Binärer Suchbaum

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Binärer Suchbaum mit 15 Elementen

Definition

Ein binärer Suchbaum ist ein Binärbaum mit einer zusätzlichen Eigenschaft:

  • die Elemente im linken Teilbaum sind kleiner als die Wurzel; die Elemente im rechten Teilbaum sind größer als die Wurzel.
  • Diese Eigenschaft gilt auch für alle Teilbäume eines binären Suchbaumes.

Wie kleiner bzw. größer definiert werden, hängt dabei vom Anwendungszusammenhang ab; bei Personen kann z.B. das Alter oder die alphabetische Ordnung des Nachnamens das wesentliche Ordnungskriterium sein.

Eigenschaften eines Suchbaumes

Schnittstelle des Zentralabiturs

Schnittstelle BinarySearchTree (PDF)

Erläuterungen zur Schnittstelle

Die Schnittstelle des Zentralabiturs besteht aus zwei Klassen:

  • BinarySearchTree ist der eigentliche binäre Suchbaum.
  • ComparableCOntent: In einen BinarySearchTree können nur Objekte eingefügt werden, die die Schnittstelle ComparableContent implementieren. ComparableContent erzwingt die Implementierung der Methoden isEqual, isGreater und isLess. Dadurch wird festgelegt, wie Objekte in den Suchbaum einsortiert werden.

Beispiel: Verwendung von BinarySearchTree und ComparableContent

Objekte der Klasse Buch sollen in einen binären Suchbaum eingefügt bzw. nach bestimmten Titeln gesucht werden. Dabei soll das Ordnungskriterium die alphabetische Ordnung nach dem Titel sein.

Dafür muss die Klasse Buch die Schnittstelle ComparableContent implementieren und die Methoden isEqual, isGreater und isLess so überschreiben, dass die Bücher nach dem Titel verglichen werden. 

public class Buch implements ComparableContent<Buch>{
  private String titel;
  private int regalNr;
  
  public Buch(String pTitel, int pRegalNr){
     titel = pTitel;
     regalNr = pRegalNr;
  }

  public int getRegalNr() {
     return regalNr;
  }

  public void setRegalNr(int regalNr) {
     this.regalNr = regalNr;
  }

  public String getTitel() {
     return titel;
  }

  public boolean isEqual(Buch pContent) {
     Buch pBuch = pContent;
     boolean ergebnis = false;
     if(titel.equals(pBuch.getTitel())){
        ergebnis = true;
     }
     return ergebnis;
  }

  public boolean isLess(Buch pContent) {
     Buch pBuch = pContent;
     boolean ergebnis = false;
     if(titel.compareTo(pBuch.getTitel())<0){
        ergebnis = true;
     }
     return ergebnis;
  }

  public boolean isGreater(Buch pContent) {
     Buch pBuch = pContent;
     boolean ergebnis = false;
     if(titel.compareTo(pBuch.getTitel())>0){
        ergebnis = true;
     }
     return ergebnis;
  }
}

Jetzt können z.B. in einer Klasse Bibliothek Objekte der Klasse Buch in einen BinarySearchTree eingefügt werden: 

 public class Bibliothek{
  
     //hier werden die Buecher gespeichert
     BinarySearchTree<Buch> buecherBaum;

     public Bibliothek(){
        buecherBaum = new BinarySearchTree<Buch>();
      }  

     public void uebertrageListeInBaum(List<Buch> buecherListe){
        for(buecherListe.toFirst(); buecherListe.hasAccess(); buecherListe.next()){
           Buch aktuellesBuch = buecherListe.getContent();
           buecherBaum.insert(aktuellesBuch);
        }
     }
    
     public Buch suche(String pTitel){
         // man muss erst ein Dummy-Buch erzeugen
         // nach dem kann man dann suchen
         Buch dummyBuch = new Buch(pTitel, -1);
         Buch ergebnis = buecherBaum.search(dummyBuch);
         return ergebnis;
     }
 }

Erläuterungen zur Methode public Buch suche(String pTitel):

Die Implementierung sieht auf den ersten Blick etwas eigenwillig aus, ist aber die einfachste und schnellste. Warum wird das so gemacht?

