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数据结构:二叉树的各种操作(递归,非递归遍历,树深度,结点个数等)

老男孩的成长之路 365

前言:

现时兄弟们对“二叉树入栈和出栈”大致比较珍视,你们都需要学习一些“二叉树入栈和出栈”的相关文章。那么小编同时在网摘上网罗了一些关于“二叉树入栈和出栈””的相关内容,希望姐妹们能喜欢,兄弟们一起来了解一下吧!

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 buildstatic 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。

//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。

//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。

//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); }}

标签: #二叉树入栈和出栈