摘要:一个二叉查找树的Java实现。可以学习二叉树处理的递归及非递归技巧。

难度:初级。

为了克服对树结构编程的恐惧感,决心自己实现一遍二叉查找树,以便掌握关于树结构编程的一些技巧和方法。以下是基本思路:

[1] 关于容器与封装。封装,是一种非常重要的系统设计思想;无论是面向过程的函数,还是面向对象的对象,都是实现抽象和封装的技术手段。要使系统更加安全更具可维护性,就应当将封装思想谨记心中。容器是封装思想的绝好示例。用户对容器的印象应该简洁地表达为:A. 可以存入指定的东西; B. 可以取出所期望的东西。 而至于这容器中究竟有什么机关,藏的是毒蛇还是黄金,都是对用户不可见的。二叉查找树就是这样一个容器。面向对象编程中,为实现树结构,自然要对树结点对象进行建模。这里采用了内部类;外部类对二叉查找树进行建模,而树结点作为内部类实现。

[2] 本程序尽量实现一个比较实用的二叉查找树,其中包括动态的插入、删除操作;查询给定关键字、最小关键字、最大关键字;获取二叉树的有序列表(用于排序)等。因为我希望以后还能用到这个容器的,而不仅仅是编程练习。二叉查找树操作的大部分算法参考了《算法导论2》第12章内容,删除操作略显笨拙。程序中有错误之处,欢迎指出。

[3]  程序如下:

