二分搜索樹
前言:
在計算機科學中,二分搜索樹(Binary Search Tree)
(有時稱為有序或者排序的二叉樹)是一種能存儲特定數據類型的容器,二叉搜索樹 允許快速查找、添加或者刪除某一個節(jié)點,并且它是動態(tài)的集合。
二叉搜索樹按照關鍵字順序地保存節(jié)點,因此查找和其他操作可以使用二叉搜索原理:當在樹(或者尋找插入新節(jié)點的地方)中查找節(jié)點時,它從根節(jié)點遍歷到葉子節(jié)點,與每個節(jié)點的關鍵字進行比較,然后基于比較的結果,決定繼續(xù)在左子樹還是在右子樹中進行搜索比較。這樣一來,每次比較理論上都活篩選掉一半的元素,這樣使得每次查找,插入或者刪除一個節(jié)點所花費的時間與樹的節(jié)點個數的對數成(樹的高度)正比,比線性表的性能要好很多。
定義
二叉搜索樹是以一顆二叉樹組織,每個節(jié)點就是一個對象,包括key,衛(wèi)星數據。除此之外還包括一些維護樹結構所需要的信息:left、light、parent,分別指向左孩子、右孩子、父節(jié)點。其中如果孩子節(jié)點或者父節(jié)點不存在時,用null表示。根節(jié)點時樹中唯一一個父節(jié)點為null的節(jié)點。
一、二叉樹性質簡介
1.如果節(jié)點的左孩子不為空,則左孩子樹上所有的節(jié)點的值均小于它的根節(jié)點的值。
2.如果節(jié)點的右孩子不為空,則右孩子樹上所有的節(jié)點的值均大于它的根節(jié)點的值。
3.任意節(jié)點的左右孩子也分別為二叉搜索樹(只要滿足二叉搜索樹的基本結構都屬于二叉搜索樹。)如下圖!!!
這里是本人寫的一個不支持重復數據的簡單的二叉搜索樹的源碼!
https://gitee.com/ligangyun/data_structure/tree/master/BinarySearchTree
構建二分搜索樹
一、初始化二分搜索樹對象(本實現(xiàn)樹對象不滿足包含重復數據)
首先需要明確二分搜索樹的結構特點,二分搜索樹需要維護一個Node對象
private class Node {
E e;
Node left, right;
/**
* 提供構造方法
*
* @param e 真實元素
*/
Node(E e) {
this.e = e;
left = null;
right = null;
}
}
提供構造函數
/**
* 提供無參構造
*/
public BST() {
root = null;
size = 0;
}
維護整個樹的元素大小:
private int size;
提供根節(jié)點:
private Node root;
一個簡單的二分搜索樹基本初始化完成。
二、添加功能
首先在網二分樹中添加元素時,需要計算出該元素添加的位置,所以需要使用到遞歸算法,計算出添加的元素具體的添加位置。
public void add(E e) {
root = NewAdd(root, e);
}
private Node NewAdd(Node node, E e) {
// 判斷當前二分樹是否為空
if (node == null) {
// 維護size 的大小
size++;
return new Node(e);
}
if (e.compareTo(node.e) < 0) {
node.left = NewAdd(node.left, e);
} else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
node.right = NewAdd(node.right, e);
}
return node;
}
這里的元素對比是在二分樹泛型中繼承java comparable 類 實現(xiàn)的
其他一些列操作 包含 刪除 查找等操作都是居于遞歸實現(xiàn)的!本人提供的源碼均詳細實現(xiàn)。
二分搜索樹的深度遍歷
說明:
二分搜索樹的遍歷分為三大類:先序遍歷(preorder tree walk)、中序遍歷(inorder tree walk)、后序遍歷(postorder tree walk)
使用遞歸的方式訪問節(jié)點每個節(jié)點都會被訪問三次
1.首先訪問當前節(jié)點。
2.再訪問該節(jié)點的左孩子,再會回到該節(jié)點,訪問該節(jié)點的右孩子
3.最終右孩子訪問結束后,還是返回到該節(jié)點,標志著該節(jié)點即下面的所有子節(jié)點都訪問完畢!
