前言需要介绍
给你一个数列(7,3, 10,12,5,1,9)
,要求可能高效
的实现对数据的查问和增加
。
依据后面咱们学习了数据结构:数组、链表、树
等等来看看思路吧
➢应用数组
- [数组未排序]长处:间接在数组尾增加,速度快。
- [数组未排序]毛病:查找速度慢.
- [数组排序]长处:能够应用二分查找,查找速度快。
- [数组排序]毛病:为了保障数组有序,在增加新数据时,找到插入地位后,前面的数据需整体挪动,速度慢
➢应用链式存储链表
- 毛病:不论链表是否有序,查找速度都慢
- 长处:增加数据速度比数组快,不须要数据整体挪动。
➢应用二叉排序树
那么二叉排序树是什么呢?
一、什么是二叉排序树
根本介绍
二叉排序树: BST: (Binary Sort(Search) Tree)
对于二叉排序树的任何一个非叶子节点
要求:左子节点的值比以后节点的值小,右子节点的值比以后节点的值大。
特地阐明:如果有雷同的值
,能够将该节点放在左子节点或右子节点
如果咱们在以后的数列中插入:2
,会怎么样呢?
二、通过示例意识二叉排序树
二叉排序树的创立和遍历
创立数组为Array(7,3, 10, 12,5, 1,9),对应的二叉排序树
并应用中序遍历对应的二叉排序树测验
思路剖析
- 判断左子节点的值是否比以后节点的值小
- 否则判断右子节点的值比以后节点的值大
- 递归判断是否合乎左子节点、右子节点的条件
- 中序遍历的特点:先遍历左子树,再输入父节点,再遍历右子树
代码逻辑
//创立节点信息
class Node{
int value;
Node left;
Node right;
public Node(int value) {
this.value = value;
}
//增加节点办法
//递归形式增加节点,要满足二叉排序树的要求
//要求是:`左子节点的值比以后节点的值小,右子节点的值比以后节点的值大。`
public void add(Node node) {
if (node == null) {
return;
}
//判断传入的节点的值,和以后节点值的关系
//增加的节点小于以后节点
if (node.value < this.value) {
if (this.left == null) {
this.left = node;
} else {
this.left.add(node);
}
} else {//增加的节点大于以后节点
if (this.right == null) {
this.right = node;
} else {
this.right.add(node);
}
}
}
@Override
public String toString() {
return "Node{" +"value=" + value +'}';
}
//中序遍历
public void infixOrder(){
if(this.left != null){
this.left.infixOrder();
}
System.out.println(this);
if(this.right != null){
this.right.infixOrder();
}
}
}
//二叉排序树
class BinarySortTree{
private Node root;
//增加节点的办法
public void add(Node node){
if(root == null){
root = node;
}else{
root.add(node);
}
}
//调用中序遍历的办法
public void infixOrder(){
if(root == null){
System.out.println("以后二叉排序根节点为空,无奈遍历");
return;
}else{
root.infixOrder();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree( );
//循环的增加结点到二叉排序树
for(int i = 0; i< arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
}
运行后果如下:
Node{value=1}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
二叉排序树的删除
二叉排序树的删除状况有些简单,须要思考以下状况
1.删除叶子节点:2、5、9、12
2.删除有一颗子树的节点:1
3.删除有两颗子树的节点:7、3、10
图解二叉排序树删除节点三种状况进行思路剖析
第一种状况:删除叶子节点:2、5、9、12
第二种状况:删除有一颗子树的节点:1
第三种状况:删除有两颗子树的节点:7、3、10
依照图解思路咱们须要给Node类增加一个办法返回心愿删除的节点信息
- 判断查找的Value是否等于以后节点的值,返回值
- 判断查找的Value是否小于以后节点的值,递归往左子树找
- 判断查找的Value是否大于以后节点的值,递归往右子树找
/**
* @param value 心愿删除的结点的值
* @return如果找到返回该结点,否则返回null
*/
public Node search(int value) {
if(value == this.value) { //找到就是该结点
return this;
} else if(value < this.value) {//如果查找的值小于以后结点,向左子树递归查找
//如果左子结点为空
if(this.left == null) {
return null;
}
return this.left.search(value);
} else { //如果查找的值不小于以后结点,向右子树递归查找
if(this.right == null) {
return null;
}
return this.right. search(value);
}
}
依照图解思路咱们须要给Node类增加一个办法返回删除节点的父节点信息
- 判断以后节点左子节点是否为空!并且左子节点的值等于删除节点的值
- 判断以后节点右子节点是否为空!并且右子节点的值等于删除节点的值
- 判断删除节点的值是否小于以后节点的值,并且前节点左子节点不为空!
