二叉树建立
先给出结点结构:
static class Node {
public int val;
public Node left;
public Node right;
public Node(int val) {
this.val = val;
}
}
两种建立方式:
- 可以根据二叉树根节点和左右子结点的下标关系递归建立二叉树，层次输入二叉树结点；
- 也可以使用输入流前序建立二叉树(注意空树要输入-1)；
1、根据下标关系
// given a arr to build
static Node createTree(int arr[], int i) {
if (i >= arr.length || arr[i] == -1)
return null;
Node root = new Node(arr[i]);
root.left = createTree(arr, 2 * i + 1);
root.right = createTree(arr, 2 * i + 2);
return root;
}
大致过程如下:
2、前序输入(cin)建立
// cin method
static Node buildTree(Scanner cin) {
Node root = null;
int data = cin.nextInt();
if (data != -1) {
root = new Node(data);
root.left = buildTree(cin);
root.right = buildTree(cin);
}
return root;
}
过程如下:
前序遍历
1、递归前序
static void preOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
System.out.print(T.val + " ");
preOrder(T.left);
preOrder(T.right);
}
2、非递归前序
前序遍历顺序为: 根结点->左子树->右子树，所以对于正在访问的根结点，可以直接访问，访问完之后，按照相同的方式访问左子树，再访问右子树，过程如下 :
- 如果当前节点
p不为空，访问结点p，并将结点p入栈，并继续访问左子树(直到左子树为空)； - 否则将栈顶元素出栈，并访问栈顶的元素的右子树；
- 直到栈为空且
p为空，循环结束。
代码:
static void iterativePre(Node root) {
Stack<Node> s = new Stack<>();
Node p = root;
while (!s.empty() || p != null) {
if (p != null) {//也可以写一个while循环，直到左子树为空
s.push(p);
System.out.print(p.val + " ");
p = p.left;
} else {
p = s.pop();
p = p.right;
}
}
}
也可以将上面的一直访问到左子树为空写成一个while循环:
static void iterativePre2(Node root) {
Stack<Node> s = new Stack<>();
Node p = root;
while (!s.empty() || p != null) {
while (p != null) { // while循环，直到左子树为空
s.push(p);
System.out.print(p.val + " ");
p = p.left;
}
p = s.pop();
p = p.right;
}
}
还有另外一种写法是:
- 先把根节点入栈，然后每次出栈一个元素，先访问这个元素，然后如果它的右子树存在，就入栈，如果它的左子树存在也入栈；
- 为什么要先入右子树呢，因为，前序遍历是中->左->右，而栈可以逆序，所以先右再左；
这个方法在后续遍历的双栈法中有体现，那个只是这个稍微的修改。
static void iterativePre3(Node root) {
if (root == null)
return;
Node p = root;
Stack<Node> stack = new Stack<>();
stack.add(p);
while (!stack.isEmpty()) {
p = stack.pop();
System.out.print(p.val + " ");
if (p.right != null)// 先右再左即可
stack.push(p.right);
if (p.left != null)
stack.push(p.left);
}
}
中序遍历
1、递归中序
static void inOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
inOrder(T.left);
System.out.print(T.val + " ");
inOrder(T.right);
}
2、非递归中序
中序遍历 : 左子树->根->右子树，过程如下：
- 当前节点不空
!= null，压入栈中(和前序遍历不同的是，不需要打印)，当前节点向左； - 当前节点为空
== null，从栈中拿出一个并且打印(在这里打印) ，当前节点向右；
直到栈为空且p为空，循环结束。
/**
* 1)、当前节点不空(!=null)，压入栈中(和前序遍历不同的是，不需要打印)，当前节点向左；
* 2)、当前节点为空(==null)，从栈中拿出一个并且打印(在这里打印) ，当前节点向右；
*/
static void iterativeIn(Node root) {
if (root == null)
return;
Stack<Node> s = new Stack<>();
Node p = root;
while (!s.empty() || p != null) {
if (p != null) {
s.push(p);
p = p.left;
} else {
p = s.pop();
System.out.print(p.val + " "); //在这里打印
p = p.right;
}
}
}
同理，那个一直访问左孩子那里也可以改成whlie:
static void iterativeIn2(Node root) {
if (root == null)
return;
Stack<Node> s = new Stack<>();
Node p = root;
while (!s.empty() || p != null) {
