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);
// 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;
}
// 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;
}
static void preOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
System.out.print(T.val + " ");
preOrder(T.left);
preOrder(T.right);
}
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);
}
}
static void inOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
inOrder(T.left);
System.out.print(T.val + " ");
inOrder(T.right);
}
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;
}
}
static void postOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
postOrder(T.left);
postOrder(T.right);
System.out.print(T.val + " ");
}
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 + " ");
}
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);
}
}
}
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);
}
}
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);
}
}
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;
}
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;
}
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);
}
}
完整的测试代码,这里输入的样例树(就是建树的时候那个例子)如下:
代码:
import java.io.BufferedInputStream;
import java.util.*;
public class BinaryTree {
static class Node {
public int val;
public Node left;
public Node right;
public Node(int val) {
this.val = val;
}
}
// 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;
}
// 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;
}
static void preOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
System.out.print(T.val + " ");
preOrder(T.left);
preOrder(T.right);
}
static void iterativePre(Node root) {
Stack<Node> s = new Stack<>();
Node p = root;
while (!s.empty() || p != null) {
if (p != null) {
s.push(p);
System.out.print(p.val + " ");
p = p.left;
} else {
p = s.pop();
p = p.right;
}
}
}
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;
}
}
/**
* 理解 : push右子树,再push左子树,这样的话弹栈的时候就是先访问左子树,再右子树
*/
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)
stack.push(p.right);
if (p.left != null)
stack.push(p.left);
}
}
static void inOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
inOrder(T.left);
System.out.print(T.val + " ");
inOrder(T.right);
}
/**
* 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;
}
}
}
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;
}
}
static void postOrder(Node T) {
if (T == null)
return;
postOrder(T.left);
postOrder(T.right);
System.out.print(T.val + " ");
}
/**
* 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 + " ");
}
/*** 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);
}
}
}
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);
}
}
//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
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);
}
}
public static void main(String[] args) {
Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
// int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,-1,9,-1,10,-1,11,-1, -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1};
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, -1, 9, -1, 10, -1, 11, -1};
Node root = createTree(arr, 0);
// 树结构和上面相同,输入: 1 2 4 8 -1 -1 -1 5 9 -1 -1 -1 3 6 10 -1 -1 -1 7 11 -1 -1 -1
Node root2 = buildTree(cin);
System.out.println("-------前序遍历-------");
preOrder(root);
System.out.println();
iterativePre(root);
System.out.println();
iterativePre2(root);
System.out.println();
iterativePre3(root);
System.out.println("\n" + "-------中序遍历-------");
inOrder(root);
System.out.println();
iterativeIn(root);
System.out.println();
iterativeIn2(root);
System.out.println("\n" + "-------后序遍历-------");
postOrder(root);
System.out.println();
iterativePos(root);
System.out.println();
iterativePos2(root);
System.out.println("\n" + "-------层次遍历-------");
levelOrder(root);
System.out.println("\n" + "------结点个数-------");
System.out.println(count(root));
System.out.println("\n" + "------二叉树深度-------");
System.out.println(depth(root));
System.out.println("\n" + "-----判断两棵树是不是相同-----");
System.out.println(is_SameTree(root, root2));
System.out.println("\n" + "-----寻找树中有没有值为3的结点-----");
Node Find = search(root, 3);
if (null == Find)
System.out.println("没有找到结点");
else
System.out.println("这个结点的左右子结点的值是" + Find.left.val + " " + Find.right.val);
}
}
运行效果如下图: