Java의 이진 검색 트리 구현 예에 대한 자세한 설명

이 기사에서는 주로 Java 이진 검색 트리의 구현 코드를 자세히 소개합니다. 관심 있는 친구가 참조할 수 있습니다.

이 기사의 예는 모든 사람에게 Java 이진 검색 트리의 특정 코드를 공유합니다. 참고로 구체적인 내용은 다음과 같습니다

package 查找;

import edu.princeton.cs.algs4.Queue;
import edu.princeton.cs.algs4.StdOut;

public class BST<Key extends Comparable<Key>, Value> {
  private class Node {
    private Key key; // 键
    private Value value;// 值
    private Node left, right; // 指向子树的链接
    private int n; // 以该节点为根的子树中的节点总数

    public Node(Key key, Value val, int n) {
      this.key = key;
      this.value = val;
      this.n = n;
    }
  }

  private Node root;

  public int size() {
    return size(root);
  }

  private int size(Node x) {
    if (x == null)
      return 0;
    else
      return x.n;
  }

  /**
   * 如果树是空的，则查找未命中 如果被查找的键小于根节点，则在左子树中继续查找 如果被查找的键大于根节点，则在右子树中继续查找
   * 如果被查找的键和根节点的键相等，查找命中
   * 
   * @param key
   * @return
   */
  public Value get(Key key) {
    return get(root, key);
  }

  private Value get(Node x, Key key) {
    if (x == null)
      return null;
    int cmp = key.compareTo(x.key);
    if (cmp < 0)
      return get(x.left, key);
    else if (cmp > 0)
      return get(x.right, key);
    else
      return x.value;
  }

  /**
   * 二叉查找树的一个很重要的特性就是插入的实现难度和查找差不多。 当查找到一个不存在与树中的节点（null）时，new 新节点，并将上一路径指向该节点
   * 
   * @param key
   * @param val
   */
  public void put(Key key, Value val) {
    root = put(root, key, val);
  }

  private Node put(Node x, Key key, Value val) {
    if (x == null)
      return new Node(key, val, 1);
    int cmp = key.compareTo(x.key);
    if (cmp < 0)
      x.left = put(x.left, key, val);
    else if (cmp > 0)
      x.right = put(x.right, key, val);
    else
      x.value = val;
    x.n = size(x.left) + size(x.right); // 要及时更新节点的子树数量
    return x;
  }

  public Key min() {
    return min(root).key;
  }

  private Node min(Node x) {
    if (x.left == null)
      return x;
    return min(x.left);
  }

  public Key max() {
    return max(root).key;
  }

  private Node max(Node x) {
    if (x.right == null)
      return x;
    return min(x.right);
  }

  /**
   * 向下取整：找出小于等于该键的最大键
   * 
   * @param key
   * @return
   */
  public Key floor(Key key) {
    Node x = floor(root, key);
    if (x == null)
      return null;
    else
      return x.key;
  }

  /**
   * 如果给定的键key小于二叉查找树的根节点的键，那么小于等于key的最大键一定出现在根节点的左子树中
   * 如果给定的键key大于二叉查找树的根节点，那么只有当根节点右子树中存在大于等于key的节点时，
   * 小于等于key的最大键才会出现在右子树中，否则根节点就是小于等于key的最大键
   * 
   * @param x
   * @param key
   * @return
   */
  private Node floor(Node x, Key key) {
    if (x == null)
      return null;
    int cmp = key.compareTo(x.key);
    if (cmp == 0)
      return x;
    else if (cmp < 0)
      return floor(x.left, key);
    else {
      Node t = floor(x.right, key);
      if (t == null)
        return x;
      else
        return t;
    }
  }

  /**
   * 向上取整：找出大于等于该键的最小键
   * 
   * @param key
   * @return
   */
  public Key ceiling(Key key) {
    Node x = ceiling(root, key);
    if (x == null)
      return null;
    else
      return x.key;
  }

