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数据结构-二分搜索树

数据结构-二分搜索树

作者: habit_learning | 来源:发表于2018-06-06 15:05 被阅读21次

二叉树

定义:二叉树是最多只有两个节点的树,二叉树具有唯一根节点。

二叉树

二叉树的特点:

1、二叉树每个节点最多有两个孩子;

2、二叉树每个节点最多有一个父亲。

二分搜索树

二分搜索树

二分搜索树特点:

1、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;

2、每一颗子树也是二分搜索树。

源码分析:

二分搜索树结构

    首先,二分搜索树的泛型必须是实现了 Comparable 的,即可以比较的。属性 Node 有三个变量,类似于LinkedList。记录着当前节点的值,左右节点。

向二分搜索树中添加元素 add(E e):

add

    采用递归方式——递归的终止条件:最后一步是递归到最后一个根元素 NULL,此时将新节点放入该位置;递归的步骤:这里要根据当前节点的值和 e 的大小,来判断走左右子树。然后递归函数add(node.left , e) 或者 add(node.right, e)。

查找元素 contains(E e):

contains

和 add 类似的递归操作,只是查找元素不需要赋值。

递归终止条件:1、走到最后一个节点 NULL,还没找到;2、找到了元素 E。

递归操作:依旧是根据当前节点的值和 e 的大小,来判断走左右子树的递归。

遍历二分搜索树——前序遍历

前序遍历

前序遍历(又称深度优先遍历,即会优先走完左子树,然后往回走):先根节点,再左右分支。

递归终止条件:走到最后一个节点 NULL。

递归操作:分别从左右两边开始递归。

遍历二分搜索树——中序遍历

中序遍历

中序遍历:左分支——> 根节点 ——> 右分支。

遍历二分搜索树——后序遍历

后序遍历

后序遍历:左芬子——> 右分支——> 根节点。

遍历结果分析

只有中序遍历有明显的特征,即可以自然排序。

遍历分析

    每个根节点都会遍历三次,图中 1,2,3 点。1 点代表该根节点第一次访问;2 点代表左子树走完之后(走到最后一步左 NULL 节点返回),再次访问该根节点;3 点表示右子树走完之后(走到最后一步右 NULL 节点返回),再次访问该节点。

    对于前序遍历来说,走到1 点就会输出;中序遍历,走到2 点才会输出;后序遍历,走到 3点才会输出。并且,遍历的顺序是左子树到右子树。

二分搜索树遍历执行顺序

前序遍历结果:即执行1 号点的输出顺序,28 16 13 22 30 29 42;

中序遍历结果:即执行2 号点的输出顺序,13 16 22 28 30 29 42;

后序遍历结果:即执行3 号点的输出顺序,13 22 16 29 42 30 28;

二分搜索树其他遍历扩展:

    二分搜索树的前序遍历(深度优先遍历),非递归实现:由于前序遍历的顺序是 根节点——> 左子树 ——> 右子树,并且输出是在第一次访问节点时。于是可以使用栈,来记录节点的访问顺序,因为栈是后进先出的,于是必须先压入右节点再压入左节点。

栈实现前序遍历

    二分搜索树的层序遍历:按层遍历。

层序遍历 队列实现层序遍历

层序遍历的输出结果为: 28 16 30 13 22 29 42;

查找二分搜索树的最大值和最小值:

    思路分析:因为二分搜索树的左子树是小于根节点的,右子树是大于跟节点的,于是最小值是在左子树的最左边节点(node.left == null);最大值在右子树的最右边那个节点(node.right == null)。

二分搜索树最小值 二分搜索树最大值

删除二分搜索树的最小值或者最大值:

    思路分析:删除最小值时,找到左子树的最左节点(最小值节点,node.left == null),然后让其上一个节点的左节点指向当前最小值节点的右子树,同时删除最小值节点(node.right = null);删除最大值时,找到右子树的最右节点(最大值节点,node.right == null),然后让其上一个节点的右节点指向当前最大值节点的左子树,同时删除最大值节点(node.left = null)。

删除最小值节点 删除最大值节点

删除二分搜索树的任意节点:

    思路分析:当删除的元素没有左子树(node.left == null)或者没有右子树(node.right == null),这个逻辑跟删除最小值和最大值时一样的;当删除的元素有左右子树,则需要采用后继或者前驱策略(本案例采用后继策略,前驱类似)。

后继:使用比当前需要删除的元素的值大的且最近的节点,替换当前需要删除的元素,即使用当前需要删除的节点的右子树的最小值;

前驱:使用比当前需要删除的元素的值小的且最近的节点,替换当前需要删除的元素,即使用当前需要删除的节点的左子树的最大值;

删除任意节点

时间复杂度分析:

对于链表结构,add、contains、remove操作都需要遍历元素,即是O(n)的时间复杂度;对于二分搜索树来说,如果是满二叉树的情况,上面的操作都是O(h)的时间复杂度,其中 h 为树的高度,并且 h = log n,所以时间复杂度为O(log n);但是如果二叉树的元素在一边,即 h = n,则时间复杂度跟链表结构是一样的,为 O(n)。

二分搜索树和链表结构的时间复杂度分析

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