  • In Objekten vom Typ BinarySearchTree<Buch> kann man nur nach Objekten vom Typ Buch suchen.
  • D.h. man muss erst ein dummyBuch erstellen, das den gewünschten Titel trägt.
  • Da Buch die Schnittstelle ComparableContent implementiert, kann man mithilfe von dummyBuch die Methode search aufrufen.
  • search gibt dann das "richtige" gesuchte Buch zurück.
  • WICHTIG: ergebnis ist das "richtige" Buch; dummyBuch wurde nur dafür erstellt, damit man nach einem Titel suchen kann!

Die Klassen BinarySearchTree und BSTNode

  • Der BinarySearchTree hat einen BSTNode als einziges Attribut, er besteht also eigentlich nur aus einem BSTNode.
  • Die Klasse BSTNode hat die Attribute content (Wurzelinhalt), left und right (linker und rechter Teilbaum).
  • Analog zu den Klassen Queue und Stack wird die Verbindung der Elemente der Datenstruktur also über die Nodes (auch hier: innere (Hilfs-)Klasse) umgesetzt.

Der Beginn der Klasse BinarySearchTree: 

public class BinarySearchTree<ContentType extends ComparableContent<ContentType>> {

   private BSTNode<ContentType> node;

   // usw...

Die innere (Hilfs-)Klasse BSTNode: 

 private class BSTNode<CT extends ComparableContent<CT>> {

    private CT content;
    private BinarySearchTree<CT> left, right;

    public BSTNode(CT pContent) {
       // Der Knoten hat einen linken und rechten Teilbaum, die
       // beide von null verschieden sind. Also hat ein Blatt immer zwei
       // leere Teilbaeume unter sich.
       this.content = pContent;
       left = new BinarySearchTree<CT>();
       right = new BinarySearchTree<CT>();
    }
}


ComparableContent: Java-Quellcode

Das Interface ComparableContent stellt sicher, dass nur Objekte in einen binären Suchbaum eingefügt werden, die man miteinander vergleichen kann. (Ohne Objekte als größer, gleich oder kleiner vergleichen zu können, wäre ein binärer Suchbaum natürlich sinnlos, man könnte keine Sortierung auf linke und rechte Teilbäume vornehmen.) 

 public interface ComparableContent<ContentType> {
   public boolean isEqual(ContentType pContent);
   public boolean isLess(ContentType pContent);
   public boolean isGreater(ContentType pContent);
 }

  • Die Methoden werden in ContentType nur deklariert, aber nicht implementiert!
  • Jede Klasse, die ComparableContent implementiert (Syntax: public MyClass implements ComparableContent), muss diese drei Methoden überschreiben und eine Implementierung anbieten.

Suchen (search)

Die Klasse BinarySearchTree bietet die Methode search, um Elemente im Baum zu suchen.

Ist das Element enthalten, wird es zurückgegeben. Dies mag auf den ersten Blick sinnlos erscheinen, bietet aber die Möglichkeit, sich ein Objekt mit einem bestimmten Attributwert zu holen, indem man zunächst ein Dummy-Objekt erstellt, das mit dem gesuchten Objekt nur in diesem Attributwert übereinstimmt und sich damit das zugehörige wirkliche Objekt aus dem BinaryTree sucht. (Die überschriebene Methode isEqual() darf natürlich nur Gleichheit genau auf diesem Attribut testen!) -> s. auch Beispiel oben: public Buch suche(String pTitel)!

Binäre Suchbäume haben den Vorteil, dass man in ihnen sehr schnell Elemente suchen kann: Man muss nicht den ganzen Baum zu durchsuchen, sondern kann - ausgehend von der Wurzel - einen Pfad bis zum Blatt abgehen. Je nachdem, ob das gesuchte Element kleiner oder größer ist als der gerade betrachtete Knoten, biegt man rechts (bzw. links) ab. (In der Abiturklasse ist allerdings kein klassischer Pfaddurchlauf (mit while-Schleife etc.) umgesetzt, sondern eine rekursive Variante gewählt worden, die aber auch nur den einen notwendigen Pfad durchläuft.)

