一直对AVL这个英文缩写比较困惑，原来一直以为是平衡二叉树的首字母缩写，但是又想不明白，哈！前段时间才明白原来是种这课树的三个人的名字的首字母的，哎，生活处处有惊喜，无知不可怕，现在我也知道了。废话不多说，下面我们说说，树形结构中的那些平衡二叉树。
| 二叉排序树 |
树的遍历顺序有3种，二叉排序树，顾名思义，就是一颗有序的二叉树，是一种按照中序遍历树中节点，而输出有序队列的一种树形结构，一种特殊的树形结构。
定义
对于二叉树，假设x为二叉树中的任意一个结点，x节点包含关键字key，节点x的key值记为key[x]。如果y是x的左子树中的一个结点，则key[y] <= key[x]；如果y是x的右子树的一个结点，则key[y] >= key[x]。那么，这棵树就是二叉排序树。
二叉查找树是可以不平衡的！！！
杂谈：大多数人都称之为二叉查找树或者* 二叉搜索树*，从这一点，可以看出，其实并没有人用这种方式来进行数据的排序，而是在做查找或者是搜索的时候，常常使用，这也是它最为常见的应用场景。
性质
(01) 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
(02) 任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
(03) 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；
(04) 没有键值相等的节点（no duplicate nodes）；
建立
建立二叉查找树，就是要定义树形的结构，本文中的树形结构包括左右子树，父指针，节点权值，详细请见后面代码。
查找
按照左小右大的规则进行查找。
/*
* (递归实现)查找"二叉树x"中键值为key的节点
*/
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);
}/*
* (非递归实现)查找"二叉树x"中键值为key的节点
*/
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);
}插入
整个插入的过程如上图所示，简单的一句话就是，先来的就是根节点，比根节点小的在左子树，比根节点大的在右子树，所以也就注定了，这种方式形成的树不是一颗二叉平衡树。
/*
* 将结点插入到二叉树中
*
* 参数说明：
* tree 二叉树的
* z 插入的结点
*/
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;
}
}
/*
* 新建结点(key)，并将其插入到二叉树中
*
* 参数说明：
* tree 二叉树的根结点
* key 插入结点的键值
*/
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
上图中，是比较简单的一种删除节点的情况，在二叉查找树中，删除的情况总共分为三种：
1、删除节点的左子树为null，直接用右子树进行替换删除节点；
2、删除节点的右子树为null，直接用左子树进行替换；
3、删除节点 z 的左右子树都不为null，则查找要删除节点右子树的最小元素，调整取走最小元素 y 的局部结构，用 y 节点的右节点代替y（其实右节点就是空，都是最小了，哪还有右节点），局部结构调整完毕；然后用 y 来代替 z 节点，完毕。需要注意的一点是，在这个操作中，会涉及到父指针的操作，千万不要忘记
/*
* 删除结点(z)，并返回被删除的结点
*
* 参数说明：
* bst 二叉树
* z 删除的结点
*/
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;
}
/*
* 删除结点(z)，并返回被删除的结点
*
* 参数说明：
* tree 二叉树的根结点
* z 删除的结点
*/
public void remove(T key) {
BSTNode<T> z, node;
if ((z = search(mRoot, key)) != null)
if ( (node = remove(this, z)) != null)
node = null;
}完整的二叉搜索树代码如下 ：
/**
* Java 语言: 二叉查找树
*
* @author skywang
* @date 2013/11/07
*/
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;
}
public T getKey() {
return key;
}
public String toString() {
return "key:"+key;
}
}
public BSTree() {
mRoot=null;
}
/*
* 前序遍历"二叉树"
*/
private void preOrder(BSTNode<T> tree) {
if(tree != null) {
System.out.print(tree.key+" ");
preOrder(tree.left);
preOrder(tree.right);
}
}
public void preOrder() {
preOrder(mRoot);
}
/*
* 中序遍历"二叉树"
*/
private void inOrder(BSTNode<T> tree) {
if(tree != null) {
inOrder(tree.left);
System.out.print(tree.key+" ");
inOrder(tree.right);
}
}
public void inOrder() {
inOrder(mRoot);
}
/*
* 后序遍历"二叉树"
*/
private void postOrder(BSTNode<T> tree) {
if(tree != null)
{
postOrder(tree.left);
postOrder(tree.right);
System.out.print(tree.key+" ");
}
}
public void postOrder() {
postOrder(mRoot);
}
/*
* (递归实现)查找"二叉树x"中键值为key的节点
*/
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);
}
/*
* (非递归实现)查找"二叉树x"中键值为key的节点
*/
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);
}
/*
* 查找最小结点：返回tree为根结点的二叉树的最小结点。
*/
private BSTNode<T> minimum(BSTNode<T> tree) {
if (tree == null)
return null;
while(tree.left != null)
tree = tree.left;
return tree;
}
public T minimum() {
BSTNode<T> p = minimum(mRoot);
if (p != null)
return p.key;
return null;
}
/*
* 查找最大结点：返回tree为根结点的二叉树的最大结点。
*/
private BSTNode<T> maximum(BSTNode<T> tree) {
if (tree == null)
return null;
while(tree.right != null)
tree = tree.right;
return tree;
}
public T maximum() {
BSTNode<T> p = maximum(mRoot);
if (p != null)
return p.key;
return null;
}
/*
* 找结点(x)的后继结点。即，查找"二叉树中数据值大于该结点"的"最小结点"。
*/
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;
}
/*
* 找结点(x)的前驱结点。即，查找"二叉树中数据值小于该结点"的"最大结点"。
*/
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;
}
/*
* 将结点插入到二叉树中
*
* 参数说明：
* tree 二叉树的
* z 插入的结点
*/
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;
}
}
/*
* 新建结点(key)，并将其插入到二叉树中
*
* 参数说明：
* tree 二叉树的根结点
* key 插入结点的键值
*/
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);
}
/*
* 删除结点(z)，并返回被删除的结点
*
* 参数说明：
* bst 二叉树
* z 删除的结点
*/
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;
}
/*
* 删除结点(z)，并返回被删除的结点
*
* 参数说明：
* tree 二叉树的根结点
* z 删除的结点
*/
public void remove(T key) {
BSTNode<T> z, node;
if ((z = search(mRoot, key)) != null)
if ( (node = remove(this, z)) != null)
node = null;
}
/*
* 销毁二叉树
*/
private void destroy(BSTNode<T> tree) {
if (tree==null)
return ;
if (tree.left != null)
destroy(tree.left);
if (tree.right != null)
destroy(tree.right);
tree=null;
}
public void clear() {
destroy(mRoot);
mRoot = null;
}
/*
* 打印"二叉查找树"
*
* key -- 节点的键值
* direction -- 0，表示该节点是根节点;
* -1，表示该节点是它的父结点的左孩子;
* 1，表示该节点是它的父结点的右孩子。
*/
private void print(BSTNode<T> tree, T key, int direction) {
if(tree != null) {
if(direction==0) // tree是根节点
System.out.printf("%2d is root\n", tree.key);
else // tree是分支节点
System.out.printf("%2d is %2d‘s %6s child\n", tree.key, key, direction==1?"right" : "left");
print(tree.left, tree.key, -1);
print(tree.right,tree.key, 1);
}
}
public void print() {
if (mRoot != null)
print(mRoot, mRoot.key, 0);
}
}文中代码和图参考自如果天空不死
时间： 2024-10-01 07:10:42