【DS】实现二叉树的基本操作

怼烎@ 2023-09-25 12:17 46阅读 0赞

![在这里插入图片描述][3f9026f5c260455c8ecd6dfef03f83ed.gif_pic_center]

✨**博客主页:**[ **心荣~**][Link 1]  
✨**系列专栏:**[**【Java实现数据结构】**][Java]  
✨**一句短话:** **难在坚持,贵在坚持,成在坚持!**

#### 文章目录 ####

*  1. 二叉树结点的构成
 *  2. 二叉树的遍历
 *   *  2.1 前序遍历
     *  2.2 中序遍历
     *  2.3 后序遍历
 *  3. 获取整棵二叉树的节点个数
 *  4. 获取二叉树叶子节点的个数
 *  5. 获取第K层节点的个数
 *  6. 获取二叉树的高度(深度)
 *  7. 在二叉树中寻找目标值
 *  8. 判断二叉树是不是完全二叉树
 *  9. 层序遍历

## 1. 二叉树结点的构成 ##

这里采用的是孩子表示法, 所以节点类(使用的是静态内部类)中除了数值域外要有两个引用来表示节点的左子树和右子树.

static class TreeNode {
        
            public char val;//数值
            public TreeNode left;//左子树引用
            public TreeNode right;//右子树引用
    
            public TreeNode(char val) {
        
                this.val = val;
            }
        }

## 2. 二叉树的遍历 ##

二叉树的遍历 (Traversal) 是指**沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问**。**访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题(比如：打印节点内容、节点内容加 1)**。 遍历是二叉树上最重要的操作之一，是二叉树上进行其它运算之基础。

其实不管是前序遍历，中序遍历，还是后续遍历，二叉树的遍历**所走的路径都是相同的**，三者之间的区别只是**获取根节点数据的时机不同**。

![img][]

### 2.1 前序遍历 ###

前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点—>根的左子树—>根的右子树。

我们利用递归解决问题的思想, 可以将一个问题拆解为子问题去解决, 也就是实现下面的过程:

1.  访问根节点数据；
2.  前序遍历左子树；
3.  前序遍历右子树;

递归结束条件：如果结点root为空，则返回。

![img][img 1]

//前序遍历
        public void preOrder(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return;
            }
            System.out.print(root.val+" ");
            preOrder(root.left);
            preOrder(root.right);
        }

### 2.2 中序遍历 ###

中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—>根节点—>根的右子树;

和上面的实现思想相同, 只是访问根节点的时机不同;

1.  中序遍历左子树；
2.  访问根节点数据；
3.  中序遍历右子树;

递归结束条件：如果结点root为空，则返回。

![img][img 2]

//中序遍历
        public void InOrder(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return;
            }
            InOrder(root.left);
            System.out.print(root.val+" ");
            InOrder(root.right);
        }

### 2.3 后序遍历 ###

同样的, 实现过程如下,

1.  后序遍历左子树；
2.  后序遍历右子树；
3.  访问根结点数据;

递归结束条件：如果结点root为空，则返回。

![img][img 3]

//后序遍历
        public void postOrder(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return;
            }
            postOrder(root.left);
            postOrder(root.right);
            System.out.print(root.val+" ");
        }

## 3. 获取整棵二叉树的节点个数 ##

获取树中的节点个数, 最容易想到的就是遍历一遍树, 通过计数实现了, 代码写起来也不难;

也可以通过递归解决子问题的思想来实现 , 本质上还是在遍历二叉树

*  节点的个数等于根节点(1) + 左子树节点个数 + 右子树节点个数 ,

递归结束条件: 如果结点root为空，则返回。

//获取树中节点的个数,遍历计数法
        public static int nodeSize;
        public int size(TreeNode root) {
        
            //先将nodeSzie置为0
            nodeSize = 0;
            sizefunc(root);
            return nodeSize;
        }
        public void sizefunc(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return;
            }
            nodeSize++;
            sizefunc(root.left);
            sizefunc(root.right);
        }
    
        //获取树中节点的个数,子问题思想
        public int size2(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return 0;
            }
            return size2(root.left) + size2(root.right) + 1;
        }

## 4. 获取二叉树叶子节点的个数 ##

同样的思考的话和上面一样, 可以采用计数和子问题来实现, 不过本质上是差不多的;

递归思路：

1.  如果结点为空，表示该树没有结点返回0，
2.  如果结点的左右子树都为空，表示该结点为叶子结点，计算器+1或者返回1。
3.  一棵二叉树的叶子结点数为左右子树叶子结点数之和。

//获取叶子节点的个数,子问题思想
        public int getLeafNodeCount(TreeNode root){
        
            if(root == null) {
        
                return 0;
            }
            if(root.left == null && root.right == null) {
        
                return 1;
            }
            return getLeafNodeCount(root.left) + getLeafNodeCount(root.right);
        }
        //获取叶子节点的个数,遍历计数法
        public static int leafSize;
        public int getLeafNodeCount2(TreeNode root){
        
            leafSize = 0;
            getLeafNodeCount2func(root);
            return leafSize;
        }
        public void getLeafNodeCount2func(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return;
            }
            if(root.left == null && root.right == null) {
        
                leafSize++;
            }
            getLeafNodeCount2func(root.left);
            getLeafNodeCount2func(root.right);
        }

