E> treeNode, E e) {
3 if (treeNode == null) {
4 return false;
5 }
6
7 while (treeNode != null) {
8 int compareResult = e.compareTo(treeNode.element);
9 if (compareResult == 0) {
10 return true;
11 } else if (compareResult < 0) {
12 treeNode = treeNode.left;
13 } else {
14 treeNode = treeNode.right;
15 }
16 }
17
18 return false;
19 }
插入5以前和以后的二叉搜索树
// 插入指定元素
public void insert(E e) {
root = insert(root, e);
}
1 // 子树上插入元素
2 private TreeNode<E> insert(TreeNode<E> treeNode, E e) {
3 if (treeNode == null) {
4 return new TreeNode<E>(e, null, null);
5 }
6
7 int compareResult = e.compareTo(treeNode.element);
8 if (compareResult < 0) {
9 treeNode.left = insert(treeNode.left, e);
10 } else if (compareResult > 0) {
11 treeNode.right = insert(treeNode.right, e);
12 }
13
14 return treeNode;
15 }
删除操作即删除第一次出现指定元素的结点，有3种情况：
1 叶子结点：直接删除即可。
2 仅有左或右子树的结点：上移子树即可。
结点4删除前后的情况
3 有左右子树的结点：用删除结点的直接前驱或者直接后继来替换当前结点，调整直接前驱或者直接后继的位置。
// 刪除指定元素
public void remove(E e) {
root = remove(root, e);
}
1 // 子树上删除元素
2 private TreeNode<E> remove(TreeNode<E> treeNode, E e) {
3 if (treeNode == null) {
4 return null;
5 }
6
7 int compareResult = e.compareTo(treeNode.element);
8 TreeNode<E> l = treeNode.left, r = treeNode.right;
9 if (compareResult < 0) {
10 treeNode.left = remove(l, e);
11 } else if (compareResult > 0) {
12 treeNode.right = remove(r, e);
13 } else if (l != null && r != null) {
14 treeNode.element = findMax(l).element;
15 treeNode.left = remove(treeNode.left, treeNode.element);
16 } else {
17 treeNode = (l != null) ? l : r;
18 }
19
20 return treeNode;
21 }
1 // 遍历树
2 public void printTree() {
3 if (root == null) {
4 throw new NullPointerException();
5 }
6
7 inorder(root);
8 }
1 // 中序遍历
2 private void inorder(TreeNode<E> treeNode) {
3 if (treeNode == null) {
4 return;
5 }
6
7 TreeNode<E> l = treeNode.left, r = treeNode.right;
8 if (l != null) {
9 inorder(l);
10 }
11
12 System.out.print(" " + treeNode.element);
13
14 if (r != null) {
15 inorder(r);
16 }
17 }
完整代码：
1 // 实现了Comparable接口的元素可以通过compareTo方法来比较
2 public class BinarySearchTree<E extends Comparable<? super E>> {
3 // TreeNode静态嵌套类
4 private static class TreeNode<E> {
5 // 元素
6 private E element;
7 // 左孩子
8 private TreeNode<E> left;
9 // 右孩子
10 private TreeNode<E> right;
11
12 private TreeNode(E e) {
13 element = e;
14 left = null;
15 right = null;
16 }
17 }
18
19 // 根结点
20 private TreeNode<E> root;
21
22 // 无参构造方法
23 public BinarySearchTree() {
24 root = null;
25 }
26
27 // 二叉搜索树置空
28 public void makeEmpty() {
29 root = null;
30 }
31
32 // 判断树是否为空
33 public boolean isEmpty() {
34 return root == null;
35 }
36
37 // 判断是否包含指定元素
38 public boolean contains(E e) {
39 return contains(root, e);
40 }
41
42 // 获取最小元素
43 public E findMin() {
44 if (isEmpty()) {
45 throw new NullPointerException();
46 }
47
48 return findMin(root).element;
49 }
50
51 // 获取最大元素
52 public E findMax() {
53 if (isEmpty()) {
54 throw new NullPointerException();
55 }
56
57 return findMax(root).element;
58 }
59
60 // 插入指定元素
61 public void insert(E e) {
62 root = insert(root, e);
63 }
64
65 // 刪除指定元素
66 public void remove(E e) {
67 root = remove(root, e);
