AVL树,java,后继者,前任者
AVL tree, java, successor, predecessor
我需要在这个实现中写 successor 和 predecessor,但是如果没有 parent.May 你建议如何最好地制作这些方法,我不知道该怎么做?
这是我的 TreeNode class
public class TreeNodee<K extends Comparable<K>> {
public K data;
int counter;
public TreeNodee<K> left, right;
public int height;
public int bf;
TreeNodee parent;
public TreeNodee(K data, TreeNodee parent) {
this.data = data;
counter = 1;
this.parent = parent;
}
public TreeNodee(K data) {
this.data = data;
counter = 1;
}
}
还有那个 AVL 树:
public class AVL<T extends Comparable<T>> {
private TreeNodee<T> root;
private int size;
public void add(T data) {
if (contains(data)){
root.counter++;
return;
}
TreeNodee<T> newNode = new TreeNodee<T>(data);
root = add(root,newNode);
size++;
}
public boolean contains(T data) {
if (isEmpty())return false;
return contains(root,data);
}
private boolean contains(TreeNodee<T> current, T n){
if(current==null)return false;
if(compare(current.data,n) == 0){
return true;
}
else{
if(contains(current.right,n)){return true;}
else if(contains(current.left,n)){return true;}
return false;
}
}
private TreeNodee<T> add(TreeNodee<T> current, TreeNodee<T> n){
if (current == null){
n.bf = 0;
n.height = 0;
return n;
}
if (compare(n.data,current.data)>0){
current.right = rotate(add(current.right,n));
}
else{
current.left = rotate(add(current.left,n));
}
current = rotate(current);
return current;
}
public T remove(T data) {
if(!contains(data)){
return null;
}
root = rotate(remove(root,data));
size--;
return data;
}
private TreeNodee<T> remove(TreeNodee<T> current, T n){
if (compare(current.data,n)==0){
if(current.right == null && current.left== null){
return null;
}
else if(current.right == null){
return rotate(current.left);
}
else if(current.left == null){
return rotate(current.right);
}
else{
TreeNodee<T> pre = current.left;
TreeNodee<T> predecessor;
if (pre.right==null){
predecessor = pre;
predecessor.right = current.right;
}
else{
while(pre.right.right!=null){
pre = pre.right;
}
predecessor = pre.right;
pre.right = predecessor.left;
predecessor.left = current.left;
predecessor.right = current.right;
}
return predecessor;
}
}
else{
if (compare(n,current.data)>0){
current.right = rotate(remove(current.right,n));
}
else{
current.left = rotate(remove(current.left,n));
}
return rotate(current);
}
}
private TreeNodee<T> updateHeightAndBF(TreeNodee<T> n) {
int left,right;
left = n.left!=null ? n.left.height : -1;
right = n.right!=null ? n.right.height : -1;
n.bf = left-right;
n.height = (right>left ? right : left) +1;
return n;
}
private TreeNodee<T> rotate(TreeNodee<T> n) {
if(n == null)return n;
n = updateHeightAndBF(n);
if(n.bf<-1){
if(n.right.bf>0){
n = rightLeft(n);
}
else{
n = left(n);
}
}
else if(n.bf>1){
if(n.left.bf<0){
n = leftRight(n);
}
else{
n = right(n);
}
}
return n;
}
private TreeNodee<T> left(TreeNodee<T> n) {
TreeNodee<T> newRoot = n.right;
TreeNodee<T> temp = n.right.left;
n.right.left = n;
n.right = temp;
n = updateHeightAndBF(n);
return newRoot;
}
private TreeNodee<T> right(TreeNodee<T> n) {
TreeNodee<T> newRoot = n.left;
TreeNodee<T> temp = n.left.right;
n.left.right = n;
n.left = temp;
n = updateHeightAndBF(n);
return newRoot;
}
private TreeNodee<T> leftRight(TreeNodee<T> n) {
n.left = left(n.left);
n = right(n);
return n;
}
private TreeNodee<T> rightLeft(TreeNodee<T> n) {
n.right = right(n.right);
n = left(n);
return n;
}
public boolean isEmpty() {
if (size==0) return true;
return false;
}
private int compare(T d1,T d2){
if (d1==null && d2 == null){
return 0;
}
else if(d1==null){
return 1;
}
else if(d2==null){
return -1;
}
else{
return d1.compareTo(d2);
}
}
}
I need to write successor and predecessor in this implementation, but I don't know how to do this without parent.
嗯……什么?
public class TreeNodee<K extends Comparable<K>> {
public K data;
int counter;
public TreeNodee<K> left, right;
public int height;
public int bf;
// ------------------------------------
// Why, this parent is not good enough?
// |
// V
TreeNodee parent;
Parent 不需要链接。你只需要沿着树走下去,直到找到一片叶子。问题是"Which leaf contains the successor/predecessor of this value ?"
