数据结构（Java语言）——BinarySearchTree简单实现

标签：数据结构   java   二叉树   递归   二叉搜索树   

二叉树的一个重要应用是它们在查找中的使用。使二叉树成为二叉查找树的性质是，对于树中的每个节点X，它的左子树中所有项的值都大于X中的项。注意，这意味着该树所有的元素都可以用某种一致的方式排序。

现在给出通常对二叉查找树进行的操作的简单描述。注意，由于树的递归定义，通常是递归地编写这些操作的例程。因为二叉查找树的平均深度是O(logN)，所以一般不必担心栈空间耗尽。

二叉查找树要求所有的项都能够排序。要写出一个一般的类，我们需要提供一个接口来表示这个性质。这个接口就是Comparable，它告诉我们树中的两项总可以使用compareTo()方法进行比较。由此我们可以确定所有可能关系，特别是以compareTo()返回0来替代equal()判断相等。BinarySearchTree类还包含一个嵌套类BinaryNode，用来表示树的节点。

以下是相关代码及实现：

public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>> {

	private BinaryNode<AnyType> root;

	private static class BinaryNode<AnyType> {
		AnyType element;
		BinaryNode<AnyType> left;
		BinaryNode<AnyType> right;

		BinaryNode(AnyType theElement) {
			this(theElement, null, null);
		}

		BinaryNode(AnyType theElement, BinaryNode<AnyType> lt,
				BinaryNode<AnyType> rt) {
			element = theElement;
			left = lt;
			right = rt;
		}
	}

	public BinarySearchTree() {
		makeEmpty();
	}

	/**
	 * 使树为空树
	 */
	public void makeEmpty() {
		root = null;
	}

	/**
	 * 该树是否为空树
	 * 
	 * @return 是否空
	 */
	public boolean isEmpty() {
		return root == null;
	}

	/**
	 * 该树是否存在含有参数值的节点
	 * 
	 * @param value
	 *            元素值
	 * @return 是否含该元素
	 */
	public boolean contains(AnyType value) {
		return contains(value, root);
	}

	/**
	 * 某个节点及它的子节点是否存在含有参数值的节点
	 * 
	 * @param value
	 *            元素值
	 * @param node
	 *            节点
	 * @return
	 */
	private boolean contains(AnyType value, BinaryNode<AnyType> node) {
		if (node == null) {
			return false;
		}
		int compareResult = value.compareTo(node.element);
		if (compareResult < 0) { // 插入节点值小于节点值，则递归查找左子树下
			return contains(value, node.left);
		} else if (compareResult > 0) { // 插入节点值大于节点值，则递归查找右子树下
			return contains(value, node.right);
		} else {
			return true;
		}
	}

	/**
	 * 查找该树最小元素值
	 * 
	 * @return 最小元素值
	 */
	public AnyType findMin() {
		if (isEmpty()) {
			throw new NullPointerException();
		}
		return findMin(root).element;
	}

	/**
	 * 查找某节点及其子树中的最小元素
	 * 
	 * @param node
	 *            父节点
	 * @return 最小元素所在节点
	 */
	private BinaryNode<AnyType> findMin(BinaryNode<AnyType> node) {
		if (node == null) {
			return null;
		} else if (node.left == null) {
			return node;
		}
		return findMin(node.left);
	}

	/**
	 * 查找该树最大元素值
	 * 
	 * @return 最大元素值
	 */
	public AnyType findMax() {
		if (isEmpty()) {
			throw new NullPointerException();
		}
		return findMavalue(root).element;
	}

	/**
	 * 查找某节点及其子树中的最大元素
	 * 
	 * @param node
	 *            父节点
	 * @return 最大元素
	 */
	private BinaryNode<AnyType> findMavalue(BinaryNode<AnyType> node) {
		if (node == null) {
			return null;
		} else if (node.right == null) {
			return node;
		}
		return findMavalue(node.right);
	}

	/**
	 * 向树中插入某元素
	 * 
	 * @param value
	 *            插入元素值
	 */
	public void insert(AnyType value) {
		root = insert(value, root);
	}

	/**
	 * 向某个节点下插入元素
	 * 
	 * @param value
	 *            元素值
	 * @param node
	 *            父节点
	 * @return 元素插入的节点
	 */
	private BinaryNode<AnyType> insert(AnyType value, BinaryNode<AnyType> node) {
		if (node == null) {
			return new BinaryNode<AnyType>(value);
		}
		int compareResult = value.compareTo(node.element);
		if (compareResult < 0) {
			node.left = insert(value, node.left);
		} else if (compareResult > 0) {
			node.right = insert(value, node.right);
		}
		return node;
	}

	/**
	 * 向树中删除某元素
	 * 
	 * @param value
	 *            元素值
	 */
	public void remove(AnyType value) {
		root = remove(value, root);
	}

	/**
	 * 在某个节点下删除元素
	 * 
	 * @param value
	 *            元素值
	 * @param node
	 *            父节点
	 * @return 删除元素的节点
	 */
	private BinaryNode<AnyType> remove(AnyType value, BinaryNode<AnyType> node) {
		if (node == null) {
			return node;
		}
		int compareResult = value.compareTo(node.element);
		if (compareResult < 0) {
			node.left = remove(value, node.left);
		} else if (compareResult > 0) {
			node.right = remove(value, node.right);
		} else if (node.left != null && node.right != null) {
			node.element = findMin(node.right).element;
			node.right = remove(node.element, node.right);
		} else {
			node = (node.left != null) ? node.left : node.right;
		}
		return node;
	}

	/**
	 * 遍历输出树
	 */
	public void printTree() {
		if (isEmpty()) {
			System.out.println("Empty tree");
		} else {
			printTree(root);
		}
	}

	/**
	 * 先序遍历输出某节点下元素
	 * 
	 * @param node
	 *            节点
	 */
	private void printTree(BinaryNode<AnyType> node) {
		if (node != null) {
			printTree(node.left);
			System.out.print(node.element + " ");
			printTree(node.right);
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		BinarySearchTree<Integer> tree = new BinarySearchTree<Integer>();
		tree.insert(8);
		tree.insert(6);
		tree.insert(2);
		tree.insert(4);
		tree.insert(1);
		tree.insert(3);
		tree.printTree();
		tree.remove(2);
		tree.remove(6);
		tree.insert(5);
		tree.insert(7);
		System.out.println("\n------------");
		tree.printTree();
	}
}

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原文地址：http://blog.csdn.net/zhang_zp2014/article/details/47666411