Java学习苦旅(二十三)——二叉搜索树

本篇博客将详细讲解二叉搜索树。

文章目录

  • 二叉搜索树
    • 概念
    • 操作
      • 查找
      • 插入
      • 删除
    • 性能分析
  • 结尾

二叉搜索树

概念

二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:

若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值

若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于根节点的值

它的左右子树也分别为二叉搜索树

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操作

查找

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示例代码

class Node {
    public int val;
    public Node left;
    public Node right;

    public Node(int val) {
        this.val = val;
    }
}

public class BinarySearchTree {
    public Node root = null;

    public Node search(int key) {
        Node cur = root;
        while (cur != null) {
            if (cur.val < key) {
                cur = cur.right;
            } else if (cur.val == key) {
                return cur;
            } else {
                cur = cur.left;
            }
        }
        return null;
    }
}

插入

具体步骤:

  1. 如果树为空树,即根 == null,直接插入

  2. 如果树不是空树,按照查找逻辑确定插入位置,插入新结点

示例代码

public boolean insert(int val) {
    if (root == null) {
        root = new Node(val);
        return true;
    }
    Node cur = root;
    Node parent = null;
    while (cur != null) {
        if (cur.val < val) {
            parent = cur;
            cur = cur.right;
        } else if (cur.val == val) {
            return false;//不能有相同的数据
        } else {
            parent = cur;
            cur = cur.left;
        }
    }
    Node node = new Node(val);
    if (parent.val < val) {
        parent.right = node;
    } else {
        parent.left = node;
    }
    return true;
}

删除

设待删除结点为 cur, 待删除结点的双亲结点为parent

  1. cur.left == null
  • cur 是 root,则 root = cur.right

  • cur 不是 root,cur 是 parent.left,则 parent.left = cur.right

  • cur 不是 root,cur 是 parent.right,则 parent.right = cur.right

  1. cur.right == null
  • cur 是 root,则 root = cur.left

  • cur 不是 root,cur 是 parent.left,则 parent.left = cur.left

  • cur 不是 root,cur 是 parent.right,则 parent.right = cur.left

  1. cur.left != null && cur.right != null
  • 需要使用替换法进行删除,即在它的右子树中寻找中序下的第一个结点(关键码最小),用它的值填补到被删除节点中,再来处理该结点的删除问题

示例代码

public void remove(int key) {
    Node cur = root;
    Node parent = null;
    while (cur != null) {
        if (cur.val == key) {
            removeNode(cur,parent);
            break;
        }else if (cur.val < key) {
            parent = cur;
            cur = cur.right;
        } else {
            parent = cur;
            cur = cur.left;
        }
    }
}

public void removeNode(Node cur, Node parent) {
    if (cur.left == null) {
        if (cur == root) {
            root = cur.right;
        } else if (cur == parent.left) {
            parent.left = cur.right;
        } else {
            parent.right = cur.right;
        }
    } else if (cur.right == null) {
        if (cur == root) {
            root = cur.left;
        } else if (cur == parent.left) {
            parent.left = cur.left;
        } else {
            parent.right = cur.left;
        }
    } else {
        Node targetParent = cur;
        Node target = cur.right;
        while (target.left != null) {
            targetParent = target;
            target = target.left;
        }
        cur.val = target.val;
        if (target == targetParent.left) {
            targetParent.left = target.right;
        } else {
            targetParent.right = target.right;
        }
    }
}

性能分析

插入和删除操作都必须先查找,查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能。对有n个结点的二叉搜索树,若每个元素查找的概率相等,则二叉搜索树平均查找长度是结点在二叉搜索树的深度的函数,即结点越深,则比较次数越多。但对于同一个关键码集合,如果各关键码插入的次序不同,可能得到不同结构的二叉搜索树:

image-20220315170313260

最优情况下,二叉搜索树为完全二叉树,其平均比较次数为:log(N)

最差情况下,二叉搜索树退化为单支树,其平均比较次数为:N/2

结尾

本篇博客到此结束。
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