## 5. 获取第K层节点的个数 ##

递归思路：

1.  如果结点为空，返回0，k为1，返回1。
2.  一棵二叉树第k层结点数为 左子树和右子树第k-1层次的结点数之和。

当k=1时，表示第一层次的结点个数，结点个数为1，每递归一层，从根节点来说是第k层, 那么相对于根节点的子树来说就是k-1层，所以一棵二叉树第k层结点数为左子树，右子树第k-1层次的结点数之和。

public int getKLevelNodeCount(TreeNode root, int k) {
        
            if(root == null || k <= 0) {
        
                return 0;
            }
            if(k == 1) {
        
                return 1;
            }
            return getKLevelNodeCount(root.left, k-1) + getKLevelNodeCount(root.right, k-1);
        }

## 6. 获取二叉树的高度(深度) ##

递归思路：

1.  如果根结点为空，则这棵树的高度为0，返回0。
2.  一棵二叉树的最深深度即为左右子树深度的最大值加上1。

// 获取二叉树的高度
        public int getHeight(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return 0;
            }
            int leftHight = getHeight(root.left);
            int rightHight = getHeight(root.right);
            return leftHight>rightHight ? leftHight+1 : rightHight+1;
        }

## 7. 在二叉树中寻找目标值 ##

通过遍历去搜索比较即可, 前中后序遍历都可以.

//检测值为val的元素是否存在
        public boolean find(TreeNode root, char val) {
        
            if(root == null) {
        
                return false;
            }
            if(root.val == val) {
        
                return true;
            }
            boolean ret1 = find(root.left, val);
            if(ret1){
        
                return true;
            }
            boolean ret2 = find(root.right, val);
            if(ret2){
        
                return true;
            }
            return false;
        }

## 8. 判断二叉树是不是完全二叉树 ##

判断一棵树是不是完全二叉树，我们可以设计一个队列来实现，

完全二叉树按照从上至下, 从左到右的顺序节点之间是连续着没有空位置的, 这里如果有不了解的可以看一看二叉树概念篇的博客; 如果一颗二叉树不是完全二叉树 , 那么树中的节点之间是有空着的位置的(null); 只要找到这个位置, 后面再没有节点了就是完全二叉树; 如果空位置后面还有节点就不是完全二叉树;

我们可以设计一个队列来实现, 首先将根节点入队，然后循环每次将队头元素出队同时将出队节点的左右孩子结点（包括空结点）依次入队，以此类推，直到获取的结点为空(就是上面说的空位置)，此时判断队列中的所有元素是否为空，如果为空，就表示这棵二叉树为完全二叉树 ; 否则就不是完全二叉树.

//判断一棵树是不是完全二叉树
        public boolean isCompleteTree(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return true;
            }
            Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
            queue.offer(root);
            while(!queue.isEmpty()) {
        
                TreeNode cur = queue.poll();
                if(cur == null) {
        
                    break;
                }
                queue.offer(cur.left);
                queue.offer(cur.right);
            }
            //判断队列中是否有不为空的元素
            int size = queue.size();
            while(size != 0) {
        
                size--;
                if(queue.poll() != null) {
        
                    return false;
                }
            }
            return true;
        }

## 9. 层序遍历 ##

层序遍历的实现方式与判断一棵二叉树是否是完全二叉树类似，都是使用队列来进行实现，只有一点不同, 入队时如果结点为空，则不需要入队，其他的地方完全相同, 出队时获取到节点中的元素, 直到最终队列和当前结点均为空时，表示遍历结束。

//层序遍历
        public void levelOrder(TreeNode root) {
        
            if(root == null) {
        
                return;
            }
            Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
            queue.offer(root);
            while(!queue.isEmpty()) {
        
                TreeNode cur = queue.poll();
                System.out.print(cur.val+" ");
                if(cur.left != null) {
        
                    queue.offer(cur.left);
                }
                if(cur.right != null) {
        
                    queue.offer(cur.right);
                }
            }
         }

[3f9026f5c260455c8ecd6dfef03f83ed.gif_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/3f9026f5c260455c8ecd6dfef03f83ed.gif#pic_center
[Link 1]: https://blog.csdn.net/Trong_?spm=1000.2115.3001.5343
[Java]: https://blog.csdn.net/trong_/category_11997769.html
[img]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3b2f027b7bb967df605538ef93b4b631.png
[img 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5b3622ac5da1109cc4c5cb83e1811efb.png
[img 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/56936855004a9ca0c8af06528f85734f.png
[img 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/13c278b26e9dc35fb1d90d1eeb6f4ccd.png