Implementierung (LK)

public ContentType search(ContentType pContent) {
   if (this.isEmpty() || pContent == null) {
       // Abbrechen, da es kein Element zu suchen gibt.
       return null;
   } else {
       ContentType content = this.getContent();
       if (pContent.isLess(content)) {
           // Element wird im linken Teilbaum gesucht.
           return this.getLeftTree().search(pContent);
       } else if (pContent.isGreater(content)) {
           // Element wird im rechten Teilbaum gesucht.
           return this.getRightTree().search(pContent);
       } else if (pContent.isEqual(content)) {
           // Element wurde gefunden.
           return content;
       } else {
            // Dieser Fall sollte nicht auftreten.
           return null;
        }
   } 
}

Einfügen (insert)

Um Elemente in einen binären Suchbaum einzufügen, muss man ausgehend von der Wurzel einen Pfad bis zu einem leeren Knoten abgehen und dort den eizufügenden Inhalt hineinschreiben. Je nachdem, ob das gesuchte Element kleiner oder größer ist als der gerade betrachtete Knoten, biegt man rechts (bzw. links) ab. Sobald man einen leeren Knoten gefunden hat, ist man an der richtigen Stelle, wo man das Element einfügen kann. In der Abiturklasse wird diese Strategie rekursiv umgesetzt.

Implementierung (LK)

public void insert(ContentType pContent) {
   if (pContent != null) {
      if (isEmpty()) {
         this.node = new BSTNode<ContentType>(pContent);
      } else if (pContent.isLess(this.node.content)) {
         this.node.left.insert(pContent);
      } else if(pContent.isGreater(this.node.content)) {
         this.node.right.insert(pContent);
      }
   }
}

Löschen (remove)

Die Klasse BinarySearchTree bietet neben der Methode insert auch die Methode remove, mit der man ein Element aus einem Suchbaum löschen kann - und die Suchbaumstruktur bleibt gewahrt!

Das ist sehr angenehm, denn das Löschen von Elementen aus einem Suchbaum ist eine SEHR mühsame Angelegenheit, weil man genau darauf achten muss, dass die Suchbaum-Struktur nicht zerstört wird.

Im folgenden wird dargestellt, wie das Löschen von Elementen aus einem Binären Suchbaum funktioniert.

Implementierung einer Löschmethode

Beispiel: Löschen der 34

Diese Methode ist nicht relevant für das Zentralabitur!

Das Löschen von Knoten aus binären Suchbäumen ist insofern nicht ganz einfach, als man darauf achten muss, dass die Struktur des binären Suchbaums nicht zerstört wird.

TODO: Implementierung des Löschens auf Abi 2017 anpassen!!!


Strategie

Standardfall

  1. Den richtigen Knoten suchen: K0. Außerdem braucht man den Vorgänger von K0
  2. Suche im linken Teilbaum von K0 den Knoten, der am weitesten rechts ist: K1. Außerdem braucht man den Vorgänger von K1
  3. Hänge den (linken!) Nachfolger von K1 an den Vorgänger von K1.
  4. K1 ersetzt jetzt K0, d.h. der Inhalt von K1 wird jetzt in den Knoten K0 geschrieben.


Ausnahmefälle

  1. K0 ist ein Blatt → einfach löschen.
  2. Die Wurzel des Gesamtbaumes enthält das zu löschende Element
    1. TODO
  3. K0 hat keinen linken Teilbaum → Der Nachfolger von K0 ersetzt K0, d.h.:
    1. Im Vorgänger von K0 wird der Nachfolger von K0 als (richtigen!) Nachfolger eingetragen.

benötigte Methoden

  1. public boolean istBlatt(BinaryTree pTree)
  2. public BinaryTree findeK0Vorgaenger(BinaryTree pTree, Object pObject)
  3. public BinaryTree findeK1Vorgaenger(BinaryTree pTree)

Implementierung

 public void loeschen(BinaryTree b, String zahl) {
   if(b.isEmpty())
   {
     return;
   }
 
