Wofficre 2020-02-14
大家好,我是鸭血粉丝,拼着头发掉光的风险给大家总结了这篇文章,我愿拿我明年的今天还是单身来祝愿你们能学会~
所谓二叉查找树,就是按照二分进行查找,每次查询只需要选择其中一个子树就进行查找,从而减少查找次数,提升查询效率!
在前面的文章中,我们对树这种数据结构做了一些基本介绍,今天我们继续来聊聊一种非常常用的动态查找树: 二叉查找树。
二叉查找树,英文全称:Binary Search Tree,简称:BST,它是计算机科学中最早投入实际使用的一种树形结构,特性如下:
特性定义比较粗放,所以在树形形态结构上,有着多样,例如下图:
上图 a、b、c 三个图,都满足以上特性,也被称为二叉查找树,虽然通过中序遍历可以得到一个有效的数组:[1、2、3、4、5、6、7、8],但是就查找效率来说,有着一定的差别,例如查询目标为8的内容,从根目录开始查询,结构如下:
由此可见,不同的形状,所需查找的次数是不一样的,关于这一点,后面我们在介绍平衡二叉查找树、红黑树这种数据结构的时候,会进行详细介绍。
虽然二叉查找树,在不同的形状下,查找效率不一样,但是它是学习其他树形结构的基础,了解了二叉查找树的算法,相信再了解其他二叉树结构会轻松很多。
2.1、 新增
新增元素表示向二叉树中添加元素,比较简单。如果二叉树为空,默认第一个元素就是根节点,如果二叉树不为空,就以上面提到的特点为判断条件,进行左、右节点的添加。
2.2、 查找
查找元素表示从根节点开始查找元素,如果根节点为空,就直接返回空值,如果不为空,通过以左子树小于父节点,右子树大于父节点的特性为依据进行判断,然后以递归方式进行查找元素,直到找到目标的元素为止。
2.3、 删除
删除元素表示从二叉树中移除要删除的元素,逻辑稍微复杂一些。同样,先要判断根节点是否为空,如果为空,直接返回,如果不为空,分情况考虑。
被删除的节点,右子树为空
这种场景,只需要将被删除元素的左子树的父节点移动到被删除元素的父节点,然后将被删除元素移除即可。
这种场景,与上面类似,只需要将被删除元素的右子树的父节点移动到被删除元素的父节点,然后将被删除元素移除即可。
这种场景,稍微复杂一点,先定位到要删除的目标元素,根据左子节点内容一定小于当前节点内容特点,找到目标元素的左子树,通过递归遍历找到目标元素的左子树的右子树,找到最末端的元素之后,进行与目标元素进行替换,最后移除最末端元素。
2.4、 遍历
二叉树的遍历方式,分两类:
2.4.1、层次遍历
层次遍历,算法思路比较简单,从根节点开始,分层从左到右进行遍历元素。
2.4.2、深度遍历
深度遍历,在遍历起始位置上又分三种,分别是前序遍历、中序遍历、后序遍历,每种遍历方式输出的结果不一样。
尽管二叉树在遍历方式上有多种,但是只要我们掌握了其中的思路原理,再去实现起来,就会轻松很多。
首先创建一个实体数据结构BSTNode,内容如下:
然后,创建一个二叉查找树操作类BinarySearchTree,内容如下:
最后,我们来测试一下,代码内容如下:
输出结果:
========插入元素======== 插入关键字key=5 插入到树根节 插入关键字key=2 插入关键字key=7 插入关键字key=1 插入关键字key=6 插入关键字key=4 插入关键字key=8 插入关键字key=3 插入关键字key=9 插入关键字key=10 ========中序遍历元素======== key:1 key:2 key:3 key:4 key:5 key:6 key:7 key:8 key:9 key:10 ========查找key为9的元素======== 搜索关键字key=9 搜索路径[5 ->7 ->8 ->9 ->],搜索成功 查找结果:true ========删除key为10的元素======== 删除关键字key=10 开始搜索目标元素[5 ->7 ->8 ->9 ->10 ->],搜索成功 删除结果:true ========再次中序遍历元素======== key:1 key:2 key:3 key:4 key:5 key:6 key:7 key:8 key:9
四、总结