/**
* @author shuqin1984 2011-3-13
*
* 此程序实现一个二叉查找树的功能,可以进行动态插入、删除关键字;
* 查询给定关键字、最小关键字、最大关键字;转换为有序列表(用于排序)
*
*
*/
package datastructure.tree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List; public class BinarySearchTree { // 树的根结点
private TreeNode root = null; // 遍历结点列表
private List<TreeNode> nodelist = new ArrayList<TreeNode>(); private class TreeNode { private int key;
private TreeNode leftChild;
private TreeNode rightChild;
private TreeNode parent; public TreeNode(int key, TreeNode leftChild, TreeNode rightChild, TreeNode parent) {
this.key = key;
this.leftChild = leftChild;
this.rightChild = rightChild;
this.parent = parent;
}
public int getKey() {
return key;
}
public String toString()
{
String leftkey = (leftChild == null ? "" : String.valueOf(leftChild.key));
String rightkey = (rightChild == null ? "" : String.valueOf(rightChild.key));
return "(" + leftkey + " , " + key + " , " + rightkey + ")";
} } /**
* isEmpty: 判断二叉查找树是否为空;若为空,返回 true ,否则返回 false .
*
*/
public boolean isEmpty()
{
if (root == null) {
return true;
} else {
return false;
}
} /**
* TreeEmpty: 对于某些二叉查找树操作(比如删除关键字)来说,若树为空,则抛出异常。
*/
public void TreeEmpty() throws Exception
{
if (isEmpty()) {
throw new Exception("树为空!");
}
} /**
* search: 在二叉查找树中查询给定关键字
* @param key 给定关键字
* @return 匹配给定关键字的树结点
*/
public TreeNode search(int key)
{
TreeNode pNode = root;
while (pNode != null && pNode.key != key) {
if (key < pNode.key) {
pNode = pNode.leftChild;
}
else {
pNode = pNode.rightChild;
}
}
return pNode;
} /**
* minElemNode: 获取二叉查找树中的最小关键字结点
* @return 二叉查找树的最小关键字结点
* @throws Exception 若树为空,则抛出异常
*/
public TreeNode minElemNode(TreeNode node) throws Exception
{
if (node == null) {
throw new Exception("树为空!");
}
TreeNode pNode = node;
while (pNode.leftChild != null) {
pNode = pNode.leftChild;
}
return pNode;
} /**
* maxElemNode: 获取二叉查找树中的最大关键字结点
* @return 二叉查找树的最大关键字结点
* @throws Exception 若树为空,则抛出异常
*/
public TreeNode maxElemNode(TreeNode node) throws Exception
{
if (node == null) {
throw new Exception("树为空!");
}
TreeNode pNode = node;
while (pNode.rightChild != null) {
pNode = pNode.rightChild;
}
return pNode;
} /**
* successor: 获取给定结点在中序遍历顺序下的后继结点
* @param node 给定树中的结点
* @return 若该结点存在中序遍历顺序下的后继结点,则返回其后继结点;否则返回 null
* @throws Exception
*/
public TreeNode successor(TreeNode node) throws Exception
{
if (node == null) {
return null;
} // 若该结点的右子树不为空,则其后继结点就是右子树中的最小关键字结点
if (node.rightChild != null) {
return minElemNode(node.rightChild);
}
// 若该结点右子树为空
TreeNode parentNode = node.parent;
while (parentNode != null && node == parentNode.rightChild) {
node = parentNode;
parentNode = parentNode.parent;
}
return parentNode;
} /**
* precessor: 获取给定结点在中序遍历顺序下的前趋结点
* @param node 给定树中的结点
* @return 若该结点存在中序遍历顺序下的前趋结点,则返回其前趋结点;否则返回 null
* @throws Exception
*/
public TreeNode precessor(TreeNode node) throws Exception
{
if (node == null) {
return null;
} // 若该结点的左子树不为空,则其前趋结点就是左子树中的最大关键字结点
if (node.leftChild != null) {
return maxElemNode(node.leftChild);
}
// 若该结点左子树为空
TreeNode parentNode = node.parent;
while (parentNode != null && node == parentNode.leftChild) {
node = parentNode;
parentNode = parentNode.parent;
}
return parentNode;
} /**
* insert: 将给定关键字插入到二叉查找树中
* @param key 给定关键字
*/
public void insert(int key)
{
TreeNode parentNode = null;
TreeNode newNode = new TreeNode(key, null, null,null);
TreeNode pNode = root;
if (root == null) {
root = newNode;
return ;
}
while (pNode != null) {
parentNode = pNode;
if (key < pNode.key) {
pNode = pNode.leftChild;
}
else if (key > pNode.key) {
pNode = pNode.rightChild;
} else {
// 树中已存在匹配给定关键字的结点,则什么都不做直接返回
return ;
}
}
if (key < parentNode.key) {
parentNode.leftChild = newNode;
newNode.parent = parentNode;
}
else {
parentNode.rightChild = newNode;
newNode.parent = parentNode;
} } /**
* insert: 从二叉查找树中删除匹配给定关键字相应的树结点
* @param key 给定关键字
*/
public void delete(int key) throws Exception
{
TreeNode pNode = search(key);
if (pNode == null) {
throw new Exception("树中不存在要删除的关键字!");
}
delete(pNode);
} /**
* delete: 从二叉查找树中删除给定的结点.
* @param pNode 要删除的结点
