前言
- 先附上前面的查找算法和理解
- 哈希查找：哈希相关知识
- 常见的五种查找算法：常见查找算法
- 树表查找的知识在数据结构中有讲的很多了，它主要用于动态查找。
- 因为有项目，对二叉查找树进行优化的树过几天再写，也是写到这篇文章里，反正我这也没人看。。。持续更新！！
二叉查找树(Binary Search Tree)
定义
- 也叫二叉排序树和二叉搜索树。
- 左子树永远小于它的根结点，右子树永远的大于它的根结点，同时左子树和右子树也满足二叉查找树的定义。
- 没有相等的键值。
性质
- 中序遍历时产生有序数组。
- 时间复杂度：在插入和查找时时间复杂度均为O(logn)，二叉查找树目的是在最坏的情况下也有较好的时间复杂度。
操作
- 查找：对树遍历呗，一般用BFS广度优先查找，对二叉查找树来说，每次比较都等于剪掉一般的树，从根节点开始，如果目标大于根结点就进右子树，目标小于根结点就进左子树，所以类似二分查找，在查找时达到O(logn)的时间复杂度。
- 插入：和查找操作一样的，也是把目标和根结点比较，大了就进右子树，小了就进左子树，找到位置对应插入就行了。
- 删除：分三种情况：
- 删除叶子结点：删了就删了，直接找到它删掉就完事了。
- 删除有一个子结点的结点：把它和它的子节点的位置换一下，删掉就行了。
- 删除有两个子节点的结点(可能有子树)：用中序遍历找到目标的后继节点，也就是在中序遍历产生的顺序表中目标的下一个元素，把它和目标换个位置，然后删掉就行了。
实现
基本方法实现，无容器
public class BinarySearchTree {
private class Node{
int val;
Node left;
Node right;
}
private Node root;
public void insert(int key){
Node n = new Node();
n.val = key;
if(root == null)
root = n;
else{
Node parent = new Node();
Node current = root;
while(true){
parent = current;
if(key > current.val){
current = current.right;
if(current == null)
parent.right = n;
}
else{
current = current.left;
if(current == null)
parent.left = n;
}
}
}
}
}
拓展
- 二叉查找树是基础，对它进行优化产生了AVL树，红黑树和平衡二叉树，还有什么2-3查找树啥的，再拓展就是数据库的B树和B+树。
- 过几天就更新树！！！