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看懂這篇文章,玩轉(zhuǎn)二叉查找樹

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大家好,我是鴨血粉絲,拼著頭發(fā)掉光的風險給大家總結(jié)了這篇文章,我愿拿我明年的今天還是單身來祝愿你們能學會~

 大家好,我是鴨血粉絲,拼著頭發(fā)掉光的風險給大家總結(jié)了這篇文章,我愿拿我明年的今天還是單身來祝愿你們能學會~

所謂二叉查找樹,就是按照二分進行查找,每次查詢只需要選擇其中一個子樹就進行查找,從而減少查找次數(shù),提升查詢效率!

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一、介紹

在前面的文章中,我們對樹這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做了一些基本介紹,今天我們繼續(xù)來聊聊一種非常常用的動態(tài)查找樹: 二叉查找樹。

二叉查找樹,英文全稱:Binary Search Tree,簡稱:BST,它是計算機科學中最早投入實際使用的一種樹形結(jié)構(gòu),特性如下:

  • 若左子樹不為空,則左子樹上所有結(jié)點的值均小于它的根結(jié)點的值;
  • 若右子樹不為空,則右子樹上所有結(jié)點的值均大于或等于它的根結(jié)點的值;
  • 它的左、右子樹也分別為二叉查找樹;

特性定義比較粗放,所以在樹形形態(tài)結(jié)構(gòu)上,有著多樣,例如下圖:

上圖 a、b、c 三個圖,都滿足以上特性,也被稱為二叉查找樹,雖然通過中序遍歷可以得到一個有效的數(shù)組:[1、2、3、4、5、6、7、8],但是就查找效率來說,有著一定的差別,例如查詢目標為8的內(nèi)容,從根目錄開始查詢,結(jié)構(gòu)如下:

  • a圖,需要5次;
  • b圖,需要3次;
  • c圖,需要8次;

由此可見,不同的形狀,所需查找的次數(shù)是不一樣的,關于這一點,后面我們在介紹平衡二叉查找樹、紅黑樹這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的時候,會進行詳細介紹。

雖然二叉查找樹,在不同的形狀下,查找效率不一樣,但是它是學習其他樹形結(jié)構(gòu)的基礎,了解了二叉查找樹的算法,相信再了解其他二叉樹結(jié)構(gòu)會輕松很多。

二、算法思路

2.1、 新增

新增元素表示向二叉樹中添加元素,比較簡單。如果二叉樹為空,默認第一個元素就是根節(jié)點,如果二叉樹不為空,就以上面提到的特點為判斷條件,進行左、右節(jié)點的添加。

2.2、 查找

查找元素表示從根節(jié)點開始查找元素,如果根節(jié)點為空,就直接返回空值,如果不為空,通過以左子樹小于父節(jié)點,右子樹大于父節(jié)點的特性為依據(jù)進行判斷,然后以遞歸方式進行查找元素,直到找到目標的元素為止。

2.3、 刪除

刪除元素表示從二叉樹中移除要刪除的元素,邏輯稍微復雜一些。同樣,先要判斷根節(jié)點是否為空,如果為空,直接返回,如果不為空,分情況考慮。

被刪除的節(jié)點,右子樹為空

這種場景,只需要將被刪除元素的左子樹的父節(jié)點移動到被刪除元素的父節(jié)點,然后將被刪除元素移除即可。

  • 被刪除的節(jié)點,左子樹為空

這種場景,與上面類似,只需要將被刪除元素的右子樹的父節(jié)點移動到被刪除元素的父節(jié)點,然后將被刪除元素移除即可。

  • 被刪除的節(jié)點,左、右子樹不為空 

這種場景,稍微復雜一點,先定位到要刪除的目標元素,根據(jù)左子節(jié)點內(nèi)容一定小于當前節(jié)點內(nèi)容特點,找到目標元素的左子樹,通過遞歸遍歷找到目標元素的左子樹的右子樹,找到最末端的元素之后,進行與目標元素進行替換,最后移除最末端元素。

2.4、 遍歷

二叉樹的遍歷方式,分兩類:

  • 層次遍歷,從根節(jié)點開始;
  • 深度遍歷,又分為前序、中序、后序遍歷三種方式;

2.4.1、層次遍歷

層次遍歷,算法思路比較簡單,從根節(jié)點開始,分層從左到右進行遍歷元素。

2.4.2、深度遍歷

深度遍歷,在遍歷起始位置上又分三種,分別是前序遍歷、中序遍歷、后序遍歷,每種遍歷方式輸出的結(jié)果不一樣。

  • 前序遍歷:從樹根開始 -> 左子樹 -> 右子樹

  • 中序遍歷:從最末端左子樹開始 -> 樹根 -> 右子樹

  • 后序遍歷:從最末端左子樹 -> 右子樹 -> 最后到樹根

盡管二叉樹在遍歷方式上有多種,但是只要我們掌握了其中的思路原理,再去實現(xiàn)起來,就會輕松很多。

三、代碼實踐

首先創(chuàng)建一個實體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BSTNode,內(nèi)容如下:

然后,創(chuàng)建一個二叉查找樹操作類BinarySearchTree,內(nèi)容如下:

最后,我們來測試一下,代碼內(nèi)容如下:

 


輸出結(jié)果:

 

  1. ========插入元素======== 
  2. 插入關鍵字key=5  
  3. 插入到樹根節(jié) 
  4. 插入關鍵字key=2  
  5. 插入關鍵字key=7  
  6. 插入關鍵字key=1  
  7. 插入關鍵字key=6  
  8. 插入關鍵字key=4  
  9. 插入關鍵字key=8  
  10. 插入關鍵字key=3  
  11. 插入關鍵字key=9  
  12. 插入關鍵字key=10  
  13. ========中序遍歷元素======== 
  14. key:1 
  15. key:2 
  16. key:3 
  17. key:4 
  18. key:5 
  19. key:6 
  20. key:7 
  21. key:8 
  22. key:9 
  23. key:10 
  24. ========查找key為9的元素======== 
  25. 搜索關鍵字key=9  
  26. 搜索路徑[5 ->7 ->8 ->9 ->],搜索成功 
  27. 查找結(jié)果:true 
  28. ========刪除key為10的元素======== 
  29. 刪除關鍵字key=10  
  30. 開始搜索目標元素[5 ->7 ->8 ->9 ->10 ->],搜索成功 
  31. 刪除結(jié)果:true 
  32. ========再次中序遍歷元素======== 
  33. key:1 
  34. key:2 
  35. key:3 
  36. key:4 
  37. key:5 
  38. key:6 
  39. key:7 
  40. key:8 
  41. key:9 

四、總結(jié)

二叉查找樹,作為樹類型中一種非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),有著非常廣泛的應用,但是二叉查找樹具有很高的靈活性,不同的插入順序,可能造成樹的形態(tài)差異比較大,如開文介紹的圖c,在某些情況下會變成一個長鏈表,此時的查詢效率會大大降低,如何解決這個問題呢,平衡二叉樹就要派上用場了,會在后面的文章進行介紹!

(第一句話是開玩笑,呸呸呸,情人節(jié)快樂)

責任編輯:華軒 來源: Java極客技術
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