- 判断删除节点的值是否大于等于以后节点的值,并且前节点右子节点不为空!
public Node searchParent(int value){
//如果以后节点是须要删除节点的父节点则返回
if((this.left!=null && this.left.value == value) ||
(this.right!=null && this.right.value == value)){
return this;
}else{
//如果查找的值小于以后节点的值,并且以后节点的左子节点不为空
if(value <this.value && this.left!=null){
return this.left.searchParent(value);
}else if(value >= this.value && this.right!=null){
//如果查找的值大于等于于以后节点的值,并且以后节点的右子节点不为空
return this.right.searchParent(value);
}else {
return null;//没有找到父节点,比如说节点7
}
}
}
咱们须要给BinarySortTree增加刚刚Node的办法调用
//查找须要删除节点的办法
public Node search(int value){
if(root == null){
return null;
}else{
return root.search(value);
}
}
//查找须要删除节点的父节点信息
public Node searchParent(int value){
if(root == null){
return null;
}else{
return root.searchParent(value);
}
}
二叉排序树删除节点代码实现
第一种状况:删除叶子节点
叶子节点特点:left == null && right ==null
public void delNode(int value){
if(root == null){
System.out.println("以后根节点为空!无奈删除节点!");
return;
}else{
//1.须要先找到删除的值的对应节点
Node targetNode = search(value);
//如果没有找到须要删除的节点
if(targetNode == null){
System.out.println("对不起!没有找到删除节点信息!");
return;
}
//如果咱们发现根节点没有左子节点与右子节点
if(root.left == null && root.right == null){
root = null;
return;
}
//找到targetNode 的父节点
Node parent = searchParent(value);
//如果删除节点是叶子节点
if(targetNode.left == null && targetNode.right == null){
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if(parent.left!= null && parent.left.value == targetNode.value){
parent.left = null;
}else if (parent.right!= null && parent.right.value == targetNode.value){
parent.right = null;
}
}
}
}
咱们在Demo里进行增加叶子节点:2 并测试看看吧!
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree( );
//循环的增加结点到二叉排序树
for(int i = 0; i< arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(2);
System.out.println("删除叶子节点:2 后的数据=================");
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(12);
System.out.println("删除叶子节点:12 后的数据=================");
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(9);
System.out.println("删除叶子节点:9 后的数据=================");
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
}
运行后果如下:
Node{value=1}
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
删除叶子节点:2 后的数据=================
Node{value=1}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
删除叶子节点:12 后的数据=================
Node{value=1}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
删除叶子节点:9 后的数据=================
Node{value=1}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=10}
第二种状况:删除有一颗子树的节点
有一颗子树的特点:left != null || right !=null
public void delNode(int value){
//省略第一种状况判断
/如果删除节点是叶子节点
if(targetNode.left == null && targetNode.right == null){
//....
}else if (targetNode.left != null && targetNode.right != null){
}else{//删除只有一颗子树的节点
//如果删除节点的子节点是左子节点
if(targetNode.left !=null){
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if(parent.left!= null && parent.left.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.left = targetNode.left;
}else if (parent.right!= null && parent.right.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.right = targetNode.left;
}
}else if (targetNode.right != null){
//如果删除节点的子节点是右子节点
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if(parent.left!= null && parent.left.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.left = targetNode.right;
}else if (parent.right!= null && parent.right.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.right = targetNode.right;
}
}
}
}
}
咱们在Demo删除携带一个子节点的节点1 测试看看是否胜利
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
//循环的增加结点到二叉排序树
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(1);
System.out.println("删除节点:1 后的数据=================");
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
}
运行后果如下:
Node{value=1}
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
删除叶子节点:1 后的数据=================
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
第三种状况:删除有两颗子树的节点
有两颗子树的特点:left != null && right !=null
依照图解思路咱们须要增加一个办法
- 传入一个node,当做新二叉排序树的根节点
- 返回这根节点的最小值节点
- 删除最小值节点,返回它的value
/**
* @param node 传入的节点(当做新二叉排序树的根节点)
* return 返回新跟节点的最小节点的值
*/
public int delRigthTreeMin(Node node){
Node target = node;
//循环的查找左子节点,找到最小值
while(target.left!=null) {
target = target.left;
}
//删除最小值
delNode(target.value);
//返回最小值
return target.value;
}
public void delNode(int value){
//省略第一种状况判断
/如果删除节点是叶子节点
if(targetNode.left == null && targetNode.right == null){
//....