while (p != null) { //这里改成while
s.push(p);
p = p.left;
}
p = s.pop();
System.out.print(p.val + " "); //在这里打印
p = p.right;
}
}
后序遍历
1、递归后序
static void postOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
postOrder(T.left);
postOrder(T.right);
System.out.print(T.val + " ");
}
2、非递归后序
1)、双栈法
这个其实就是非递归前序(iterativePre3)的稍微一点改进。
- 首先，前序遍历入栈(
iterativePre3)的顺序是先 右 再左； - 这时，我们可以做到反过来先 左 再右，这样遍历的顺序可以做到 "中右左"，而后续遍历是 "左右中"，正好是前面那个的相反，所以我们再使用一个栈反转保存即可；
代码:
/**
* 非递归后续1(双栈法解决非递归后续)
* 后续遍历是要实现 左->右->中
* 这个方法和前序遍历的第二种方法 只是多了一个栈而已
* 因为 前序遍历是 中->左->右 压栈顺序是 右->左
* 这样，我们就很容易实现 中->右->左遍历 压栈顺序是 左->右
* 而后续遍历是要实现 左->右->中，
* 我们把上面的 中右左 压入到另一个栈中 就实现了 左右中
*/
static void iterativePos(Node root) {
Stack<Node> s = new Stack<>(), s2 = new Stack<>();
Node p;
s.push(root);
while (!s.empty()) {
p = s.pop();
s2.push(p);
if (p.left != null) s.push(p.left); //这里是先左再右 (非递归前序是先右再左)
if (p.right != null) s.push(p.right);
}
while (!s2.empty())
System.out.print(s2.pop().val + " ");
}
2)、设置pre结点
过程如下:
- 对于任一结点
p，先将其入栈； - 可以访问的情况: ①若
p不存在左孩子和右孩子，则可以直接访问它。②或者p存在左孩子或者右孩子，但是左孩子和右孩子都已经被访问过了，则也可以直接访问该结点； - 若非上述两种情况，则将右孩子和左孩子依次入栈。这样可以保证每次取栈顶元素时，左孩子在右孩子前面被访问，根结点在左孩子和右孩子访问之后被访问；
代码:
/*** 非递归后续2(设置pre结点) */
static void iterativePos2(Node root) {
Node cur, pre = null;
Stack<Node> s = new Stack<>();
s.push(root);
while (!s.empty()) {
cur = s.peek();
// 两种可以访问的情况
if ((cur.left == null && cur.right == null) ||
((pre != null) && (pre == cur.left || pre == cur.right))) {
System.out.print(cur.val + " ");
s.pop();
pre = cur;
} else {
if (cur.right != null) s.push(cur.right);
if (cur.left != null) s.push(cur.left);
}
}
}
层次遍历
很简单。利用队列BFS即可，每次访问完p，若左右孩子存在，则入队，直至队空；
static void levelOrder(Node root) {
if (root == null)
return;
Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
Node now = queue.poll();
System.out.print(now.val + " ");
if (now.left != null) queue.add(now.left);
if (now.right != null) queue.add(now.right);
}
}
寻找树中有没有值为x的结点
递归条件有两个，一个是为空代表没找到，找到了的话直接返回，否则递归查找左右子树。
//查找某个值为x的结点
static Node search(Node T, int x) {
if (T == null)
return null;
if (T.val == x)
return T;
else {
if (search(T.left, x) == null)
return search(T.right, x);
else
return search(T.left, x);
}
}
统计树中结点的个数
树中结点的个数等于根节点(1) + 左子树结点个数 + 右子树的个数，递归求解即可。
source-java
//统计结点个数
static int count(Node T) {
if (T == null)
return 0;
else
return count(T.left) + count(T.right) + 1;
}
计算树的高度
也是递归求解，左右子树的高度中的比较高的加上根节点就是树的高度。
source-java
//计算二叉树的深度
static int depth(Node T) {
if (T == null)
return 0;
return Math.max(depth(T.left), depth(T.right)) + 1;
}
判断两棵树是不是相等
也是递归求解，两棵树相等，既要根节点的值相等，而且左右子树也要相等。
source-java
//判断两棵树是不是相等
static boolean is_SameTree(Node T1, Node T2) {
if (T1 == null && T2 == null)
return true;
else {
return T1 != null && T2 != null && T1.val == T2.val
&& is_SameTree(T1.left, T2.left) && is_SameTree(T1.right, T2.right);
}
}
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