考虑到您在树中找到的节点,我将采用节点的直接前驱。另外,我会认为左边children比当前节点小,右边children比当前节点高。
现在,您已经有了自己的节点,您想要找到它的前任节点。 Predecessor 意味着您想要较小的最大节点。我们只看案例。
案例一:我没有child仁
假设你的树是这棵树,你想要 3 的前身。很简单,这是他的 parent:2. 你可以通过递归实现它,从树的根部开始。你只需要记住下山途中遇到的最好的前任即可。
2
/ \
1 3
执行看起来像这样:
I'm at node 2, looking for the predecessor of 3 -> go right
I'm at node 3, looking for a predecessor of 3 -> go left
There's nothing, I didn't find any predecessor -> recursion rewinds
Crap, there is no predecessor found and 3 is not a predecessor of 3 -> recursion rewinds
Still no predecessor, but 2 is a predecessor of 3 -> recursion rewinds sending 2
Recursion ends: 2 is your value.
现在,如果要查找其前驱的节点没有左子树并且是其 parent 的左 child -> 在其上查找他的 grandparent递归,直到找到一个更小的节点。
如果没有更小的节点怎么办?那么,这个节点就是字面上最小的树,他没有前任。
案例 2:我有 childrens
希望这是一个棘手的案例。现在,我们正在查看的节点有一个左子树。简单:前任隐藏在左子树的某处。好的是它是其中最大的节点(根据定义)。
所以你的前任是你左子树中最大的节点,这很容易找到 -> 向右走,直到你碰到一片叶子。
接班人呢?相同,但相反。节点的后继是其右子树的最左边的叶子。同样,边缘情况是相同的,您可能正在寻找树中不存在的最大节点的后继节点。
实施提示
为了实现这种操作,更容易完全放弃您正在处理 AVL 树的事实,只需考虑您将如何处理标准二叉树。
当你没有 parent 指针时,你可以迭代:从根开始,始终考虑 parent、当前、左 children 和右 children 在那些操作。事实上,这种方法通常更复杂,因为您需要同时跟踪很多节点。另外,你必须在每次迭代中更新你找到的值,因为没有指针就没有上升。
我们倾向于在二叉树上递归工作,因为结构本身是递归的。您可以通过一直传递它们来递归 parent ,但不是强制性的(在这里它们不是必需的)。你只需要记住你是刚刚向你返回值的节点的parent,并据此采取行动。
它需要一些练习,但是一旦您掌握了它,它就会非常直观。
我需要在这个实现中写 successor 和 predecessor,但是如果没有 parent.May 你建议如何最好地制作这些方法,我不知道该怎么做? 这是我的 TreeNode class
public class TreeNodee<K extends Comparable<K>> {
public K data;
int counter;
public TreeNodee<K> left, right;
public int height;
public int bf;
TreeNodee parent;
public TreeNodee(K data, TreeNodee parent) {
this.data = data;
counter = 1;
this.parent = parent;
}
public TreeNodee(K data) {
this.data = data;
counter = 1;
}
}
还有那个 AVL 树:
public class AVL<T extends Comparable<T>> {
private TreeNodee<T> root;
private int size;
public void add(T data) {
if (contains(data)){
root.counter++;
return;
}
TreeNodee<T> newNode = new TreeNodee<T>(data);
root = add(root,newNode);
size++;
}
public boolean contains(T data) {
if (isEmpty())return false;
return contains(root,data);
}
private boolean contains(TreeNodee<T> current, T n){
if(current==null)return false;
if(compare(current.data,n) == 0){
return true;
}
else{
if(contains(current.right,n)){return true;}
else if(contains(current.left,n)){return true;}
return false;
}
}
private TreeNodee<T> add(TreeNodee<T> current, TreeNodee<T> n){
if (current == null){
n.bf = 0;
n.height = 0;
return n;
}
if (compare(n.data,current.data)>0){
current.right = rotate(add(current.right,n));
}
else{
current.left = rotate(add(current.left,n));
}
current = rotate(current);
return current;
}
public T remove(T data) {
if(!contains(data)){
return null;
}
root = rotate(remove(root,data));
size--;
return data;
}
private TreeNodee<T> remove(TreeNodee<T> current, T n){
if (compare(current.data,n)==0){
if(current.right == null && current.left== null){
return null;
}
else if(current.right == null){
return rotate(current.left);
}
else if(current.left == null){
return rotate(current.right);
}
else{
TreeNodee<T> pre = current.left;
TreeNodee<T> predecessor;
if (pre.right==null){
predecessor = pre;
predecessor.right = current.right;
}
else{
while(pre.right.right!=null){
pre = pre.right;
}
predecessor = pre.right;
pre.right = predecessor.left;
predecessor.left = current.left;