}else if (targetNode.left != null && targetNode.right != null){
int minValue = delRigthTreeMin(targetNode.right);
targetNode.value = minValue;//重置值
}else{//删除只有一颗子树的节点
//省略第三种状况逻辑代码
}
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
//循环的增加结点到二叉排序树
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(7);
System.out.println("删除节点:7 后的数据=================");
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
}
运行后果如下:
Node{value=1}
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
删除叶子节点:7 后的数据=================
Node{value=1}
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
三、二叉排序树删除注意事项
如果咱们进行这样的删除程序,会呈现什么问题呢?
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
//循环的增加结点到二叉排序树
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(2);
binarySortTree.delNode(5);
binarySortTree.delNode(9);
binarySortTree.delNode(12);
binarySortTree.delNode(7);
binarySortTree.delNode(3);
binarySortTree.delNode(10);
binarySortTree.delNode(1);
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
}
java.lang.NullPointerException
at com.bdqn.it.tree.binarySearchTree.BinarySortTree.delNode(BinarySortTreeDemo.java:119)
at com.bdqn.it.tree.binarySearchTree.BinarySortTreeDemo.main(BinarySortTreeDemo.java:23)
那么是什么起因造成的?空指针?看看是什么起因造成的?
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
//循环的增加结点到二叉排序树
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(2);
binarySortTree.delNode(5);
binarySortTree.delNode(9);
binarySortTree.delNode(12);
binarySortTree.delNode(7);
binarySortTree.delNode(3);
// binarySortTree.delNode(10);
// binarySortTree.delNode(1);
//中序遍历二叉排序树
System.out.println("删除后的数据=================");
binarySortTree.infixOrder();
}
运行后果如下:
Node{value=1}
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
删除后的数据=================
Node{value=1}
Node{value=10}
咱们发现此时的节点数据是Node{value=1}、Node{value=10}
再回来看删除有一个节点状况的逻辑代码
//如果删除节点的子节点是左子节点
if(targetNode.left !=null){
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if(parent.left!= null && parent.left.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.left = targetNode.left;
}else if (parent.right!= null && parent.right.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.right = targetNode.left;
}
}else if (targetNode.right != null){ //如果删除节点的子节点是右子节点
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if(parent.left!= null && parent.left.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.left = targetNode.right;
}else if (parent.right!= null && parent.right.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.right = targetNode.right;
}
}
有没有发现,若依据代码逻辑,咱们这里的节点十是没有parent的!会爆空指针!
//如果删除节点的子节点是左子节点
if(targetNode.left !=null){
if(parent!=null){
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if(parent.left.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.left = targetNode.left;
}else if (parent.right.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.right = targetNode.left;
}
}else{
root = targetNode.left;
}
}else if (targetNode.right != null){ //如果删除节点的子节点是右子节点
if(parent!=null){
//判断删除节点是父节点的左子节点还是右子节点
if( parent.left.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.left = targetNode.right;
}else if (parent.right.value == targetNode.value){
//将原删除节点的地位给到子节点
parent.right = targetNode.right;
}
}else{
root = targetNode.right;
}
}
接下来咱们依据更正后的逻辑代码,测试看看是否还会造成空指针问题!
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
//循环的增加结点到二叉排序树
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
binarySortTree.infixOrder();
binarySortTree.delNode(2);
binarySortTree.delNode(5);
binarySortTree.delNode(9);
binarySortTree.delNode(12);
binarySortTree.delNode(7);
binarySortTree.delNode(3);
binarySortTree.delNode(10);
binarySortTree.delNode(1);
//中序遍历二叉排序树
System.out.println("删除后的数据=================");
binarySortTree.infixOrder();
}
运行后果如下:
Node{value=1}
Node{value=2}
Node{value=3}
Node{value=5}
Node{value=7}
Node{value=9}
Node{value=10}
Node{value=12}
删除后的数据=================
以后二叉排序根节点为空,无奈遍历
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