java实现二叉树

2021-05-06 19:30

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      1)在二叉树的第i层上最多有2i-1 个节点 。(i>=1)
      2)二叉树中如果深度为k,那么最多有2k-1个节点。(k>=1)
      3)n0=n2+1 n0表示度数为0的节点数,n2表示度数为2的节点数。
      4)在完全二叉树中,具有n个节点的完全二叉树的深度为[log2n]+1,其中[log2n]是向下取整。
      5)若对含 n 个结点的完全二叉树从上到下且从左至右进行 1 至 n 的编号,则对完全二叉树中任意一个编号为 i 的结点有如下特性:
          
(1) 若 i=1,则该结点是二叉树的根,无双亲, 否则,编号为 [i/2] 的结点为其双亲结点;
(2) 若 2i>n,则该结点无左孩子, 否则,编号为 2i 的结点为其左孩子结点;
(3) 若 2i+1>n,则该结点无右孩子结点, 否则,编号为2i+1 的结点为其右孩子结点。

 

 

二、二叉树的实现

  (1)增加节点

    二叉树是有序的,所以增加节点遵循以下规则:     

1 如果新节点小于当前的值,我们将会进入左子树
2 如果新节点大于当前的节点。我们将会进入右子树
3 当前的节点是null时,我们已经到达叶子节点,我们 可以添加新节点到这个位置

 

 

      具体代码如下,采用递归的形式(相同节点不能插入)

    

    //增加节点
    public Node addNode(Node current,int data) {
        if(current==null) {
            return new Node(data);
        }
        if(datacurrent.data) {
            current.left=addNode(current.left,data);
        }else if(data>current.data) {
            current.right=addNode(current.right,data);
        }else {
            return current;
        }
        
        return current;
    }

 

 

 (2)删除节点

    删除节点首先要分为以下几种情况:  

1、删除的是叶子节点,找到当前节点父节点,判断当前节点是父节点 
   左孩子还是右孩子,然后父节点左孩子或右孩子变为空
2、删除的节点有一个孩子(左孩子或右孩子),以左孩子为列,找到当前节点父节点,判断当前节点是父节点 的左孩子还是右孩子,然后父节点左孩子指向当前节点左孩子即可。
3、删除的节点有两个孩子,一般找到被删除节点的前驱或者后继节点,然后替换被删除节点。以前驱节点为列(当前节点左孩子中最右的孩子,即最大的节点):
        (1)前驱节点就是当前节点左孩子,
         (2)前驱节点不是当前节点左孩子,一般要找到前驱节点的父节点(因为替换的时候,前驱节点的父节点左或右置为空)  

                  (a)如图删除的是叶子节点:

       技术图片

         (b)删除节点有一个孩子,以左孩子为列,如图:

       技术图片

         (c)删除节点有2个孩子为列。注意前驱节点、后继节点是哪一个。前驱节点是被删除节点左孩子中最大的那个节点(左孩子中最右的节点),后继节点是被删除节点有孩子中最小的节点(最左的)

        如下图:前驱节点所处位置

        技术图片

        删除规则:就是找到前驱节点替换被删除节点,前提的找到 被删节点父节点、左右孩子、是否是父节点左孩子,

        前驱节点的父节点(替换后要前驱节点原先位置变为null)、以及前驱节点是否是父节点左孩子。 

        (c1)、还有一种就是前驱节点就是当前节点左孩子,则不需要找前驱节点父节点啥的,直接将3替换5的位置,如下图:

          技术图片

          (c2)前驱节点不是当前节点(被删节点)左孩子,则需要找到前驱节点父节点、是否是左孩子,因为要把前驱节点原来位置变为前驱节点的左孩子,因前驱节点左孩子为null

                  技术图片  

           源码如下:

                        

    //删除一个节点
    public void remove(int data) {
         Node current = null,parent = null;
         Node p=root; 
         boolean isLeft=true;//当前节点是否是父节点的左孩子
         while(p!=null) {
             if(datap.data) {
                 parent=p;
                 p=p.left;
                 isLeft=true;
             }else if(data>p.data) {
                 parent=p;
                 p=p.right;
                 isLeft=false;
             }else {
                 current=p;
                 break;
             }
         }
         
