feat(tree): add binary search tree in golang

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reanon 2 years ago
parent db5ca936b6
commit 2e72ce8eeb

@ -1,5 +1,5 @@
// File: binary_search_tree.go
// Created Time: 2022-11-25
// Created Time: 2022-11-26
// Author: Reanon (793584285@qq.com)
package chapter_tree
@ -14,7 +14,166 @@ type BinarySearchTree struct {
}
func NewBinarySearchTree(nums []int) *BinarySearchTree {
// 排序数组
// sorting array
sort.Ints(nums)
return nil
root := buildBinarySearchTree(nums, 0, len(nums)-1)
return &BinarySearchTree{
root: root,
}
}
// GetRoot Get the root node of binary search tree
func (bst *BinarySearchTree) GetRoot() *TreeNode {
return bst.root
}
// GetMin Get node with the min value
func (bst *BinarySearchTree) GetMin(node *TreeNode) *TreeNode {
if node == nil {
return node
}
// 循环访问左子结点,直到叶结点时为最小结点,跳出
for node.Left != nil {
node = node.Left
}
return node
}
// GetInorderNext Get node inorder next
func (bst *BinarySearchTree) GetInorderNext(node *TreeNode) *TreeNode {
if node == nil || node.Right == nil {
return node
}
node = node.Right
// 循环访问左子结点,直到叶结点时为最小结点,跳出
for node.Left != nil {
node = node.Left
}
return node
}
// Search node of binary search tree
func (bst *BinarySearchTree) Search(num int) *TreeNode {
node := bst.root
// 循环查找,越过叶结点后跳出
for node != nil {
if node.Val < num {
// 目标结点在 root 的右子树中
node = node.Right
} else if node.Val > num {
// 目标结点在 root 的左子树中
node = node.Left
} else {
// 找到目标结点,跳出循环
break
}
}
// 返回目标结点
return node
}
// Insert node of binary search tree
func (bst *BinarySearchTree) Insert(num int) *TreeNode {
cur := bst.root
// 若树为空,直接提前返回
if cur == nil {
return nil
}
// 待插入结点之前的结点位置
var prev *TreeNode = nil
// 循环查找,越过叶结点后跳出
for cur != nil {
if cur.Val == num {
return nil
}
prev = cur
if cur.Val < num {
cur = cur.Right
} else {
cur = cur.Left
}
}
// 插入结点
node := NewTreeNode(num)
if prev.Val < num {
prev.Right = node
} else {
prev.Left = node
}
return cur
}
// Remove node of binary search tree
func (bst *BinarySearchTree) Remove(num int) *TreeNode {
cur := bst.root
// 若树为空,直接提前返回
if cur == nil {
return nil
}
// 待删除结点之前的结点位置
var prev *TreeNode = nil
// 循环查找,越过叶结点后跳出
for cur != nil {
if cur.Val == num {
break
}
prev = cur
// 待删除结点在右子树中
if cur.Val < num {
cur = cur.Right
} else {
// 待删除结点在左子树中
cur = cur.Left
}
}
// 若无待删除结点,则直接返回
if cur == nil {
return nil
}
// 子结点数为 0 或 1
if cur.Left == nil || cur.Right == nil {
var child *TreeNode = nil
// 取出待删除结点的子结点
if cur.Left != nil {
child = cur.Left
} else {
child = cur.Right
}
// 将子结点替换为待删除结点
if prev.Left == cur {
prev.Left = child
} else {
prev.Right = child
}
} else { // 子结点数为 2
// 获取中序遍历中待删除结点 cur 的下一个结点
next := bst.GetInorderNext(cur)
temp := next.Val
// 递归删除结点 next
bst.Remove(next.Val)
// 将 next 的值复制给 cur
cur.Val = temp
}
// TODO: add error handler, don't return node
return cur
}
// buildBinarySearchTree Build a binary search tree from array.
func buildBinarySearchTree(nums []int, left, right int) *TreeNode {
if left > right {
return nil
}
// 将数组中间结点作为根结点
middle := left + (right-left)>>1
root := NewTreeNode(nums[middle])
// 递归构建左子树和右子树
root.Left = buildBinarySearchTree(nums, left, middle-1)
root.Right = buildBinarySearchTree(nums, middle+1, right)
return root
}
// Print binary search tree
func (bst *BinarySearchTree) Print() {
PrintTree(bst.root)
}

@ -0,0 +1,44 @@
// File: binary_search_tree_test.go
// Created Time: 2022-11-26
// Author: Reanon (793584285@qq.com)
package chapter_tree
import "testing"
func TestBinarySearchTree(t *testing.T) {
nums := []int{8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
bst := NewBinarySearchTree(nums)
t.Log("初始化的二叉树为: ")
bst.Print()
// 获取根结点
node := bst.GetRoot()
t.Log("二叉树的根结点为: ", node.Val)
// 获取最小的结点
node = bst.GetMin(bst.GetRoot())
t.Log("二叉树的最小结点为: ", node.Val)
// 查找结点
node = bst.Search(5)
t.Log("查找到的结点对象为", node, ",结点值 = ", node.Val)
// 插入结点
node = bst.Insert(16)
t.Log("插入结点后 16 的二叉树为: ")
bst.Print()
// 删除结点
bst.Remove(1)
t.Log("删除结点 1 后的二叉树为: ")
bst.Print()
bst.Remove(12)
t.Log("删除结点 12 后的二叉树为: ")
bst.Print()
bst.Remove(2)
t.Log("删除结点 2 后的二叉树为: ")
bst.Print()
bst.Remove(4)
t.Log("删除结点 4 后的二叉树为: ")
bst.Print()
}

@ -63,11 +63,11 @@ comments: true
给定一个待插入元素 `num` ,为了保持二叉搜索树 “左子树 < 根结点 < 右子树” 的性质,插入操作分为两步:
1. **查找插入位置:** 与查找操作类似,我们从根结点出发,根据当前点值和 `num` 的大小关系循环向下搜索,直到越过叶结点(遍历到 $\text{null}$ )时跳出循环;
1. **查找插入位置:** 与查找操作类似,我们从根结点出发,根据当前点值和 `num` 的大小关系循环向下搜索,直到越过叶结点(遍历到 $\text{null}$ )时跳出循环;
2. **在该位置插入结点:** 初始化结点 `num` ,将该结点放到 $\text{null}$ 的位置
二叉搜索树不允许存在重复点,否则将会违背其定义。因此若待插入结点在树中已经存在,则不执行插入,直接返回即可。
二叉搜索树不允许存在重复点,否则将会违背其定义。因此若待插入结点在树中已经存在,则不执行插入,直接返回即可。
![bst_insert](binary_search_tree.assets/bst_insert.png)

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