1.二叉搜索树的定义:一颗树的所有左子树都比根小,所有右子树都比根大,成为二叉搜索树。
2.该BST树实现了9个重要方法,分别是关键字查找,插入,删除,删除节点后续节点查找,前序遍历,中序遍历,后序遍历,获取最大节点,获取最小节点。
3.以下是Java的代码实现:
//定义Node类,拥有元素值,节点名称,左孩子节点,右孩子节点,4个成员变量。class Node { int element; String name; Node leftChild; Node rightChild; public Node(int element, String name) { this.element = element; this.name = name; }}
public class BinSearchTreeDemo { public Node root; //查找节点 //方法思路:从根开始找起,如果比根小,就查找左孩子,如果比根大,就查找右孩子,如果相等,则返回该节点。 public Node find(int key){ if(root==null){ System.out.println("The tree is empty..."); return null; } Node current=root; while (current.element!=key){ if(current.element>key){ current=current.leftChild; }else{ current=current.rightChild; } if(current==null){ return null; } } return current; } //插入节点 //方法思路:从根节点开始遍历,如果比根小,则继续查找左孩子,如果比根大,则继续查找右孩子,一直查到某节点左孩子或者右孩子为null,则在该节点后继插入节点。 //注意:被插入的元素在树中一定是叶子节点 public boolean insert(Node node){ if(root==null){ root=node; return true; } Node current=root; if(find(node.element)!=null){ System.out.println("不允许出现重复节点..."); return false; } while (current!=null){ if(current.element>node.element){ if(current.leftChild==null){ current.leftChild=node; return true; } current=current.leftChild; }else{ if(current.rightChild==null){ current.rightChild=node; return true; } current=current.rightChild; } } return false; } //前序遍历(根左右的) public void preOrder_iterator(Node node){ System.out.println(node.element+" "); if(node.leftChild!=null){ preOrder_iterator(node.leftChild); } if(node.rightChild!=null){ preOrder_iterator(node.rightChild); } } //中序遍历(左根右) public void inOrder_iterator(Node node){ if(node.leftChild!=null){ inOrder_iterator(node.leftChild); } System.out.println(node.element+" "); if(node.rightChild!=null){ inOrder_iterator(node.rightChild); } } //后序遍历(左右根) public void postOrder_iterator(Node node){ if(node.leftChild!=null){ postOrder_iterator(node.leftChild); } if(node.rightChild!=null){ postOrder_iterator(node.rightChild); } System.out.println(node.element+" "); } //获取树中最小节点 public Node getMinNode(Node node){ if(find(node.element)==null){ System.out.println("This node does not exist..."); return null; } Node current=node.leftChild; while (current!=null){ current=current.leftChild; } return current; } //获取树中最大节点 public Node getMaxNode(Node node){ if(find(node.element)==null){ System.out.println("This node does not exist..."); return null; } Node current=node.rightChild; while (current!=null){ current=current.rightChild; } return current; } //删除节点 //方法思路: //1.首先找到删除节点和该节点对应的父亲节点,分别用target变量和targetParent变量保存,并且利用一个布尔变量保存删除的节点是父亲的左孩子还是右孩子,左孩子则为true,右孩子则为 // false //2.接下来进行节点删除,删除需要分为三种情况,第一种是删除的是叶子节点,该情况是如果删除的是父亲的左孩子,则直接将父亲的leftChild设为target的左孩子,,如果删除的是右孩子,则 // 直接将父亲的rightChild设为target的左孩子,即为null;第二种情况是删除的节点带有一个孩子节点,该节点可以是左孩子,也可以是右孩子,需要分开处理,如果删除的节点本身是左子树 // ,并且带有左孩子,则将targetParent的左孩子指向target的左孩子,如果带有右孩子,则将targetParent的左孩子指向target的右孩子;如果删除的节点本身是右子树,并且带有左孩子 // ,则将targetParent的右孩子指向target的左孩子,否则指向右孩子。第三种情况是删除的是带有两个孩子的节点,这种情况稍微复杂,我们单独说明 //3.带有两个孩子的节点删除情况分析:该方法伴有一个getFollwingNode的方法,目的是为了捕获删除节点的后续节点,思路如下, // ①.先找到删除节点的右子树节点,调用getFollowingNode方法可以找到删除节点的右子树中的最左边的节点,也就是最小节点,并返回该最小节点,此时调整该右子树的结构,将返回节点的 // 父节点指向返回节点的右子树(如果存在的话,左子树一定是不存在的); // ②.此时将删除节点的父节点指向该返回的节点(注意左右情况),然后将返回节点的左指针指向删除节点的左孩子,右指针指向删除节点的右孩子,结束。 public boolean delete(int key){ if(root==null){ System.out.println("The tree is empty..."); return false; } Node targetParent=root; Node target=root; boolean isLeftChild=false; //找到对应的删除节点target和其父节点targetParent while (target.element!=key){ if(key<target.element){ targetParent=target; target=target.leftChild; isLeftChild=true; }else{ targetParent=target; target=target.rightChild; isLeftChild=false; } if(target==null){ System.out.println("The target node does not exist..."); return false; } } //如果删除的节点是叶子节点 if(target.leftChild==null&&target.rightChild==null){ if(root.element==target.element){ root=null; return true; } if(isLeftChild){ targetParent.leftChild=target.leftChild; }else{ targetParent.rightChild=target.leftChild; } } //如果删除的节点只有一个子节点 //如果该节点是左子树 else if(target.leftChild!=null&&target.rightChild==null){ if(root.element==target.element){ root=target.leftChild; return true; } if(isLeftChild){ targetParent.leftChild=target.leftChild; }else{ targetParent.leftChild=target.rightChild; } } //如果该节点是右子树 else if(target.leftChild==null&&target.rightChild!=null){ if(root.element==target.element){ root=target.rightChild; return true; } if(isLeftChild){ targetParent.rightChild=target.leftChild; }else{ targetParent.rightChild=target.rightChild; } } else{ Node followingNode = this.getFollowingNode(target); if(target.element == root.element) root = followingNode; else if(isLeftChild) targetParent.leftChild = followingNode; else targetParent.rightChild = followingNode; followingNode.leftChild = target.leftChild; followingNode.rightChild = target.rightChild; } return true; } //获取删除节点后续节点 public Node getFollowingNode(Node node2Del){ Node nodeParent = node2Del; //只有被删除节点有左右子节点时,才会调用该方法 //这里直接调用rightChild是没有问题的 Node node = node2Del.rightChild; while(node.leftChild != null){ nodeParent = node; node = node.leftChild; } if(node.element != node2Del.rightChild.element) nodeParent.leftChild = node.rightChild; else nodeParent.rightChild = node.rightChild; return node; }}
时间: 2024-10-09 02:05:01