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6-5、6、7... 二分搜索树的查询操作、前序遍历

时间:2019-01-30 01:30:13      阅读:168      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:左右子树   逻辑   使用   树的遍历   java   创建   color   分享图片   evel   

  • 二分搜索树的contains方法实现逻辑如下:
 1 // 看二分搜索树中是否包含元素e
 2     public boolean contains(E e){
 3         return contains(root, e);
 4     }
 5 
 6     // 看以node为根的二分搜索树中是否包含元素e, 递归算法
 7     private boolean contains(Node node, E e){
 8 
 9         if(node == null)
10             return false;
11 
12         if(e.compareTo(node.e) == 0)
13             return true;
14         else if(e.compareTo(node.e) < 0)
15             return contains(node.left, e);
16         else // e.compareTo(node.e) > 0
17             return contains(node.right, e);
18     }
  • 6-6 二分搜索树的前序遍历

      二分搜索树的遍历操作,遍历操作就是把所有节点都访问一遍

     前序遍历:先访问节点,在访问左右子树。

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 递归代码:先写递归终止条件,再写递归组成逻辑

 1 // 二分搜索树的前序遍历
 2     public void preOrder(){
 3         preOrder(root);
 4     }
 5 
 6     // 前序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法
 7     private void preOrder(Node node){
 8         if(node == null)    //递归终止条件
 9             return;
10 
11         System.out.println(node.e);
12         preOrder(node.left);   //递归组成逻辑
13         preOrder(node.right);
14     }

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6-7 二分搜索树的中序遍历和后序遍历

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  • 中序遍历的业务逻辑如下:
 1 // 二分搜索树的中序遍历
 2 public void inOrder() {
 3     inOrder(root);
 4 }
 5 
 6 // 中序遍历以node为根的二分搜索树,递归算法
 7 private void inOrder(Node node) {
 8 
 9     if (node == null) {
10         return;
11     }
12 
13     inOrder(node.left);
14     System.out.print(node.e);
15     inOrder(node.right);
16 
17 }

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  • 后序遍历的业务逻辑如下:
 1 // 二分搜索树的后序遍历
 2 public void postOrder() {
 3     postOrder(root);
 4 }
 5 
 6 // 后序遍历以node为根的二分搜索树,递归算法
 7 private void postOrder(Node node) {
 8 
 9     if (node == null) {
10         return;
11     }
12     postOrder(node.left);
13     postOrder(node.right);
14     System.out.print(node.e);
15 
16 }

 

 6-9 二分搜索树前序遍历的非递归实现

  • 前序遍历是最自然的遍历方式,也是最常用的遍历方式;中序遍历的结果是按从小到大的顺序的排列的;后序遍历可以用于为二分搜索树释放内存。
  • 利用"栈"实现二分搜索树的非递归前序遍历

//结合视频、PDF看这段代码

 1  // 二分搜索树的非递归前序遍历
 2     public void preOrderNR(){
 3 
 4         Stack<Node> stack = new Stack<>();//stack使用泛型型,里面装的是Node类对象
 5         stack.push(root);   //入栈,向根节点中添加root
 6         while(!stack.isEmpty()){
 7             Node cur = stack.pop();  //把栈顶元素来出来,放进cur中,cur节点就是我们当前要访问的节点
 8             System.out.println(cur.e);
 9 
10             if(cur.right != null)  //前序遍历顺序:根→left节点→right节点,由于栈是后入先出的,所以right节点先入栈,left节点后入栈
11                 stack.push(cur.right);
12             if(cur.left != null)
13                 stack.push(cur.left);
14         }
15     }
  • 6-10 二分搜索树的层序遍历
  • 二分搜索树的前序、中序、后序遍历本质上都是深度优先的遍历
  • 二分搜索树的"层序遍历"属于"广度优先"算法。
  • 利用"队列"实现二分搜索树的"层序遍历"
 1   // 二分搜索树的层序遍历
 2     public void levelOrder(){
 3 
 4         Queue<Node> q = new LinkedList<>();//对于层序遍历来说,需要使用一个队列,这里使用Java自带的Queue(导入包Queue),不过Java的Queue本质是一个接口,真正实现它是时候需要实现一个具体的底层数据结构,选择使用链表的方式来实现(导入包LinkedList)。
 5         q.add(root);
 6         while(!q.isEmpty()){
 7             Node cur = q.remove();//队列中的元素出队之后的那个元素就是我们当前要访问的元素
 8             System.out.println(cur.e);
 9 
10             if(cur.left != null)
11                 q.add(cur.left);
12             if(cur.right != null)
13                 q.add(cur.right);
14         }
15     }

 