前序遞歸遍歷
所以上述圖中遍歷流程如下
1.第一次當問root節(jié)點時記錄28;
2.然后訪問root 節(jié)點的左孩子節(jié)點記錄16;
3.再訪問16節(jié)點的左孩子節(jié)點,記錄13;
4.然后訪問13的左孩子節(jié)點,為空,回到13節(jié)點,再訪問13節(jié)點的右孩子節(jié)點也為空,有一次回到13節(jié)點;
5.此時訪問回到16節(jié)點,此時訪問16節(jié)點的右孩子節(jié)點,來到22節(jié)點,記錄22;
6.22 節(jié)點左右孩子節(jié)點都為空,所以回到16節(jié)點(至此16節(jié)點的所有右孩子節(jié)點遍歷完畢。)
7.來到28根節(jié)點(以此類推進行根節(jié)點的右孩子節(jié)點的遍歷)
所以上述二分搜索樹中遍歷的結果為:28、16、13、22、30、29、42
/**
* 二分搜索樹 遞歸前序遍歷
*/
public void preOrder() {
preOrder(root);
}
private void preOrder(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
System.out.println(node.e);
// 遞歸遍歷 左右孩子節(jié)點,這里一定要注意左孩子在前面
preOrder(node.left);
preOrder(node.right);
}
中序遞歸遍歷
原理與前序遍歷基本相同,只是在節(jié)點第二次出現(xiàn)時,獲取節(jié)點信息。
/**
* 二分搜索樹 遞歸中序遍歷
*/
public void inOrder() {
inOrder(root);
}
private void inOrder(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
inOrder(node.left);
System.out.println(node.e);
inOrder(node.right);
}
后序遞歸遍歷
/**
* 二分搜索樹 遞歸后序遍歷
*/
public void postOrder() {
postOrder(root);
}
private void postOrder(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
postOrder(node.left);
postOrder(node.right);
System.out.println(node.e);
}
二分搜索樹非遞歸遍歷
使用棧線性結構實現(xiàn)二分搜索樹前序遍歷
簡單的流程動態(tài)圖:
/**
* 使用棧 實現(xiàn)前序遍歷
*/
public void preOrderByStack() {
preOrderByStack(root);
}
private void preOrderByStack(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
Stack<Node> stack = new Stack<>();
stack.push(node);
// 有序棧結構先進后出的特性,需要向將右孩子先于左孩子壓入棧底
while (!stack.isEmpty()) {
Node pop = stack.pop();
System.out.println(pop.e);
if (pop.right != null) {
stack.push(pop.right);
}
if (pop.left != null) {
stack.push(pop.left);
}
}
}
使用棧線性結構實現(xiàn)二分搜索樹中序遍歷
中序遍歷相較于前序遍歷會比較的復雜(前序遍歷應用的比較廣泛,這里視時間的充裕程度選擇閱讀)
首先分析
在使用棧結果實現(xiàn)中序遍歷的時候,需要重點考慮節(jié)點是否存在左孩子節(jié)點。當節(jié)點有左孩子節(jié)點時,需要將該節(jié)點優(yōu)先入棧,如果該節(jié)點沒有左孩子節(jié)點,此時應該訪問該節(jié)點。再考慮有葉子節(jié)點。
操作步驟
步驟一:如果節(jié)點有左葉子節(jié)點,將該節(jié)點入棧,如果節(jié)點沒有左葉子節(jié)點,訪問當前節(jié)點。
步驟二:如果節(jié)點有右葉子節(jié)點,重復步驟一,如果節(jié)點沒有有葉子節(jié)點(該節(jié)點下所有的子節(jié)點訪問完畢)回退,讓棧頂元素出棧,并且訪問棧頂元素的右葉子元素,然后重復步驟一。
步驟二:當棧為空時,說明遍歷結束
代碼如下:
/**
* 棧 實現(xiàn) 中序遍歷
*/
public ArrayList<E> inOrderByStack() {
return inOrderByStack(root);
}
private ArrayList<E> inOrderByStack(Node node) {
ArrayList<E> result = new ArrayList<>();
if (node == null) {
