• 【数据结构与算法】手撕二叉查找树


    二叉查找树

    定义

    • 二叉查找树(亦称二叉搜索树、二叉排序树)是一棵二叉树,且各结点关键词互异,其中根序列按其关键词递增排列。

    • 等价描述:二叉查找树中任一结点 P,其左子树中结点的关键词都小于 P 的关键词,右子树中结点的关键词都大于 P 的关键词,且结点 P 的左右子树也都是二叉查找树

    节点结构

    1️⃣ key:关键字的值
    2️⃣ value:关键字的存储信息
    3️⃣ left:左节点的引用
    4️⃣ right:右节点的引用

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    class BSTNode<K extends Comparable<K>,V>{ public K key; public V value; public BSTNode<K,V> left; public BSTNode<K,V> right; }

    为了代码简洁,本文不考虑属性的封装,一律设为 public

    查找算法

    思想:利用二叉查找树的特性,左子树值小于根节点值,右子树值大于根节点值,从根节点开始搜索

    • 如果目标值等于某节点值,返回该节点
    • 如果目标值小于某节点值,搜索该节点的左子树
    • 如果目标值大于某节点值,搜索该节点的右子树

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    public BSTNode<K, V> searchByRecursion(K key) { return searchByRecursion(root, key); } private BSTNode<K, V> searchByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key) { if (t == null || t.key == key) return t; else if (key.compareTo(t.key) < 0) return searchByRecursion(t.left, key); else return searchByRecursion(t.right, key); }

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    public BSTNode<K,V> searchByIteration(K key) { BSTNode<K,V> p = this.root; while(p != null) { if(key.compareTo(p.key) < 0) p = p.left; else if(key.compareTo(p.key) > 0) p = p.right; else return p; } return null; }

    插入算法

    • 在以 t 为根的二叉查找树中插入关键词为 key 的结点
    • t 中查找 key,在查找失败处插入

    1️⃣ 递归版本

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    public void insertByRecursion(K key, V value) { this.root = insertByRecursion(root, key, value); } private BSTNode<K, V> insertByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key, V value) { if (t == null) { return new BSTNode<>(key, value); } else if (key.compareTo(t.key) < 0) t.left = insertByRecursion(t.left, key, value); else if (key.compareTo(t.key) > 0) t.right = insertByRecursion(t.right, key, value); else { t.value = value; // 如果二叉查找树中已经存在关键字,则替换该结点的值 } return t; }

    2️⃣ 迭代版本

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    public void insertByIteration(K key, V value) { BSTNode<K, V> p = root; if (p == null) { root = new BSTNode<>(key, value); return; } BSTNode<K, V> pre = null; while (p != null) { pre = p; if (key.compareTo(p.key) < 0) p = p.left; else if (key.compareTo(p.key) > 0) p = p.right; else { p.value = value; // 如果二叉查找树中已经存在关键字,则替换该结点的值 return; } } if(key.compareTo(pre.key) < 0) { pre.left = new BSTNode<>(key, value); } else { pre.right = new BSTNode<>(key, value); } }

    删除算法

    • 在以 t 为根的二叉查找树中删除关键词值为 key 的结点

    • t 中找到关键词为 key 的结点,分三种情况删除 key

      • key 是叶子节点,则直接删除

      • key 只有一棵子树,则子承父业

      • key 既有左子树也有右子树,则找到 key 的后继结点,替换 key 和后继(前驱)节点的值,然后删除后继节点(后继/前驱节点只有一棵子树,转化为第二种情况)。
        后继结点是当前结点的右子树的最左结点,如果右子树没有左子树,则后继节点就是右子树的根节点。
        前驱结点时当前节点的左子树的最右结点,如果左子树没有右子树,则前驱结点就是左子树的根节点。

    1️⃣ 写法一

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    public void removeByRecursion(K key) { this.root = removeByRecursion(root, key); } private BSTNode<K, V> removeByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key) { if(t == null) return root; else if(t.key.compareTo(key) < 0) t.right = removeByRecursion(t.right, key); // key大,递归处理右子树 else if(t.key.compareTo(key) > 0) t.left = removeByRecursion(t.left, key); // key小,递归处理左子树 else { if(t.right == null) return t.left; // 情况一、二一起处理 if(t.left == null) return t.right; // 情况一、二一起处理 BSTNode<K, V> node = t.right; // 情况三:右子树没有左子树 if (node.left == null) { node.left = t.left; } else { // 情况三:右子树有左子树 BSTNode<K, V> pre = null; while (node.left != null) { pre = node; node = node.left; } t.key = node.key; t.value = node.value; pre.left = node.right; } } return t; }

    2️⃣ 写法二

    情况三也进行递归处理,写法更简单(考虑的前驱结点)

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    java
    private BSTNode<K, V> removeByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key) { if (t == null) return root; else if (t.key.compareTo(key) < 0) t.right = removeByRecursion(t.right, key); // key大,递归处理右子树 else if (t.key.compareTo(key) > 0) t.left = removeByRecursion(t.left, key); // key小,递归处理左子树 else { else if (t.right == null) return t.left; else { BSTNode<K, V> pre = t.left; while (pre.right != null) { pre = pre.right; } t.key = pre.key; t.value = pre.value; t.left = removeByRecursion(t.left, t.key); } } return t; }

