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数据结构笔记总结(6.7) 基于二分搜索树的映射实现

极客笔记 Geekerstar 11个月前 (05-18) 306次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码
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代码演示

private class Node{
    public K key;
    public V value;
    public Node left, right;

    public Node(K key, V value){
        this.key = key;
        this.value = value;
        left = null;
        right = null;
    }
}

private Node root;
private int size;

public BSTMap(){
    root = null;
    size = 0;
}

@Override
public int getSize(){
    return size;
}

@Override
public boolean isEmpty(){
    return size == 0;
}

// 向二分搜索树中添加新的元素(key, value)
@Override
public void add(K key, V value){
    root = add(root, key, value);
}

// 向以node为根的二分搜索树中插入元素(key, value),递归算法
// 返回插入新节点后二分搜索树的根
private Node add(Node node, K key, V value){

    if(node == null){
        size ++;
        return new Node(key, value);
    }

    if(key.compareTo(node.key) < 0)
        node.left = add(node.left, key, value);
    else if(key.compareTo(node.key) > 0)
        node.right = add(node.right, key, value);
    else // key.compareTo(node.key) == 0
        node.value = value;

    return node;
}

// 返回以node为根节点的二分搜索树中,key所在的节点
private Node getNode(Node node, K key){

    if(node == null)
        return null;

    if(key.equals(node.key))
        return node;
    else if(key.compareTo(node.key) < 0)
        return getNode(node.left, key);
    else // if(key.compareTo(node.key) > 0)
        return getNode(node.right, key);
}

@Override
public boolean contains(K key){
    return getNode(root, key) != null;
}

@Override
public V get(K key){

    Node node = getNode(root, key);
    return node == null ? null : node.value;
}

@Override
public void set(K key, V newValue){
    Node node = getNode(root, key);
    if(node == null)
        throw new IllegalArgumentException(key + " doesn't exist!");

    node.value = newValue;
}

// 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
private Node minimum(Node node){
    if(node.left == null)
        return node;
    return minimum(node.left);
}

// 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
// 返回删除节点后新的二分搜索树的根
private Node removeMin(Node node){

    if(node.left == null){
        Node rightNode = node.right;
        node.right = null;
        size --;
        return rightNode;
    }

    node.left = removeMin(node.left);
    return node;
}

// 从二分搜索树中删除键为key的节点
@Override
public V remove(K key){

    Node node = getNode(root, key);
    if(node != null){
        root = remove(root, key);
        return node.value;
    }
    return null;
}

private Node remove(Node node, K key){

    if( node == null )
        return null;

    if( key.compareTo(node.key) < 0 ){
        node.left = remove(node.left , key);
        return node;
    }
    else if(key.compareTo(node.key) > 0 ){
        node.right = remove(node.right, key);
        return node;
    }
    else{   // key.compareTo(node.key) == 0

        // 待删除节点左子树为空的情况
        if(node.left == null){
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size --;
            return rightNode;
        }

        // 待删除节点右子树为空的情况
        if(node.right == null){
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            size --;
            return leftNode;
        }

        // 待删除节点左右子树均不为空的情况

        // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
        // 用这个节点顶替待删除节点的位置
        Node successor = minimum(node.right);
        successor.right = removeMin(node.right);
        successor.left = node.left;

        node.left = node.right = null;

        return successor;
    }
}

以上就是基于二分搜素树的映射实现,接下来简单测试一下

public static void main(String[] args){

    System.out.println("Pride and Prejudice");

    ArrayList<String> words = new ArrayList<>();
    if(FileOperation.readFile("pride-and-prejudice.txt", words)) {
        System.out.println("Total words: " + words.size());

        BSTMap<String, Integer> map = new BSTMap<>();
        for (String word : words) {
            if (map.contains(word))
                map.set(word, map.get(word) + 1);
            else
                map.add(word, 1);
        }

        System.out.println("Total different words: " + map.getSize());
        System.out.println("Frequency of PRIDE: " + map.get("pride"));
        System.out.println("Frequency of PREJUDICE: " + map.get("prejudice"));
    }

    System.out.println();
}

下面测试一下,这次运行明显快了不止一点,具体性能我们下一节比较。

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