JAVA数据结构与算法之二叉树(一)
二叉树
树存储方式的分析
能提高数据 存储 , 读取的效率, 比如利用 二叉排序树(Binary Sort Tree),既可以保证数据的检索速度,同时也可以保证数据的 插入,删除,修改的速度。
树示意图:
二叉树遍历的说明
1) 前序遍历: 先输出父节点,再遍历左子树和右子树 2) 中序遍历: 先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树 3) 后序遍历: 先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点 4) 小结: 看输出父节点的顺序,就确定是前序,中序还是后序
代码示例:
package com.pierce.algorithm; class BinaryTree { private Node root; public void setRoot(Node root) { this.root = root; } //前序遍历 public void preOrder() { if (this.root != null) { this.root.preOrder(); } else { System.out.println("二叉树为空,无法遍历"); } } //中序遍历 public void infixOrder() { if (this.root != null) { this.root.infixOrder(); } else { System.out.println("二叉树为空,无法遍历"); } } //后序遍历 public void postOrder() { if (this.root != null) { this.root.postOrder(); } else { System.out.println("二叉树为空,无法遍历"); } } //前序遍历 public Node preOrderSearch(int no) { if (root != null) { return root.preOrderSearch(no); } else { return null; } } //中序遍历 public Node infixOrderSearch(int no) { if (root != null) { return root.infixOrderSearch(no); } else { return null; } } //后序遍历 public Node postOrderSearch(int no) { if (root != null) { return this.root.postOrderSearch(no); } else { return null; } } //删除结点 public void delNode(int no) { if(root != null) { //如果只有一个 root 结点, 这里立即判断 root 是不是就是要删除结点 if(root.getNo() == no) { root = null; } else { //递归删除 root.delNode(no); } }else{ System.out.println("空树,不能删除~"); } } }
节点实例:
package com.pierce.algorithm; /** * 〈一句话功能简述〉<br> * 〈〉 * * @author Administrator * @create 2020/4/25 * @since 1.0.0 */ //先创建 HeroNode 结点 class Node { private int no; private String name; private Node left; //默认 null private Node right; //默认 null public Node(int no, String name) { this.no = no; this.name = name; } public int getNo() { return no; } public void setNo(int no) { this.no = no; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Node getLeft() { return left; } public void setLeft(Node left) { this.left = left; } public Node getRight() { return right; } public void setRight(Node right) { this.right = right; } @Override public String toString() { return "HeroNode [no=" + no + ", name=" + name + "]"; } //编写前序遍历的方法 public void preOrder() { System.out.println(this); //先输出父结点 //递归向左子树前序遍历 if (this.left != null) { this.left.preOrder(); } //递归向右子树前序遍历 if (this.right != null) { this.right.preOrder(); } } //中序遍历 public void infixOrder() { //递归向左子树中序遍历 if (this.left != null) { this.left.infixOrder(); } //输出父结点 System.out.println(this); //递归向右子树中序遍历 if (this.right != null) { this.right.infixOrder(); } } //后序遍历 public void postOrder() { if (this.left != null) { this.left.postOrder(); } if (this.right != null) { this.right.postOrder(); } System.out.println(this); } // 前序遍历查找 /** * * @param no 查找 no * @return 如果找到就返回该 Node ,回 如果没有找到返回 null */ public Node preOrderSearch(int no) { System.out.println(" 进入前序遍历"); // 比较当前结点是不是 if(this.no == no) { return this; } //1. 则判断当前结点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归前序查找 //2. 如果左递归前序查找,找到结点,则返回 Node resNode = null; if(this.left != null) { resNode = this.left.preOrderSearch(no); } if(resNode != null) {// 说明我们左子树找到 return resNode; } //1. 左递归前序查找,找到结点,则返回,否继续判断, //2. 当前的结点的右子节点是否为空,如果不空,则继续向右递归前序查找 if(this.right != null) { resNode = this.right.preOrderSearch(no); } return resNode; } // 中序遍历查找 public Node infixOrderSearch(int no) { // 判断当前结点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归中序查找 Node resNode = null; if(this.left != null) { resNode = this.left.infixOrderSearch(no); } if(resNode != null) { return resNode; } System.out.println(" 进入中序查找"); // 如果找到,则返回,如果没有找到,就和当前结点比较,如果是则返回当前结点 if(this.no == no) { return this; } // 否则继续进行右递归的中序查找 if(this.right != null) { resNode = this.right.infixOrderSearch(no); } return resNode; } // 后序遍历查找 public Node postOrderSearch(int no) { // 判断当前结点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归后序查找 Node resNode = null; if(this.left != null) { resNode = this.left.postOrderSearch(no); } if(resNode != null) {// 说明在左子树找到 return resNode; } // 如果左子树没有找到,则向右子树递归进行后序遍历查找 if(this.right != null) { resNode = this.right.postOrderSearch(no); } if(resNode != null) { return resNode; } System.out.println(" 进入后序查找"); // 如果左右子树都没有找到,就比较当前结点是不是 if(this.no == no) { return this; } return resNode; } //递归删除结点 //1.如果删除的节点是叶子节点,则删除该节点 //2.如果删除的节点是非叶子节点,则删除该子树 public void delNode(int no) { //思路 /* * 1. 因为我们的二叉树是单向的,所以我们是判断当前结点的子结点是否需要删除结点,而不能去判断 当前这个结点是不是需要删除结点. 2. 如果当前结点的左子结点不为空,并且左子结点 就是要删除结点,就将 this.left = null; 并且就返回 (结束递归删除) 3. 如果当前结点的右子结点不为空,并且右子结点 就是要删除结点,就将 this.right= null ;并且就返回 (结束递归删除) 4. 如果第 2 和第 3 步没有删除结点,那么我们就需要向左子树进行递归删除 5. 如果第 4 步也没有删除结点,则应当向右子树进行递归删除. */ //2. 如果当前结点的左子结点不为空,并且左子结点 就是要删除结点,就将 this.left = null; 并且就返回(结束递归删除) if(this.left != null && this.left.no == no) { this.left = null; return; } //3.如果当前结点的右子结点不为空,并且右子结点 就是要删除结点,就将 this.right= null ;并且就返回(结束递归删除) if(this.right != null && this.right.no == no) { this.right = null; return; } //4.我们就需要向左子树进行递归删除 if(this.left != null) { this.left.delNode(no); } //5.则应当向右子树进行递归删除 if(this.right != null) { this.right.delNode(no); } } }
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