return result;
}
Stack<Node> nodeStack = new Stack<>();
/**
* 分析:
* 步驟1:節(jié)點如果有左葉子節(jié)點,該節(jié)點入棧,
* 如果該節(jié)點沒有左葉子節(jié)點,訪問該節(jié)點
* 步驟2:如果節(jié)點有右葉子節(jié)點,重復步驟1
* 如果節(jié)點沒有右葉子節(jié)點(說明訪問完畢)回退,讓棧頂元素出棧,并且訪問棧頂元素的右葉子樹,重復步驟1
* 步驟3:當棧為空時,遍歷結束
*/
Node cur = node;
// 判斷 當前節(jié)點 是否為空,并且 棧是否遍歷完結
while (cur != null || !nodeStack.empty()) {
// 將當前節(jié)點下所有的左葉子節(jié)點壓入棧頂
while (cur != null) {
nodeStack.push(cur);
cur = cur.left;// 定義當前變量
}
// 獲取棧頂元素
cur = nodeStack.peek();
result.add(cur.e);
// 彈出棧頂
nodeStack.pop();
cur = cur.right;
}
return result;
}
使用棧線性結構實現(xiàn)二分搜索樹后序遍歷
/**
* 棧 實現(xiàn)后序遍歷
*
* @return
*/
public ArrayList<E> postOrderByStack() {
return postOrderByStack(root);
}
private ArrayList<E> postOrderByStack(Node node) {
ArrayList<E> result = new ArrayList<>();
Stack<Node> nodeStack = new Stack<>();
Node cur = node;
while (cur != null || !nodeStack.empty()) {
/**
* 分析:
* 后序遍歷 在中序遍歷的基礎上,需要注意的是:節(jié)點的所有右孩子節(jié)點訪問完畢后,該節(jié)點才可以出棧
*/
// 先遍歷所有的左孩子節(jié)點
while (cur != null) {
nodeStack.push(cur);
cur = cur.left;
}
cur = nodeStack.peek();
if (cur.right == null) {
// 當前節(jié)點 為左節(jié)點的最后一個節(jié)點,添加到結果集中,并且將當前cur 設置為棧頂值。
result.add(cur.e);
// 該節(jié)點 出棧
nodeStack.pop();
//判斷此時的棧頂的右孩子是否與當前的cur 相等,相等 則說明 該棧頂元素下面的所有元素遍歷完畢,需要出棧
while (!nodeStack.empty() && nodeStack.peek().right.equals(cur)) {
cur = nodeStack.peek();
result.add(nodeStack.pop().e);
}
//將 此時棧頂的右孩子 賦值給cur
cur = nodeStack.empty() ? null : nodeStack.peek().right;
} else {
// 該節(jié)點沒有左葉子樹,但是有右葉子樹,并將右葉子節(jié)點復制給cur
cur = cur.right;
}
}
return result;
}
以上所有遍歷都可以劃分為 二分搜索樹的深度優(yōu)先遍歷:對每一個可能的分支路徑深入到不能再深入為止
二分搜索樹的廣度遍歷(層序遍歷)
廣度遍歷:從上往下對每一層依次訪問,在每一層中,從左往右(也可以從右往左)訪問結點,訪問完一層就進入下一層,直到沒有結點可以訪問為止。廣度優(yōu)先遍歷的非遞歸的通用做法是采用隊列。
利用隊列實現(xiàn)層序遍歷
/**
* 廣度優(yōu)先遍歷(層序遍歷) 使用隊列
*
* @return
*/
public ArrayList<E> sequenceOrder() {
return sequenceOrder(root);
}
private ArrayList<E> sequenceOrder(Node node) {
ArrayList<E> result = new ArrayList<>();
if (node == null)
return result;
Queue<Node> nodeQueue = new LinkedList<>();
nodeQueue.add(node);
while (!nodeQueue.isEmpty()) {
Node cur = nodeQueue.remove();
result.add(cur.e);
if (cur.left != null)
nodeQueue.add(cur.left);
if (cur.right != null) {
nodeQueue.add(cur.right);
}
}
return result;
}
此文經作為作者學習記錄。如有不對的地方還望指出和諒解。謝謝
祝各位工作順利!