hello-algo/zh-hant/codes/kotlin/chapter_tree/binary_search_tree.kt
Yudong Jin 5f7385c8a3
feat: Traditional Chinese version (#1163)
* First commit

* Update mkdocs.yml

* Translate all the docs to traditional Chinese

* Translate the code files.

* Translate the docker file

* Fix mkdocs.yml

* Translate all the figures from SC to TC

* 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹

* Update terminology.

* Update terminology

* 构造函数/构造方法 -> 建構子
异或 -> 互斥或

* 擴充套件 -> 擴展

* constant - 常量 - 常數

* 類	-> 類別

* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

* 聯絡 -> 關聯

* 麵試 -> 面試

* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

* Fix 算法 -> 演算法

* 錶示 -> 表示
反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

* Synchronize with main branch

* 賬號 -> 帳號
推匯 -> 推導

* Sync with main branch

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* 字首和->前綴和

* Update figures

* 歸 -> 迴
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* Fix the bug of the file filter

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* Add the zh-Hant chapter covers.
Bug fixes.

* 外掛 -> 擴充功能

* Add the landing page for zh-Hant version

* Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version

* Move zh-Hant/ to zh-hant/

* Translate terminology.md to traditional Chinese
2024-04-06 02:30:11 +08:00

138 lines
No EOL
4.1 KiB
Kotlin

/**
* File: binary_search_tree.kt
* Created Time: 2024-01-25
* Author: curtishd (1023632660@qq.com)
*/
package chapter_tree
import utils.TreeNode
import utils.printTree
/* 二元搜尋樹 */
class BinarySearchTree {
private var root: TreeNode? = null
/* 獲取二元樹根節點 */
fun getRoot(): TreeNode? {
return root
}
/* 查詢節點 */
fun search(num: Int): TreeNode? {
var cur = root
// 迴圈查詢,越過葉節點後跳出
while (cur != null) {
// 目標節點在 cur 的右子樹中
cur = if (cur.value < num) cur.right
// 目標節點在 cur 的左子樹中
else if (cur.value > num) cur.left
// 找到目標節點,跳出迴圈
else break
}
// 返回目標節點
return cur
}
/* 插入節點 */
fun insert(num: Int) {
// 若樹為空,則初始化根節點
if (root == null) {
root = TreeNode(num)
return
}
var cur = root
var pre: TreeNode? = null
// 迴圈查詢,越過葉節點後跳出
while (cur != null) {
// 找到重複節點,直接返回
if (cur.value == num) return
pre = cur
// 插入位置在 cur 的右子樹中
cur = if (cur.value < num) cur.right
// 插入位置在 cur 的左子樹中
else cur.left
}
// 插入節點
val node = TreeNode(num)
if (pre?.value!! < num) pre.right = node
else pre.left = node
}
/* 刪除節點 */
fun remove(num: Int) {
// 若樹為空,直接提前返回
if (root == null) return
var cur = root
var pre: TreeNode? = null
// 迴圈查詢,越過葉節點後跳出
while (cur != null) {
// 找到待刪除節點,跳出迴圈
if (cur.value == num) break
pre = cur
// 待刪除節點在 cur 的右子樹中
cur = if (cur.value < num) cur.right
// 待刪除節點在 cur 的左子樹中
else cur.left
}
// 若無待刪除節點,則直接返回
if (cur == null) return
// 子節點數量 = 0 or 1
if (cur.left == null || cur.right == null) {
// 當子節點數量 = 0 / 1 時, child = null / 該子節點
val child = if (cur.left != null) cur.left else cur.right
// 刪除節點 cur
if (cur != root) {
if (pre!!.left == cur) pre.left = child
else pre.right = child
} else {
// 若刪除節點為根節點,則重新指定根節點
root = child
}
// 子節點數量 = 2
} else {
// 獲取中序走訪中 cur 的下一個節點
var tmp = cur.right
while (tmp!!.left != null) {
tmp = tmp.left
}
// 遞迴刪除節點 tmp
remove(tmp.value)
// 用 tmp 覆蓋 cur
cur.value = tmp.value
}
}
}
/* Driver Code */
fun main() {
/* 初始化二元搜尋樹 */
val bst = BinarySearchTree()
// 請注意,不同的插入順序會生成不同的二元樹,該序列可以生成一個完美二元樹
val nums = intArrayOf(8, 4, 12, 2, 6, 10, 14, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15)
for (num in nums) {
bst.insert(num)
}
println("\n初始化的二元樹為\n")
printTree(bst.getRoot())
/* 查詢節點 */
val node = bst.search(7)
println("查詢到的節點物件為 $node,節點值 = ${node?.value}")
/* 插入節點 */
bst.insert(16)
println("\n插入節點 16 後,二元樹為\n")
printTree(bst.getRoot())
/* 刪除節點 */
bst.remove(1)
println("\n刪除節點 1 後,二元樹為\n")
printTree(bst.getRoot())
bst.remove(2)
println("\n刪除節點 2 後,二元樹為\n")
printTree(bst.getRoot())
bst.remove(4)
println("\n刪除節點 4 後,二元樹為\n")
printTree(bst.getRoot())
}