predecessor.right = current.right;
}
return predecessor;
}
}
else{
if (compare(n,current.data)>0){
current.right = rotate(remove(current.right,n));
}
else{
current.left = rotate(remove(current.left,n));
}
return rotate(current);
}
}
private TreeNodee<T> updateHeightAndBF(TreeNodee<T> n) {
int left,right;
left = n.left!=null ? n.left.height : -1;
right = n.right!=null ? n.right.height : -1;
n.bf = left-right;
n.height = (right>left ? right : left) +1;
return n;
}
private TreeNodee<T> rotate(TreeNodee<T> n) {
if(n == null)return n;
n = updateHeightAndBF(n);
if(n.bf<-1){
if(n.right.bf>0){
n = rightLeft(n);
}
else{
n = left(n);
}
}
else if(n.bf>1){
if(n.left.bf<0){
n = leftRight(n);
}
else{
n = right(n);
}
}
return n;
}
private TreeNodee<T> left(TreeNodee<T> n) {
TreeNodee<T> newRoot = n.right;
TreeNodee<T> temp = n.right.left;
n.right.left = n;
n.right = temp;
n = updateHeightAndBF(n);
return newRoot;
}
private TreeNodee<T> right(TreeNodee<T> n) {
TreeNodee<T> newRoot = n.left;
TreeNodee<T> temp = n.left.right;
n.left.right = n;
n.left = temp;
n = updateHeightAndBF(n);
return newRoot;
}
private TreeNodee<T> leftRight(TreeNodee<T> n) {
n.left = left(n.left);
n = right(n);
return n;
}
private TreeNodee<T> rightLeft(TreeNodee<T> n) {
n.right = right(n.right);
n = left(n);
return n;
}
public boolean isEmpty() {
if (size==0) return true;
return false;
}
private int compare(T d1,T d2){
if (d1==null && d2 == null){
return 0;
}
else if(d1==null){
return 1;
}
else if(d2==null){
return -1;
}
else{
return d1.compareTo(d2);
}
}
}
I need to write successor and predecessor in this implementation, but I don't know how to do this without parent.
嗯……什么?
public class TreeNodee<K extends Comparable<K>> {
public K data;
int counter;
public TreeNodee<K> left, right;
public int height;
public int bf;
// ------------------------------------
// Why, this parent is not good enough?
// |
// V
TreeNodee parent;
Parent 不需要链接。你只需要沿着树走下去,直到找到一片叶子。问题是"Which leaf contains the successor/predecessor of this value ?"
考虑到您在树中找到的节点,我将采用节点的直接前驱。另外,我会认为左边children比当前节点小,右边children比当前节点高。
现在,您已经有了自己的节点,您想要找到它的前任节点。 Predecessor 意味着您想要较小的最大节点。我们只看案例。
案例一:我没有child仁
假设你的树是这棵树,你想要 3 的前身。很简单,这是他的 parent:2. 你可以通过递归实现它,从树的根部开始。你只需要记住下山途中遇到的最好的前任即可。
2
/ \
1 3
执行看起来像这样:
I'm at node 2, looking for the predecessor of 3 -> go right
I'm at node 3, looking for a predecessor of 3 -> go left
There's nothing, I didn't find any predecessor -> recursion rewinds
Crap, there is no predecessor found and 3 is not a predecessor of 3 -> recursion rewinds
Still no predecessor, but 2 is a predecessor of 3 -> recursion rewinds sending 2
Recursion ends: 2 is your value.
现在,如果要查找其前驱的节点没有左子树并且是其 parent 的左 child -> 在其上查找他的 grandparent递归,直到找到一个更小的节点。
如果没有更小的节点怎么办?那么,这个节点就是字面上最小的树,他没有前任。
案例 2:我有 childrens
希望这是一个棘手的案例。现在,我们正在查看的节点有一个左子树。简单:前任隐藏在左子树的某处。好的是它是其中最大的节点(根据定义)。
所以你的前任是你左子树中最大的节点,这很容易找到 -> 向右走,直到你碰到一片叶子。
接班人呢?相同,但相反。节点的后继是其右子树的最左边的叶子。同样,边缘情况是相同的,您可能正在寻找树中不存在的最大节点的后继节点。
实施提示
为了实现这种操作,更容易完全放弃您正在处理 AVL 树的事实,只需考虑您将如何处理标准二叉树。
当你没有 parent 指针时,你可以迭代:从根开始,始终考虑 parent、当前、左 children 和右 children 在那些操作。事实上,这种方法通常更复杂,因为您需要同时跟踪很多节点。另外,你必须在每次迭代中更新你找到的值,因为没有指针就没有上升。
我们倾向于在二叉树上递归工作,因为结构本身是递归的。您可以通过一直传递它们来递归 parent ,但不是强制性的(在这里它们不是必需的)。你只需要记住你是刚刚向你返回值的节点的parent,并据此采取行动。
它需要一些练习,但是一旦您掌握了它,它就会非常直观。