Java实现 二叉搜索树算法（BST）

Java实现 二叉搜索树算法（BST）
树是由节点和边构成，储存元素的集合。节点分根节点、父节点和子节点的概念。二叉树binary tree，则加了“二叉”（binary），意思是在树中作区分。 每个节点至多有两个子（child）,left child & right child。二叉树在很多例子中使用，比如二叉树表示算术表达式。 其要求：每个节点比其左子树元素大，比其右子树元素小。
1、对其节点的増差删：

package com.cxg.demo.test.tree;/** * Title: Java实现 二叉搜索树算法（BST）</br> * 树是由节点和边构成，储存元素的集合。节点分根节点、父节点和子节点的概念。 * 二叉树binary tree，则加了“二叉”（binary），意思是在树中作区分。 * 每个节点至多有两个子（child）,left child & right child。 * 二叉树在很多例子中使用，比如二叉树表示算术表达式。 * 其要求：每个节点比其左子树元素大，比其右子树元素小。 * Description: TestDemo</br> * @author xg.c * @date 2016年7月26日 上午10:11:37 */public class BinarySearchTree {    //常量之根节点    public static TreeNode root;    public BinarySearchTree() {        this.root = null;    }    /**     * Title: 打印二叉树</br>     * Description: TestDemo</br>     * @author xg.c     * @date 2016年7月26日 上午10:53:13     * @param root     */    public void toString(TreeNode root) {        if (root != null) {            toString(root.left);            System.out.print("value = " + root.value + " -> ");            toString(root.right);        }    }    /**     * Title: 添加节点</br>     * 要求：每个节点比其左子树元素大，比其右子树元素小。</br>     * 步骤：     * 1. 从root节点开始     * 2. 如果root为空,root为插入值     * 循环:     * 3. 如果当前节点值大于插入值,找左节点     * 4. 如果当前节点值小于插入值,找右节点     * Description: TestDemo</br>     * @author xg.c     * @date 2016年7月26日 上午10:25:08     * @param key 插入的节点值     * @return 新的二叉树     */    public TreeNode inster(int key){        //新增的节点        TreeNode newNode=new TreeNode(key);        //根节点        TreeNode current=root;        //父节点        TreeNode parent=null;        //如果根节点是空的，那么新增的节点就是当根节点        if (current==null) {            root=newNode;            return newNode;        }        //如果根节点不为空        //循环        while (true) {            parent=current;            if (key<current.value) {//如果当前节点值大于插入值,找左节点                current=current.left;                if (current==null) {                    parent.left=newNode;                    return newNode;                }            } else {//如果当前节点值小于插入值,找右节点                current=current.right;                if (current==null) {                    parent.right=newNode;                    return newNode;                }            }        }    }    /**     * Title: 查找节点</br>     * 其算法复杂度 : O(lgN),树深(N)     * 步骤：     *  1. 从root节点开始     *  2. 比当前节点值小,则找其左节点     *  3. 比当前节点值大,则找其右节点     *  4. 与当前节点值相等,查找到返回TRUE     *  5. 查找完毕未找到     * Description: TestDemo</br>     * @author xg.c     * @date 2016年7月26日 上午11:00:34     * @param key 查找的节点     * @return 返回查找值     */    public TreeNode search(int key){        //根节点        TreeNode current=root;        //循环        while(current!=null && key!=current.value){            if (key<current.value) {//比当前节点值小,则找其左节点                current=current.left;            } else {//比当前节点值大,则找其右节点                current=current.right;            }        }        return current;    }    /**     * Title: 删除节点     * 步骤：     *  1.找到删除节点     *  2.如果删除节点左节点为空 , 右节点也为空;     *  3.如果删除节点只有一个子节点 右节点 或者 左节点     *  4.如果删除节点左右子节点都不为空     * @author: xg.chen     * @param key 删除的节点     * @return     */    public TreeNode delete (int key) {        TreeNode parent  = root;        TreeNode current = root;        boolean isLeftChild = false;        // 找到删除节点 及 是否在左子树        while (current.value != key) {            parent = current;            if (current.value > key) {                isLeftChild = true;                current = current.left;            } else {                isLeftChild = false;                current = current.right;            }            if (current == null) {                return current;            }        }        // 如果删除节点左节点为空 , 右节点也为空        if (current.left == null && current.right == null) {            if (current == root) {                root = null;            }            // 在左子树            if (isLeftChild == true) {                parent.left = null;            } else {                parent.right = null;            }        }        // 如果删除节点只有一个子节点 右节点 或者 左节点        else if (current.right == null) {            if (current == root) {                root = current.left;            } else if (isLeftChild) {                parent.left = current.left;            } else {                parent.right = current.left;            }        }        else if (current.left == null) {            if (current == root) {                root = current.right;            } else if (isLeftChild) {                parent.left = current.right;            } else {                parent.right = current.right;            }        }        // 如果删除节点左右子节点都不为空        else if (current.left != null && current.right != null) {            // 找到删除节点的后继者            TreeNode successor = getDeleteSuccessor(current);            if (current == root) {                root = successor;            } else if (isLeftChild) {                parent.left = successor;            } else {                parent.right = successor;            }            successor.left = current.left;        }        return current;    }    /**     * Title: 获取删除节点的后继者,删除节点的后继者是在其右节点树种最小的节点     * @author: xg.chen     * @param deleteNode 删除的节点     * @return     */    public TreeNode getDeleteSuccessor(TreeNode deleteNode) {        // 后继者        TreeNode successor = null;        TreeNode successorParent = null;        TreeNode current = deleteNode.right;        while (current != null) {            successorParent = successor;            successor = current;            current = current.left;        }        // 检查后继者(不可能有左节点树)是否有右节点树        // 如果它有右节点树,则替换后继者位置,加到后继者父亲节点的左节点.        if (successor != deleteNode.right) {            successorParent.left = successor.right;            successor.right = deleteNode.right;        }        return successor;    }}

2、节点的数据接口

package com.cxg.demo.test.tree;/** * Title: 节点的数据接口，节点分左节点和右节点及本身节点值</br> * Description: TestDemo</br> * @author xg.c * @date 2016年7月26日 上午10:15:46 */public class TreeNode {    //节点的值    int value;    //左节点    TreeNode left;    //右节点    TreeNode right;    //节点的构造方法    public TreeNode(int value) {        this.value = value;        left  = null;        right = null;    }}

3、测试单元

package com.cxg.demo.test.tree;/** * Title: BST算法测试</br> * Description: TestDemo</br> * @author xg.c * @date 2016年7月26日 上午10:44:46 */public class TestBST {    public static void main(String[] args) {        BinarySearchTree bst=new BinarySearchTree();        //插入节点并打印数组        bst.inster(3);        bst.inster(5);        bst.inster(2);        bst.inster(6);        bst.inster(4);        bst.inster(8);        bst.inster(20);        bst.inster(21);        bst.inster(33);        bst.toString(bst.root);        System.out.println();        //查询是否存在此节点        TreeNode node=bst.search(8);        System.out.println("是否存在节点值为8 => " + node.value);        //删除节点        TreeNode node1=bst.delete(8);        System.out.println("删除后的树型节点为："+node1.value);        bst.toString(bst.root);        System.out.println();    }}