68 }
69
70 // 遍历树
71 public void printTree() {
72 if (root == null) {
73 throw new NullPointerException();
74 }
75
76 inorder(root);
77 }
78
79 // 判断子树上是否包含指定元素
80 private boolean contains(TreeNode<E> treeNode, E e) {
81 if (treeNode == null) {
82 return false;
83 }
84
85 while (treeNode != null) {
86 int compareResult = e.compareTo(treeNode.element);
87 if (compareResult == 0) {
88 return true;
89 } else if (compareResult < 0) {
90 treeNode = treeNode.left;
91 } else {
92 treeNode = treeNode.right;
93 }
94 }
95
96 return false;
97 }
98
99 // 子树上寻找最小值
100 private TreeNode<E> findMin(TreeNode<E> treeNode) {
101 if (treeNode == null) {
102 return null;
103 }
104
105 while (treeNode.left != null) {
106 treeNode = treeNode.left;
107 }
108
109 return treeNode;
110 }
111
112 // 子树上寻找最大值
113 private TreeNode<E> findMax(TreeNode<E> treeNode) {
114 if (treeNode == null) {
115 return null;
116 }
117
118 while (treeNode.right != null) {
119 treeNode = treeNode.right;
120 }
121
122 return treeNode;
123 }
124
125 // 子树上插入元素
126 private TreeNode<E> insert(TreeNode<E> treeNode, E e) {
127 if (treeNode == null) {
128 return new TreeNode<E>(e);
129 }
130
131 int compareResult = e.compareTo(treeNode.element);
132 if (compareResult < 0) {
133 treeNode.left = insert(treeNode.left, e);
134 } else if (compareResult > 0) {
135 treeNode.right = insert(treeNode.right, e);
136 }
137
138 return treeNode;
139 }
140
141 // 子树上删除元素
142 private TreeNode<E> remove(TreeNode<E> treeNode, E e) {
143 if (treeNode == null) {
144 return null;
145 }
146
147 int compareResult = e.compareTo(treeNode.element);
148 TreeNode<E> l = treeNode.left, r = treeNode.right;
149 if (compareResult < 0) {
150 treeNode.left = remove(l, e);
151 } else if (compareResult > 0) {
152 treeNode.right = remove(r, e);
153 } else if (l != null && r != null) {
154 treeNode.element = findMax(l).element;
155 treeNode.left = remove(treeNode.left, treeNode.element);
156 } else {
157 treeNode = (l != null) ? l : r;
158 }
159
160 return treeNode;
161 }
162
163 // 中序遍历
164 private void inorder(TreeNode<E> treeNode) {
165 if (treeNode == null) {
166 return;
167 }
168
169 TreeNode<E> l = treeNode.left, r = treeNode.right;
170 if (l != null) {
171 inorder(l);
172 }
173
174 System.out.print(" " + treeNode.element);
175
176 if (r != null) {
177 inorder(r);
178 }
179 }
180
181 public static void main(String[] args) {
182 BinarySearchTree<String> binarySearchTree = new BinarySearchTree<String>();
183 String[] key = {"62", "88", "58", "47", "35", "73", "51", "99", "37", "93"};
184 for (int i = 0; i < 10; i++) {
185 binarySearchTree.insert(key[i]);
186 }
187
188 System.out.println("中序遍历结果：");
189 binarySearchTree.printTree();
190 System.out.println();
191
192 binarySearchTree.remove("58");
193 System.out.println("删除58后中序遍历结果：");
194 binarySearchTree.printTree();
195 System.out.println();
196 }
197 }
输出结果：
中序遍历结果：
35 37 47 51 58 62 73 88 93 99
删除58后中序遍历结果：
35 37 47 51 62 73 88 93 99
参考资料
《数据结构与算法分析Java语言描述 原书第3版》 P78-86
《2017年数据结构联考复习指导》 P153
以上是关于数据结构 Java版二叉排序树的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章