Java 【数据结构】 TreeSetTreeMap(二叉搜索树详解)【神装】

news2024/12/25 9:15:37

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目录

💉 一.二叉搜索树

🩸1. 定义

💊2. 基本操作

🩹3. 插入操作

🩼4. 查找操作

🩺5. 删除操作*

🩻6. 遍历操作

🪒7.性能分析

🪥二.TreeSet

🧽1. 定义

🧻 2.操作

🪣3. Set主要特性

🫧4. TreeSet的内部实现

🛒5. 应用场景

🧯三.TreeMap

🧹1.定义

🪤2.操作

🧷3.Map的主要特性

🧿4. TreeMap的内部实现

🪬5.应用场景 

🗿四.总结与反思


💉 一.二叉搜索树

首先我们要知道TreeSet/TreeMap底层都采用的都是一种二叉搜索树(也叫自平衡二叉树),因此我们先来了解一下二叉搜索树。

对于他的学习若之前没有了解的可以参考:Java 【数据结构】 二叉树(Binary_Tree)【神装】

🩸1. 定义

二叉搜索树(Binary Search Tree,简称BST),是一种特殊的二叉树,它具有以下性质:

  • 每个节点都有一个键(Key)和两个指向其他节点的指针(左子指针和右子指针)。
  • 任意节点的左子树中的所有键都小于该节点的键。
  • 任意节点的右子树中的所有键都大于该节点的键。
  • 左右子树也都是二叉搜索树。
  • 不存在键值相等的节点。

在Java中,我们可以这样定义一个二叉搜索树:

public class BinarySearchTree {
    private class Node {
        int val;
        Node left;
        Node right;
        
        Node(int val) {
            this.val = val;
            left = null;
            right = null;
        }
    }
    
    private Node root;
    
    // 构造函数、插入方法、查找方法、删除方法等...
}

💊2. 基本操作

二叉搜索树支持以下基本操作:

  • 插入(Insert):向树中插入一个新节点,保持树的二叉搜索性质。
  • 查找(Search):在树中查找一个特定的节点。
  • 删除(Delete):从树中删除一个节点,并保持树的二叉搜索性质。
  • 遍历(Traverse):对树进行遍历,常用的遍历方式有前序、中序和后序遍历。

接下来我们详细介绍一下它的各个操作,因为后续二叉树本身是数据结构中一个很关键的知识点,像红黑树,AVL树等等,我们需要牢牢掌握!

🩹3. 插入操作

插入操作的步骤如下:

  1. 创建新节点。
  2. 比较新节点的键与根节点的键:
    • 如果新节点的键小于根节点的键,则将新节点插入到根节点的左子树中。
    • 如果新节点的键大于根节点的键,则将新节点插入到根节点的右子树中。
  3. 如果插入点是空,则直接在新位置插入新节点。
  4. 如果插入点非空,则递归地在相应子树中进行插入操作。

代码: 

 /**
     * 插入一个元素
     * @param key
     */
    public void insert(int key) {
        TreeNode node=new TreeNode(key);
        //若该搜索树为空,则直接作为根节点;
        if (root==null){
            root=node;
        }

        TreeNode cur=root;
        TreeNode parent=null;

        while(cur!=null){
            if (cur.key<key){
                parent = cur;
                cur=cur.right;
            }else if(cur.key>key){
                parent = cur;
                cur=cur.left;
            }else{
                return ;
            }
        }

        if (parent.key>key){
            parent.left=node;
        }else{
            parent.right=node;
        }

    }

🩼4. 查找操作

查找操作的步骤如下:

  1. 从根节点开始比较。
  2. 如果查找的键小于当前节点的键,则递归地在左子树中查找。
  3. 如果查找的键大于当前节点的键,则递归地在右子树中查找。
  4. 如果找到节点,则返回该节点。
  5. 如果没有找到,则返回null。

代码

 //查找key是否存在
    public TreeNode search(int key) {
        TreeNode cur =root;
        while(cur!=null){
            if (cur.key<key){
                cur=cur.right;
            }else if(cur.key>key){
                cur=cur.left;
            }else{
                return cur;
            }
        }
        return null;
    }

