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package binary_search_tree;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;
/**
* 树结构本身是一种天然的的组织结构,用树存储数据能更加高效地搜索。
*
* 二叉树:和链表一样,动态数据结构。
* 1)、对于每一个节点,最多能分成2个节点,即左孩子和右孩子。
* 2)、没有孩子的节点称为叶子节点。
* 3)、每一个孩子节点最多只能有一个父亲节点。
* 4)、二叉树具有天然的递归结构,即每个节点的左右子树都是二叉树。
*
* 注意:一个节点也是二叉树、空也是二叉树。
*
* 二叉树的分类:
* 1)、满二叉树:除了叶子节点外,每个节点都有两个子节点。
*
*
* 二分搜索树:
* 1)、二分搜索树是一个二叉树,且其每一颗子树也是二分搜索树。
* 2)、二分搜索树的每个节点的值大于其左子树的所有节点的值,小于其右子树的所有节点的值。
* 3)、存储的元素必须有可比较性。
* 4)、通常来说,二分搜索树不包含重复元素。如果想包含重复元素的话,只需定义:
* 左子树小于等于节点;或者右子树大于等于节点。注意:数组和链表可以有重复元素。
*
* 什么是遍历操作?
* 1)、遍历就是把所有的节点都访问一遍。
* 2)、访问的原因和业务相关。
* 3)、在线性结构下,遍历是极其容易的,但是在树结构中,遍历会稍微有点难度。
*
* 如何对二叉树进行遍历?
* 对于遍历操作,两颗子树都要顾及。
*
* 前序遍历:最自然和常用的遍历方式。规律:根左右
* 中序遍历:规律:左根右
* 后序遍历:中序遍历的结果就是我们在二叉搜索树中所有数据排序后的结果。规律:左右根。应用:为二分搜索树释放内存。
*
* 心算出二叉搜索树的前中后序遍历:每一个二叉树都会被访问三次,从根节点出发,
* 前序遍历:当一个节点被访问第一次就记录它。
* 中序遍历:当一个节点被访问第二次的时候记录它。
* 后序遍历:当一个节点被访问第三次的时候才记录它。
*
* 前序遍历的非递归实现(深度优先遍历):需要使用栈记录下一步被访问的元素。
* 对于二叉搜索树的非递归实现一般有两种写法:
* 1)、经典教科书写法。
* 2)、完全模拟系统调用栈的写法。
*
* 层序遍历(广度优先遍历):需要使用队列记录当前出队元素的左右子节点。
* 广度优先遍历的意义:
* 1)、在于快速地查询要搜索的元素。
* 2)、更快地找到问题的解。
* 3)、常用于算法设计中——无权图最短路径。
* 4)、联想对比图的深度优先遍历与广度优先遍历。
*
* 从二分搜索树中删除最小值与最大值:
* 往左走的最后一个节点即是存有最小值的节点,往右走的最后一个节点即是存有最大值的节点。
*
* 删除二分搜索树种的任意元素:
* 1)、删除只有左孩子的节点。
* 2)、删除只有右孩子的节点。
* 3)、删除具有左右孩子的节点:
* 1、找到 s = min(d->right)
* s 是 d 的后继(successor)节点,也即 d 的右子树中的最小节点。
* s->right = delMin(d->right)
* s->left = d->left
* 删除 d,s 是新的子树的根。
* 2、找到 p = max(d->left)
* p 是 d 的前驱(predecessor)节点。
*
* 如何高效实现 rank(E 是排名第几的元素)?
* 如何高效实现 select(查找排名第10的元素)?
* 最好的方式是实现一个维护 size 的二分搜索树:
* 给 Node 节点添加新的成员变量 size。
* 维护 depth 的二分搜索树。
* 维护 count 支持重复元素的二分搜索树。
*/
public class BST<E extends Comparable<E>> {
private class Node {
private E e;
private Node left, right;
public Node(E e) {
this.e = e;
this.left = null;
this.right = null;
}
}
private Node root;
private int size;
public BST() {
this.root = null;
this.size = 0;
}
public int getSize() {
return size;
}
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
/**
* 添加元素
*
* @param e E
*/
public void add(E e) {
root = add(root, e);
}
/**
* 将元素 e 插入到以根节点 root 的二叉树中
*
* @param root Node
* @param e E
* @return 插入元素 e 后的二叉搜索树的根节点
*/
private Node add(Node root, E e) {
if (root == null) {
size++;
return new Node(e);
}
if (root.e.compareTo(e) < 0) {
root.right = add(root.right, e);
} else if (root.e.compareTo(e) > 0) {
root.left = add(root.left, e);
}
return root;
}
/**
* 判断是否包含元素 e
*
* @param e E
* @return 是否包含元素 e
*/
public boolean contains(E e) {
return contains(root, e);
}
/**
* 判断以 root 为根节点的二叉搜索树种是否有元素 e
*
* @param root Node
* @param e E
* @return 以 root 为根节点的二叉搜索树种是否有元素 e
*/
private boolean contains(Node root, E e) {
if (root == null) {
return false;
}
if (e.compareTo(root.e) < 0) {
return contains(root.left, e);
} else if (e.compareTo(root.e) > 0) {
return contains(root.right, e);
} else {
return true;
}
}
/**
* 前序遍历
*/
public void preOrder() {
preOrder(root);
}
/**
* 以根节点 root 的前序遍历
*
* @param root Node
*/
private void preOrder(Node root) {
if (root == null) {
return;
}
System.out.println(root.e);
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
/**
* 前序遍历非递归实现,需要借助栈存储下一步要访问的元素
*/
public void preOrderNR() {
if (root == null) {
return;
}
Stack<Node> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
Node cur = stack.pop();
System.out.println(cur.e);
if (cur.right != null) {
stack.push(cur.right);
}
if (cur.left != null) {
stack.push(cur.left);
}
}
}
/**
* 中序遍历
*/
public void inOrder() {
inOrder(root);
}
/**
* 以根节点 root 的中序遍历
*
* @param root Node
*/
private void inOrder(Node root) {
if (root == null) {
return;
}
inOrder(root.left);
System.out.println(root.e);
inOrder(root.right);
}
/**
* 后序遍历
*/
public void postOrder() {
postOrder(root);
}
/**
