数据结构 树结构-二分搜索树

Laila ·
更新时间:2024-09-20
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一、树结构

树是一种很特别的数据结构,树这种数据结构叫做 “树” 就是因为它 长得像一棵树 。但是这棵树画成的图长得却是一棵倒着的树,根在上,叶在下。
树是图的一种,树和图的区别就在于:树是没有环的,而图是可以有环的。

树状图是一种数据结构,它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。

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二、为什么要有树结构 2.1 树结构是一种天然的组织结构

比如说电脑中的文件夹,我们需要找到一个特定的文件,需要到某个文件夹下去找这个文件,计算机的文件存储的结构来源于生活。
再比如说图书馆,我们知道图书馆里面有历史类、数理类、计算机类,我们想要找到关于java的书籍,就需要到计算机类的Java中去找到我们需要的图书
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比如公司里面的层级结构:CEO、HR CTO等等,还有我们比较常见的家谱等等,都是类似于树结构

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将数据使用树结构后,会更加的高效 三、二分搜索树 3.1 特点 二分搜索树是一个动态数据结构 二分搜索树也是一颗二叉树(也叫多叉树) 二分搜索树的每个节点的值都大于其左子树的所有节点的值,同时每个节点的值都小于其右子树的所有节点的值 存储的元素必须有可比较性, Java中的话就要求二分搜索树保存的数据类型要实现Comparable接口, 或者使用额外的比较器实现 每一颗子树也是二分搜索树 二分搜索树具有唯一根节点,同时在二叉树中最底下是它的叶子节点
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二分搜索树具有唯根节点,每个节点最多有两个孩子(左边的叫左孩子,右边的叫右孩子),同时每个节点最多有一个父亲

二分搜索树天然的具有递归特性

每个节点的左子树也是二叉树 每个节点的右子树也是二叉树
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二叉树不一定是满的,一个接电脑也是二叉树、空也是二叉树
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四、具体代码实现

在进行相关操作之前, 先定义一个支持泛型的节点类, 用于存储二分搜索树每个节点的信息, 这个类作为二分搜索树的一个内部类, 二分搜索树的类声明以及Node节点类声明如下:

public class BST<E extends Comparable> { private class Node{ public E e; public Node left,right; public Node(E e){ this.e = e; left = null; right = null; } } //节点 private Node root; // 树容量 private int size; public BST(){ root = null; size = 0; } public int size(){ return size; } public boolean isEmpty(){ return size == 0; } } 4.1 添加元素

二分搜索树添加元素的非递归写法,和链表很像,由于二分搜索树本身的递归特性, 所以可以很方便的使用递归实现向二分搜索树中添加元素,
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代码实现:

//向二分搜索树添加新的元素e public void add(E e){ root = add(root,e); } //向以Node为根的二分搜索树中插入元素 E,递归算法 //返回插入新节点后二分搜索树的根 private Node add(Node node,E e){ if(node == null){ size++; return new Node(e); } if(e.compareTo(node.e) 0) node.right = add(node.right,e); return node; } 4.2 查找元素

由于二分搜索树没有下标, 所以针对二分搜索树的查找操作, 我们需要定义一个 contains() 方法, 查看二分搜索树是否包含某个元素, 返回一个布尔型变量

代码实现:

//看二分是搜索树中是否包含元素e public boolean contains(E e){ return contains(root,e); } //看以Node为根的二分搜索树中是否包含元素e,递归算法 private boolean contains(Node node,E e){ if(node == null) return false; if(e.compareTo(node.e) == 0) return true; else if(e.compareTo(node.e) 0 return contains(node.right,e); } 4.3 遍历操作

一、 什么是遍历操作

遍历操作就是把所有的节点都访问一遍 访问的原因和业务相关 遍历分类

前序遍历 : 对当前节点的遍历在对左右孩子节点的遍历之前, 遍历顺序 : 当前节点->左孩子->右孩子
中序遍历 : 对当前节点的遍历在对左右孩子节点的遍历中间, 遍历顺序 : 左孩子->当前节点->右孩子
后序遍历 : 对当前节点的遍历在对左右孩子节点的遍历之后, 遍历顺序 : 左孩子->右孩子->当前节点
二、 前序遍历

//二分搜索树前序遍历 public void preOrder(){ preOrder(root); } //前序遍历以Node为根的二分搜索树,递归算法 private void preOrder(Node node){ if(node == null) return; System.out.println(node.e); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } public void preOrderNR(){ Stack stack = new Stack(); stack.push(root); while(!stack.isEmpty()){ Node cur = stack.pop(); System.out.println(cur.e); if(cur.right != null) stack.push(cur.right); if(cur.left != null) stack.push(cur.left); } }

三、 中序遍历
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//二分搜索树的中序遍历 public void inOrder(){ inOrder(root); } //中序遍历以Node为根的二分搜索树,递归算法 private void inOrder(Node node){ if(node ==null) return; inOrder(node.left); System.out.println(node.e); inOrder(node.right); }

四、 后序遍历
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//二分搜索树的后序遍历 public void postOrder(){ inOrder(root); } public void levelOrder(){ Queue q = new LinkedList(); q.add(root); while (!q.isEmpty()){ Node cur = q.remove(); System.out.println(cur.e); if(cur.left != null) q.add(cur.left); if(cur.right != null) q.add(cur.right); } } //后序遍历以Node为根的二分搜索树,递归算法 private void postOrder(Node node){ if(node ==null) return; inOrder(node.left); inOrder(node.right); System.out.println(node.e); }

五、 理解前中后
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二分搜索树前序非递归写法

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未完待续。。。


作者:牧小农



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