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这篇文章主要讲解了“Java数据结构与算法实例讲解”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Java数据结构与算法实例讲解”吧！
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1.数组存储方式分析：
优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可以使用二分查找提高检索速度。
缺点：如果检索某个具体的值，或者插入值(按一定的顺序)会整体移动，效率较低。
2.链式存储方式分析：
优点：在一定程度上对数组存储方式优化(比如：插入一个数值节点，只需要将插入节点，链接到链表中即可，删除效率很高)。
缺点：在进行检索时，效率仍然很低，需要从头结点开始遍历。
3.树存储方式分析：能提高数据存储，读取的效率，比如利用二叉排序树(Binary sort tree)，即可以保证数据的检索速度，同时也可以保证数据的插入、删除、修改的速度。假设一组[7,3,10,1,5,9,12]以树的方式存储，分析如下图：
前序遍历：输出父节点、输出左边节点、输出右边节点;
中序遍历：输出左边节点、输出父节点、输出右边节点;
后序遍历：输出左边节点、输出右边节点、输出父节点;
完成一个如下二叉树节点存储、前序遍历搜索、中序遍历搜索、后序遍历搜索和删除节点功能。
对于删除节点要求如下：
鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区
如果删除的节点是叶子节点，则删除该节点。
如果删除的节点是非叶子节点，则删除该树。
测试，删除5号叶子节点和3号子树。
package com.xie.tree; public class BinaryTreeDemo { public static void main(String[] args) { BinaryTree binaryTree = new BinaryTree(); HeroNode root = new HeroNode(1, "宋江"); HeroNode node2 = new HeroNode(2, "吴用"); HeroNode node3 = new HeroNode(3, "卢俊义"); HeroNode node4 = new HeroNode(4, "林冲"); HeroNode node5 = new HeroNode(5, "关胜"); //先手动创建该二叉树，后面用递归方式 root.setLeft(node2); root.setRight(node3); node3.setRight(node4); node3.setLeft(node5); binaryTree.setRoot(root); //前序遍历 System.out.println("前序遍历"); binaryTree.preOrder(); //中序遍历 System.out.println("中序遍历"); binaryTree.infixOrder(); //后续遍历 System.out.println("后续遍历"); binaryTree.postOrder(); //前序遍历查找 System.out.println("前序遍历查找~~"); HeroNode resultNode = binaryTree.preOrderSearch(5); if (resultNode != null) { System.out.printf("找到了，信息为no=%d,name=%s\n", resultNode.getNo(), resultNode.getName()); System.out.println("遍历次数：" + HeroNode.preCount); } else { System.out.println("没有找到"); } //中序遍历查找 System.out.println("中序遍历查找~~"); HeroNode resultNode1 = binaryTree.infixOrderSearch(5); if (resultNode1 != null) { System.out.printf("找到了，信息为no=%d,name=%s\n", resultNode1.getNo(), resultNode1.getName()); System.out.println("遍历次数：" + HeroNode.infoxCount); } else { System.out.println("没有找到"); } //后序遍历查找 System.out.println("后序遍历查找~~"); HeroNode resultNode2 = binaryTree.postOrderSearch(5); if (resultNode2 != null) { System.out.printf("找到了，信息为no=%d,name=%s\n", resultNode2.getNo(), resultNode2.getName()); System.out.println("遍历次数：" + HeroNode.postCount); } else { System.out.println("没有找到"); } System.out.println("删除3号节点"); binaryTree.delNo(3); System.out.println("删除后的节点"); binaryTree.preOrder(); /** * 前序遍历 * HeroNode{no=1, name=宋江} * HeroNode{no=2, name=吴用} * HeroNode{no=3, name=卢俊义} * HeroNode{no=5, name=关胜} * HeroNode{no=4, name=林冲} * 中序遍历 * HeroNode{no=2, name=吴用} * HeroNode{no=1, name=宋江} * HeroNode{no=5, name=关胜} * HeroNode{no=3, name=卢俊义} * HeroNode{no=4, name=林冲} * 后续遍历 * HeroNode{no=2, name=吴用} * HeroNode{no=5, name=关胜} * HeroNode{no=4, name=林冲} * HeroNode{no=3, name=卢俊义} * HeroNode{no=1, name=宋江} * 前序遍历查找~~ * 找到了，信息为no=5,name=关胜 * 遍历次数：4 * 中序遍历查找~~ * 找到了，信息为no=5,name=关胜 * 遍历次数：3 * 后序遍历查找~~ * 找到了，信息为no=5,name=关胜 * 遍历次数：2 * 删除3号节点 * 删除后的节点 * HeroNode{no=1, name=宋江} * HeroNode{no=2, name=吴用} */ } } class BinaryTree { private HeroNode root; public void setRoot(HeroNode root) { this.root = root; } //前序遍历 public void preOrder() { if (this.root != null) { this.root.preOrder(); } } //中序遍历 public void infixOrder() { if (this.root != null) { this.root.infixOrder(); } } //删除节点 public void delNo(int no) { if (this.root != null) { if (this.root.getNo() == no) { this.root = null; } else { this.root.delNo(no); } } return; } //后序遍历 public void postOrder() { if (this.root != null) { this.root.postOrder(); } } //前序遍历查找 