Java数据结构与算法之树(动力节点java学院整理)

2019-11-26 12:37:59

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来源：转载

供稿：网友

为什么使用树：

树结合了两种数据结构的有点：一种是有序数组，树在查找数据项的速度和在有序数组中查找一样快；另一种是链表，树在插入数据和删除数据项的速度和链表一样。既然这样，就要好好去学了....
(最主要讨论的是二叉树中的二叉搜索树，即一个节点的左子节点关键值小于这个节点，右子节点的关键值大于这个节点)

设计前的思考：

树――>元素（节点）

class Node{ public int iData ; public float fData ; public Node left ; public Node right ; //方法 public Node(int iData,float fData){} public void displayNode(){} }class Tree{ Node root ;//树根 //方法 public void insert(){} public void displayTree(){} public void find(){} public void delete(){}}

插入数据：

 //插入子节点 public void insert(int iData ,float fData) { Node newNode = new Node(iData,fData) ; if(root == null) root = newNode ; else { Node current = root ; Node parent ; while(true)//寻找插入的位置  { parent = current ; if(iData<current.iData) { current = current.left ; if(current == null) { parent.left = newNode ; return ; } } else { current =current.right ; if(current == null) { parent.right = newNode ; return ; } } } } }

遍历树：

//中序遍历方法 public void inOrder(Node localRoot) { if(localRoot != null) { inOrder(localRoot.left) ;//调用自身来遍历左子树 localRoot.displayNode() ;//访问这个节点 inOrder(localRoot.right) ;//调用自身来遍历右子树 } }

查找某个节点：

//查找某个节点 public Node find(int iData) { Node current = root ; while(current.iData != iData) { if(current.iData<iData) current = current.right ; else current = current.left ; if(current == null) return null ; } return current ; }

查找树中关键字的最大值和最小值：

最大值：不断地寻找右子节点

最小值：不断地寻找左子节点

//查找关键字最小的节点 public Node findMinNode() { Node current , last ; last = null ; current = root ; if(current.left == null) return current ; else { while(current != null) { last = current ; current = current.left ; } return last ; } }

删除某个节点：

思考：

1).先找到要删除的节点：

public boolean delete(int key) { //先找到需要删除的节点 Node current = root ; Node parent = root ; boolean isLeftChild = false ; while(current.iData != key)//显然，当current.iData == key 时，current 就是要找的节点 { parent = current ; if(key < current.iData) { isLeftChild = true ; current = current.left ; } else { isLeftChild = false ; current = current.right ; } if(current == null)//找不到key时返回false return false ; } //continue ........ }

2).再考虑要删除的节点是怎样的节点，经分析，有三种情况：叶节点、有一个节点的节点、有两个节点的节点

A).如果删除的是一个叶子节点，直接删除即可

//接上................ //分情况考虑删除的节点 //删除的节点为叶节点时 if(current.left == null && current.right == null) { if(current == root) root = null ; else if(isLeftChild) parent.left = null ; else parent.right = null ; }//continue...........

B).如果删除的节点有一个节点时：分两种情况，删除的节点只有一个左子节点，或者只有一个右子节点

//接上.......//删除的节点有一个子节点 else if(current.right == null)//删除的节点只有一个左子节点时 { if(current == root)//要删除的节点为根节点 root = current.left ; else if(isLeftChild)//要删除的节点是一个左子节点 parent.left = current.left ; else parent.right = current.left ;//要删除的节点是一个右子节点 } else if(current.left == null)//删除的节点只有一个右子节点时 { if(current == root)//要删除的节点为根节点 root = current.right ; else if(isLeftChild)//要删除的节点是一个左子节点 parent.left = current.right ; else parent.right = current.right ;//要删除的节点是一个右子节点 }//continue.......

