Java实现的二叉搜索树,并实现对该树的搜索,插入,删除操作(合并删除,复制删除)

首先我们要有一个编码的思路,大致如下:

1、查找:根据二叉搜索树的数据特点,我们可以根据节点的值得比较来实现查找,查找值大于当前节点时向右走,反之向左走!

2、插入:我们应该知道,插入的全部都是叶子节点,所以我们就需要找到要进行插入的叶子节点的位置,插入的思路与查找的思路一致。

3、删除:

1)合并删除:一般来说会遇到以下几种情况,被删节点有左子树没右子树,此时要让当前节点的父节点指向当前节点的左子树;当被删节点有右子树没有左子树,此时要让当前节点的父节点指向该右子树;当被删节点即有左子树又有右子树时,我们可以找到被删节点的左子树的最右端的节点,然后让这个节点的右或者左“指针”指向被删节点的右子树

2)复制删除:复制删除相对而言是比较简单的删除操作,也是最为常用的删除操作。大致也有以下三种情况:当前节点无左子树有右子树时,让当前右子树的根节点替换被删节点;当前节点无右子树有左子树时,让当前左子树的根节点替换被删除节点;当前被删节点既有左子树又有右子树时,我们就要找到被删节点的替身,可以在被删节点的左子树中找到其最右端的节点,并让这个节点的值赋给被删节点,然后别忘了让此替身节点的父节点指向替身的“指针”为空,(其实在Java中无关紧要了,有垃圾处理机制自动进行处理)。你也可以在当前被删节点的右子树的最左端的节点作为替身节点来实现这一过程。


接下来就上代码吧。

首先是## 二叉搜索树节点类 ##

package SearchBinaryTree;

public class SearchBinaryTreeNode<T> {
    T data;
    public SearchBinaryTreeNode<T> leftChild;
    public SearchBinaryTreeNode<T> rightChild;

    public SearchBinaryTreeNode(){
        this.data=null;
        this.leftChild=this.rightChild=null;
    }

    public SearchBinaryTreeNode(T da){
        this.data=da;
        this.leftChild=this.rightChild=null;
    }

    public SearchBinaryTreeNode(T da,SearchBinaryTreeNode<T> left,SearchBinaryTreeNode<T>right){
        this.data=da;
        this.leftChild=left;
        this.rightChild=right;
    }

    public T getData() {
        return data;
    }
    public void setData(T data) {
        this.data = data;
    }
    public SearchBinaryTreeNode<T> getLeftChild() {
        return leftChild;
    }
    public void setLeftChild(SearchBinaryTreeNode<T> leftChild) {
        this.leftChild = leftChild;
    }
    public SearchBinaryTreeNode<T> getRightChild() {
        return rightChild;
    }
    public void setRightChild(SearchBinaryTreeNode<T> rightChild) {
        this.rightChild = rightChild;
    }

    public boolean isLeaf(){
        if(this.leftChild==null&&this.rightChild==null){
            return true;
        }
        return false;
    }

}

实现二叉搜索树

package SearchBinaryTree;

public class SearchBinaryTree<T> {
    SearchBinaryTreeNode<T> root;

    public boolean isEmpty(){
        if(root==null){
            return true;
        }
        return false;
    }

    public void Visit(SearchBinaryTreeNode<T> root){
        if(root==null){
            System.out.println("this tree is empty!");
        }
        System.out.println(root.getData());
    }

    public SearchBinaryTreeNode<T> getRoot(){
        if(root==null){
            root=new SearchBinaryTreeNode<T>();
        }
        return root;
    }

    public SearchBinaryTree(){
        this.root=null;
    }

    /*
     * 创造一颗二叉树
     */
    public void CreateTree(SearchBinaryTreeNode<T> node, T data) {
        if (root == null) {
            root = new SearchBinaryTreeNode<T>();
        } else {
            if (Math.random() > 0.5) {                   //采用随机方式创建二叉树
                if (node.leftChild == null) {
                    node.leftChild = new SearchBinaryTreeNode<T>(data);
                } else {
                    CreateTree(node.leftChild, data);
                }
            } else {
                if (node.rightChild == null) {
                    node.rightChild = new SearchBinaryTreeNode<T>(data);
                } else {
                    CreateTree(node.rightChild, data);
                }
            }
        }
    }

