Cây nhị phân tìm kiếm
Nội dung bài · 5 mục
- 1.Khái niệm
- 2.Ví dụ
- 3.Thử ngay
- 4.Lỗi hay gặp
- 5.Tóm tắt
Tìm nhị phân nhanh nhưng cần array đã sắp xếp, mà chèn vào array thì phải dời chỗ, tốn O(n). Cây nhị phân tìm kiếm giữ dữ liệu luôn có thứ tự, vừa tìm vừa thêm đều nhanh.
Khái niệm
🎄 Cây nhị phân tìm kiếm (binary search tree, BST): mỗi node có tối đa hai con, mọi giá trị ở nhánh trái nhỏ hơn giá trị của node, mọi giá trị ở nhánh phải lớn hơn hoặc bằng giá trị của node.
Node trên cùng gọi là gốc, node không có con gọi là lá.
⛰️ Chiều cao cây: số node trên đường dài nhất từ gốc xuống lá, cũng là số bước tìm hoặc thêm trong trường hợp xấu nhất.
Cây cân đối cao khoảng log n, nên tìm và thêm là O(log n). Node ở
đây giống node của linked list, chỉ khác là có hai tham chiếu left,
right thay vì một next.
Ví dụ
// Main.java
void main() {
TreeNode root = null;
long[] prices = {7000, 3000, 12000, 5000, 25000};
for (long price : prices) {
root = insert(root, price);
}
printInOrder(root); // 3000 5000 7000 12000 25000
}
TreeNode insert(TreeNode node, long value) {
if (node == null) {
return new TreeNode(value);
}
if (value < node.getValue()) {
node.setLeft(insert(node.getLeft(), value));
} else {
node.setRight(insert(node.getRight(), value));
}
return node;
}
void printInOrder(TreeNode node) {
if (node == null) {
return;
}
printInOrder(node.getLeft());
System.out.print(node.getValue() + " ");
printInOrder(node.getRight());
}
// TreeNode.java
class TreeNode {
private long value;
private TreeNode left;
private TreeNode right;
public TreeNode(long value) {
this.value = value;
}
public long getValue() { return value; }
public TreeNode getLeft() { return left; }
public TreeNode getRight() { return right; }
public void setLeft(TreeNode left) {
this.left = left;
}
public void setRight(TreeNode right) {
this.right = right;
}
}insertlà đệ quy: nhỏ hơn thì đi trái, không thì đi phải, gặp chỗ trống (null) thì đặt node mới.printInOrderin nhánh trái, rồi node, rồi nhánh phải, nên giá in ra luôn tăng dần.
Java có TreeMap<K, V> và TreeSet<E>: bên trong là cây tự cân đối, nên
luôn O(log n) và duyệt ra theo thứ tự key.
Thử ngay
Giữ TreeNode.java, thay Main.java bằng đoạn dưới đây: insert giữ
nguyên, thêm method height đo chiều cao, rồi so hai cây cùng 7 số nhưng
thêm theo thứ tự khác nhau:
// Main.java
void main() {
int[] ascending = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
int[] shuffled = {4, 2, 6, 1, 3, 5, 7};
TreeNode sorted = null;
for (int x : ascending) {
sorted = insert(sorted, x);
}
TreeNode mixed = null;
for (int x : shuffled) {
mixed = insert(mixed, x);
}
System.out.println(height(sorted));
System.out.println(height(mixed));
}
TreeNode insert(TreeNode node, long value) {
if (node == null) {
return new TreeNode(value);
}
if (value < node.getValue()) {
node.setLeft(insert(node.getLeft(), value));
} else {
node.setRight(insert(node.getRight(), value));
}
return node;
}
int height(TreeNode node) {
if (node == null) {
return 0;
}
return 1 + Math.max(
height(node.getLeft()),
height(node.getRight()));
}Math.max trả về số lớn hơn trong hai số.
Đoán trước khi chạy: hai cây cao bao nhiêu?
Xem kết quả
7
3Thêm theo thứ tự tăng dần, số nào cũng lớn hơn nên đi sang phải hết: cây thành một đường thẳng như linked list, tìm mất O(n). Thêm xen kẽ thì cây cân đối, chỉ cao 3.
Lỗi hay gặp
Tự viết BST rồi nạp dữ liệu đã sắp xếp. Dữ liệu lấy từ database hay file thường đã sắp xếp sẵn, nên cây lệch hẳn về một bên và mất hết ưu điểm.
// SAI — nạp giá đã sắp xếp: cây lệch thành O(n)
TreeNode root = null;
long[] sortedPrices = {3000, 5000, 7000};
for (long price : sortedPrices) {
root = insert(root, price);
}// ĐÚNG — TreeSet tự cân đối, luôn O(log n)
var prices = new TreeSet<Long>(
List.of(3000L, 5000L, 7000L));
System.out.println(prices.contains(5000L)); // trueTóm tắt
- BST: trái nhỏ hơn, phải lớn hơn hoặc bằng. Duyệt trái, node, phải thì ra thứ tự tăng.
- Tìm và thêm tốn số bước bằng chiều cao: cây cân đối là O(log n).
- Nạp dữ liệu đã sắp xếp vào BST tự viết thì cây lệch thành O(n).
- Dùng
TreeMap,TreeSetcủa Java: cây tự cân đối.
Tự kiểm tra
0/3 câuThêm lần lượt 50, 30, 70 vào BST rỗng. Node 30 nằm ở đâu?
Duyệt BST theo thứ tự trái, node, phải thì các giá trị ra thế nào?
Vì sao nên dùng TreeMap thay vì tự viết BST?