二叉树:二叉搜索树 博客分类: Tree
程序员文章站
2024-02-04 16:27:34
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所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
node代码:
tree代码:
public class Tree { private Node root; /** * 插入节点 * @param data */ public void insert(int data){ Node node = new Node(data); if(this.root == null){ this.setRoot(node); return; } Node current = this.root; while(true){ if(current.getData() > data){ if(current.hasLeft()){ current = current.getLeft(); }else{ current.setLeft(node); return; } }else if(current.getData() < data){ if(current.hasRight()){ current = current.getRight(); }else{ current.setRight(node); return; } }else{ return; } } } /** * 删除节点 * @param key */ public void remove(int key){ Node node = this.findNode(key); if(node == null){ return; } Node parent = node.getParent(); //要删除的节点没有子节点 if(!node.hasLeft() && !node.hasRight()){ if(parent == null){ this.setRoot(null); }else if(node.isLeft()){ parent.setLeft(null); }else{ parent.setRight(null); } //要删除的节点只有一个子节点 }else if(!node.hasRight() || !node.hasLeft()){ Node child = node.hasLeft() ? node.getLeft() : node.getRight(); if(parent == null){ this.setRoot(child); }else if(node.isLeft()){ parent.setLeft(child); }else{ parent.setRight(child); } //要删除的节点有两个子节点 }else{ Node successor = this.getSuccessor(node); if (parent == null) { this.setRoot(successor); } else if (node.isLeft()) { parent.setLeft(successor); } else { parent.setRight(successor); } } } /** * 查找 * @param key */ public void find(int key){ Node node = this.findNode(key); if(node != null){ System.out.println("node data is : " + node.getData()); } } /** * 查找节点 * @param key * @return */ private Node findNode(int key){ Node current = this.root; while(current.getData() != key){ if(current.getData() > key){ if(current.hasLeft()){ current = current.getLeft(); }else{ return null; } }else if(current.getData() < key){ if(current.hasRight()){ current = current.getRight(); }else{ return null; } } } return current; } /** * 找到继任节点,找出删除节点中右树最小的节点,如果删除节点的右节点 * 没有子节点,则返回null * @param node * @return */ private Node getSuccessor(Node node){ Node current = node.getRight(); while(current.hasLeft()){ current = current.getLeft(); } if(node.getRight() != current){ Node parent = current.getParent(); if(current.hasRight()){ parent.setLeft(current.getRight()); }else{ parent.setLeft(null); } current.setRight(node.getRight()); } current.setLeft(node.getLeft()); return current; } private void setRoot(Node node){ this.root = node; if(node != null){ node.setParent(null); } } }
node代码:
public class Node { private int data; private Node left; private Node right; private Node parent; public Node(int data){ this.data = data; } public int getData() { return data; } public void setData(int data) { this.data = data; } public Node getLeft() { return left; } public void setLeft(Node left) { this.left = left; if(this.left != null){ this.left.parent = this; } } public Node getParent() { return parent; } public void setParent(Node parent) { this.parent = parent; } public Node getRight() { return right; } public void setRight(Node right) { this.right = right; if(this.right != null){ this.right.parent = this; } } public boolean hasRight(){ return this.right != null; } public boolean hasLeft(){ return this.left != null; } public boolean isRoot(){ return this.parent == null; } public boolean isRight(){ return this.parent.right == this; } public boolean isLeft(){ return this.parent.left == this; } }
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