         //删除节点是叶子节点
         if(current.left==null&&current.right==null) {
             if(isLeft) {
                 parent.left=null;
             }else {
                 parent.right=null;
             }
         }else if(current.left!=null&&current.right==null) {
             //删除节点有一个左孩子
             if(isLeft) {
                 parent.left=current.left;
             }else {
                 parent.right=current.left;
             }
         }else if(current.left==null&&current.right!=null) {
             //删除节点有一个右孩子
             if(isLeft) {
                 parent.left=current.right;
             }else {
                 parent.right=current.right;
             }
         }else if(current.left!=null&&current.right!=null) {
             //删除节点有2个孩子, 一般找到改节点前驱或者后继替换该节点   前驱:该节点左孩子中最大的节点  后继:该节点右孩子中最小的节点,以前驱为列
              Node leftCurrent=current.left;
              Node rightCurrent=current.right;//找到前驱节点,使前驱节点替换被删节点(即当前节点)右孩子指向该节点(rightCurrent)
              Node preNode=null;//前驱节点
              Node preLeftNode=null;//前驱节点左孩子(前驱节点只能有左孩子或者左孩子为空)
              Node preParentNode = null;//前驱节点父节点
              Node q=current.left;
              //当前节点左孩子没有孩子  那前驱节点就是当前节点左孩子(前驱节点父节点就是当前节点,即被删除节点,preParentNode=null)  
               if(q.right==null) {
                   preNode=q;
                   preParentNode=null;
                   preLeftNode=preNode.left;//说明当前节点左孩子就是前驱节点,所以要把删除的节点左孩子置为空,因为这个节点要替换当前节点(被删除)  
                    //执行删除操作  首先把当前节点父节点指向前驱节点,然后把前驱节点父节点右孩子变为null,isLeft当前节点是左孩子还是右孩子
                     if(isLeft) {
                         parent.left=preNode;
                         preNode.right=rightCurrent;
                         preNode.left=preLeftNode;
                     }else {
                         parent.right=preNode;
                         preNode.right=rightCurrent;
                         preNode.left=preLeftNode;
                     }

               }else {
                     if(q!=null) {
                         preParentNode=q;
                         preNode=q.right;
                         preLeftNode=preNode.left;
                         q=preNode.right;
                     }
                    //执行删除操作  首先把当前节点父节点指向前驱节点,然后把前驱节点父节点右孩子变为null,isLeft当前节点是左孩子还是右孩子
                     if(isLeft) {
                                 parent.left=preNode;
                                 preNode.right=rightCurrent;
                                 preNode.left=leftCurrent;
                     }else {
                                 parent.right=preNode;
                                 preNode.right=rightCurrent;
                                 preNode.left=leftCurrent;


                    }
                       //前驱节点父节点右孩子变为前驱节点的左孩子
                    if(preParentNode!=null) {
                                 preParentNode.right=preLeftNode;

                    }
               }

         }
         
    
    }
    

 

(3)二叉树的遍历,前序遍历(根、左、右)、中序遍历(左、根、右)、后续遍历(左、右、根)        

    //前序遍历
    public void preTraversal(Node current) {
        if(current!=null) {
            System.out.println(current.data);
            preTraversal(current.left);
            preTraversal(current.right);
        }
    }
    //中序遍历
    public void inTraversal(Node current) {
        if(current!=null) {
            preTraversal(current.left);
            System.out.println(current.data);            
            preTraversal(current.right);
        }
    }
    
    //后序遍历
    public void postTraversal(Node current) {
        if(current!=null) {
            preTraversal(current.left);
            preTraversal(current.right);
            System.out.println(current.data);

        }
    }

 

    (4)二叉树的查找      

    //查找一个节点
    public Node search(Node current,int data) {
        if(current==null) {
            return null;
        }
        if(data==current.data) {
            return current;
        }
        
        return datasearch(current.left, data):search(current.right,data);
    }

 

 

 

              (5) 主要测试操作

       创建如下二叉树:

        技术图片

            (a)增加节点:      

    public static void main(String[] args) {
        BinaryTree bt=new BinaryTree();
        bt.addNode(8);
        bt.addNode(5);
        bt.addNode(11);
        bt.addNode(3);
        bt.addNode(6);
        bt.addNode(9);
        bt.addNode(13);
        bt.addNode(10);
        bt.addNode(2);
        bt.addNode(4);
        bt.addNode(1);
    //前序遍历
        bt.preTraversal(bt.root);
    }

 

 

 

         (b)前序遍历结果如下,

        技术图片   

       (c)、删除1(叶子节点),前序遍历结果如下:

        技术图片 

               (d)、删除3节点(前驱节点就是被删节点左孩子),前序遍历如下:

          技术图片

        (e)删除5节点(前驱节点不是被删节点的左孩子),前序遍历如下:

          技术图片

 

       (6)代码自己测试过,不足之处还请大家指出。          


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