  /**
   * 如果给定的键key大于二叉查找树的根节点的键，那么大于等于key的最小键一定出现在根节点的右子树中
   * 如果给定的键key小于二叉查找树的根节点，那么只有当根节点左子树中存在大于等于key的节点时，
   * 大于等于key的最小键才会出现在左子树中，否则根节点就是大于等于key的最小键
   * 
   * @param x
   * @param key
   * @return
   */
  private Node ceiling(Node x, Key key) {
    if (x == null)
      return null;
    int cmp = key.compareTo(x.key);
    if (cmp == 0)
      return x;
    else if (cmp > 0) {
      return ceiling(x.right, key);
    } else {
      Node t = floor(x.left, key);
      if (t == null)
        return x;
      else
        return t;
    }
  }

  /**
   * 选择排名为k的节点
   * 
   * @param k
   * @return
   */
  public Key select(int k) {
    return select(root, k).key;
  }

  private Node select(Node x, int k) {
    if (x == null)
      return null;
    int t = size(x.left);
    if (t > k)
      return select(x.left, k);
    else if (t < k)
      return select(x.right, k - t - 1);// 根节点也要排除掉
    else
      return x;
  }

  /**
   * 查找给定键值的排名
   * 
   * @param key
   * @return
   */
  public int rank(Key key) {
    return rank(key, root);
  }

  private int rank(Key key, Node x) {
    if (x == null)
      return 0;
    int cmp = key.compareTo(x.key);
    if (cmp < 0)
      return rank(key, x.left);
    else if (cmp > 0)
      return 1 + size(x.left) + rank(key, x.right);
    else
      return size(x.left);
  }
  /**
   * 删除最小键值对
   */
  public void deleteMin(){
    root = deleteMin(root);
  }
  /**
   * 不断深入根节点的左子树直到遇见一个空链接，然后将指向该节点的链接指向该结点的右子树
   * 此时已经没有任何链接指向要被删除的结点，因此它会被垃圾收集器清理掉
   * @param x
   * @return
   */
  private Node deleteMin(Node x){
    if(x.left == null) return x.right;
    x.left = deleteMin(x.left);
    x.n = size(x.left)+size(x.right) + 1;
    return x;
  }
  
  public void deleteMax(){
    root = deleteMax(root);
  }
  private Node deleteMax(Node x){
    if(x.right == null ) return x.left;
    x.right = deleteMax(x.right);
    x.n = size(x.left)+size(x.right) + 1;
    return x;
  }
  
  public void delete(Key key){
    root = delete(root,key);
  }
  private Node delete(Node x, Key key){
    if(x == null) return null;
    int cmp = key.compareTo(x.key);
    if(cmp < 0) x.left = delete(x.left,key);
    else if(cmp > 0) x.right = delete(x.right,key);
    else{
      if(x.right == null) return x.left;
      if(x.left == null ) return x.right;
      /**
       * 如果被删除节点有两个子树，将被删除节点暂记为t
       * 从t的右子树中选取最小的节点x，将这个节点x的左子树设为t的左子树
       * 这个节点x的右子树设为t的右子树中删除了最小节点的子树，这样就成功替换了t的位置
       */
      Node t = x;
      x = min(t.right);
      x.left = t.left;
      x.right = deleteMin(t.right);
    }
    x.n = size(x.left) + size(x.right) +1;
    return x;
  }
  
  public void print(){
    print(root);
  }
  private void print(Node x){
    if(x == null ) return;
    print(x.left);
    StdOut.println(x.key);
    print(x.right);
  }
  
  public Iterable<Key> keys(){
    return keys(min(),max());
  }
  public Iterable<Key> keys(Key lo, Key hi){
    Queue<Key> queue = new Queue<Key>();
    keys(root, queue, lo, hi);
    return queue;
  }
  private void keys(Node x, Queue<Key> queue, Key lo, Key hi){
    if(x == null) return;
    int cmplo = lo.compareTo(x.key);
    int cmphi = lo.compareTo(x.key);
    if(cmplo < 0 ) keys(x.left,queue,lo,hi);
    if(cmplo <= 0 && cmphi >= 0) queue.enqueue(x.key);
    if(cmphi > 0 ) keys(x.right,queue,lo,hi);
  }
}

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