二叉查找树

二叉查找树,又叫二叉排序树,二叉搜索树,是一种有特定规则的二叉树,定义如下:

  1. 它是一棵二叉树,或者是空树。
  2. 左子树所有节点的值都小于它的根节点,右子树所有节点的值都大于它的根节点。
  3. 左右子树也是一棵二叉查找树。

二叉查找树的特点是,一直往左儿子往下找左儿子,可以找到最小的元素,一直往右儿子找右儿子,可以找到最大的元素。

看起来,我们可以用它来实现元素排序,可是我们却使用了二叉堆来实现了堆排序,因为二叉查找树不保证是一个平衡的二叉树,最坏情况下二叉查找树会退化成一个链表,也就是所有节点都没有左子树或者没有右子树,树的层次太深导致排序性能太差。

使用二分查找,可以很快在一棵二叉查找树中找到我们需要的值。

我们来分析二叉查找树添加,删除,查找元素的方法。

一、添加元素

以下是一个二叉查找树的表示:

// 二叉查找树
type BinarySearchTree struct {
    Root *BinarySearchTreeNode // 树根节点
}

// 二叉查找树节点
type BinarySearchTreeNode struct {
    Value int64                 // 值
    Times int64                 // 值出现的次数
    Left  *BinarySearchTreeNode // 左子树
    Right *BinarySearchTreeNode // 右字树
}

// 初始化一个二叉查找树
func NewBinarySearchTree() *BinarySearchTree {
    return new(BinarySearchTree)
}

一个节点代表一个元素,节点的 Value 值是用来进行二叉查找的关键,当 Value 值重复时,我们将值出现的次数 Times 加 1。添加元素代码如下:

// 添加元素
func (tree *BinarySearchTree) Add(value int64) {
    // 如果没有树根,证明是棵空树,添加树根后返回
    if tree.Root == nil {
        tree.Root = &BinarySearchTreeNode{Value: value}
        return
    }

    // 将值添加进去
    tree.Root.Add(value)
}

func (node *BinarySearchTreeNode) Add(value int64) {
    if value < node.Value {
        // 如果插入的值比节点的值小,那么要插入到该节点的左子树中
        // 如果左子树为空,直接添加
        if node.Left == nil {
            node.Left = &BinarySearchTreeNode{Value: value}
        } else {
            // 否则递归
            node.Left.Add(value)
        }
    } else if value > node.Value {
        // 如果插入的值比节点的值大,那么要插入到该节点的右子树中
        // 如果右子树为空,直接添加
        if node.Right == nil {
            node.Right = &BinarySearchTreeNode{Value: value}
        } else {
            // 否则递归
            node.Right.Add(value)
        }
    } else {
        // 值相同,不需要添加,值出现的次数加1即可
        node.Times = node.Times + 1
    }
}

如果添加元素时是棵空树,那么初始化根节点。

然后添加的值和根节点比较,判断是要插入到根节点左子树还是右子树,还是不用插入。

当值比根节点小时,元素要插入到根节点的左子树中,当值比根节点大时,元素要插入到根节点的右子树中,相等时不插入,只更新次数。

然后再分别对根节点的左子树和右子树进行递归操作即可。

二、查找最大值或最小值的元素

查找最大值和最小值比较简单,一直往左儿子往下找左儿子,可以找到最小的元素,一直往右儿子找右儿子,可以找到最大的元素。

// 找出最小值的节点
func (tree *BinarySearchTree) FindMinValue() *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    return tree.Root.FindMinValue()
}

func (node *BinarySearchTreeNode) FindMinValue() *BinarySearchTreeNode {
    // 左子树为空,表面已经是最左的节点了,该值就是最小值
    if node.Left == nil {
        return node
    }

    // 一直左子树递归
    return node.Left.FindMinValue()
}

// 找出最大值的节点
func (tree *BinarySearchTree) FindMaxValue() *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    return tree.Root.FindMaxValue()
}

func (node *BinarySearchTreeNode) FindMaxValue() *BinarySearchTreeNode {
    // 右子树为空,表面已经是最右的节点了,该值就是最大值
    if node.Right == nil {
        return node
    }