    完整代码

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    java
    class BSTNode<K extends Comparable<K>, V> { public K key; public V value; public BSTNode<K, V> left; public BSTNode<K, V> right; public BSTNode(K key, V value) { this.key = key; this.value = value; } } class BSTree<K extends Comparable<K>, V> { public BSTNode<K, V> root; private void inorder(BSTNode<K, V> root) { if (root != null) { inorder(root.left); System.out.print("(key: " + root.key + " , value: " + root.value + ") "); inorder(root.right); } } private void preorder(BSTNode<K, V> root) { if (root != null) { System.out.print("(key: " + root.key + " , value: " + root.value + ") "); preorder(root.left); preorder(root.right); } } private void postorder(BSTNode<K, V> root) { if (root != null) { postorder(root.left); postorder(root.right); System.out.print("(key: " + root.key + " , value: " + root.value + ") "); } } public void postorderTraverse() { System.out.print("后序遍历:"); postorder(root); System.out.println(); } public void preorderTraverse() { System.out.print("先序遍历:"); preorder(root); System.out.println(); } public void inorderTraverse() { System.out.print("中序遍历:"); inorder(root); System.out.println(); } public BSTNode<K, V> searchByRecursion(K key) { return searchByRecursion(root, key); } private BSTNode<K, V> searchByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key) { if (t == null || t.key == key) return t; else if (key.compareTo(t.key) < 0) return searchByRecursion(t.left, key); else return searchByRecursion(t.right, key); } public BSTNode<K, V> searchByIteration(K key) { BSTNode<K, V> p = root; int cmp = key.compareTo(p.key); while (p != null) { if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else return p; } return null; } public void insertByRecursion(K key, V value) { this.root = insertByRecursion(root, key, value); } private BSTNode<K, V> insertByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key, V value) { if (t == null) { return new BSTNode<>(key, value); } int cmp = key.compareTo(t.key); if (cmp < 0) t.left = insertByRecursion(t.left, key, value); else if (cmp > 0) t.right = insertByRecursion(t.right, key, value); else { t.value = value; } return t; } public void insertByIteration(K key, V value) { BSTNode<K, V> p = root; if (p == null) { root = new BSTNode<>(key, value); return; } BSTNode<K, V> pre = null; while (p != null) { pre = p; int cmp = key.compareTo(p.key); if (cmp < 0) p = p.left; else if (cmp > 0) p = p.right; else { p.value = value; // 如果二叉查找树中已经存在关键字,则替换该结点的值 return; } } if (key.compareTo(pre.key) < 0) { pre.left = new BSTNode<>(key, value); } else { pre.right = new BSTNode<>(key, value); } } public void removeByRecursion(K key) { this.root = removeByRecursion(root, key); } private BSTNode<K, V> removeByRecursion(BSTNode<K, V> t, K key) { if (t == null) return root; else if (t.key.compareTo(key) < 0) t.right = removeByRecursion(t.right, key); // key大,递归处理右子树 else if (t.key.compareTo(key) > 0) t.left = removeByRecursion(t.left, key); // key小,递归处理左子树 else { // if (t.right == null) return t.left; // 情况一 // if (t.left == null) return t.right; // 情况二 // BSTNode<K, V> node = t.right; // 情况三:右子树没有左子树 // if (node.left == null) { // node.left = t.left; // } else { // 情况三:右子树有左子树 // BSTNode<K, V> pre = null; // while (node.left != null) { // pre = node; // node = node.left; // } // t.key = node.key; // t.value = node.value; // pre.left = node.right; if (t.left == null) return t.right; else if (t.right == null) return t.left; else { BSTNode<K, V> pre = t.left; while (pre.right != null) { pre = pre.right; } t.key = pre.key; t.value = pre.value; t.left = removeByRecursion(t.left, t.key); } } return t; } }

    🐛 方法测试:

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    public static void main(String[] args) { BSTree<Integer, Integer> tree = new BSTree<>(); // tree.insertByRecursion(1, 1); // tree.insertByRecursion(5, 1); // tree.insertByRecursion(2, 1); // tree.insertByRecursion(4, 1); // tree.insertByRecursion(3, 1); // tree.insertByRecursion(1, 2); tree.insertByIteration(1, 1); tree.insertByIteration(5, 1); tree.insertByIteration(2, 1); tree.insertByIteration(4, 1); tree.insertByIteration(3, 1); //tree.insertByIteration(1, 5); tree.removeByRecursion(4); tree.preorderTraverse(); tree.inorderTraverse(); tree.postorderTraverse(); BSTNode<Integer, Integer> node = tree.searchByIteration(1); System.out.println(node.key + " " + node.value); }
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    先序遍历:(key: 1 , value: 5) (key: 5 , value: 1) (key: 2 , value: 1) (key: 3 , value: 1) 中序遍历:(key: 1 , value: 5) (key: 2 , value: 1) (key: 3 , value: 1) (key: 5 , value: 1) 后序遍历:(key: 3 , value: 1) (key: 2 , value: 1) (key: 5 , value: 1) (key: 1 , value: 5) 1 5
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