关于树
对于树的数据结构大家都了解,只是树的类型有很多,所以可能又会对树产生一种陌生感。树其实就是由有限n(n>=1)个节点组成的一个具有层次关系的集合,它看起来像一棵倒挂的树,所以称之为“树”。
树的特点
- 每个节点有若干个或0个子节点;
- 根节点没有父节点;
- 每一个非根节点有且只有一个父节点;
- 每个子节点可以分为多个不相交的子树;
二叉搜索树
二叉搜索树(Binary Search Tree,简写BST),又称为二叉排序树,属于树的一种,通过二叉树将数据组织起来,树的每个节点都包含了健值 key、数据值 data、左子节点指针、右子节点指针。其中健值 key 是最核心的部分,它的值决定了树的组织形状;数据值 data 是该节点对应的数据,有些场景可以忽略,举个例子,key 为身份证号而 data 为人名,通过身份证号找人名;左子节点指针指向左子节点;右子节点指针指向右子节点。
二叉搜索树特点
- 左右子树也分别是二叉搜索树。
- 左子树的所有节点 key 值都小于它的根节点的 key 值。
- 右子树的所有节点 key 值都大于他的根节点的 key 值。
- 二叉搜索树可以为一棵空树。
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一般来说,树中的每个节点的 key 值都不相等,但根据需要也可以将相同的 key 值插入树中。
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插入操作
1.如果为空树则将插入节点作为根节点。
2.如果不为空树则从根节点开始,比较插入节点与根节点的 key 值,值相同则不做任何处理直接返回,大于则继续比较右子节点R,小于则继续比较左子节点L。
3.右子节点R与插入节点比较,插入节点的 key 值大的话则继续往R节点的右子节点比较,小于的话则继续往R节点左子节点比较。
4.以此类推不断往下寻找,直到找到左子节点指针或右子节点指针为空的节点,将插入节点放进去。
对于下面这棵树,插入D和H,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/846844ed734e5061.jpg)
创建D节点并与根节点比较,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/44487aa2782a8bc4.jpg)
D 小于 E,于是往左子节点继续比较,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/2d2a0a30ecb19b1b.jpg)
D 大于 C,应该往右子节点方向,而此时 C 节点的右子节点指针为空,D 节点可以放置进去。
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/da396adb685d4625.jpg)
同样的,对于 H 节点,先创建 H 节点并与根节点比较,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/d5a6ab5b75470f8b.jpg)
H 大于 E,于是往右子节点继续比较,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/d208d9e002303314.jpg)
H 大于 G,应该往右子节点方向,而此时 G 节点的右子节点指针为空,H 节点可以放置进去。
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/a710545c71f95f58.jpg)
插入顺序性
二叉搜索树的形状与节点插入顺序不同而可能不同,比如对于A B C D E F G H这些节点集,按E C A B D G F H顺序插入则为,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/3b2fd544f3f6ec62.jpg)
而如果调换前面两个节点,按照C E A B D G F H顺序插入则如下图,形状差别还是挺大的,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/ee2b3dba7fa8e8d2.jpg)
极端情况下,按照A B C D E F G H顺序插入,则为,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/2d3595c4535ebbfb.jpg)
查询操作
1.则从根节点开始,比较查询节点与根节点的 key 值,值相同则表示找到该节点,直接返回,大于则继续往右子节点R查找,小于则继续往左子节点L查找。
2.右子节点R与查询节点比较,查询节点的 key 值大的话则继续往R节点的右子节点查找,小于的话则继续往R节点左子节点查找。
3.以此类推不断往下寻找,直到找到节点的 key 值与查询节点的相同,则表示查找成功,如果最终找不到则说明不存在该节点。
对于下图的树查找 key 值为“B”和“G”的节点,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/f035de77a3c46133.jpg)
“B”与根节点的 key 值比较,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/79e0e513dcd6f8fa.jpg)
“B”小于“E”,往左子节点继续寻找,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/28517a470d1cbf7a.jpg)
“B”小于“C”,往左子节点继续寻找,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/4da9540113f523d9.jpg)
“B”大于“A”,往右子节点继续寻找,两者相等,找到。
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/07f37288d37f99f3.jpg)
继续查询 key 值为“G”的节点,与根节点比较,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/e9184b2a63060813.jpg)
“G”大于“E”,往右子节点,两者相等,找到。
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/6837bde4320ed0e9.jpg)
删除操作
删除操作分三种情况进行,
1.如果删除的节点为叶子节点,即它的左子节点指针和右子节点指针都为空时,则可以直接删掉该节点,并不会影响整棵树的结构。
2.如果删除的节点只有一个子节点(左子节点或右子节点),则直接将子节点提升到被删除的节点位置。
3.如果删除的节点有两个子节点,此时需要找到删除节点的中序后继或中序前驱来填补删除节点,中序后继其实就是所有大于删除节点中最小的那个,而中序前驱就是所有小于删除节点中最大的那个,因为二叉搜索树经过中序遍历后是一个递增序列,所以后继就是删除节点的后面那个节点,大于且大得最少的那个,比如1 2 3 4 5中4就是3的后继。前驱就是删除节点前面那个节点,比如1 2 3 4 5中2就是3的前驱。
情况一
删除“B”叶子结点,从根节点开始查找,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/db3ffe1e201276e9.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/09b4ece83c988285.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/1b4f6932485cab2c.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/d12cd646055a6b7a.jpg)
找到,直接删除,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/24721094102a3f4d.jpg)
情况二
假如树的结构如下图,现在要删除“C”节点,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/810bb82c960c300a.jpg)
从根节点开始找,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/ae972aa100185ee8.jpg)
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/7f6a4b350e4d9c05.jpg)
找到“C”节点,直接将原来指向“C”节点的右子节点指针指向“C”的子节点,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/9cdacdc2b3597faa.jpg)
最终为,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/befda4be7957edb5.jpg)
情况三
要在如下的树中删除“E”节点,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/bc4117fbadace940.jpg)
“E”节点存在两个子节点,于是开始寻找“E”节点的中序前驱来替换它,前驱在左子节点“C”下最大值的那个节点,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/a90878f338710b8d.jpg)
要找“C”节点下最大值节点则一直往右,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/90c5567f871d0f7b.jpg)
直到不能继续往下,即“D”节点即是前驱,用“D”节点来替换“E”节点,
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/1e89cfba91eb0d0f.jpg)
最终实现将“E”节点删除。
![](https://img.haomeiwen.com/i6334838/0475e2d6e3dbfbb7.jpg)
转自:https://blog.csdn.net/wangyangzhizhou/article/details/81323761
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