    /*
     * 在二查搜索树中进行搜索
     */
    public SearchBinaryTreeNode<T> search(SearchBinaryTreeNode<T> root,T value){
        SearchBinaryTreeNode<T> current=root;
        while((root!=null)&&(current.getData()!=value)){
            //需要注意的是java中泛型无法比较大小,在实际的使用时我们可以使用常见的数据类型来替代这个泛型,这样就不会出错了
            current=(value<current.getData()?search(current.leftChild,value):search(current.rightChild,value));
        }
        return current;
    }

    public SearchBinaryTreeNode<T> insertNode( T value){
        SearchBinaryTreeNode<T> p=root,pre=null;
        while(p!=null){
            pre=p;
            //需要注意的是java中泛型无法比较大小,在实际的使用时我们可以使用常见的数据类型来替代这个泛型,这样就不会出错了
            if(p.getData()<value){
                p=p.rightChild;
            }else{
                p=p.leftChild;
            }
        }
        if(root==null){
            root=new SearchBinaryTreeNode<T>(value);
        }else if(pre.getData()<value){
            pre.rightChild=new SearchBinaryTreeNode<T>(value);
        }else{
            pre.leftChild=new SearchBinaryTreeNode<T>(value);
        }
    }

    /*
     * 合并删除
     */
    public void deleteByMerging(SearchBinaryTreeNode<T> node){
        SearchBinaryTreeNode<T> temp=node;
        if(node!=null){
            //若被删除节点没有右子树,用其左子树的根节点来代替被删除节点
            if(node.rightChild!=null){
                node=node.leftChild;
            }else if(node.leftChild==null){
                //若被删节点没有左子树,用其有字数的最左端的节点代替被删除的节点
                node=node.rightChild;
            }else{
                //如果被删节点左右子树均存在
                temp=node.leftChild;
                while(temp.rightChild!=null){
                    temp=temp.rightChild;     //一直查找到左子树的右节点
                }

                //将查找到的节点的右指针赋值为被删除节点的右子树的根
                temp.rightChild=node.rightChild;
                temp=node;
                node=node.leftChild;
            }
            temp=null;
        }
    }

    /*
     * 复制删除
     */
    public void deleteByCoping(SearchBinaryTreeNode<T> node){
        SearchBinaryTreeNode<T> pre=null;
        SearchBinaryTreeNode<T> temp=node;
        //如果被删节点没有右子树,用其左子树的根节点来代替被删除节点
        if(node.rightChild==null){
            node=node.leftChild;
        }else if(node.leftChild==null){
            node=node.rightChild;
        }else{
            //如果被删节点的左右子树都存在
            temp=node.leftChild;
            pre=node;
            while(temp.rightChild!=null){
                pre=temp;
                temp=temp.rightChild;      //遍历查找到左子树的最右端的节点
            }
            node.data=temp.data;           //进行赋值操作
            if(pre==node){
                pre.leftChild=node.leftChild;
            }else{
                pre.rightChild=node.rightChild;
            }
        }
        temp=null;
    }

}

测试类

package SearchBinaryTree;

public class SearchBinaryTreeTest {

    public static void main(String []args){
        SearchBinaryTree<Integer> tree=new SearchBinaryTree<Integer>();
        for(int i=1;i<10;i++){
            tree.CreateTree(new SearchBinaryTreeNode<Integer>(), i);
        }

        //搜索
        tree.search(tree.root, 7);

        //合并删除
        tree.deleteByMerging(new SearchBinaryTreeNode<Integer>(8));

        //复制删除
        tree.deleteByCoping(new SearchBinaryTreeNode<Integer>(6));
    }

}

好了,就是这样!

Java创建二叉搜索树,实现搜索,插入,删除操作的更多相关文章

  1. 二叉搜索树-php实现 插入删除查找等操作

    二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若它的 ...

  2. Java实现二叉搜索树

    原创:转载需注明原创地址 https://www.cnblogs.com/fanerwei222/p/11406176.html 尝试一下用Java实现二叉搜索树/二叉查找树,记录自己的学习历程. 1 ...

