⭐️前言⭐️
本篇文章——二叉搜索树既是对之前的文章【树与二叉树】的一些补充,也是给后续文章TreeMap和TreeSet接口介绍的铺垫。
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📍内容导读📍
二叉搜索树
🍅1.概念
二叉搜索树又称作二叉排序树,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
- 二叉搜索树的中序遍历结果是有序的
如下图所示就是一棵二叉搜索树
先通过代码完成二叉搜索树的基本构造:
publicclassBinarySearchTree{staticclassTreeNode{publicint val;publicTreeNode left;publicTreeNode right;publicTreeNode(int val){this.val = val;}}publicTreeNode root;}
🍅2.查找操作
在搜索树中查找关键值,因为二叉搜索树的特性,所以可以将关键值与根节点值比较,如果比根节点值小,就去左子树中寻找,反之去右子树中寻找。
publicTreeNodesearch(int key){TreeNode cur=root;while(cur!=null){if(cur.val<key){
cur=cur.right;}elseif(cur.val>key){
cur=cur.left;}else{return cur;}}//走到这里说明没有找到关键字returnnull;}
🍅3.插入操作
插入操作依然遵循二叉搜索树的特性,与根节点值进行比较,如果比它小就往左子树中插入,如果比它大就往右子树中插入,可以发现,最后都是插入到了叶子节点上。因为插入操作需要让上一个节点有引用指向插入节点,所以需要使用两个节点。
publicbooleaninsert(int key){TreeNode node=newTreeNode(key);//空树直接插入if(root==null){
root=node;returntrue;}TreeNode cur=root;TreeNode parent=null;//用于存储上一个节点的引用while(cur!=null){if(cur.val<key){
parent=cur;
cur=cur.right;}elseif(cur.val>key){
parent=cur;
cur=cur.left;}else{//存在相同的元素 则不能插入成功returnfalse;}}//代码走到这里,cur==null,根据与上一个节点parent的val的比较,确定插入该结点的左还是右if(parent.val<key){
parent.right=node;}else{
parent.left=node;}returntrue;}
🍅4.删除操作
二叉搜索树的删除操作十分复杂,首先需要找到要删除的节点,但是该结点可能有左右子树,所以不能直接删除,需要分情况来确定具体的删除方式,如下:
设待删除结点为 cur, 待删除结点的父结点为 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
2.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
3.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最小值(它一定没有左树)【或者在它的左子树中寻找最大值,它一定没有右树】,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(处理该结点就和情况1相同,没有左子树)
代码实现:
/**
* 删除关键字为key的节点
* @param key
*/publicvoidremove(int key){//先找到该节点TreeNode cur=root;TreeNode parent=null;while(cur!=null){if(cur.val<key){
parent=cur;
cur=cur.right;}elseif(cur.val>key){
parent=cur;
cur=cur.left;}else{//代码走到此处说明找到了要删除的节点removeNode(cur,parent);}}}/**
* 进行删除
* @param cur 要删除的节点
* @param parent 删除节点的父结点
*/privatevoidremoveNode(TreeNode cur,TreeNode parent){if(cur.left==null){if(cur==root){
root=root.right;}elseif(cur==parent.left){
parent.left=cur.right;}else{
parent.right=cur.right;}}elseif(cur.right==null){if(cur==root){
root=root.left;}elseif(cur==parent.left){
parent.left=cur.left;}else{
parent.right=cur.left;}}else{TreeNode targetParent=cur;//记录用于替换的节点的上一个节点TreeNode target=cur.right;//记录用于替换的节点//在右子树中寻找最小值,就是一直往左走,走到尽头的节点就是最小值while(target.left!=null){
targetParent=target;
target=target.left;}//找到用于替换的节点,完成值的替换,再去处理删除这个替换节点
cur.val=target.val;//此时该节点一定没有左子树,与之前没有左子树的删除方法相同if(targetParent.left==target){
targetParent.left=target.right;}else{
targetParent.right=target.right;}}}
🍅5.性能分析
二叉搜索树的插入和删除操作都需要先进性查找,查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能,根据不同的插入次序,得到的二叉树结构也可能不同。
最优情况:
得到一棵完全二叉树
查找的时间复杂度为O(
l
o
g
2
N
log_2N
log2N)
最差情况:
得到一棵单分支的树
查找的时间复杂度为O(N)
TreeMap 和 TreeSet (这两个接口在后边的文章中介绍)即 java 中利用搜索树实现的 Map 和 Set;实际上用的是红黑树,而红黑树是一棵近似平衡的二叉搜索树,即在二叉搜索树的基础之上 + 颜色以及红黑树性质验证,关于红黑树的内容后序再进行讲解。
⭐️最后的话⭐️
总结不易,希望uu们不要吝啬你们的👍哟(^U^)ノ~YO!!如有问题,欢迎评论区批评指正😁
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