🩺5. 删除操作*

设待删除结点为 cur, 待删除结点的双亲结点为 parent
1. cur.left == null
  1. cur root,则 root = cur.right
  2. cur 不是 rootcur parent.left,则 parent.left = cur.right
  3. cur 不是 rootcur parent.right,则 parent.right = cur.right
2. cur.right == null
  1. cur root,则 root = cur.left
  2. cur 不是 rootcur parent.left,则 parent.left = cur.left
  3. cur 不是 rootcur parent.right,则 parent.right = cur.left
3. cur.left != null && cur.right != null
  • 需要使用替换法进行删除,即在它的右子树中寻找中序下的第一个结点(关键码最小),用它的值填补到被删除节点中,再来处理该结点的删除问题

代码

//删除key的值
    public boolean remove(int key) {
        TreeNode cur =root;
        TreeNode parent=null;
        while(cur!=null){
            if (cur.key>key){
                parent=cur;
                cur=cur.left;
            }else if (cur.key<key){
                parent=cur;
                cur=cur.right;
            }else{
                removeNode(parent,cur);
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    public void removeNode(TreeNode parent,TreeNode cur){
        if (cur.left==null){//左子树为空
            if (cur==root){
                root=cur.right;
            }else if(cur==parent.left){
                parent.left=cur.right;
            }else{
                parent.right=cur.right;
            }
        }else if (cur.right==null){//右子树为空
            if (cur==root){
                root=cur.left;
            }else if (cur==parent.left){
                parent.left=cur.left;
            }else{
                parent.right=cur.left;
            }
        }else{//左右子树都不为空 右子树的最小值代替
            TreeNode targetp=cur;
            TreeNode target=cur.right;
            while(target!=null){
                targetp=target;
                target=target.left;
            }
            cur.key=target.key;
            //删除原本数值
            if (targetp.left==target){
                targetp.left=target.left;
            }else{
                targetp.right=target.right;
            }
        }
    }

🩻6. 遍历操作

二叉搜索树的遍历操作与普通二叉树相同,可以使用前序、中序和后序遍历。

中序遍历会按照从小到大的顺序访问所有节点,是一个有序数列

前序遍历代码举例

  public void prevOreder(TreeNode root){
        if (root==null){
            return;
        }
        prevOreder(root.left);
        System.out.print(root.key+" ");
        prevOreder(root.right);
    }

其余遍历方式,包括非递归的遍历方式:  Java 【数据结构】 二叉树(Binary_Tree)【神装】

🪒7.性能分析

        插入和删除操作都必须先查找,查找效率代表了二叉搜索树中各个操作的性能。对有n个结点的二叉搜索树,若每个元素查找的概率相等,则二叉搜索树平均查找长度是结点在二叉搜索树的深度的函数,即结点越深,则比较次数越多。
        但对于同一个关键码集合,如果各关键码插入的次序不同,可能得到不同结构的二叉搜索树:

最优情况下,二叉搜索树为完全二叉树,其平均比较次数为:log N
最差情况下,二叉搜索树退化为单支树,其平均比较次数为:N/2

🪥二.TreeSet

🧽1. 定义

TreeSet是Java集合框架中的一种有序集合,它实现了Set接口,因此具有不允许重复元素的特性。与HashSet不同,TreeSet使用红黑树数据结构来存储元素,这使得元素在集合中保持有序。

🧻 2.操作

方法
解释
boolean add (E e)
添加元素,但重复元素不会被添加成功
void clear ()
清空集合
boolean contains (Object o)
判断 o 是否在集合中
Iterator<E> iterator ()
返回迭代器
boolean remove (Object o)
删除集合中的 o
int size()
返回 set 中元素的个数
boolean isEmpty()
检测 set 是否为空,空返回 true ,否则返回 false
Object[] toArray()
set 中的元素转换为数组返回
boolean containsAll(Collection<?> c)
集合 c 中的元素是否在 set 中全部存在,是返回 true ,否则返回 false
boolean addAll(Collection<? extends E> c)
将集合 c 中的元素添加到 set 中,可以达到去重的效果
import java.util.TreeSet;

public class TreeSetExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个TreeSet,元素自然排序(升序)
        TreeSet<Integer> numbers = new TreeSet<>();

        // 添加一些元素
        numbers.add(5);
        numbers.add(3);
        numbers.add(8);
        numbers.add(1);

        // 打印整个TreeSet
        System.out.println("TreeSet: " + numbers);

        // 查找是否存在某个元素
        System.out.println("Contains 6: " + numbers.contains(6));

        // 删除一个元素
        numbers.remove(3);
        System.out.println("TreeSet after removing 3: " + numbers);

