二分搜索树节点的查找(Java 实例代码)

分手后的思念是犯贱 2023-10-14 20:18 48阅读 0赞

**目录**

二分搜索树节点的查找

Java 实例代码

src/runoob/binary/BinarySearchTreeSearch.java 文件代码：

--------------------

## 二分搜索树节点的查找 ##

二分搜索树没有下标, 所以针对二分搜索树的查找操作, 这里定义一个 contain 方法, 判断二分搜索树是否包含某个元素, 返回一个布尔型变量, 这个查找的操作一样是一个递归的过程, 具体代码实现如下:

...  
// 查看以node为根的二分搜索树中是否包含键值为key的节点, 使用递归算法  
private boolean contain(Node node, Key key)\{  
  
if( node == null )  
return false;  
  
if( key.compareTo(node.key) == 0 )  
return true;  
else if( key.compareTo(node.key) < 0 )  
return contain( node.left , key );  
else // key > node->key  
return contain( node.right , key );  
\}  
...

以下实例在二分搜索树中寻找 43 元素

![ee6f95c549935c28b9fa470a543f4a7d.png][]

**(1)** 元素 43 比根节点 42 大，需要在右子节点继续比较。

![a41a37a56ab04144ffae2e68c7528753.png][]

**(2)** 元素 43 比 59 小，需要在左子节点继续比较。

![3409a5751812ecb1be27287e7108b2cd.png][]

**(3)** 元素 43 比 51 小，需要在左子节点继续比较。

![66b3f3a1c679f37b7e50cbada6fe9fd3.png][]

**(4)** 查找 51 的左子节点 43，正好和相等，结束。

如果需要查找 key 对应的 value，代码如下所示:

...  
// 在以node为根的二分搜索树中查找key所对应的value, 递归算法  
// 若value不存在, 则返回NULL  
private Value search(Node node, Key key)\{  
  
if( node == null )  
return null;  
  
if( key.compareTo(node.key) == 0 )  
return node.value;  
else if( key.compareTo(node.key) < 0 )  
return search( node.left , key );  
else // key > node->key  
return search( node.right, key );  
\}  
...

#### Java 实例代码 ####

**源码包下载：**[Download![icon-default.png_t_N6B9][]https://www.runoob.com/wp-content/uploads/2020/09/runoob-algorithm-BinarySearchTreeSearch.zip][Download_icon-default.png_t_N6B9_https_www.runoob.com_wp-content_uploads_2020_09_runoob-algorithm-BinarySearchTreeSearch.zip]

### src/runoob/binary/BinarySearchTreeSearch.java 文件代码： ###

package runoob.binary;  
  
/\*\*  
\* 二分搜索树查找  
\*/  
public class BinarySearchTreeSearch<Key extends Comparable<Key>, Value> \{  
// 树中的节点为私有的类, 外界不需要了解二分搜索树节点的具体实现  
private class Node \{  
private Key key;  
private Value value;  
private Node left, right;  
  
public Node(Key key, Value value) \{  
this.key = key;  
this.value = value;  
left = right = null;  
\}  
\}  
// 根节点  
private Node root;  
// 树种的节点个数  
private int count;  
  
// 构造函数, 默认构造一棵空二分搜索树  
public BinarySearchTreeSearch() \{  
root = null;  
count = 0;  
\}  
  
// 返回二分搜索树的节点个数  
public int size() \{  
return count;  
\}  
  
// 返回二分搜索树是否为空  
public boolean isEmpty() \{  
return count == 0;  
\}  
  
// 向二分搜索树中插入一个新的(key, value)数据对  
public void insert(Key key, Value value)\{  
root = insert(root, key, value);  
\}  
  
// 查看二分搜索树中是否存在键key  
public boolean contain(Key key)\{  
return contain(root, key);  
\}  
  
// 在二分搜索树中搜索键key所对应的值。如果这个值不存在, 则返回null  
public Value search(Key key)\{  
return search( root , key );  
\}  
  
  
//\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*  
//\* 二分搜索树的辅助函数  
//\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*\*  
  
// 向以node为根的二分搜索树中, 插入节点(key, value), 使用递归算法  
// 返回插入新节点后的二分搜索树的根  
private Node insert(Node node, Key key, Value value)\{  
  
if( node == null )\{  
count ++;  
return new Node(key, value);  
\}  
  
if( key.compareTo(node.key) == 0 )  
node.value = value;  
else if( key.compareTo(node.key) < 0 )  
node.left = insert( node.left , key, value);  
else // key > node->key  
node.right = insert( node.right, key, value);  
  
return node;  
\}  
  
// 查看以node为根的二分搜索树中是否包含键值为key的节点, 使用递归算法  
private boolean contain(Node node, Key key)\{  
  
if( node == null )  
return false;  
  
if( key.compareTo(node.key) == 0 )  
return true;  
else if( key.compareTo(node.key) < 0 )  
return contain( node.left , key );  
else // key > node->key  
return contain( node.right , key );  
\}  
  
// 在以node为根的二分搜索树中查找key所对应的value, 递归算法  
// 若value不存在, 则返回NULL  
private Value search(Node node, Key key)\{  
  
if( node == null )  
return null;  
  
if( key.compareTo(node.key) == 0 )  
return node.value;  
else if( key.compareTo(node.key) < 0 )  
return search( node.left , key );  
else // key > node->key  
return search( node.right, key );  
\}  
\}

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