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二叉搜索樹操作集錦

 華府九五二七 2019-11-15

預計閱讀時間: 10分鐘

通過之前的文章 學習數(shù)據(jù)結構的框架思維,二叉樹的遍歷框架應該已經(jīng)印到你的腦子里了,這篇文章就來實操一下,看看框架思維是怎么靈活運用,秒殺二叉樹問題的。

PS:本文的大部分代碼都做成圖片形式,因為文本代碼左右滑動不方便查看,而圖片方便放大、保存,圖片點開后也方便左右切換進行對比。

二叉樹算法的設計的總路線:明確一個節(jié)點要做的事情,然后剩下的事拋給框架。

void traverse(TreeNode root) {
    // root 需要做什么?在這做。
    // 其他的不用 root 操心,拋給框架
    traverse(root.left);
    traverse(root.right);
}

舉兩個簡單的例子體會一下這個思路,熱熱身。

1. 如何把二叉樹所有的節(jié)點中的值加一?

void plusOne(TreeNode root) {
    if (root == null) return;
    root.val += 1;

    plusOne(root.left);
    plusOne(root.right);
}

2. 如何判斷兩棵二叉樹是否完全相同?

借助框架,上面這兩個例子不難理解吧?如果可以理解,那么所有二叉樹算法你都能解決。

下面實現(xiàn) BST 的基礎操作:判斷 BST 的合法性、增、刪、查。其中「刪」和「判斷合法性」略微復雜。

二叉搜索樹(Binary Search Tree,簡稱 BST)是一種很常用的的二叉樹。它的定義是:一個二叉樹中,任意節(jié)點的值要大于左子樹所有節(jié)點的值,且要小于右邊子樹的所有節(jié)點的值。

如下就是一個符合定義的 BST:

零、判斷 BST 的合法性

這里是有坑的哦,我們按照剛才的思路,每個節(jié)點自己要做的事不就是比較自己和左右孩子嗎?看起來應該這樣寫代碼:

但是這個算法出現(xiàn)了錯誤,BST 的每個節(jié)點應該要小于右邊子樹的所有節(jié)點,下面這個二叉樹顯然不是 BST,但是我們的算法會把它判定為 BST。

出現(xiàn)錯誤,不要慌張,框架沒有錯,一定是某個細節(jié)問題沒注意到。我們重新看一下 BST 的定義,root 需要做的,不僅僅是和左右子節(jié)點比較,而是要和左子樹和右子樹的所有節(jié)點比較。怎么辦,鞭長莫及??!

這種情況,我們可以使用輔助函數(shù),增加函數(shù)參數(shù)列表,在參數(shù)中攜帶額外信息,請看正確的代碼:

這樣,root 可以對整棵左子樹和右子樹進行約束,根據(jù)定義,root 才真正完成了它該做的事,所以這個算法是正確的。

一、在 BST 中查找一個數(shù)是否存在

根據(jù)我們的總路線,可以這樣寫代碼:

這樣寫完全正確,充分證明了你的框架性思維已經(jīng)養(yǎng)成?,F(xiàn)在你可以考慮一點細節(jié)問題了:如何充分利用信息,把 BST 這個“左小右大”的特性用上?

很簡單,其實不需要遞歸地搜索兩邊,類似二分查找思想,可以根據(jù) target 和 root.val 的大小比較,就能排除一邊。我們把上面的思路稍稍改動:

于是,我們對原始框架進行改造,抽象出一套針對 BST 的遍歷框架

void BST(TreeNode root, int target) {
    if (root.val == target)
        // 找到目標,做點什么
    if (root.val < target) 
        BST(root.right, target);
    if (root.val > target)
        BST(root.left, target);
}

二、在 BST 中插入一個數(shù)

對數(shù)據(jù)結構的操作無非遍歷 + 訪問,遍歷就是「找」,訪問就是「改」。具體到這個問題,插入一個數(shù),就是先找到插入位置,然后進行插入操作。

上一個問題,我們總結了 BST 中的遍歷框架,就是解決了「找」的問題。直接套框架,加上「改」的操作即可。

一旦涉及「改」,函數(shù)就要返回 TreeNode 類型,并且對遞歸調用的返回值進行接收。

三、在 BST 中刪除一個數(shù)

這個問題稍微復雜,不過你有框架指導,難不住你。跟插入操作類似,先「找」再「改」,先把框架寫出來再說:

找到目標節(jié)點了,比方說是節(jié)點 A,如何刪除這個節(jié)點,這是難點。因為刪除節(jié)點的同時不能破壞 BST 的性質。有三種情況,用圖片來說明。

情況 1:A 恰好是末端節(jié)點,兩個子節(jié)點都為空,那么它可以當場去世。

圖片來自 www.leetcode.com

if (root.left == null && root.right == null)
    return null;

情況 2:A 只有一個非空子節(jié)點,那么它要讓這個孩子接替自己的位置。

圖片來自 www.leetcode.com

// 排除了情況 1 之后
if (root.left == null) return root.right;
if (root.right == null) return root.left;

情況 3:A 有兩個子節(jié)點,麻煩了,為了不破壞 BST 的性質,A 必須找到左子樹中最大的那個節(jié)點,或者右子樹中最小的那個節(jié)點來接替自己。兩種策略是類似的,我們以第二種方式講解。

圖片來自 www.leetcode.com

if (root.left != null && root.right != null) {
    // 找到右子樹的最小節(jié)點
    TreeNode minNode = getMin(root.right);
    // 把 root 改成 minNode
    root.val = minNode.val;
    // 轉而去刪除 minNode
    root.right = deleteNode(root.right, minNode.val);
}

三種情況分析完畢,簡化一下,填入框架:

刪除操作就完成了。注意一下,這個刪除操作并不完美,因為我們最好不要像 root.val = minNode.val 這樣通過修改節(jié)點內(nèi)部的數(shù)據(jù)來改變節(jié)點,而是通過一系列略微復雜的鏈表操作交換 root 和 minNode 兩個節(jié)點。

因為具體應用中,val 域可能會很大,修改起來很耗時,而鏈表操作無非改一改指針,而不會去碰內(nèi)部數(shù)據(jù)。

但這里忽略這個細節(jié),旨在突出 BST 刪除操作的思路,以及借助框架逐層細化問題的思維方式。

四、最后總結

通過這篇文章,你學會了如下幾個技巧:

1. 二叉樹算法設計的總路線:把當前節(jié)點要做的事做好,其他的交給遞歸框架,不用當前節(jié)點操心。

2. 如果當前節(jié)點會對下面的子節(jié)點有整體性影響,可以通過輔助函數(shù)加長參數(shù)列表,借助函數(shù)參數(shù)傳遞信息。這就是遞歸函數(shù)傳遞信息的常用方式。

3. 在二叉樹框架之上,擴展出一套 BST 遍歷框架:

void BST(TreeNode root, int target) {
    if (root.val == target)
        // 找到目標,做點什么
    if (root.val < target) 
        BST(root.right, target);
    if (root.val > target)
        BST(root.left, target);
}

4. 掌握了 BST 的基本操作,包括判斷 BST 的合法性以及 BST 中的增、刪、查操作。

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