 

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对应图,一定是从根节点开始不停的向左走、向右走,走不动了,就找到最小、最大值。

 

  •  寻找二分搜索树的最大值、最小值
 1  // 寻找二分搜索树的最小元素
 2     public E minimum(){
 3         if(size == 0)
 4             throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
 5 
 6         Node minNode = minimum(root);  //maximum(root):以root为根的二分搜索树的最小值
 7         return minNode.e;//返回以root为根的二分搜索树的最小元素值
 8     }
 9 
10     // 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
11     private Node minimum(Node node){
12         if( node.left == null )//向左走走不动了
13             return node;
14 
15         return minimum(node.left);//如果不满足if条件,执行这一步
16     }
17 
18     // 寻找二分搜索树的最大元素
19     public E maximum(){
20         if(size == 0)
21             throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
22 
23         return maximum(root).e;
24     }
25 
26     // 返回以node为根的二分搜索树的最大值所在的节点
27     private Node maximum(Node node){
28         if( node.right == null )
29             return node;
30 
31         return maximum(node.right);
32     }

 

  •  删除二分搜索树的最大值、最小值

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 1   // 从二分搜索树中删除最小值所在节点, 返回最小值
 2     public E removeMin(){
 3         E ret = minimum();
 4         root = removeMin(root);//从root开始尝试删除最小值所在节点
 5         return ret;
 6     }
 7 
 8     // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
 9     // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
10     private Node removeMin(Node node){
11 
12         if(node.left == null){  //不能向左走了,当前节点node就是最小值所在节点,要删到这个节点
13             Node rightNode = node.right;//要删的这个当前节点可能是有右子树的,右子树不能丢。 创建rightNode,保存当前节点的右子树
14             node.right = null;//对将要删除的节点让它的right等于空,也就是将要删除的node节点从二叉树中脱离。
15             size --;//删除掉了一个元素,整体size要--
16             return rightNode;//返回rightNode,起到删除最小值所在节点的作用。把node删除,当前二分搜索树的根就是node的右孩子:node.right( rightNode )
17         }
18 
19         node.left = removeMin(node.left);//如果没有递归到底,不满足if条件,说明node还有左孩子,要做的是:去删除掉到node左子树对应的最小值
20         return node;//删除掉到node左子树对应的最小值后,对于当前以node为根的二分搜索树,它的根节点依然是node,将它返回
21     }
22 
23     // 从二分搜索树中删除最大值所在节点
24     public E removeMax(){
25         E ret = maximum();
26         root = removeMax(root);
27         return ret;
28     }
29 
30     // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最大节点
31     // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
32     private Node removeMax(Node node){
33 
34         if(node.right == null){
35             Node leftNode = node.left;
36             node.left = null;
37             size --;
38             return leftNode;
39         }
40 
41         node.right = removeMax(node.right);
42         return node;
43     }

 

 

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看下面这个图便于理解

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 6-12 删除二分搜索树的任意元素

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具体实现代码:

  • 删除二分搜索树中指定元素所对应的节点
 1   // 从二分搜索树中删除元素为e的节点
 2     public void remove(E e){
 3         root = remove(root, e);
 4     }
 5 
 6     // 删除掉以node为根的二分搜索树中值为e的节点, 递归算法
 7     // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
 8     Node remove(Node node, E e){
 9 
10         if( node == null )
11             return null;
12 
13         if( e.compareTo(node.e) < 0 ){
14             node.left = remove(node.left , e);  //到node的左子树中尝试删除e
15             return node;
16         }
17         else if(e.compareTo(node.e) > 0 ){
18             node.right = remove(node.right, e);
19             return node;
20         }
21         else{   // e.compareTo(node.e) == 0代删除的e和当前节点的e相等
22 
23             // 待删除节点左子树为空的情况
24             if(node.left == null){
25                 Node rightNode = node.right;
26                 node.right = null;
27                 size --;
28                 return rightNode;
29             }
30 
31             // 待删除节点右子树为空的情况
32             if(node.right == null){
33                 Node leftNode = node.left;
34                 node.left = null;
35                 size --;
36                 return leftNode;
37             }
38 
39             // 待删除节点左右子树均不为空的情况
40 
41             // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
42             // 用这个节点顶替待删除节点的位置
43             Node successor = minimum(node.right);
44             size ++;
45 
46             successor.right = removeMin(node.right);
47             successor.left = node.left;
48 
49             node.left = node.right = null;
50             size --;
51 
52             return successor;
53         }

 

6-5、6、7... 二分搜索树的查询操作、前序遍历

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原文地址:https://www.cnblogs.com/make-big-money/p/10333564.html

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