Java数据结构--二叉树

Java数据结构之树和二叉树 现在开始学习新的数据结构–树(树形结构) 它是重要的非线性数据结构,区别之前学习的链表和栈者(这些是一对一的线性结构),树是一对多结构。 从定义开始: 树(Tree)是n(n>=0)个节点的有限集合。 在任意一棵非空树中有 有且只有一个特定的节点称为根(Root) 当n大于1的时候,其余节点可以分为m(m>0)个互不相交的有限集合T1,T2,T3,… Tm;其中每个集合本身又可以是一棵树,称为子树。 有关树(Tree)的的相关术语: 节点(Node):包一个数据元素以及指向其他子树的指针(分 阅读详情
  • 根节点:树中没有父节点的节点
  • 叶节点:没有子节点的节点
  • 非叶节点:叶节点以外的结点
  • 分支度:每个结点拥有的子节点个数,树中最大的分支度即为该树的分支度
  • 阶层:根节点阶层为1,其子节点为2,以此类推
  • 二叉树可以为空,树不可以(至少要有根节点)
  • 二叉树的子树有顺序关系
  • 二叉树的分支度必须为0、1、2
  • 对于二叉树:叶子节点 = 度数为2的节点+1
  • 节点个数 = 叶子节点 + 度数为1的节点 + 度数为2的节点

二叉树结点类:

public class TreeNode {
    int data;
    TreeNode left;
    TreeNode right;

    public TreeNode(int data) {
        this.data = data;
    }

    public String toString() {
        return data+" ";
    }
}

二叉树的增删改查:

public class Tree {
    TreeNode root;
    TreeNode parent;
    boolean b;

    /**
     * 增加结点
     * @param data
     * @return
     */
    public boolean add(int data) {
        TreeNode node = new TreeNode(data);
        if(root == null){
            root = node;
        } else {
            TreeNode current = root;
            while (current!=null) {
                if(data == current.data) {
                    return false; //如果已经存在,直接返回false
                } else if (data > current.data) {
                    parent = current;  //记录要加新结点的父节点
                    b = true;       //记录是左边还是右边
                    current = current.right;
                } else if (data < current.data) {
                    parent = current;
                    b = false;
                    current = current.left;
                }
            }
            if(b) {
                parent.right = node; //如果右子节点为空,就加父节点的右边
            } else {
                parent.left = node;
            }
        }
        return true;
    }

    /**
     * 查询结点
     * @param data
     * @return
     */
    public TreeNode find(int data) {
        TreeNode current = root;
        while (current!=null) {
            if(current.data==data) {
                return current;
            }else {
                parent = current; //记录找到结点的父节点,方便删除操作
                if (data > current.data) {
                    current = current.right;
                    b = true;
                } else if (data < current.data) {
                    current = current.left;
                    b = false;
                }
            }
        }
        return current;
    }

    /**
     * 删除结点
     * @param data
     * @return
     */
    public boolean delete(int data) {
        TreeNode current = find(data);
        if (current == null) {
            return false;
        } else if (current.left == null && current.right == null) {
            if (current == root) { //如果要删除的是根节点
                root = null;
            } else if (b) {
                parent.right = null;
            } else {
                parent.left = null;
            }
        }else if (current.left == null) { //如果删除的结点只有右结点
            if (b) {
                parent.right = current.right;
            } else {
                parent.left = current.right;
            }
        } else if (current.right == null) { //如果删除的结点只有左结点
            if (b) {
                parent.right = current.left;
            } else {
                parent.left = current.left;
            }
        } else {//分裂结点
            TreeNode temp = split(current);
            if (b) {
                parent.right = temp;
            }else {
                parent.left = temp;
            }
        }
        return true;
    }

    private TreeNode split(TreeNode current) {
        TreeNode temp = current.right;
        TreeNode minRight = temp; //用来记录要删除结点右儿子那边的最小结点
        TreeNode parentMinRight = temp; //用来记录要删除结点 的右儿子那边的最小的结点的父节点

        while (temp != null) {
            parentMinRight = minRight;
            minRight = temp;
            temp = temp.left;
        }
        if(parentMinRight == minRight) {
            parentMinRight.left = current.left;
            return parentMinRight;
        }else {
            parentMinRight.left = minRight.right;
            minRight.left = current.left;
            minRight.right = current.right;
            return minRight;
        }
    }

    /**
     * 递归中序遍历有序二叉树
     * @param node
     */
    public void print(TreeNode node){
        if (node!=null) {
            print(node.left);
            System.out.println(node+" ");
            print(node.right);
        }
    }
    public void printRoot() {
        print(root);
    }

    /**
     * 修改数据
     * @param s
     * @param m
     * @return
     */
    public boolean modify(int s, int m) {
       //修改数据 = 先删除 在增加
        delete(s);
        return add(m);
    }
}

测试代码:


public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        Tree t = new Tree();
        t.add(5);
        t.add(7);
        t.add(3);
        t.add(9);
        t.printRoot();
        t.delete(7);
        t.printRoot();
    }
}

运行结果:

3  
5  
7  
9  
3  
5  
9  
数据结构与算法——二叉树详解java 我们有序数组查找快,可以通过二分查找快速的查找到数据,但是要在有序数组中插入一个数的话,就必须先找到插入数据项的位置,然后将所有插入位置后面的数据项后移以为,给新的数据腾出空间,同时删除数据也是一样的道理,可以知道这样的话是很浪费时间的, 同时另外的一种数据结构——链表,链表的插入和删除很快,我们只需要改变一些引用,但是查找数据就会很慢,因为我们无论查找到什么数据,都需要从链表的第一个数据开始,遍... 阅读详情

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