        // 遍历TreeSet
        System.out.println("Traversing TreeSet:");
        for (int number : numbers) {
            System.out.println(number);
        }

        // 排序和检索操作
        System.out.println("First element: " + numbers.first());
        System.out.println("Last element: " + numbers.last());
        System.out.println("Element greater than 4: " + numbers.higher(4));
        System.out.println("Element lower than 4: " + numbers.lower(4));
    }
}

🪣3. Set主要特性

  • Set是继承自Collection的一个接口类
  • TreeSet 中不能插入 null key HashSet 可以。
  • 实现 Set 接口的常用类有 TreeSet HashSet ,还有一个 LinkedHashSet LinkedHashSet 是在 HashSet 的基础上维护了一个双向链表来记录元素的插入次序。
  • 有序性:元素按照自然顺序或者根据提供的Comparator进行排序。当向TreeSet中添加元素时,会根据元素之间的比较关系进行自动排序。
  • 不可重复性:TreeSet中的元素不允许重复。Set最大的功能就是对集合中的元素进行去重
  • 基于红黑树实现:通过红黑树数据结构实现了有序的、唯一元素存储。
Set 底层结构
TreeSet
底层结构
红黑树
插入 / 删除 / 查找时间
复杂度
O(log N)
是否有序
关于 Key 有序
线程安全
不安全
插入 / 删除 / 查找区别
按照红黑树的特性来进行插入和删除
比较与覆写
key 必须能够比较,否则会抛出
ClassCastException 异常
应用场景
需要 Key 有序场景下

🫧4. TreeSet的内部实现

TreeSet通过红黑树(Red-Black Tree)数据结构实现了有序的、唯一元素存储。红黑树是一种自平衡的二叉查找树,在插入和删除操作后能够保持相对较低的高度,从而保证了检索、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。

🛒5. 应用场景

TreeSet适用于需要保持元素有序并且去除重复元素的场景。由于其基于红黑树实现,可以高效地支持元素的查找、插入和删除操作。因此,在需要有序集合且不允许重复元素的情况下,TreeSet是一个十分实用的选择。总而言之:

  • 当需要保持元素的有序性且不允许重复时,TreeSet是一个很好的选择。
  • 常用于需要按照特定顺序处理元素的情况。

🧯三.TreeMap

🧹1.定义

TreeMap是基于红黑树数据结构的键值对映射。它保证键的有序性,键按照其自然顺序(通过键的compareTo方法确定的顺序)进行排序。

🪤2.操作

方法
解释
V get (Object key)
返回 key 对应的 value
V getOrDefault (Object key, V defaultValue)
返回 key 对应的 value key 不存在,返回默认值
V put (K key, V value)
设置 key 对应的 value
V remove (Object key)
删除 key 对应的映射关系
Set<K> keySet ()
返回所有 key 的不重复集合
Collection<V> values ()
返回所有 value 的可重复集合
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet ()
返回所有的 key-value 映射关系
boolean containsKey (Object key)
判断是否包含 key
boolean containsValue (Object value)
判断是否包含 value
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;

public class TreeMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 TreeMap
        TreeMap<Integer, String> treeMap = new TreeMap<>();

        // 向 TreeMap 中添加键值对
        treeMap.put(1, "value1");
        treeMap.put(2, "value2");
        treeMap.put(3, "value3");
        treeMap.put(4, "value4");
        treeMap.put(5, "value5");

        // 打印 TreeMap
        System.out.println("TreeMap: " + treeMap);

        // 获取一个键对应的值
        String value = treeMap.get(3);
        System.out.println("Value for key 3: " + value);

        // 删除一个键值对
        boolean removed = treeMap.remove(2);
        System.out.println("Remove key 2: " + removed);

        // 获取 TreeMap 的大小
        int size = treeMap.size();
        System.out.println("Size of TreeMap: " + size);

        // 检查 TreeMap 是否为空
        boolean isEmpty = treeMap.isEmpty();
        System.out.println("Is TreeMap empty: " + isEmpty);

        // 遍历 TreeMap
        for (Map.Entry<Integer, String> entry : treeMap.entrySet()) {
            System.out.println("Key: " + entry.getKey() + ", Value: " + entry.getValue());
        }
    }
}

