码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

TreeMap和TreeSet即Java中利用二叉搜索树实现的Map和Set

时间:2020-03-01 10:33:50      阅读:73      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:child   集合   void   new   mat   元素   treemap   integer   key   

一:概念
二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树**,或者是具有以下性质的二叉树:
若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值
若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于根节点的值
它的左右子树也分别为二叉搜索树。
技术图片

二:操作——查找
先和根节点做对比,相等返回,如果不相等,
关键码key>根节点key,在右子树中找(root=root.rightChild)
关键码key<根节点key,在左子树中找(root=root.leftChild)
否则返回false

三:操作——插入
根据二叉排序树的性质,左孩子比根节点的值小,右孩子比根节点的值大。关键码key先于根节点key作比较,然后再判断与根节点的左或者右作比较,满足二叉排序树性质时,即为合理位置,然后插入。

四: 操作-删除(难点)
设待删除结点为 cur, 待删除结点的双亲结点为 parent
1. cur.left == null

  1. cur 是 root,则 root = cur.right
  2. cur 不是 root,cur 是 parent.left,则 parent.left = cur.right
  3. cur 不是 root,cur 是 parent.right,则 parent.right = cur.right
    2. cur.right == null
  4. cur 是 root,则 root = cur.left
  5. cur 不是 root,cur 是 parent.left,则 parent.left = cur.left
  6. cur 不是 root,cur 是 parent.right,则 parent.right = cur.left
    3. cur.left != null && cur.right != null
  7. 需要使用替换法进行删除,即在它的右子树中寻找中序下的第一个结点(关键码最小),用它的值填补到被删除节点中,再来处理该结点的删除问题

五:实现


public class BinarySearchTree<K extends Comparable<K>, V>
{ 
public static class Node<K extends Comparable<K>, V> 
{
K key; 
V value; 
Node<K, V> left;
Node<K, V> right;

public String toString()
{ 
return String.format("{%s, %s}", key, value);
}
}
private Node<K, V> root = null;
public V get(K key) 
{ 
Node<K, V> parent = null; 
Node<K, V> cur = root; 
while (cur != null)
{ 
parent = cur;
int r = key.compareTo(cur.key);
if (r == 0)
{ 
return cur.value;
} 
else if (r < 0) {
cur = cur.left; 
}
else 
{
cur = cur.right;
} 
}
return null; 
}
public V put(K key, V value)

{ 
if (root == null)
{ root = new Node<>();
root.key = key;
root.v
display(root);
return null;
}
Node<K, V> parent = null; 
Node<K, V> cur = root; 
while (cur != null) 
{ 
parent = cur;
int r = key.compareTo(cur.key);
if (r == 0) 
{ 
V oldValue = cur.value; 
cur.value = value; 
display(root); 
return oldValue; 
}
else if (r < 0)
{ 
cur = cur.left; 
} 
else
{ 
cur = cur.right;
} 
}
Node<K, V> node = new Node<>(); 
node.key = key; 
node.value = value;
int r = key.compareTo(parent.key);
if (r < 0)
{ parent.left = node;
} 
else { parent.right = node; 
}
display(root); 
return null; 
}
public V remove(K key) 
{ 
Node<K, V> parent = null; 
Node<K, V> cur = root; 
while (cur != null) 
{ 
int r = key.compareTo(cur.key);
if (r == 0)
{ 
V oldValue = cur.value; 
deleteNode(parent, cur);
display(root); 
return oldValue; } 
else if (r < 0)
{ parent = cur; cur = cur.left; }
else { parent = cur; cur = cur.right; 
} 
}
display(root); 
return null;
}
private void deleteNode(Node<K,V> parent, Node<K,V> cur) 
{
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 {
// 去 cur 的右子树中寻找最小的 key 所在的结点 scapegoat
// 即 scapegoat.left == null 的结点
Node<K,V> goatParent = cur;
Node<K,V> scapegoat = cur.right;
while (scapegoat.left != null)
{ goatParent = scapegoat; scapegoat = cur.left; }
cur.key = scapegoat.key;
cur.value = scapegoat.value;
if (scapegoat == goatParent.left)
{
goatParent.left = scapegoat.right;
}
else { goatParent.right = scapegoat.right; }
} 
}
private static <K extends Comparable<K>,V> void display(Node<K,V> node) 
{
System.out.print("前序: ");
preOrder(node);
System.out.println();
System.out.print("中序: ")
inOrder(node); 
System.out.println(); }
private static <K extends Comparable<K>,V> void preOrder(Node<K,V> node)
{ if (node == null)
{ return; }
System.out.print(node + " ");
preOrder(node.left);
preOrder(node.right); }
private static <K extends Comparable<K>,V> void inOrder(Node<K,V> node)
{ if (node == null) 
{ return; }
inOrder(node.left);
System.out.print(node + " ");
inOrder(node.right); }
public static void main(String[] args)
{ 
BinarySearchTree<Integer, String> tree = new BinarySearchTree<>(); 
int[] keys = { 5, 3, 7, 4, 2, 6, 1, 9, 8 }; 
for (int key : keys) 
{
tree.put(key, String.valueOf(key)); }
System.out.println("=================================="); tree.put(3, "修改过的 3"); System.out.println("=================================="); tree.remove(9);
tree.remove(1); t
ree.remove(3);
``` } 
}

**六:性能分析**
插入和删除操作都必须先查找,查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能。
对有n个结点的二叉搜索树,若每个元素查找的概率相等,则二叉搜索树平均查找长度是结点在二叉搜索树的深度的函数,即结点越深,则比较次数越多。
但对于同一个关键码集合,如果各关键码插入的次序不同,可能得到不同结构的二叉搜索树。
**七: 和 java 类集的关系**
TreeMap 和 TreeSet 即 java 中利用搜索树实现的 Map 和 Set;

TreeMap和TreeSet即Java中利用二叉搜索树实现的Map和Set

标签:child   集合   void   new   mat   元素   treemap   integer   key   

原文地址:https://blog.51cto.com/14232658/2474571

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!