本文专门针对笨蛋介绍如何编写二叉树,包括二叉树的结构、如何添加节点、如何删除节点。
首先介绍二叉树的结构。
二叉树的结构有三个要点:
- 每个节点最多有两个子节点,分别称作左子节点和右子节点。
- 每个节点的左子节点的值比它小,右子节点的值比它大。
- 每个节点的左子树每个节点的值都比它小,右子树每个节点的值都比它大。
看上面这个例子,就完全符合这三点。
这时候笨蛋就会问了:前面两点我理解,但是第三点是怎么做到的?
所以接下来介绍下二叉树是如何 “生长” 起来的:
如上图所示,当加入一个新节点时,从根节点开始对它进行比较。如果它比根节点小,则放入根节点的左子树,如果比根节点大,则放入根节点的右子树。
然后再进行下一级节点的比较,直到遇到最后一级节点,才将新节点加入为该节点的左或右子节点。
以第四幅图的节点 25 为例,它第一次会与根节点 10 比较,结果就是 25 应该放入 10 的右子树,这就排除了它放入左子树的可能,即 25 不可能放到 4 的下面。
然后 25 再和节点 33 比较,结果是它比较小,所以应该放入 33 的左子树。因为 33 没有左子节点,那么 25 就直接作为 33 的左子节点了。
通过这种生长方式,我们无论何时都能得到满足前面三个要素的二叉树。
那么写代码该如何实现呢?所谓慢工出细活,我们一步一步来。
首先我们创建二叉树节点的基本结构。每个二叉树都有四个成员,如下所示。
public class BasicBTree {
public int value; // 节点的值
public BasicBTree left; // 节点的左子节点
public BasicBTree right; // 节点的右子节点
public BasicBTree parent; // 节点的父节点。如果为 null 则表示该节点是根节点
// 构造方法
public BasicBTree(int value) {
this.value = value;
}
}
回头看第一张图,你会发现每个节点最多有三根线连着,上面的线就代表 BasicBTree
的 parent
,下面两根线就分别代表 left
和 right
了。而节点中的数字就是 BasicBTree
的 value
。
接下来我们要为 BasicBTree
编写两个简单的方法,用来给它添加左子节点和右子节点:
// 将一个节点加为当前节点的左子节点
public void setLeft(BasicBTree node) {
if (this.left != null) {
this.left.parent = null; // 解除当前的左子节点
}
this.left = node;
if (this.left != null) {
this.left.parent = this; // 设置新子节点的父节点为自身
}
}
// 将一个节点加为当前节点的右子节点
public void setRight(BasicBTree node) {
if (this.right != null) {
this.right.parent = null; // 解除当前的右子节点
}
this.right = node;
if (this.right != null) {
this.right.parent = this; // 设置新子节点的父节点为自身
}
}
在上面两个方法的基础上,我们可以添加一个添加任意值节点的方法:
// 将一个节点加为当前节点的左或右子节点
public void setChild(BasicBTree node) {
if (node == null) {
return;
}
if (node.value < this.value) {
setLeft(node);
} else if (node.value > this.value) {
setRight(node);
}
}
另外我们再添加一个删除左子节点或右子节点的方法:
// 删除当前节点的一个直接子节点
public void deleteChild(BasicBTree node) {
if (node == null) {
return;
}
if (node == this.left) {
node.parent = null;
this.left = null;
} else if (node == right) {
node.parent = null;
this.right = null;
}
}
这几个方法都是非常简单的,其中 setChild()
和 deleteChild()
这两个方法,我们后面介绍删除节点的时候会用到。
现在我们正式实现构造树的方法,就是把一个一个数字加到树里面去,让树越长越大的方法:
// 向当前节点下面的树中添加一个值作为新节点
public void add(int value) {
if (value < this.value) { // 表示应该放入左子树
if (this.left == null) { // 如果左子树为空则构建一个节点加进去
setLeft(new BasicBTree(value));
} else {
this.left.add(value); // 否则对左子树同样调用 add 方法(即递归)
}
} else if (value > this.value) { // 表示应该放入右子树
if (this.right == null) { // 如果右子树为空则构建一个节点加进去
setRight(new BasicBTree(value));
} else {
this.right.add(value); // 否则对右子树同样调用 add 方法(即递归)
}
}
}
这个方法稍微复杂一些,主要是因为逻辑上使用了递归。这个方法怎么用呢?以最开始的树为例,演示如何长成这棵树:
public static void main(String[] args) {
// 根节点
BasicBTree tree = new BasicBTree(10);
// 第一层子节点
tree.add(4);
tree.add(33);
// 第二层子节点
tree.add(25);
tree.add(46);
tree.add(8);
tree.add(1);
}
你可能会注意到,加入每一层的子节点时,层内节点的添加顺序可以任意调换,构造出来的树都是一样的;但是如果将不同层的节点顺序互换,构造出来的二叉树就会变样了。这当中的原因可以自己想想。