  3. 二叉搜索树的结构(30 分) PTA 模拟+字符串处理 二叉搜索树的节点插入和非递归遍历

    二叉搜索树的结构(30 分) PTA 模拟+字符串处理 二叉搜索树的节点插入和非递归遍历   二叉搜索树的结构(30 分) 二叉搜索树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则 ...

  4. Java实现二叉搜索树的插入、删除

    前置知识 二叉树的结构 public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode() { } TreeNode( ...

  5. Java实现二叉搜索树的添加,前序、后序、中序及层序遍历,求树的节点数,求树的最大值、最小值,查找等操作

    什么也不说了,直接上代码. 首先是节点类,大家都懂得 /** * 二叉树的节点类 * * @author HeYufan * * @param <T> */ class Node<T ...

  6. 二叉搜索树的结构(30 分) PTA 模拟+字符串处理 二叉搜索树的节点插入和非递归遍历

    二叉搜索树的结构(30 分) 二叉搜索树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值:若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根 ...

  7. Java实现二叉搜索树及相关操作

    package com.tree; import com.tree.BitNode; /** * * 二叉搜索树:一个节点的左子节点的关键字小于这个节点.右子节点的关键字大于或等于这个父节点 * * ...

  8. Java数据结构——二叉搜索树

    定义二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若 ...

  9. Java对二叉搜索树进行插入、查找、遍历、最大值和最小值的操作

    1.首先,须要一个节点对象的类.这些对象包括数据.数据代表存储的内容,并且还有指向节点的两个子节点的引用 class Node { public int iData; public double dD ...

随机推荐

  1. TypeScript知识点

    TypeScript介绍 TypeScript为JavaScript的超集(ECMAScript6), 这个语言添加了基于类的面向对象编程.TypeScript作为JavaScript很大的一个语法糖 ...

  2. numpy的初探

    # data = numpy.genfromtxt("C:\\Users\\Admin\Desktop\\111.txt", delimiter='\t', dtype='str' ...

  3. 迭代器&生成器

    迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退 ...

  4. KVM 时钟分析

    1. 关于GToffset: KVM的guset时钟为gc0_COUNT 其中:mfc0 gc0_count = c0_COUNT+GToffset vcpu_run 以及 vcpu_reenter的 ...

  5. 记录一些移动端H5,小程序视觉还原问题及方法

    前端,特别是移动端如果对视觉还原要求比较高的时候.功能测试和性能测试完成之后.UI真的是一个像素一个像素的给你抠出来哪里还原不到位 之前项目要求还原度要达到98%以上.所以每到视觉还原的时候真的是挺痛 ...

  6. 前端技术之_CSS详解第一天

    前端技术之_CSS详解第一天 一html部分 略.... 二.列表 列表有3种 2.1 无序列表 无序列表,用来表示一个列表的语义,并且每个项目和每个项目之间,是不分先后的. ul就是英语unorde ...

  7. SQL Server AlwaysON从入门到进阶(3)——基础架构

    本文属于SQL Server AlwaysON从入门到进阶系列文章 前言: 本文将更加深入地讲解WSFC所需的核心组件.由于AlwaysOn和FCI都需要基于WSFC之上,因此我们首先要了解在Wind ...

  8. 从0到1:制作你的苹果podcast(播客)

    注意:本文不是教你如何录音.如何做后期的文章.而是聚焦于如何搭建播客(podcast)需要的环境. 本文科普类文章,干货少,湿货多. 先选一个主机吧 这步的初衷和你自己建站是一样的.你可以购买一个独立 ...

  9. Jedis分片Sentinel连接池实验

    Jedis分片Sentinel连接池实验 1.起因 众所周知,Redis官方HA工具Sentinel已经问世很久了,但令人费解的是,Jedis官方却迟迟没有更新它的连接池.到目前Maven库中最新的2 ...

  10. Android简易实战教程--第四十话《Spinner》

    对于Spinner控件的介绍和使用方法,可以先看之前写过的一篇博客:Spinner控件详解 本篇就基于这个知识点完成一个简单的小案例: 根据介绍,先写一个布局: <?xml version=&q ...