最完整二叉树删除节点

二叉树删除节点

在自己研究二叉树删除节点时，查网上资料时发现，网上大部分写的都是错的，主要错在当删除的节点既存在左子树，又存在右子树时，在中序遍历后获取后继节点后，大部分文章未考虑后继节点存在右子树的情况。

1.二叉树图

删除的节点有4种情况

叶子节点
只存在左节点
只存在右节点
既存在左节点，又存在右节点

以上四种情况分别如下处理：

1只需要将引用去除就行
2将删除节点的左子树，挂到父节点上
3将删除节点的右子树，挂到父节点上
4中序遍历树，获取删除节点的后继节点，即大于删除节点的最小节点，后继节点可以确定的是肯定不存在左子树，因为后继节点就是删除节点右子树里面最小的节点了，肯定不存在比他还小的节点。但是还是有可能存在右子树的。处理逻辑就是将后继节点的值覆盖删除节点的值，并将后继节点的右子树挂到后继节点的父节点上。

下面就是硬干代码了，有个技巧，中序遍历出来的结果正好是升序排列的树，所以在删除后，可以通过打印中序遍历的结果，查看整棵树是不是正确的。

2.节点数据结构

public static class Node<T>{private T data;private Node<T> left;private Node<T> right;private Node<T> parent;public Node(T data) {this.data = data;}public T getData() {return data;}public Node<T> getParent() {return parent;}public void setParent(Node<T> parent) {this.parent = parent;}public void setData(T data) {this.data = data;}public Node<T> getLeft() {return left;}public void setLeft(Node<T> left) {this.left = left;}public Node<T> getRight() {return right;}public void setRight(Node<T> right) {this.right = right;}}

3.先序创建树

// 创建树
public static Node<String> createTree(List<String> dataList,Node<String> parent){Node<String> root = null;if(!dataList.isEmpty()){String data = dataList.remove(0);if(data!=null){root=new Node<>(data);root.setParent(parent);root.setLeft(createTree(dataList,root));root.setRight(createTree(dataList,root));}}return root;}//二叉树初始化List<String> strings = new ArrayList<>();strings.add("20");strings.add("7");strings.add("3");strings.add("2");strings.add(null);strings.add(null);strings.add("4");strings.add(null);strings.add(null);strings.add("10");strings.add("8");strings.add(null);strings.add("9");strings.add(null);strings.add(null);strings.add("12");strings.add(null);strings.add(null);strings.add("30");strings.add("25");strings.add(null);strings.add("26");strings.add(null);strings.add(null);strings.add("35");strings.add(null);strings.add(null);tree = createTree(strings,null);

4.删除操作

// 删除节点
public static String deleteNode(Node<String> tree,String value){//找到指定节点Node<String> deleteNode = findNode(tree, value);//节点不存在直接返回if(deleteNode==null){return null;}//原值String result = deleteNode.getData();//判断子节点情况//及存在左子树又存在右子树if(deleteNode.getLeft()!=null && deleteNode.getRight()!=null){//对整个树中序遍历，以获取删除节点的后继节点(大于删除节点的最小节点)Node<String> afterNode = findAfterNode(tree, deleteNode);//删除节点与后继节点值替换deleteNode.setData(afterNode.getData());//当前节点一定不存在左子树，有可能存在右子树if(afterNode.getRight()==null){//当不存在右子数时，直接跟删除节点交换deleteNode.setData(afterNode.getData());//将对后继节点的引用置空Node<String> parent = afterNode.getParent();if(parent.getLeft()==afterNode){parent.setLeft(null);}else{parent.setRight(null);}afterNode.setParent(null);}else{//当存在右子树时，将右子数挂在后继节点的父节点下Node<String> parent = afterNode.getParent();if(parent.getLeft()==afterNode){parent.setLeft(afterNode.getRight());}else{parent.setRight(afterNode.getRight());}afterNode.getRight().setParent(parent);}}else if(deleteNode.getLeft()!=null && deleteNode.getRight()==null){//只存在左子树//父节点指向左子树Node<String> parent = deleteNode.getParent();if(parent.getLeft()==deleteNode){parent.setLeft(deleteNode.getLeft());}else{parent.setRight(deleteNode.getLeft());}afterNode.getLeft().setParent(parent);afterNode.setParent(null);}else if(deleteNode.getLeft()==null && deleteNode.getRight()!=null){//只存在右子树Node<String> parent = deleteNode.getParent();if(parent.getLeft()==deleteNode){parent.setLeft(deleteNode.getRight());}else{parent.setRight(deleteNode.getRight());}afterNode.getRight().setParent(parent);afterNode.setParent(null);}else{//叶子节点//将指向该节点父节点置空Node<String> parent = deleteNode.getParent();if(parent.getLeft()==deleteNode){parent.setLeft(null);}else{parent.setRight(null);}afterNode.setParent(null);}return result;}

//节点查询
public static <A extends String> Node<A> findNode(Node<A> root,A value){if(root ==null){return null;}Node<A> cnode = root;while(cnode!=null){if(value.compareTo(cnode.getData())==0){return cnode;}if(Integer.parseInt(value)<Integer.parseInt(cnode.getData())){cnode=cnode.left;continue;}if(Integer.parseInt(value)>Integer.parseInt(cnode.getData())){cnode=cnode.right;continue;}}return null;}

// 找到指定节点的后继节点
public static Node<String> findAfterNode(Node<String> root,Node<String> targetNode){ArrayList<Node<String>> list = new ArrayList<>();midSercharStack(root,list);for (int i = 0; i < list.size(); i++) {if(Integer.valueOf(list.get(i).getData())==Integer.valueOf(targetNode.getData())){return list.get(++i);}}return null;}
//中序遍历树，并保存到列表中  public static void midSercharStack(Node<String> root, ArrayList<Node<String>> list){if(root==null){return;}midSercharStack(root.left,list);list.add(root);midSercharStack(root.right,list);}

5.中序遍历方法递归+非递归


//非递归 中序遍历
public static void midPrintNoback(Node<String> root){LinkedList<Node<String>> stack = new LinkedList<>();Node<String> p = root;while(p!=null || !stack.isEmpty()){if(p!=null){stack.push(p);p=p.left;}else{Node<String> pop = stack.pop();System.out.println(pop.getData());p=pop.right;}}}//递归中序遍历
public static void midPrint(Node<String> root){if(root==null){return;}midPrint(root.getLeft());System.out.println(root.getData()==null?"":root.getData());midPrint(root.getRight());
}

6.测试

 public static void main(String[] args) {//先打印一遍树midPrint(tree);System.out.println("-------");//删除最复杂的 7节点String s = deleteNode(tree, "7");//打印删除后的树midPrint(tree);}

结果如下，可以发现，删除后，节点7已经不在了

7.附插入时，定位要插入的父节点

public static <A extends String> Node<A> findInsertNode(Node<A> root,A value){if(root ==null){return null;}Node<A> cnode = root;Node<A> pnode=null;while(cnode!=null){if(Integer.parseInt(value)<=Integer.parseInt(cnode.getData())){pnode=cnode;cnode=cnode.left;continue;}if(Integer.parseInt(value)>Integer.parseInt(cnode.getData())){pnode=cnode;cnode=cnode.right;continue;}}return pnode;
}

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4.删除操作

5.中序遍历方法递归+非递归

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