    // 一直右子树递归
    return node.Right.FindMaxValue()
}

三、查找指定元素

二分查找的技巧也在这里有用武之地了:

// 查找节点
func (tree *BinarySearchTree) Find(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    return tree.Root.Find(value)
}

func (node *BinarySearchTreeNode) Find(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    if value == node.Value {
        // 如果该节点刚刚等于该值,那么返回该节点
        return node
    } else if value < node.Value {
        // 如果查找的值小于节点值,从节点的左子树开始找
        if node.Left == nil {
            // 左子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }
        return node.Left.Find(value)
    } else {
        // 如果查找的值大于节点值,从节点的右子树开始找
        if node.Right == nil {
            // 右子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }
        return node.Right.Find(value)
    }
}

如果是空树,返回 nil,否则与根节点比较。

如果刚刚好等于根节点的值,返回该节点,否则根据值的比较,继续往左子树或右字树递归查找。

四、查找指定元素的父亲

与查找指定元素一样,只不过追踪的是该元素的父亲节点。

// 查找指定节点的父亲
func (tree *BinarySearchTree) FindParent(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    // 如果根节点等于该值,根节点其没有父节点,返回nil
    if tree.Root.Value == value {
        return nil
    }
    return tree.Root.FindParent(value)
}

func (node *BinarySearchTreeNode) FindParent(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    // 外层没有值相等的判定,因为在内层已经判定完毕后返回父亲节点。

    if value < node.Value {
        // 如果查找的值小于节点值,从节点的左子树开始找
        leftTree := node.Left
        if leftTree == nil {
            // 左子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }

        // 左子树的根节点的值刚好等于该值,那么父亲就是现在的node,返回
        if leftTree.Value == value {
            return node
        } else {
            return leftTree.FindParent(value)
        }
    } else {
        // 如果查找的值大于节点值,从节点的右子树开始找
        rightTree := node.Right
        if rightTree == nil {
            // 右子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }

        // 右子树的根节点的值刚好等于该值,那么父亲就是现在的node,返回
        if rightTree.Value == value {
            return node
        } else {
            return rightTree.FindParent(value)
        }
    }
}

代码相应的进行了调整,方便获取到父亲节点。

如果返回的父亲节点为空,表示没有父亲。

五、删除元素

删除元素有四种情况:

  1. 第一种情况,删除的是根节点,且根节点没有儿子,直接删除即可。
  2. 第二种情况,删除的节点有父亲节点,但没有子树,也就是删除的是叶子节点,直接删除即可。
  3. 第三种情况,删除的节点下有两个子树,因为右子树的值都比左子树大,那么用右子树中的最小元素来替换删除的节点,这时二叉查找树的性质又满足了。右子树的最小元素,只要一直往右子树的左边一直找一直找就可以找到。
  4. 第四种情况,删除的节点只有一个子树,那么该子树直接替换被删除的节点即可。

代码实现如下:

// 删除指定的元素
func (tree *BinarySearchTree) Delete(value int64) {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,直接返回
        return
    }

    // 查找该值是否存在
    node := tree.Root.Find(value)
    if node == nil {
        // 不存在该值,直接返回
        return
    }

    // 查找该值的父亲节点
    parent := tree.Root.FindParent(value)

    // 第一种情况,删除的是根节点,且根节点没有儿子
    if parent == nil && node.Left == nil && node.Right == nil {
        // 置空后直接返回
        tree.Root = nil
        return
    } else if node.Left == nil && node.Right == nil {
        // 第二种情况,删除的节点有父亲节点,但没有子树

        // 如果删除的是节点是父亲的左儿子,直接将该值删除即可
        if parent.Left != nil && value == parent.Left.Value {
            parent.Left = nil
        } else {
            // 删除的原来是父亲的右儿子,直接将该值删除即可
            parent.Right = nil
        }
        return
    } else if node.Left != nil && node.Right != nil {
        // 第三种情况,删除的节点下有两个子树,因为右子树的值都比左子树大,那么用右子树中的最小元素来替换删除的节点。
        // 右子树的最小元素,只要一直往右子树的左边一直找一直找就可以找到,替换后二叉查找树的性质又满足了。