public HeroNode preOrderSearch(int no) { if (root != null) { return root.preOrderSearch(no); } else { return null; } } //中序遍历查找 public HeroNode infixOrderSearch(int no) { if (root != null) { return root.infixOrderSearch(no); } else { return null; } } //后序遍历查找 public HeroNode postOrderSearch(int no) { if (root != null) { return root.postOrderSearch(no); } else { return null; } } } class HeroNode { static int preCount = 0; static int infoxCount = 0; static int postCount = 0; private int no; private String name; private HeroNode left; private HeroNode right; public HeroNode(int no, String name) { this.no = no; this.name = name; } public int getNo() { return no; } public void setNo(int no) { this.no = no; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public HeroNode getLeft() { return left; } public void setLeft(HeroNode left) { this.left = left; } public HeroNode getRight() { return right; } public void setRight(HeroNode right) { this.right = right; } @Override public String toString() { return "HeroNode{" + "no=" + no + ", name=" + name + '}'; } //前序遍历 public void preOrder() { System.out.println(this); //递归向左子树前序遍历 if (this.left != null) { this.left.preOrder(); } //递归向右子树前序遍历 if (this.right != null) { this.right.preOrder(); } } //中序遍历 public void infixOrder() { //递归向左子树中序遍历 if (this.left != null) { this.left.infixOrder(); } System.out.println(this); //递归向右子树中序遍历 if (this.right != null) { this.right.infixOrder(); } } //后序遍历 public void postOrder() { //递归向左子树后序遍历 if (this.left != null) { this.left.postOrder(); } //递归向右子树后序遍历 if (this.right != null) { this.right.postOrder(); } System.out.println(this); } //递归删除节点 //1.如果删除的节点是叶子节点，则删除该节点。 //2.如果删除的节点是非叶子节点，则删除该树。 public void delNo(int no) { /** * 1.因为我们的二叉树是单向的，所以我们是判断当前节点的子节点是否是需要删除的节点，而不能去判断当前节点是否是需要删除的节点。 * 2.如果当前节点的左子节点不为空，并且左子节点就是需要删除的节点，就将this.left = null；并且返回（结束递归）。 * 3.如果当前节点的右子节点不为空，并且右子节点就是需要删除的节点，将将this.right = null;并且返回（结束递归）。 * 4.如果第2步和第3步没有删除节点，那么就要向左子树进行递归删除。 * 5.如果第4步也没有删除节点，则应当向右子树进行递归删除。 */ if (this.left != null && this.left.no == no) { this.left = null; return; } if (this.right != null && this.right.no == no) { this.right = null; return; } if (this.left != null) { this.left.delNo(no); } if (this.right != null) { this.right.delNo(no); } } //前序遍历查找 public HeroNode preOrderSearch(int no) { HeroNode res = null; preCount++;//这里必须放在this.no == no 判断之前，才进行实际的比较 //若果找到，就返回 if (this.no == no) { return this; } //没有找到，向左子树递归进行前序查找 if (this.left != null) { res = this.left.preOrderSearch(no); } //如果res ！= null 就直接返回 if (res != null) { return res; } //如果左子树没有找打，向右子树进行前序查找 if (this.right != null) { res = this.right.preOrderSearch(no); } //如果找到就返回 if (res != null) { return res; } return res; } //中序遍历查找 public HeroNode infixOrderSearch(int no) { HeroNode res = null; if (this.left != null) { res = this.left.infixOrderSearch(no); } if (res != null) { return res; } infoxCount++;//这里必须放在this.no == no 判断之前，才进行实际的比较 if (this.no == no) { return this; } if (this.right != null) { res = this.right.infixOrderSearch(no); } if (res != null) { return res; } return res; } //后序遍历查找 public HeroNode postOrderSearch(int no) { HeroNode res = null; if (this.left != null) { res = this.left.postOrderSearch(no); } if (res != null) { return res; } if (this.right != null) { res = this.right.postOrderSearch(no); } if (res != null) { return res; } postCount++;//这里必须放在this.no == no 判断之前，才进行实际的比较 if (this.no == no) { return this; } return res; } }感谢各位的阅读，以上就是“Java数据结构与算法实例讲解”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java数据结构与算法实例讲解这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