*
* 前置条件: 给定结点在二叉查找树中已经存在
* @throws Exception
*/
private void delete(TreeNode pNode) throws Exception
{
if (pNode == null) {
return ;
}
if (pNode.leftChild == null && pNode.rightChild == null) { // 该结点既无左孩子结点,也无右孩子结点
TreeNode parentNode = pNode.parent;
if (pNode == parentNode.leftChild) {
parentNode.leftChild = null;
} else {
parentNode.rightChild = null;
}
return ;
}
if (pNode.leftChild == null && pNode.rightChild != null) { // 该结点左孩子结点为空,右孩子结点非空
TreeNode parentNode = pNode.parent;
if (pNode == parentNode.leftChild) {
parentNode.leftChild = pNode.rightChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
else {
parentNode.rightChild = pNode.rightChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
return ;
}
if (pNode.leftChild != null && pNode.rightChild == null) { // 该结点左孩子结点非空,右孩子结点为空
TreeNode parentNode = pNode.parent;
if (pNode == parentNode.leftChild) {
parentNode.leftChild = pNode.leftChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
else {
parentNode.rightChild = pNode.leftChild;
pNode.rightChild.parent = parentNode;
}
return ;
}
// 该结点左右孩子结点均非空,则删除该结点的后继结点,并用该后继结点取代该结点
TreeNode successorNode = successor(pNode);
delete(successorNode);
pNode.key = successorNode.key;
} /**
* inOrderTraverseList: 获得二叉查找树的中序遍历结点列表
* @return 二叉查找树的中序遍历结点列表
*/
public List<TreeNode> inOrderTraverseList()
{
if (nodelist != null) {
nodelist.clear();
}
inOrderTraverse(root);
return nodelist;
} /**
* inOrderTraverse: 对给定二叉查找树进行中序遍历
* @param root 给定二叉查找树的根结点
*/
private void inOrderTraverse(TreeNode root)
{
if (root != null) {
inOrderTraverse(root.leftChild);
nodelist.add(root);
inOrderTraverse(root.rightChild);
}
} /**
* toStringOfOrderList: 获取二叉查找树中关键字的有序列表
* @return 二叉查找树中关键字的有序列表
*/
public String toStringOfOrderList()
{
StringBuilder sbBuilder = new StringBuilder(" [ ");
for (TreeNode p: inOrderTraverseList()) {
sbBuilder.append(p.key);
sbBuilder.append(" ");
}
sbBuilder.append("]");
return sbBuilder.toString();
} /**
* 获取该二叉查找树的字符串表示
*/
public String toString()
{
StringBuilder sbBuilder = new StringBuilder(" [ ");
for (TreeNode p: inOrderTraverseList()) {
sbBuilder.append(p);
sbBuilder.append(" ");
}
sbBuilder.append("]");
return sbBuilder.toString();
}
public TreeNode getRoot() {
return root;
} public static void testNode(BinarySearchTree bst, TreeNode pNode) throws Exception {
System.out.println("本结点: " + pNode);
System.out.println("前趋结点: " + bst.precessor(pNode));
System.out.println("后继结点: " + bst.successor(pNode));
} public static void testTraverse(BinarySearchTree bst) {
System.out.println("二叉树遍历:" + bst);
System.out.println("二叉查找树转换为有序列表: " + bst.toStringOfOrderList());
} public static void main(String[] args)
{
try {
BinarySearchTree bst = new BinarySearchTree();
System.out.println("查找树是否为空? " + (bst.isEmpty() ? "是" : "否"));
int[] keys = new int[] {15, 6, 18, 3, 7, 13, 20, 2, 9, 4};
for (int key: keys) {
bst.insert(key);
}
System.out.println("查找树是否为空? " + (bst.isEmpty() ? "是" : "否")); TreeNode minkeyNode = bst.minElemNode(bst.getRoot());
System.out.println("最小关键字: " + minkeyNode.getKey());
testNode(bst, minkeyNode); TreeNode maxKeyNode = bst.maxElemNode(bst.getRoot());
System.out.println("最大关键字: " + maxKeyNode.getKey());
testNode(bst, maxKeyNode); System.out.println("根结点关键字: " + bst.getRoot().getKey());
testNode(bst, bst.getRoot());
testTraverse(bst); System.out.println("****************************** "); System.out.println("查找 7 : " + (bst.search(7) != null ? "查找成功!" : "查找失败,不存在该关键字!"));
bst.delete(7);
System.out.println("查找 7 : " + (bst.search(7) != null ? "查找成功!" : "查找失败,不存在该关键字!"));
System.out.println("查找 12 : " + (bst.search(12) != null ? "查找成功!" : "查找失败,不存在该关键字!"));
bst.insert(12);
System.out.println("查找 12 : " + (bst.search(12) != null ? "查找成功!" : "查找失败,不存在该关键字!")); testTraverse(bst); System.out.println("****************************** "); bst.insert(16);
bst.delete(6);
bst.delete(4); testTraverse(bst); } catch (Exception e) {
System.out.println(e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
} }