        // 找右子树中最小的值,一直往右子树的左边找
        minNode := node.Right
        for minNode.Left != nil {
            minNode = minNode.Left
        }
        // 把最小的节点删掉
        tree.Delete(minNode.Value)

        // 最小值的节点替换被删除节点
        node.Value = minNode.Value
        node.Times = minNode.Times
    } else {
        // 第四种情况,只有一个子树,那么该子树直接替换被删除的节点即可

        // 父亲为空,表示删除的是根节点,替换树根
        if parent == nil {
            if node.Left != nil {
                tree.Root = node.Left
            } else {
                tree.Root = node.Right
            }
            return
        }
        // 左子树不为空
        if node.Left != nil {
            // 如果删除的是节点是父亲的左儿子,让删除的节点的左子树接班
            if parent.Left != nil && value == parent.Left.Value {
                parent.Left = node.Left
            } else {
                parent.Right = node.Left
            }
        } else {
            // 如果删除的是节点是父亲的左儿子,让删除的节点的右子树接班
            if parent.Left != nil && value == parent.Left.Value {
                parent.Left = node.Right
            } else {
                parent.Right = node.Right
            }
        }
    }
}

首先查找到要删除元素的节点:tree.Root.Find(value),然后找到该节点父亲:tree.Root.FindParent(value),根据四种不同情况对删除节点进行补位。核心在于,第三种情况下,删除的节点有两个子树情况下,需要用右子树中最小的节点来替换被删除节点。

上面的代码可以优化,可以在查找删除元素的节点时顺道查出其父亲节点,不必要分开查询父亲节点,在第三种情况下查出右子树的最小节点时可以直接将其移除,不必递归使用 tree.Delete(minNode.Value)

由于这种通用形式的二叉查找树实现甚少使用,大部分程序都使用了AVL树或红黑树,以上优化理解即可。

六、中序遍历(实现排序)

使用二叉查找树可以实现排序,只需要对树进行中序遍历即可。

我们先打印出左子树,然后打印根节点的值,再打印右子树,这是一个递归的过程。

// 中序遍历
func (tree *BinarySearchTree) MidOrder() {
    tree.Root.MidOrder()
}

func (node *BinarySearchTreeNode) MidOrder() {
    if node == nil {
        return
    }

    // 先打印左子树
    node.Left.MidOrder()

    // 按照次数打印根节点
    for i := 0; i <= int(node.Times); i++ {
        fmt.Println(node.Value)
    }

    // 打印右子树
    node.Right.MidOrder()
}

七、完整代码

package main

import (
    "fmt"
)

// 二叉查找树节点
type BinarySearchTree struct {
    Root *BinarySearchTreeNode // 树根节点
}

// 二叉查找树节点
type BinarySearchTreeNode struct {
    Value int64                 // 值
    Times int64                 // 值出现的次数
    Left  *BinarySearchTreeNode // 左子树
    Right *BinarySearchTreeNode // 右字树
}

// 初始化一个二叉查找树
func NewBinarySearchTree() *BinarySearchTree {
    return new(BinarySearchTree)
}

// 添加元素
func (tree *BinarySearchTree) Add(value int64) {
    // 如果没有树根,证明是棵空树,添加树根后返回
    if tree.Root == nil {
        tree.Root = &BinarySearchTreeNode{Value: value}
        return
    }

    // 将值添加进去
    tree.Root.Add(value)
}

func (node *BinarySearchTreeNode) Add(value int64) {
    if value < node.Value {
        // 如果插入的值比节点的值小,那么要插入到该节点的左子树中
        // 如果左子树为空,直接添加
        if node.Left == nil {
            node.Left = &BinarySearchTreeNode{Value: value}
        } else {
            // 否则递归
            node.Left.Add(value)
        }
    } else if value > node.Value {
        // 如果插入的值比节点的值大,那么要插入到该节点的右子树中
        // 如果右子树为空,直接添加
        if node.Right == nil {
            node.Right = &BinarySearchTreeNode{Value: value}
        } else {
            // 否则递归
            node.Right.Add(value)
        }
    } else {
        // 值相同,不需要添加,值出现的次数加1即可
        node.Times = node.Times + 1
    }
}