最后来介绍二叉树中最复杂的操作:删除节点。为什么这个操作最复杂呢?因为删除一个节点之后,要把它下面的节点接上来,同时要保持这棵树继续满足三要素。
如何把下面的节点接上来呢?最笨的方法当然是把被删节点的所有子节点一个个重新往树里面加。但是这样做效率实在不高。想想如果被删节点有上百万个子节点,那操作步骤就太多了(如下图所示)。
怎么做才能效率高呢?有一个办法,就是从被删节点的子节点中找到一个合适的,替换掉被删节点。这样做的步骤就少得多了。
不过这样的节点是否存在呢?答案是,除非被删节点没有子节点,否则是一定存在的。
而且这样的节点可能不止一个。原则上讲,被删节点的左子树的最大值,或右子树的最小值,都是满足条件的,都可以用来替换被删节点。比如说,将左子树的最大值节点替换上去之后,左子树的剩余节点的值都仍然小于该位置的节点。下面是一个例子:
比如要删除节点 33,而该节点左子树的最大值为 31,那么直接将 31 替换到 33 的位置即可,整棵树仍然满足三要素。
同理,被删节点右子树的最小值也可以用来替换被删节点。比如上图中 33 节点的右子节点 46 也可以用来替换 33,整棵树仍然满足三要素。
所以这个问题就转化为:如何寻找被删节点的左子树的最大值和右子树的最小值。显然,因为二叉树所有的左节点都比较小,右节点都比较大,所以要找最大值,顺着右节点找即可;要找最小值,顺着左节点找即可。下面是实现的代码:
// 搜索当前节点左子树中的最大值节点,如果没有左子节点则返回 null
public BasicBTree leftMax() {
if (this.left == null) {
return null;
}
BasicBTree result = this.left; // 起始节点
while (result.right != null) { // 顺着右节点找
result = result.right;
}
return result;
}
// 搜索当前节点右子树中的最小值节点,如果没有右子节点则返回 null
public BasicBTree rightMin() {
if (this.right == null) {
return null;
}
BasicBTree result = this.right; // 起始节点
while (result.left != null) { // 顺着左节点找
result = result.left;
}
return result;
}
我们还剩下两个准备工作,第一个是实现节点的查找:
// 查询指定值的节点,如果找不到则返回 null
public BasicBTree find(int value) {
BasicBTree result = this; // 起始节点
if (result.value == value) {
return result;
}
while (result.left != null || result.right != null) {
// 如果查找的值比当前节点小则顺着左子树查找;
// 如果比当前节点大则顺着右子树查找。
if (value < result.value && result.left != null) {
result = result.left;
} else if (value > result.value && result.right != null) {
result = result.right;
}
if (result.value == value) {
return result;
}
}
return null;
}
第二个是实现节点的替换:
// 将节点 node 替换为节点 replace
public BasicBTree replace(BasicBTree node, BasicBTree replace) {
// 1. replace 接管 node 的子节点
replace.setLeft(node.left);
replace.setRight(node.right);
// 2. replace 从原来的 parent 脱离
if (replace.parent != null) {
replace.parent.deleteChild(replace);
}
// 3. node 原来的 parent 接管 replace
if (node.parent != null) {
node.parent.setChild(replace);
}
// 注意 2 必须在 3 之前,1 位置不论
return replace;
}
注意这里用到了之前的 setChild()
和 deleteChild()
两个方法。而 replace()
方法之所以设计为返回 replace
参数,是为了使用方便。
最后我们就可以正式实现二叉树删除节点的方法了:
// 从树的子节点中删除指定的值,并重组剩余节点
public BasicBTree delete(int value) {
BasicBTree node = find(value);
if (node == null) {
return this;
}
// 没有子节点,直接删除即可
if (node.left == null && node.right == null) {
if (node.parent != null) {
node.parent.deleteChild(node);
return this;
} else {
// 表示整棵树唯一的根节点删了,只能返回 null
return null;
}
}
// 如果有子节点,则取左子树的最大值或者右子树的最小值都可以,
// 来取代该节点。这里优先取左子树的最大值
BasicBTree replace;
if (node.left != null) {
replace = replace(node, node.leftMax());
} else {
replace = replace(node, node.rightMin());
}
// 如果被删除的是根节点,则返回用于替换的节点,否则还是返回根节点
return node == this ? replace : this;
}
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