如何寻找二叉树的下一个节点
如何寻找二叉树的下一个节点,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
前言
已知一个包含父节点引用的二叉树和其中的一个节点,如何找出这个节点中序遍历序列的下一个节点?
问题分析
正如前言所述,我们的已知条件如下:
包含父节点引用的二叉树
要查找的节点
我们要解决的问题:
找出要查找节点中序遍历序列的下一个节点
接下来,我们通过举例来推导下一个节点的规律,我们先来画一颗二叉搜索树,如下所示:
8 / \ 6 13 / \ / \ 3 7 9 15
例如,我们寻找6的下一个节点,根据中序遍历的规则我们可知它的下一个节点是7
8的下一个节点是9
3的下一个节点是6
7的下一个节点是8
通过上述例子,我们可以分析出下述信息:
要查找的节点存在右子树,那么它的下一个节点就是其右子树中的最左子节点
要查找的节点不存右子树:
当前节点属于父节点的左子节点,那么它的下一个节点就是其父节点本身
当前节点属于父节点的右子节点,那么就需要沿着父节点的指针一直向上遍历,直至找到一个是它父节点的左子节点的节点
上述规律可能有点绕,大家可以将规律代入问题中多验证几次,就能理解了。
实现思路
二叉树中插入节点时保存其父节点的引用
调用二叉树的搜索节点方法,找到要查找的节点信息
判断找到的节点是否存在右子树
如果存在,则遍历它的左子树至叶节点,将其返回。
如果不存在,则遍历它的父节点至根节点,直至找到一个节点与它父节点的左子节点相等的节点,将其返回。
实现代码
接下来,我们将上述思路转换为代码,本文代码中用到的二叉树相关实现请移步我的另一篇文章:TypeScript实现二叉搜索树
搜索要查找的节点
我们需要找到要查找节点在二叉树中的节点信息,才能继续实现后续步骤,搜索节点的代码如下:
import { Node } from "./Node.ts"; export default class BinarySearchTree<T> { protected root: Node<T> | undefined; constructor(protected compareFn: ICompareFunction<T> = defaultCompare) { this.root = undefined; } // 搜索特定值 search(key: T): boolean | Node<T> { return this.searchNode(<Node<T>>this.root, key); } // 搜索节点 private searchNode(node: Node<T>, key: T): boolean | Node<T> { if (node == null) { return false; } if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.LESS_THAN) { // 要查找的key在节点的左侧 return this.searchNode(<Node<T>>node.left, key); } else if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.BIGGER_THAN) { // 要查找的key在节点的右侧 return this.searchNode(<Node<T>>node.right, key); } else { // 节点已找到 return node; } } }
保存父节点引用
此处的二叉树与我们实现的二叉树稍有不同,插入节点时需要保存父节点的引用,实现代码如下:
export default class BinarySearchTree<T> { // 插入方法 insert(key: T): void { if (this.root == null) { // 如果根节点不存在则直接新建一个节点 this.root = new Node(key); } else { // 在根节点中找合适的位置插入子节点 this.insertNode(this.root, key); } } // 节点插入 protected insertNode(node: Node<T>, key: T): void { // 新节点的键小于当前节点的键,则将新节点插入当前节点的左边 // 新节点的键大于当前节点的键,则将新节点插入当前节点的右边 if (this.compareFn(key, node.key) === Compare.LESS_THAN) { if (node.left == null) { // 当前节点的左子树为null直接插入 node.left = new Node(key, node); } else { // 从当前节点(左子树)向下递归,找到null位置将其插入 this.insertNode(node.left, key); } } else { if (node.right == null) { // 当前节点的右子树为null直接插入 node.right = new Node(key, node); } else { // 从当前节点(右子树)向下递归,找到null位置将其插入 this.insertNode(node.right, key); } } } } export class Node<K> { public left: Node<K> | undefined; public right: Node<K> | undefined; public parent: Node<K> | undefined; constructor(public key: K, parent?: Node<K>) { this.left = undefined; this.right = undefined; console.log(key, "的父节点", parent?.key); this.parent = parent; } toString(): string { return `${this.key}`; } }
我们来测试下上述代码,验证下父节点引用是否成功:
const tree = new BinarySearchTree(); tree.insert(8); tree.insert(6); tree.insert(3); tree.insert(7); tree.insert(13); tree.insert(9); tree.insert(15);
在保存父节点引用时折腾了好久也没实现,最后求助了我的朋友_Dreams?。
寻找下一个节点
接下来,我们就可以根据节点的规律来实现这个算法了,实现代码如下:
export class TreeOperate<T> { findBinaryTreeNextNode(tree: BinarySearchTree<number>, node: number): null | Node<number> { // 搜索节点 const result: Node<number> | boolean = tree.search(node); if (result == null) throw "节点不存在"; let currentNode = result as Node<number>; // 右子树存在 if (currentNode.right) { currentNode = currentNode.right; // 取右子树的最左子节点 while (currentNode.left) { currentNode = currentNode.left; } return currentNode; } // 右子树不存在 while (currentNode.parent) { // 当前节点等于它父节点的左子节点则条件成立 if (currentNode === currentNode.parent.left) { return currentNode.parent; } // 条件不成立,继续获取它的父节点 currentNode = currentNode.parent; } return null; } }
我们通过一个例子来测试下上述代码:
// 构建二叉搜索树 const tree = new BinarySearchTree(); tree.insert(8); tree.insert(6); tree.insert(3); tree.insert(7); tree.insert(13); tree.insert(9); tree.insert(15); // 寻找下一个节点 const nextNode = treeOperate.findBinaryTreeNextNode(tree, 7); console.log("7的下一个节点", nextNode.toString());
代码地址
文中完整代码如下:
TreeOperate.ts
BinarySearchTree.ts
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