// 找出最小值的节点
func (tree *BinarySearchTree) FindMinValue() *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    return tree.Root.FindMinValue()
}

func (node *BinarySearchTreeNode) FindMinValue() *BinarySearchTreeNode {
    // 左子树为空,表面已经是最左的节点了,该值就是最小值
    if node.Left == nil {
        return node
    }

    // 一直左子树递归
    return node.Left.FindMinValue()
}

// 找出最大值的节点
func (tree *BinarySearchTree) FindMaxValue() *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    return tree.Root.FindMaxValue()
}

func (node *BinarySearchTreeNode) FindMaxValue() *BinarySearchTreeNode {
    // 右子树为空,表面已经是最右的节点了,该值就是最大值
    if node.Right == nil {
        return node
    }

    // 一直右子树递归
    return node.Right.FindMaxValue()
}

// 查找指定节点
func (tree *BinarySearchTree) Find(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    return tree.Root.Find(value)
}

func (node *BinarySearchTreeNode) Find(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    if value == node.Value {
        // 如果该节点刚刚等于该值,那么返回该节点
        return node
    } else if value < node.Value {
        // 如果查找的值小于节点值,从节点的左子树开始找
        if node.Left == nil {
            // 左子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }
        return node.Left.Find(value)
    } else {
        // 如果查找的值大于节点值,从节点的右子树开始找
        if node.Right == nil {
            // 右子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }
        return node.Right.Find(value)
    }
}

// 查找指定节点的父亲
func (tree *BinarySearchTree) FindParent(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,返回空
        return nil
    }

    // 如果根节点等于该值,根节点其没有父节点,返回nil
    if tree.Root.Value == value {
        return nil
    }
    return tree.Root.FindParent(value)
}

func (node *BinarySearchTreeNode) FindParent(value int64) *BinarySearchTreeNode {
    // 外层没有值相等的判定,因为在内层已经判定完毕后返回父亲节点。

    if value < node.Value {
        // 如果查找的值小于节点值,从节点的左子树开始找
        leftTree := node.Left
        if leftTree == nil {
            // 左子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }

        // 左子树的根节点的值刚好等于该值,那么父亲就是现在的node,返回
        if leftTree.Value == value {
            return node
        } else {
            return leftTree.FindParent(value)
        }
    } else {
        // 如果查找的值大于节点值,从节点的右子树开始找
        rightTree := node.Right
        if rightTree == nil {
            // 右子树为空,表示找不到该值了,返回nil
            return nil
        }

        // 右子树的根节点的值刚好等于该值,那么父亲就是现在的node,返回
        if rightTree.Value == value {
            return node
        } else {
            return rightTree.FindParent(value)
        }
    }
}

// 删除指定的元素
func (tree *BinarySearchTree) Delete(value int64) {
    if tree.Root == nil {
        // 如果是空树,直接返回
        return
    }

    // 查找该值是否存在
    node := tree.Root.Find(value)
    if node == nil {
        // 不存在该值,直接返回
        return
    }

    // 查找该值的父亲节点
    parent := tree.Root.FindParent(value)

    // 第一种情况,删除的是根节点,且根节点没有儿子
    if parent == nil && node.Left == nil && node.Right == nil {
        // 置空后直接返回
        tree.Root = nil
        return
    } else if node.Left == nil && node.Right == nil {
        //  第二种情况,删除的节点有父亲节点,但没有子树

        // 如果删除的是节点是父亲的左儿子,直接将该值删除即可
        if parent.Left != nil && value == parent.Left.Value {
            parent.Left = nil
        } else {
            // 删除的原来是父亲的右儿子,直接将该值删除即可
            parent.Right = nil
        }
        return
    } else if node.Left != nil && node.Right != nil {
        // 第三种情况,删除的节点下有两个子树,因为右子树的值都比左子树大,那么用右子树中的最小元素来替换删除的节点,这时二叉查找树的性质又满足了。

