二分查找树

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//创建内部类Node，Node代表的就是树节点 public  static  class  Node{      int  key;      Node leftChild;      Node rightChild;        public  Node( int  key){          this .key=key;          this .leftChild= null ;          this .rightChild= null ;      }        public  Node( int  key,Node leftChild,Node rightChild){          this .key=key;          this .leftChild=leftChild;          this .rightChild=rightChild;      }          public  int  getKey(){          return  key;      }        @Override      public  boolean   equals(Object o){          Node node=(Node)o;          return  getKey() == node.key;      }        public  Node left(){          return  this .leftChild;      }        public  Node right(){          return  this .rightChild;      } }

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1 2 3 4 5

//成员变量以及构造函数 public  Node root; public  BinarySearchTree(){      root= null ; }

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public  boolean  isEmpty(){      return  root ==  null  ?  true  :  false ; }   public  void  makeEmpty(){      this .root= null ; }   public  boolean  contains( int  target,Node node){      if (node ==  null  || isEmpty()){          return  false ;      }      if (target<node.key){          return  contains(target, node.leftChild);      } else  if (target>node.key){          return  contains(target,node.rightChild);      } else {          return  true ;      } }   public  Node findMin(Node node){      if (node== null  || isEmpty()){          return  null ;      }      if (node!= null  && node.leftChild!= null ) {          return  findMin(node.leftChild);      } else {          return  node;      } }   public  Node findMax(Node node){      if (node== null  || isEmpty()){          return  null ;      }      //这就是返回条件（递归结束条件）      if (node.rightChild ==  null )          return  node;      return  findMax(node.rightChild); }   //整体思路就是插入哪一个节点，就返回哪一个节点 public  Node insert( int  key,Node node){        if (node== null ){          //用于真实生成节点（递归结束条件）          return  new  Node(key, null , null );      } else  if (key < node.key){          //用于建立与左节点间的关联          node.leftChild=insert(key, node.leftChild);      } else  if (key > node.key){          //用于建立与右节点间的关联          node.rightChild=insert(key, node.rightChild);      } else  ;        return  node; }   public  void  insert( int  key){      root=insert(key,root); } //思路与插入思路差不多，删除那个节点就返回哪一个节点 public  Node remove( int  key,Node node){        if (node ==  null )  return  null ;      if (key < node.key){          node.leftChild=remove(key, node.leftChild);      } else  if (key > node.key){          node.rightChild=remove(key, node.rightChild);      }      //左右子树均非空      else  if (node.leftChild !=  null  && node.rightChild !=  null ){          //找到要移动的节点并替换掉，该过程出现新一轮的树枝生成过程          node.key=findMin(root.rightChild).key;          //这里负责新树枝的生成，因为这里要移动的是该节点的右分支，所以其实永远不会有删除动作发生，只会发生一点树枝的移动动作          node.rightChild=remove(node.key, node.rightChild);      }      //左子树或者右子树为空，此时node节点即为要删除的节点或者不存在的删除节点      else {          node = (node.rightChild ==  null ) ? node.leftChild : node.rightChild;      }        return  node; }   public  void  remove( int  key){      root=remove(key, root); }

以上就简单介绍了二人查找数的基本操作，当然用的是递归实现，但是也可以用到非递归的方法，这里不再给出。