java二叉查找树实现：
二叉查找树，上图：比根节点小者在其左边，比根节点大者在其右边。
抽象数据结构，上代码：
/**
* 二叉查找树数据结构(非线程安全)：
* 范型类型须实现Comparable接口，用于比较操作
*/
public class BinarySearchTree<T extends Comparable<T>> {
private Node<T> root; // tree root
private int count; // tree element counts
/**
* 内部节点类
*/
private static class Node<E>{
E value; //元素对象
Node<E> parent; //父节点
Node<E> left; //左孩子节点
Node<E> right; //右孩子节点
public Node(E value, Node<E> parent, Node<E> left, Node<E> right) {
this.value = value;
this.parent = parent;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
}
一些基本操作实现：
- 插入(insert): 依次比较根元素，小者放左边，大者放右边：
/**
* 插入元素
* @param t 待插入元素
* @return 插入成功返回true, 反之返回false
*/
public boolean insert(T t){
if (root == null){ //若为空树
root = new Node<T>(t, null, null, null);
return true;
}
Node<T> newNode = new Node<T>(t, null, null, null);
Node<T> pointer = root;
while(true){
if (newNode.value.compareTo(pointer.value) > 0){
if (pointer.right == null){ //插入右边
newNode.parent = pointer;
pointer.right = newNode;
count++;
return true;
} else{
pointer = pointer.right;
}
} else if (newNode.value.compareTo(pointer.value) < 0){
if (pointer.left == null){ //插入左边
newNode.parent = pointer;
pointer.left = newNode;
count++;
return true;
} else{
pointer = pointer.left;
}
} else { //相等了
return false;
}
}
}
- 查找(get):
/**
* 查找元素
* @param t 待查找元素
* @return 对应元素或null
*/
public T get(T t) {
Node<T> n = getN(t);
return n == null? null : n.value;
}
/**
* 查找节点
* @param t 待查找元素
* @return 元素对应节点或null
*/
private Node<T> getN(T t) {
Node<T> cur = root;
while (cur != null){
if (cur.value.compareTo(t) < 0){ //右边子树找
cur = cur.right;
} else if(cur.value.compareTo(t) > 0){ //左边子树找
cur = cur.left;
} else{ //找到该节点
break;
}
}
return cur;
}
- 查找最大，最小元素：
/**
* 获取某节点为根的树的最小元素
*/
public T min(Node<T> n){
Node<T> min = minN(n);
return min == null ? null : min.value;
}
/**
* 获取某节点为根的树的最小节点
* @param n 树根节点
* @return 该子树最小节点
*/
private Node<T> minN(Node<T> n){
Node<T> min = n;
while (min != null && min.left != null){
min = min.left;
}
return min;
}
/**
* 获取某节点为根的树的最大元素
* @return 最大元素, 没有返回null
*/
public T max(Node<T> n){
Node<T> max = maxN(n);
return max == null ? null : max.value;
}
/**
* 获取某节点为根的树的最大节点
*/
private Node<T> maxN(Node<T> n){
Node<T> max = n;
while (max != null && max.right != null){
max = max.right;
}
return max;
}
- 遍历树(中序遍历):
/**
* 中序遍历
*/
public void leftRootRight(){
printLRR(root);
}
/**
* 中序遍历打印元素
*/
private void printLRR(Node<T> node) {
if (node != null){
printLRR(node.left);
System.out.println(node.value);
printLRR(node.right);
}
}
- 获取前驱(prev)元素：
主要有两种情况：
1.该节点左子树不为空：其前驱节点为其左子树的最大元素:
2.该节点左子树为空: 其前驱节点为其祖先节点(递归)，且该祖先节点的右孩子也为其祖先节点(就是一直往其parent找，出现左拐后的那个祖先节点)：
代码实现：
/**
* 获取元素前驱(中序遍历)
* @param t 指定元素
* @return 元素前驱，没有返回null
*/
public T prev(T t){
//先找到该元素
Node<T> cur = getN(t);
if (cur != null){
return locatePrev(cur);
}
return null;
}
/**
* 定位到前驱节点