        // 找右子树中最小的值,一直往右子树的左边找
        minNode := node.Right
        for minNode.Left != nil {
            minNode = minNode.Left
        }
        // 把最小的节点删掉
        tree.Delete(minNode.Value)

        // 最小值的节点替换被删除节点
        node.Value = minNode.Value
        node.Times = minNode.Times
    } else {
        // 第四种情况,只有一个子树,那么该子树直接替换被删除的节点即可

        // 父亲为空,表示删除的是根节点,替换树根
        if parent == nil {
            if node.Left != nil {
                tree.Root = node.Left
            } else {
                tree.Root = node.Right
            }
            return
        }
        // 左子树不为空
        if node.Left != nil {
            // 如果删除的是节点是父亲的左儿子,让删除的节点的左子树接班
            if parent.Left != nil && value == parent.Left.Value {
                parent.Left = node.Left
            } else {
                parent.Right = node.Left
            }
        } else {
            // 如果删除的是节点是父亲的左儿子,让删除的节点的右子树接班
            if parent.Left != nil && value == parent.Left.Value {
                parent.Left = node.Right
            } else {
                parent.Right = node.Right
            }
        }
    }
}

// 中序遍历
func (tree *BinarySearchTree) MidOrder() {
    tree.Root.MidOrder()
}

func (node *BinarySearchTreeNode) MidOrder() {
    if node == nil {
        return
    }

    // 先打印左子树
    node.Left.MidOrder()

    // 按照次数打印根节点
    for i := 0; i <= int(node.Times); i++ {
        fmt.Println(node.Value)
    }

    // 打印右子树
    node.Right.MidOrder()
}

func main() {
    values := []int64{3, 6, 8, 20, 9, 2, 6, 8, 9, 3, 5, 40, 7, 9, 13, 6, 8}

    // 初始化二叉查找树并添加元素
    tree := NewBinarySearchTree()
    for _, v := range values {
        tree.Add(v)
    }

    // 找到最大值或最小值的节点
    fmt.Println("find min value:", tree.FindMinValue())
    fmt.Println("find max value:", tree.FindMaxValue())

    // 查找不存在的99
    node := tree.Find(99)
    if node != nil {
        fmt.Println("find it 99!")
    } else {
        fmt.Println("not find it 99!")
    }

    // 查找存在的9
    node = tree.Find(9)
    if node != nil {
        fmt.Println("find it 9!")
    } else {
        fmt.Println("not find it 9!")
    }

    // 删除存在的9后,再查找9
    tree.Delete(9)
    node = tree.Find(9)
    if node != nil {
        fmt.Println("find it 9!")
    } else {
        fmt.Println("not find it 9!")
    }

    // 中序遍历,实现排序
    tree.MidOrder()
}

运行程序后,结果:

find min value: &{2 0 <nil> <nil>}
find max value: &{40 0 <nil> <nil>}
not find it 99!
find it 9!
not find it 9!
2
3
3
5
6
6
6
7
8
8
8
13
20
40

八、总结

二叉查找树可能退化为链表,也可能是一棵非常平衡的二叉树,查找,添加,删除元素的时间复杂度取决于树的高度 h

  1. 当二叉树是满的时,树的高度是最小的,此时树节点数量 n 和高度 h 的关系为:h = log(n)
  2. 当二叉树是一个链表时,此时树节点数量 n 和高度 h 的关系为:h = n

二叉查找树的效率来源其二分查找的特征,时间复杂度在于二叉树的高度,因此查找,添加和删除的时间复杂度范围为 log(n)~n

为了提高二叉查找树查找的速度,树的高度要尽可能的小。AVL树和红黑树都是相对平衡的二叉查找树,因为特殊的旋转平衡操作,树的高度被大大压低。它们查找效率较高,添加,删除,查找操作的平均时间复杂度都为 log(n),经常在各种程序中被使用。

二叉查找树是后面要学习的高级数据结构AVL树,红黑树的基础。

Copyright © https://github.com/hunterhug all right reserved,powered by Gitbook该文章更新于: 2020-04-08 08:47:43

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