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二叉树的遍历(一)(递归和非递归)

二叉树的遍历(一)(递归和非递归)

作者: chengcongyue | 来源:发表于2019-04-11 00:00 被阅读0次

    引言

    我们不记录递归版的二叉树的遍历,我们主要研究非递归版的遍历


    我们以这颗树为研究对象

    同一规定一下,我们树的数据结构声明如下:

    public static class Node
        {
            public int value;
            public Node left;
            public Node right;
            
            public Node(int data)
            {
                this.value=data;
            }
        }
    

    非递归版本之先序遍历

    递归实际上就是通过内存中的栈来保存现场,我们通过创建一个栈来保留现场
    我们从栈中弹出一个元素,先把它的右子树压入栈中,然后我们将它的左子树压入栈中(因为要先输出左子树,所有每次把他放在离栈顶更近的位置),然后我们来实现以下

    public static void printPre(Node head)
        {
            if(head==null)
            {
                return ;
            }
            Stack<Node> stack=new Stack<>();
            stack.push(head);
            while(!stack.isEmpty())
            {
                Node cur=stack.pop();
                System.out.print(cur.value+" ");
                if(cur.right!=null)
                {
                    stack.push(cur.right);
                }
                if(cur.left!=null)
                {
                    stack.push(cur.left);
                }
            }
        }
    

    以下是这个代码需要注意的点

    • 首先要创建一个栈Stack<>
    • 在进入循环之前,我们要先把头放入其中
    • 循环的开始,就是弹出栈顶的元素,然后将它们输出,然后把当前元素的右子树放入其中,在放左子树,因为每次要先弹出左子树的值
    • 注意循环条件
      为了加深印象,我们在把这个代码重要的点,在记录一下
    //创建Stack
    //将head放入到Stack中
    //循环条件while(栈不为空)
    {
        //循环的一个步就是将栈顶元素弹出,然后输出
        //然后就是两个if判断的语句
         if(){} if(){}
    }
    

    根据递归的方法我们知道,先序的遍历顺序是 头,左子树,右子树
    而后序的遍历顺序是左子树,右子树,头,所有我们可以将后序遍历看做是逆序两次的先序遍历(这样说也不准确),直接看代码吧

        public static void printPost(Node head)
        {
            if(head==null)
            {
                return ;
            }
            Stack<Node> helpStack=new Stack<>();
            Stack<Node> stack=new Stack<>();
            stack.push(head);
            while(!stack.isEmpty())
            {
                Node cur=stack.pop();
                helpStack.push(cur);
                if(cur.left!=null)
                {
                    stack.push(cur.left);
                }
                if(cur.right!=null)
                {
                    stack.push(cur.right);
                }
            }
            while(!helpStack.isEmpty())
            {
                Node cur=helpStack.pop();
                System.out.print(cur.value+" ");
            }
        }
    

    这是一种讨巧的非递归版的后序遍历,十分容易理解,不过在后面的代码中,我们会介绍另一种遍历方式.

    非递归版本之中序遍历

    图片.png

    如图所示就是中序遍历的思路,现在看起来十分的复杂,我们来一点一点分析它的含义

        public static void inPrintOrder(Node head)
        {
            if(head==null)
            {
                return ;
            }
            Stack<Node> stack=new Stack<>();
            while(!stack.isEmpty()||head!=null)//注意这里的循环条件,这是整个代码中最容易忽略的
            {
                if(head!=null)//head一直都指向当前的结点
                {
                    stack.push(head);
                    head=head.left;//如果他的左边一直能走,那就一条道走到最后
                }else//当走到死路了(俏皮)
                {
                    Node node=stack.pop();//把栈顶的元素弹出
                    System.out.print(node.value+" ");//输出
                    head=node.right;//然后进入它的右孩子,这时候右孩子有null的风险,
    //不过循环的条件依然可以不用跳出
                }
            }
        }
    

    总得来说,就是一条道走到黑,如果走到黑,那就弹出以下,走栈顶元素的有右孩子,就走它的右孩子,然后继续一直向左走
    注意循环的条件 while(!stack.isEmpty()||head!=null),两个条件满足其中一个就可以了
    然后注意打印的时间,当没有道可以走了,就出栈,然后打印
    注意循环条件最重要的

    非递归版本之后序遍历

    后序遍历比较难以理解,当然你可以通过上面介绍的讨巧的办法做,我们试着来理解一下后序遍历的方法.
    我先来说一下大概的思路.就是确定一个h表示的是上一个打印的值.
    如果h不是当前结点的左孩子,那么就把当前结点的左孩子入栈,如果h不是当前结点的右孩子,那么把当前结点的右孩子入栈.这样说不是十分理解,我们直接看书吧


    图片.png
    图片.png
    图片.png

    实际上就是通过if和else来判断当前结点的左孩子处理过了没有,然后在判断结点的右孩子处理了没有,最后打印,我们来自己实现以下

    public static void f(Node h)
    {
         Stack<Node> stack=new Stack<>();
         stack.push(h);
         while(!stack.isEmpty())
         {
              c=stack.peek();
              if(c.left!=null&&h!=c.left&&h!=c.right)
              {
                   左孩子入栈
              }else if(c.right!=null&&h!=c.right)
              {
                    右孩子入栈
              }else
              {
                  //打印 
                  h=c;
              }
         }
    }
    

    以上就是我们的二叉树的遍历的非递归形式
    注意中序遍历的条件

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