* 后序遍历
*
* @param root Node
*/
private void postOrder(Node root) {
if (root == null) {
return;
}
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
System.out.println(root.e);
}
/**
* 层序遍历
*/
public void levelOrder() {
if (root == null) {
return;
}
Queue<Node> q = new LinkedList<>();
q.add(root);
while (!q.isEmpty()) {
Node cur = q.remove();
System.out.println(cur.e);
if (cur.left != null) {
q.add(cur.left);
}
if (cur.right != null) {
q.add(cur.right);
}
}
}
/**
* 获取最小值
*
* @return 最小值
*/
public E minValue() {
if (size == 0) {
throw new IllegalArgumentException("BST is empty!");
}
Node ret = minValue(root);
return ret.e;
}
/**
* 递归获取最小值
*
* @param cur 当前的根节点
* @return Node
*/
private Node minValue(Node cur) {
if (cur.left == null) {
return cur;
}
return minValue(cur.left);
}
/**
* 获取最大值
*
* @return 最大值
*/
public E maxValue() {
if (size == 0) {
throw new IllegalArgumentException("BST is empty!");
}
Node ret = maxValue(root);
return ret.e;
}
/**
* 递归获取最大值
*
* @param cur 当前的根节点
* @return Node
*/
private Node maxValue(Node cur) {
if (cur.right == null) {
return cur;
}
return maxValue(cur.right);
}
/**
* 删除最小节点
*
* @return 被删除的最小值
*/
public E removeMinValue() {
E minNode = minValue();
root = removeMinValue(root);
return minNode;
}
/**
* 删除以 cur 为根节点的二叉搜索树中的最小节点
*
* @param cur 当前的根节点
* @return 被删除最小节点后的新的根节点
*/
private Node removeMinValue(Node cur) {
if (cur.left == null) {
Node rightNode = cur.right;
cur.right = null;
size--;
return rightNode;
}
cur.left = removeMinValue(cur.left);
return cur;
}
/**
* 删除最大节点
*
* @return 最大节点
*/
public E removeMaxValue() {
E maxValue = maxValue();
root = removeMaxValue(root);
return maxValue;
}
/**
* 删除以 cur 为根节点的二叉搜索树的最大节点
*
* @param cur 当前的根节点
* @return 删除最大节点后的新的根节点
*/
private Node removeMaxValue(Node cur) {
if (cur.right == null) {
Node leftNode = cur.left;
cur.left = null;
size--;
return leftNode;
}
cur.right = removeMaxValue(cur.right);
return cur;
}
/**
* 删除指定的节点
*
* @param e E
*/
public void remove(E e) {
root = remove(root, e);
}
/**
* 删除以 cur 为根节点中的指定节点
*
* @param cur Node
* @param e E
* @return 删除指定节点后的新的节点
*/
private Node remove(Node cur, E e) {
// 1、处理没有找到要删除的节点时的情况
if (cur == null) {
return null;
}
// 2、处理待删除的节点比当前的根节点 cur 小的情况
if (e.compareTo(cur.e) < 0) {
cur.left = remove(cur.left, e);
return cur;
} else if (e.compareTo(cur.e) > 0) {
// 3、处理待删除的节点比当前的根节点 cur 大的情况
cur.right = remove(cur.right, e);
return cur;
} else { // 4、处理待删除节点为根节点 cur 的情况
// 1)、处理待删除节点左子树为空的情况
if (cur.left == null) {
Node rightNode = cur.right;
cur.right = null;
size--;
return rightNode;
}
// 2)、处理待删除节点右子树为空的情况
if (cur.right == null) {
Node leftNode = cur.left;
cur.left = null;
size--;
return leftNode;
}
// 3)、处理待删除节点左右子树都为空的情况
// 找出待删除节点右子树的最小值
Node processor = minValue(cur.right);
// 将删除了待删除节点右子树的最小值后的新的根节点挂接到 processor 的右子树上
processor.right = removeMinValue(cur.right);
// 将待删除节点的左子树挂接到 processor 的左子树上
processor.left = cur.left;
// 释放游离的对象
cur.left = cur.right = null;
return processor;
}
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
generateBSTString(root, 0, sb);
return sb.toString();
}
/**
* 生成以 root 为根节点的 BST 字符串
*
* @param root Node
* @param deep Deep
* @param sb StringBuilder
*/
private void generateBSTString(Node root, int deep, StringBuilder sb) {
if (root == null) {
sb.append(generateString(deep)).append("null\n");
return;
}
sb.append(generateString(deep)).append(root.e).append("\n");
generateBSTString(root.left, deep + 1, sb);
generateBSTString(root.right, deep + 1, sb);
}
/**
* 生成二叉树深度描述字符串
* -- 表示深度为1
* ---- 表示深度为 2
* 依次类推
*
* @param deep Deep
* @return 二叉树深度描述字符串
*/
private String generateString(int deep) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < deep; i++) {
sb.append("--");
}
return sb.toString();
}
}