(满满的干货)java数据结构之二分搜索树

/**
 * 写关于树的操作时还是应该多用递归,如树的遍历用递归写就方便的多
 * 用循环则需要使用栈,而同理对于删除操作则需要删除下一个节点时如何
 * 将将上一个节点的下一个节点为空。
 * 你可能会想为什么不能直接将当前节点为空,因为这只是使得当前的节点为空,
 * 而原本生成的对象仍然存在。所以用递归可以将其下一个节点找到赋给当前节点。
 */

/*
 * 相比于链式结构树结构更难于理解一些,但我们要记住不论怎样修改树结构,
 * 我们是在root这个根节点下进行的,对root进行修改,明白引用与root的含义
 */ 

public class BST<E extends Comparable<E>> {
    
    private class Node{
        public Node left ,right ;
        public E e ;
        
        public Node(E e) {
            this.e = e ;
        }
    }
    
    private Node root ;
    private int size ;
    
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0 ;
    }
    
    public int getSize() {
        return size ;
    }
    
    public void add(E e) {

        root = add(root , e) ; 
    }

    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) ;
        } else if(e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = add(node.left , e) ;
        }
        
        return node ;
    }


    public void preOrder() {
        preOrder(root) ;
    }
    
    private void preOrder(Node node) {
        if(node != null) {
            System.out.println(node.e);
            preOrder(node.left) ;
            preOrder(node.right) ;
        }
    }
    
    public void inOrder() {
        inOrder(root) ;
    }
    
    private void inOrder(Node node) {
        if(node != null) {
            inOrder(node.left) ;
            System.out.println(node.e);
            inOrder(node.right) ;
        }
    }
    public void postOrder() {
        postOrder(root) ;
    }
    
    private void postOrder(Node node) {
        if(node != null) {
            postOrder(node.left) ;
            postOrder(node.right) ;
            System.out.println(node.e);
        }
    }
    
    
    public E minElem() {
        return minElem(root).e ;
    }
    
    private Node minElem(Node node) {
        while(node.left != null) {
            node = node.left ;
        }
        return node ;
    }
    
    public E maxElem() {
        return maxElem(root).e ;
    }
    //此处是while语句
    private Node maxElem(Node node) {
        while(node.right != null) {
            node = node.right ;
        }
        return node ;
    }
    
    /*
     * 删除最小值
     */
    public E removeMin() {
        E ret = minElem() ;
        root = removeMin(root) ;
        return ret ;
    }
    
    private Node removeMin(Node node) {
        
        if(node.left == null) {
            Node rightNode = node.right ;
//            node.right = null ;

            size -- ;
            return rightNode ; 
        }        
        node.left = removeMin(node.left) ;
        return node ;
    }
    
    /*
     * 删除最大值
     */
    public E removeMax() {
        E e = maxElem() ;
        root = removeMax(root) ;
        return e ;
    }
    
    private Node removeMax(Node node) {
        if(node.right == null) {
            size -- ;
//            Node leftNode = node.left ;
//            return leftNode ;
            node = node.left ;
            return node ;
        }
        node.right = removeMax(node.right) ;
        return node ;
    }
    
    /**
     * 删除任意节点
     */
    
    public void remove(E e) {
        root = remove(root , e) ;
    }
    
    private Node remove(Node node , E e) {
        
        if(node == null) {
            return null ;
        }
        
        if(e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = remove(node.right , e) ;
            return node ;
        } else if(e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = remove(node.left , e) ;
            return node ;
        } else {
            if(node.left == null) {
                node = node.right ;
                size -- ;
                return node ;
            }
            
            if(node.right == null) {
                node = node.left ;
                size -- ;
                return node ; 
            }

            
            Node successor = minElem(node.right) ;

            successor.right = removeMin(node.right) ;
            successor.left = node.left ;


            return successor ;
        }
    }
    
    public E getFirst() {
        return root.e ;
    }
    public static void main(String[] args) {
        BST<Integer> bst = new BST<>() ;
        bst.add(123);
        bst.add(12);
        bst.add(890);
        bst.add(789);
        bst.add(122);
        bst.add(9);
        bst.add(99999);
        bst.add(88);
        bst.add(12345);
//        System.out.println("先序遍历:");
//        bst.preOrder();
        System.out.println("--------------------------");
        System.out.println(bst.getFirst());
        System.out.println("先序遍历");
        bst.preOrder();
        System.out.println("中序遍历:");
        bst.inOrder();
        System.out.println("后序遍历:");
        bst.postOrder();
        System.out.println("--------------------------");
        System.out.println(bst.minElem());
        System.out.println(bst.maxElem());
        System.out.println("--------------------------");
        System.out.println(bst.getFirst());
        System.out.println("删除最小值d-------------------");
        System.out.println(bst.removeMin());        
        System.out.println("-----------------------------------------");
        System.out.println(bst.removeMin());
        System.out.println("-----------------------------------------");
        System.out.println(bst.removeMin());
        System.out.println("删除最大值--------------------------------");
        System.out.println(bst.removeMax());
        System.out.println(bst.removeMax());        
        System.out.println("-------------------------------------------");
        System.out.println("数组大小size:" + bst.getSize());
        bst.inOrder();
        bst.remove(123);

        System.out.println("数组大小size:" + bst.getSize());
        System.out.println(bst.minElem());
        System.out.println("-----------------------------------");
        bst.inOrder();
    }
    
}

(满满的干货)java数据结构之二分搜索树