JavaSE与数据结构数据结构之二叉搜索树
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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JavaSE与数据结构数据结构之二叉搜索树相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
⭐️前面的话⭐️
本篇文章带大家认识数据结构——二叉搜索树,本文将介绍搜索树的概念以及使用java实现二叉搜索树。
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📆首发时间:🌴2022年3月10日🌴
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1.搜索树的概念
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,又称二叉查找树,二叉排序树,它有几个特点:
- 如果左子树存在,则左子树每个结点的值均小于根结点的值。
- 如果右子树存在,则右子树每个结点的值均大于根结点的值。
- 中序遍历二叉搜索树,得到的序列是依次递增的。
- 二叉搜索树的左右子树均为二叉搜索树。
- 二叉搜索树的结点的值不能发生重复。
2.二叉搜索树的简单实现
我们来简单实现以下搜索树,就不使用泛型了,二叉搜索树基本结构:
public class BinarySearchTree
static class Node
public int val;
public Node left;
public Node right;
public Node(int val)
this.val = val;
public Node root;
//其他方法
2.1查找
二叉搜索树最擅长的就是查找,根据二叉搜索树的定义,左子树的元素比根小,右子树的元素比根大,所以我们只需要根据根结点的值与目标元素的值比较,就能实现查找功能。
- 根与目标元素相等,表示找到了。
- 根比目标元素大,去左子树找。
- 根比目标元素小,去右子树找。
- 左右子树找不到,那就找不到了。
参考实现代码:
public Node search(int key)
Node cur = this.root;
while (cur != null)
//根与目标元素相等,表示找到了。
if (cur.val == key) return cur;
//根比目标元素大,去左子树找。
else if (cur.val > key) cur = cur.left;
//根比目标元素小,去右子树找。
else cur = cur.right;
//此时cur = null, 左右子树找不到,那就找不到了。
return cur;
2.2插入
需要在二叉搜索树中插入一个元素,首先得找到一个合适的插入位置,如何找呢?其实就是利用搜索树查找的方式,找到一个空位,如何将目标结点插入到这个位置。
- 根与插入元素相等,插入元素不能与搜索树中的元素相等,插入失败。
- 根比插入元素大,去左子树找。
- 根比插入元素小,去右子树找。
- 找到的结点为空,那这个位置就是我们要找的空位。
由于你找到空位时,无法获取该空位的前一个位置,所以每次查找的时候都需要保存上一次查找的位置。
找到位置后,将目标结点插入到该位置。
参考实现代码:
public boolean insert(int val)
//结点为空,直接插
if(root == null)
root = new Node(val);
return true;
Node cur = this.root; //当前查找位置
Node parent = null; //查找的上一个位置
while (cur != null)
parent = cur;
if (val > cur.val) cur = cur.right;
else if (val < cur.val) cur = cur.left;
else return false;
//开始插入,找到空位前一个位置,比插入元素小,空位在右边,插入右边
if (val > parent.val)
parent.right = new Node(val);
else
//比插入元素大,空位在左边,插入左边
parent.left = new Node(val);
return true;
2.3删除
删除是搜索树基本操作中最麻烦的一个操作,需要考虑多种情况。
不妨设需要删除的结点为cur
,cur
的父结点为parent
,搜索树的根结点为root
。首先需要删除结点,那就得找到结点,所以第一步是找结点,思路与查找的思路一模一样。
第二步那就是删除了,删除结点大概有下面几种情况:
情况1:cur.left == null
- cur == root,让root = cur.right;
- cur != root且parent.left == cur,让parent.left = cur.right;
- cur != root且parent.right == cur,让parent.right = cur.right。
情况2:cur.right == null
- cur == null,让root = cur.left;
- cur != root且parent.left == cur,让parent.left = cur.left;
- cur != root且parent.right == cur,让parent.right = cur.left。
情况3:cur.left != null && cur.right != null
方案1:找到cur右子树中最小的元素target
,然后将该元素的值覆盖到cur处(可以理解为交换),此时等价于删除target
处的结点,即该结点的父结点为preTarget
。
因为target
为cur
右子树最小的一个结点,所以target.left == null
,此时preTarget.left == target
,所以删除时按照上面的情况1去进行删除。
但是还有一种特殊情况,那就是cur.right
就是最小结点,此时preTarget==cur
,即preTarget.right == target
,这时删除时要将 preTarget.right = target.right。
方案2:找到cur左子树中最大的元素target
,然后将该元素的值覆盖到cur处(可以理解为交换),此时等价于删除target
处的结点,即该结点的父结点为preTarget
。
因为target
为cur
左子树最大的一个结点,所以target.right == null
,此时preTarget.right == target
,所以删除时按照上面的情况2去进行删除。
但是还有一种特殊情况,那就是cur.left
就是左子树最大结点,此时preTarget==cur
,即preTarget.left == target
,这时删除时要将 preTarget.left = target.left。
参考实现代码:
public void remove(int key)
Node cur = root;
Node parent = null;
while (cur != null)
if(cur.val == key)
//这里开始删除
removeNode(cur,parent);
break;
else if(cur.val < key)
parent = cur;
cur = cur.right;
else
parent = cur;
cur = cur.left;
removeNode方法(方案1):
public void removeNode(Node cur,Node parent)
if(cur.left == null)
if(cur == root)
root = cur.right;
else if(cur == parent.left)
parent.left = cur.right;
else
parent.right = cur.right;
else if(cur.right == null)
if(cur == root)
root = cur.left;
else if(cur == parent.left)
parent.left = cur.left;
else
parent.right = cur.left;
else
Node preTarget = cur ;
Node target = cur.right;
while (target.left != null)
preTarget = target;
target = target.left;
cur.val = target.val;
if (target == preTarget.left)
preTarget.left = target.right;
else
preTarget.right = target.right;
removeNode方法(方案2):
public void removeNode(Node cur,Node parent)
if(cur.left == null)
if(cur == root)
root = cur.right;
else if(cur == parent.left)
parent.left = cur.right;
else
parent.right = cur.right;
else if(cur.right == null)
if(cur == root)
root = cur.left;
else if(cur == parent.left)
parent.left = cur.left;
else
parent.right = cur.left;
else
Node preTarget = cur ;
Node target = cur.left;
while (target.right != null)
preTarget = target;
target = target.right;
cur.val = target.val;
if (target == preTarget.left)
preTarget.left = target.left;
else
preTarget.right = target.left;
2.4修改
搜索树的修改可以基于删除和插入,先删除目标元素,然后再插入修改元素。
参考实现代码:
public void set(int key, int val)
remove(key);
insert(val);
3二叉搜索树的性能
在平衡二叉树的情况下(左右子树高度差不超过1),假设有n个结点,此时时间复杂度为二叉树的高度,即 O ( l o g 2 n ) O(log_2n) O(log2n),但是这只是例行情况,最不理想的情况就是二叉树化为单分支树,时间复杂为 O ( n ) O(n) O(n)。
为了解决这个问题,后面引申出AVL树,红黑树,其中TreeMap与TreeSet的底层就是红黑树。具体红黑树是什么,这里就不多说了。
本文到底了,你学会了吗?
以上是关于JavaSE与数据结构数据结构之二叉搜索树的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章