  

Java实现二叉查找树的更多相关文章

  1. 数据结构:JAVA实现二叉查找树

    数据结构:JAVA实现二叉查找树 写在前面 二叉查找树(搜索树)是一种能将链表插入的灵活性与有序数组查找的高效性结合在一起的一种数据结构. 观察二叉查找树,我们发现任何一个节点大于左子节点且小于其右子 ...

  2. JAVA数据结构--二叉查找树

    二叉查找树定义 二叉查找树(英语:Binary Search Tree),也称二叉搜索树.有序二叉树(英语:ordered binary tree),排序二叉树(英语:sorted binary tr ...

  3. 用Java实现二叉查找树

    二叉查找树的实现 1. 原理 二叉查找树,又称为二叉排序树.二叉搜索树.对于树中每一个节点X,它的左子树中所有项的值小于X中的项,而它的右子树中所有项的值大于X中的项.二叉查找树的平均深度为O(log ...

  4. 使用java实现二叉查找树的插入,修改和删除方法

    目前使用的是根据key的hashcode来进行排序,并且没有考虑hash碰撞的问题 package com.zhou.tree; import java.util.Comparator; import ...

  5. 二叉查找树(三)之 Java的实现

    概要 在前面分别介绍了"二叉查找树的相关理论知识,然后给出了二叉查找树的C和C++实现版本".这一章写一写二叉查找树的Java实现版本. 目录 1. 二叉树查找树2. 二叉查找树的 ...

  6. 红黑树(五)之 Java的实现

    概要 前面分别介绍红黑树的理论知识.红黑树的C语言和C++的实现.本章介绍红黑树的Java实现,若读者对红黑树的理论知识不熟悉,建立先学习红黑树的理论知识,再来学习本章.还是那句老话,红黑树的C/C+ ...

  7. Java数据结构和算法(四)赫夫曼树

    Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个 ...

  8. Java数据结构和算法(二)树的基本操作

    Java数据结构和算法(二)树的基本操作 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 一.树的遍历 二叉树遍历分为:前序遍 ...

  9. 红黑树 Java实现

    概要 前面分别介绍红黑树的理论知识.红黑树的C语言和C++的实现.本章介绍红黑树的Java实现,若读者对红黑树的理论知识不熟悉,建立先学习红黑树的理论知识,再来学习本章.还是那句老话,红黑树的C/C+ ...

随机推荐

  1. AssetBundle 在Android机子上进行读取 .

    http://game.ceeger.com/Manual/StreamingAssets.html 我看到官方文档中说明:Note that bundles are not fully compat ...

  2. 学习C#基础知识这段时间

    似乎穿越的感觉,我又来到了这周的周五,总是在周五,知道了时间的概念,上午会讲课,但是在下午就是一个总结小练习,上午老师给我们讲了委托,在听课时间感觉很简单啊,哪里有难的地方啊,一直在好奇,老师在演示给 ...

  3. Android 设置wifi共享电脑服务器资源

    其实win7本身就自带无线热点的功能,按下面的方法设置. 开启windows 7的隐藏功能:虚拟WiFi和SoftAP(即虚拟无线AP),就可以让电脑变成无线路由器,实现共享上网,节省网费和路由器购买 ...

  4. Docker源码分析(四):Docker Daemon之NewDaemon实现

    1. 前言 Docker的生态系统日趋完善,开发者群体也在日趋庞大,这让业界对Docker持续抱有极其乐观的态度.如今,对于广大开发者而言,使用Docker这项技术已然不是门槛,享受Docker带来的 ...

  5. Java初学者笔记五:泛型处理

    一.泛型类: 泛型是指适用于某一种数据类型而不是一个数据机构中能存不同类型 import java.io.*; import java.nio.file.Files; import java.nio. ...

  6. Egret类class和module写法区别

    普通类 Test.ts class Test { public name:string = "Test"; public run(){ console.log(this.name) ...

  7. 【BZOJ4418】[Shoi2013]扇形面积并 扫描线+线段树

    [BZOJ4418][Shoi2013]扇形面积并 Description 给定N个同心的扇形,求有多少面积,被至少K个扇形所覆盖. Input 第一行是三个整数n,m,k.n代表同心扇形的个数,m用 ...

  8. jfinal怎么给model增加自定义的字段作为DTO?

    简单的可以使用: List<Record> docList = myService.findSuperviseFile(type,id); for(Record record : docL ...

  9. mysql max_allowed_packet参数值改大后,莫名被还原

    mysql数据库用innodb引擎,mysql max_allowed_packet在my.cnf中值加大后,够一段时间,系统会莫名把这个参数的值改小. innodb_buffer_pool_size ...

  10. 第二次去苹果店维修MacBook

    今天上午,在使用外接鼠标的情况下,屏幕上鼠标指针乱窜.乱点.不受控制的故障再次出现,这次拍下了视频. 再次去苹果网站预约Genius Bar(天才吧),中午的时候去了苹果店.这次没有像上次那样检查身份 ...