c).如果删除的节点有两个节点时：

这种情况就比较复杂，需要去寻找一个节点去替代要删除的节点。这个节点应该是什么节点呢？

据书本介绍，最合适的节点是后继节点，即比要删除的节点的关键值次高的节点是它的后继节点。

说得简单一些，后继节点就是比要删除的节点的关键值要大的节点集合中的最小值。

以上面的为例，40的后继节点为74,10的后继节点是13,19的后继节点时26

以下是寻找后继节点的代码：

 //返回后继节点 private Node getSuccessor(Node delNode) { Node successorParent = delNode ;//后继节点的父节点 Node successor = delNode ;//后继节点 Node current = delNode.right ;//移动到位置节点位置 while(current != null) { successorParent = successor ; successor = current ; current = current.left ; } if(successor != delNode.right) { successorParent.left = successor.right ; successor.right = delNode.right ; } return successor ; }

找到了后继节点，接着就要讨论如何用后继节点替代药删除的节点

a)如果后继节点是刚好是要删除节点的右子节点（此时可以知道，这个右子节点没有左子点，如果有，就不该这个右子节点为后继节点）

//要删除的节点为左子节点时parent.left = successor ;successor.left = current.left ;//要删除的节点是右子节点时parent.right = successor ;successor.left = current.left ;

b)如果后继节点为要删除节点的右子节点的左后代：

//假如要删除的节点为右子节点successorParent.left = successor.right ;//第一步successor.right = current.right ;//第二步parent.right = successor ;successor.left = current.left ;//假设要删除的节点为左子节点successorParent.left = successor.right ;successor.right = current.right ;parent.left = successor ;successor.left = current.left ;

注意：第一步和第二步在getSuccessor()方法的最后的if语句中完成

以下是删除的节点有连个节点的代码：

//接上  //删除的节点有两个子节点 else { Node successor = getSuccessor(current) ;//找到后继节点 if(current == root) root = successor ; else if(isLeftChild) parent.left = successor ; else parent.right = successor ; successor.left = current.left ; } //continue....

综合上述，给出delete()方法的代码：

//删除某个节点 public boolean delete(int key) { //先找到需要删除的节点 Node current = root ; Node parent = root ; boolean isLeftChild = false ; while(current.iData != key)//显然，当current.iData == key 时，current 就是要找的节点 { parent = current ; if(key < current.iData) { isLeftChild = true ; current = current.left ; } else { isLeftChild = false ; current = current.right ; } if(current == null)//找不到key时返回false return false ; } //分情况考虑删除的节点 //删除的节点为叶节点时 if(current.left == null && current.right == null) { if(current == root) root = null ; else if(isLeftChild) parent.left = null ; else parent.right = null ; } //删除的节点有一个子节点 else if(current.right == null)//删除的节点只有一个左子节点时 { if(current == root)//要删除的节点为根节点 root = current.left ; else if(isLeftChild)//要删除的节点是一个左子节点 parent.left = current.left ; else parent.right = current.left ;//要删除的节点是一个右子节点 } else if(current.left == null)//删除的节点只有一个右子节点时 { if(current == root)//要删除的节点为根节点 root = current.right ; else if(isLeftChild)//要删除的节点是一个左子节点 parent.left = current.right ; else parent.right = current.right ;//要删除的节点是一个右子节点 } //删除的节点有两个子节点 else { Node successor = getSuccessor(current) ;//找到后继节点 if(current == root) root = successor ; else if(isLeftChild) parent.left = successor ; else parent.right = successor ; successor.left = current.left ; } return true ; }

进一步考虑：

删除那么复杂，那删除是必要的吗?我们可以给每个节点定义一个标志，该标志用于记录该节点是否已经删除了，显示树时，先判断该节点是否已经删除，如果没有，则显示。

这样的结果是，节点其实是没有删除的，这样显然逃避责任了。当树中没有那么多的删除操作时，这也不失为一种好方法，例如：

已经离职的员工的档案要永久地保存在员工的记录中。

以上所述是小编给大家介绍的Java数据结构与算法之树(动力节点java学院整理)，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对武林网网站的支持！

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