🧷3.Map的主要特性

  1. Map是一个接口,不能直接实例化对象,如果要实例化对象只能实例化其实现类TreeMap或者HashMap
  2. Map中存放键值对的Key是唯一的,value是可以重复的
  3. TreeMap中插入键值对时,key不能为空,否则就会抛NullPointerException异常value可以为空。但是HashMapkeyvalue都可以为空。
  4. Map中的Key可以全部分离出来,存储到Set来进行访问(因为Key不能重复)
  5. Map中的value可以全部分离出来,存储在Collection的任何一个子集合中(value可能有重复)
  6. Map中键值对的Key不能直接修改,value可以修改,如果要修改key,只能先将该key删除掉,然后再来进行重新插入。

Map底层结构
TreeMap
底层结构
红黑树
插入 / 删除 / 查找时间
复杂度
O(log N)
是否有序
关于 Key 有序
线程安全
不安全
插入 / 删除 / 查找区别
需要进行元素比较
比较与覆写
key 必须能够比较,否则会抛出
ClassCastException 异常
应用场景
需要 Key 有序场景下

🧿4. TreeMap的内部实现

TreeMap的内部实现是通过红黑树来存储键值对的。红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它保证了在插入和删除操作后,树的高度保持相对较低,从而保证了高效的查找、插入和删除操作。 

🪬5.应用场景 

在实际应用中,如果你需要一个有序的映射表,并且不允许键重复,那么TreeMap是一个很好的选择。它既满足了有序性的需求,又提供了高效的操作性能。总而言之:

  • 当需要保持键的有序性且需要根据键快速查找值时,TreeMap是一个很好的选择。
  • 常用于需要按照特定顺序处理键值对的情况。

🗿四.总结与反思

人们在一起可以做出单独一个人所不能做出的事业;智慧+双手+力量结合在一起,几乎是万能的。——韦伯斯特

        在学习二叉搜索树和TreeSet/TreeMap的过程中,我深刻体会到了数据结构在编程中的应用和重要性。二叉搜索树作为一种特殊的二叉树,其特性包括每个节点的左子树都比当前节点小,右子树都比当前节点大,这使得在二叉搜索树中进行查找、插入和删除操作的时间复杂度可以达到O(log n),相比于线性搜索的O(n)有了显著的提升。而TreeSet和TreeMap的底层实现正是基于这种高效的数据结构——红黑树。

        红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它通过红黑规则来保持树的平衡,确保任何节点的左子树的高度最多比右子树高1,从而保证了树的平衡性。在TreeSet和TreeMap中,插入、删除和查找操作的时间复杂度均为O(log n),这使得它们在处理大量数据时依然能够保持高效。

        学习二叉搜索树和TreeSet/TreeMap的过程中,我认识到数据结构的选择对于程序的性能有着至关重要的影响。虽然HashMap在查找、插入和删除操作上提供了O(1)的时间复杂度,但是它不保证元素的顺序,而TreeSet和TreeMap在保持有序的同时,牺牲了一部分时间复杂度。在实际应用中,我们需要根据具体需求选择合适的数据结构,以达到最优的性能。

        此外,在学习过程中,我也意识到了在多线程环境中使用TreeMap时需要注意同步问题。TreeMap不是线程安全的,如果需要在多线程环境中使用,需要程序员手动同步,或者通过包装等方式将TreeMap变成同步的。

        总的来说,学习二叉搜索树和TreeSet/TreeMap让我对数据结构和算法有了更深入的理解,也让我认识到在实际编程中选择合适的数据结构的重要性。在未来的学习和工作中,我会继续探索和运用这些知识,以提高程序的性能和可靠性。


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初创企业需要建站的朋友看这篇文章&#xff0c;谢谢支持&#xff1a; 我给不会敲代码又想搭建网站的人建议 新手上云 &#xff08;接上一篇。。。。&#xff09; 5 、inanchor: inanchor:指令返回的结果是导入链接锚文字中包含搜索词的页面。百度不支持inanchor:。 比如在 Go…

解读TO B软件企业财报:回看2023,展望2024

随着2023年全年财报的陆续公布&#xff0c;TO B软件企业的未来方向愈发清晰。这些企业不仅在技术革新、财务稳健、客户多元化、AI应用和全球化战略上取得了显著进展&#xff0c;更在激烈的市场竞争中展现出了顽强的生命力。 然而&#xff0c;这一切的成就并非没有代价&#x…

[虚拟机+单机]梦幻契约H5修复版_附GM工具

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