   // wenn das zu loeschende Element die Wurzel ist:
   // 1. an einen Vater-Knoten anhaengen
   // 2. loeschen
   // 3. vaterknoten wieder wegnehmen	
   if(b.getObject().equals(zahl)){
     BinaryTree vater = new BinaryTree("-999999");
     vater.setRightTree(b);
     loeschen(vater, zahl);
     b = vater.getRightTree();
     return;
   }
 
   BinaryTree K0vorgaenger = this.findeVorgaengerKnoten(b,zahl );
   System.out.println("Vorgänger von K0:" + K0vorgaenger.getObject());
 
   boolean K0haengtLinksAmVorgaenger = true;
   BinaryTree K0 = K0vorgaenger.getLeftTree();
   if(!K0vorgaenger.getRightTree().isEmpty() && 
     zahl.equals(K0vorgaenger.getRightTree().getObject()))
   {	
     K0 = K0vorgaenger.getRightTree();
     K0haengtLinksAmVorgaenger = false;
   }

   String K0String = (String) K0.getObject();
   System.out.println("K0String: "+K0String);
 
   if(istBlatt(K0)){
     System.out.println("istBlatt!");
     if(K0haengtLinksAmVorgaenger){
       K0vorgaenger.setLeftTree(new BinaryTree());
     }
     else{
       K0vorgaenger.setRightTree(new BinaryTree());
     }
     return;
   }

   if(K0.getLeftTree().isEmpty()){
     K0.setObject(K0.getRightTree().getObject());
     K0.setLeftTree(K0.getRightTree().getLeftTree());
     K0.setRightTree(K0.getRightTree().getRightTree());
     return;
   }

   BinaryTree K1vorgaenger = vorgaengerVonAmWeitestenRechts(K0.getLeftTree());
   System.out.println("K1vorgaenger: " + K1vorgaenger.getObject());
   BinaryTree K1 = K1vorgaenger.getRightTree();
   System.out.println("K1: " + K1.getObject());

   K1vorgaenger.setRightTree(K1.getLeftTree());
   K0.setObject(K1.getObject());

   return;
 }

 private boolean istBlatt(BinaryTree pTree) {
   boolean ergebnis = pTree.getLeftTree().isEmpty() && pTree.getRightTree().isEmpty(); 
   System.out.println("istBlatt("+pTree.getObject()+"): "+ergebnis);
   return ergebnis;
 }

 private BinaryTree vorgaengerVonAmWeitestenRechts(BinaryTree pTree) {
   System.out.println("vorgaengervonAmWeitestenRechts("+pTree.getObject()+")");
   if(pTree.getRightTree().isEmpty()){
     System.err.println("Fehler in vorgaengerVonAmWeitestenRechts");
     return null;
   }
   if(pTree.getRightTree().getRightTree().isEmpty()){
     return pTree;
   }
   BinaryTree ergebnis = this.vorgaengerVonAmWeitestenRechts(pTree.getRightTree());
     return ergebnis;
   }

   private BinaryTree findeVorgaengerKnoten(BinaryTree pTree, String zahl)
   {
     System.out.println("findeVorgaengerKnoten("+pTree.getObject()+", "+zahl+")");
     if(zahl.equals(pTree.getObject())){
       System.err.println(zahl+"ist die Wurzel von pTree selber!!!");
       return null;
     }
     boolean gefunden = false;
     int zahl1 = Integer.parseInt(zahl);

     BinaryTree ergebnis = pTree;
     while(gefunden == false){
       String wurzelString = (String) ergebnis.getObject();
       int wurzelInt = Integer.parseInt(wurzelString);

       System.out.println("wurzelInt" + wurzelInt);
       System.out.println("zahl" + zahl);
       System.out.println("ergebnis.getObject(): " + ergebnis.getObject());

       if(zahl.equals(ergebnis.getRightTree().getObject()) || 
          zahl.equals(ergebnis.getLeftTree().getObject()))
       {
         gefunden = true;
       }
       else
       {
         if(zahl1 < wurzelInt){
           ergebnis = ergebnis.getLeftTree();
         }
         else{
           ergebnis = ergebnis.getRightTree();
         }
       }
     }
     return ergebnis;
 }

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