* @param cur 当前节点
* @return 前驱节点，没有返回null
*/
private T locatePrev(Node<T> cur) {
Node<T> prev = locatePrevN(cur);
return prev == null ? null : prev.value;
}
/**
* 定位到前驱节点
* @param cur 当前节点
* @return 当前节点的前驱节点
*/
private Node<T> locatePrevN(Node<T> cur){
if (cur != null){
//1.如果该节点左子树不会空，则其前驱为其左子树的最大元素
if (cur.left != null) return maxN(cur.left);
//2.该节点左子树为空, 则其前驱为：其祖先节点(递归), 且该祖先节点的右孩子也是其祖先节点
// 通俗的说，一直忘上找找到左拐后那个节点;
Node<T> p = cur.parent;
while(p != null && cur == p.left){
cur = p;
p = p.parent;
}
return p == null ? null: p;
}
return null;
}
- 获取后继节点，也分两种情况：
1.该节点右子树不为空，其后继节点为其右子树的最小元素：
2.该节点右子树为空，其后继节点为其祖先节点(递归)，且此祖先节点的左孩子也是该节点的祖先节点，就是说一直往上找其祖先节点，直到出现右拐后的那个祖先节点：
实现代码：
/**
* 获取元素后继元素(中序遍历)
* @param t 指定元素
* @return 后继元素，没有返回null
*/
public T next(T t){
//先找到该元素
Node<T> cur = getN(t);
if (cur != null){
return locateNext(cur);
}
return null;
}
/**
* 定位当前节点的后继元素
* @param cur 当前节点
* @return 其后继元素
*/
private T locateNext(Node<T> cur) {
Node<T> next = locateNextN(cur);
return next == null ? null : next.value;
}
/**
* 定位到当前节点的后继节点
* @param cur 当前节点
* @return 当前节点的后继节点
*/
private Node<T> locateNextN(Node<T> cur) {
if (cur == null) return null;
//1.若其右子树不为空，那么其后继节点就是其右子树的最小元素
if (cur.right != null) return minN(cur.right);
//2.若为空，应该为其祖先节点(递归)，且该祖先节点的左孩子也是其祖先节点
// 通俗的说，一直忘上找，找到右拐后那个节点;
Node<T> p = cur.parent;
while (p != null && cur == p.right){
cur = p;
p = p.parent;
}
return p;
}
- 删除(remove), 可分为三种情况：
1.该节点为叶子节点，直接删除：
2.该节点有一个孩子，将其孩子接上其父节点：
3.该节点有2个孩子，先删除其右子树的最小元素(该元素最多只会有一个孩子)，将这个最小元素去替换要删除的节点：
实现代码：
/**
* 移除某元素
* @param t 待删除元素
* @return 删除成功返回true, 反之false
*/
public boolean remove(T t){
//找到该节点
Node<T> cur = getN(t);
if (cur != null){
if (doRemove(cur)){
cur=null; count--;
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 执行删除操作
*/
private boolean doRemove(Node<T> cur) {
//该节点是否为根
boolean isRoot = cur == root;
//1.该节点为叶子节点, 直接将其父节点对应(左或右)孩子置空
if (cur.left == null && cur.right == null){
if (isRoot) return true; //若树只有一个根节点
if (cur == cur.parent.right) //该节点为父节点的右孩子
cur.parent.right = null;
else //该节点为父节点的左孩子
cur.parent.left = null;
return true;
} else if(cur.left != null && cur.right != null){
//2.该节点有2个孩子, 我们先找出一个替换节点(该节点的后继节点，后继节点没有则前驱节点)
//找到其后继节点
Node<T> replaceNode = locateNextN(cur);
if (replaceNode == null) //若没有后继节点则用前驱节点
replaceNode = locatePrevN(cur);
doRemove(replaceNode);
cur.value = replaceNode.value;
return true;
} else{ //3.该节点有1个孩子, 直接将其父节点对应(左或右)孩子接到其非空孩子
Node<T> needLinkedNode = null;
if (cur.left == null && cur.right != null){ //该节点有右孩子
needLinkedNode = cur.right;
} else if(cur.left != null && cur.right == null){ //该节点有左孩子
needLinkedNode = cur.left;
}
if(isRoot){ //若该节点为根
root = needLinkedNode;
return true;
}
if (cur == cur.parent.right) //该节点为父节点右孩子
cur.parent.right = needLinkedNode;
else
cur.parent.left = needLinkedNode;
return true;
}
}
时间： 2024-10-23 21:29:24