读完本文你将了解到:
树的分类有很多种,但基本都是 二叉树 的衍生,今天来学习下二叉树。
先来个定义:
二叉树是有限个节点的集合,这个集合可以是空集,也可以是一个根节点和至多两个子二叉树组成的集合,其中一颗树叫做根的左子树,另一棵叫做根的右子树。
简单地说,二叉树是每个节点至多有两个子树的树,下面的家谱就是一个形象的二叉树:
二叉树的定义是一个递归的定义,其中值得注意的是左右子树的概念,因为有左、右之分,下面两棵树并不是同样的二叉树:
有两种特殊的二叉树:
在上文 树及 Java 实现 中我们介绍了 树的高度 的定义,而这里 满二叉树 的定义是:
如果一棵树的高度为 k,且拥有 2^k-1 个节点,则称之为 满二叉树。
什么意思呢?
就是说,每个节点要么必须有两棵子树,要么没有子树。
完全二叉树是一种特殊的二叉树,满足以下要求:
- 所有叶子节点都出现在 k 或者 k-1 层,而且从 1 到 k-1 层必须达到最大节点数;
- 第 k 层可是不是慢的,但是第 k 层的所有节点必须集中在最左边。
简单地说,
就是叶子节点都必须在最后一层或者倒数第二层,而且必须在左边。任何一个节点都不能没有左子树却有右子树。
来一张图对比下两者:
二叉树的实现比普通树简单,因为它最多只有两个节点嘛。
public class BinaryTreeNode {
/*
* 一个二叉树包括 数据、左右孩子 三部分
*/
private int mData;
private BinaryTreeNode mLeftChild;
private BinaryTreeNode mRightChild;
public BinaryTreeNode(int data, BinaryTreeNode leftChild, BinaryTreeNode rightChild) {
mData = data;
mLeftChild = leftChild;
mRightChild = rightChild;
}
public int getData() {
return mData;
}
public void setData(int data) {
mData = data;
}
public BinaryTreeNode getLeftChild() {
return mLeftChild;
}
public void setLeftChild(BinaryTreeNode leftChild) {
mLeftChild = leftChild;
}
public BinaryTreeNode getRightChild() {
return mRightChild;
}
public void setRightChild(BinaryTreeNode rightChild) {
mRightChild = rightChild;
}
}
用这种实现方式表示的节点创建的树,结构如右图所示:
public class BinaryTreeArrayNode {
/**
* 数组实现,保存的不是 左右子树的引用,而是数组下标
*/
private int mData;
private int mLeftChild;
private int mRightChild;
public int getData() {
return mData;
}
public void setData(int data) {
mData = data;
}
public int getLeftChild() {
return mLeftChild;
}
public void setLeftChild(int leftChild) {
mLeftChild = leftChild;
}
public int getRightChild() {
return mRightChild;
}
public void setRightChild(int rightChild) {
mRightChild = rightChild;
}
}
一般使用左右链表示的节点来构造二叉树。
有了节点后接下来开始构造一个二叉树,二叉树的主要方法有:
创建一个二叉树很简单,只需要有一个 二叉根节点,然后提供设置根节点的方法即可:
public class BinaryTree {
private BinaryTreeNode mRoot; //根节点
public BinaryTree() {
}
public BinaryTree(BinaryTreeNode root) {
mRoot = root;
}
public BinaryTreeNode getRoot() {
return mRoot;
}
public void setRoot(BinaryTreeNode root) {
mRoot = root;
}
}
由于二叉树有左右子树之分,所以添加元素时也分为两种情况:添加为左子树还是右子树:
public void insertAsLeftChild(BinaryTreeNode child){
checkTreeEmpty();
mRoot.setLeftChild(child);
}
public void insertAsRightChild(BinaryTreeNode child){
checkTreeEmpty();
mRoot.setRightChild(child);
}
private void checkTreeEmpty() {
if (mRoot == null){
throw new IllegalStateException("Can't insert to a null tree! Did you forget set value for root?");
}
}
在每次插入前都会检查 根节点是否为空,如果是就抛出异常(跟 Android 源码学的嘿嘿)。
删除某个元素很简单,只需要把自己设为 null。
但是为了避免浪费无用的内存,方便 GC 及时回收,我们还需要遍历这个元素的左右子树,挨个设为空:
public void deleteNode(BinaryTreeNode node){
checkTreeEmpty();
if (node == null){ //递归出口
return;
}
deleteNode(node.getLeftChild());
deleteNode(node.getRightChild());
node = null;
}
二叉树的清空其实就是特殊的删除元素–删除根节点,因此很简单:
public void clear(){
if (mRoot != null){
deleteNode(mRoot);
}
}
二叉树中,树的高度是 各个节点度的最大值。
因此获得树的高度需要递归获取所有节点的高度,然后取最大值。
/**
* 获取树的高度 ,特殊的获得节点高度
* @return
*/
public int getTreeHeight(){
return getHeight(mRoot);
}
/**
* 获得指定节点的度
* @param node
* @return
*/
public int getHeight(BinaryTreeNode node){
if (node == null){ //递归出口
return 0;
}
int leftChildHeight = getHeight(node.getLeftChild());
int rightChildHeight = getHeight(node.getRightChild());
int max = Math.max(leftChildHeight, rightChildHeight);
return max + 1; //加上自己本身
}
获得二叉树的节点数,需要遍历所有子树,然后加上总和。
public int getSize(){
return getChildSize(mRoot);
}
/**
* 获得指定节点的子节点个数
* @param node
* @return
*/
public int getChildSize(BinaryTreeNode node){
if (node == null){
return 0;
}
int leftChildSize = getChildSize(node.getLeftChild());
int rightChildSize = getChildSize(node.getRightChild());
return leftChildSize + rightChildSize + 1;
}
由于我们使用左右子树表示的节点,不含有父亲节点引用,因此有时候可能也需要一个方法,返回二叉树中,指定节点的父亲节点。
需要从顶向下遍历各个子树,若该子树的根节点的孩子就是目标节点,返回该节点,否则递归遍历它的左右子树:
/**
* 获得指定节点的父亲节点
* @param node
* @return
*/
public BinaryTreeNode getParent(BinaryTreeNode node) {
if (mRoot == null || mRoot == node) { //如果是空树,或者这个节点就是根节点,返回空
return null;
} else {
return getParent(mRoot, node); //否则递归查找 父亲节点
}
}
/**
* 递归对比 节点的孩子节点 与 指定节点 是否一致
*
* @param subTree 子二叉树根节点
* @param node 指定节点
* @return
*/
public BinaryTreeNode getParent(BinaryTreeNode subTree, BinaryTreeNode node) {
if (subTree == null) { //如果子树为空,则没有父亲节点,递归出口 1
return null;
}
//正好这个根节点的左右孩子之一与目标节点一致
if (subTree.getLeftChild() == node || subTree.getRightChild() == node) { //递归出口 2
return subTree;
}
//需要遍历这个节点的左右子树
BinaryTreeNode parent;
if ((parent = getParent(subTree.getLeftChild(), node)) != null) { //左子树节点就是指定节点,返回
return parent;
} else {
return getParent(subTree.getRightChild(), node); //从右子树找找看
}
}
二叉树的遍历单独介绍,是因为太重要了!以前考试就老考这个。
前面的那些操作可以发现,二叉树的递归数据结构使得很多操作都可以使用递归进行。
而二叉树的遍历其实也是个 递归遍历的过程,使得每个节点被访问且仅访问一次。
根据不同的场景中,根节点、左右子树遍历的顺序,二叉树的遍历分为三种:
这里先序、中序、后序指的是 根节点相对左右子树的遍历顺序。
即根节点在左右子树之前遍历:
代码:
/**
* 先序遍历
* @param node
*/
public void iterateFirstOrder(BinaryTreeNode node){
if (node == null){
return;
}
operate(node);
iterateFirstOrder(node.getLeftChild());
iterateFirstOrder(node.getRightChild());
}
/**
* 模拟操作
* @param node
*/
public void operate(BinaryTreeNode node){
if (node == null){
return;
}
System.out.println(node.getData());
}
遍历顺序:
代码:
/**
* 中序遍历
* @param node
*/
public void iterateMediumOrder(BinaryTreeNode node){
if (node == null){
return;
}
iterateMediumOrder(node.getLeftChild());
operate(node);
iterateMediumOrder(node.getRightChild());
}
即根节点在左右子树之后遍历:
代码:
/**
* 后序遍历
* @param node
*/
public void iterateLastOrder(BinaryTreeNode node){
if (node == null){
return;
}
iterateLastOrder(node.getLeftChild());
iterateLastOrder(node.getRightChild());
operate(node);
}
可以看到,三种遍历方式的区别就在于递归的先后。
以上图为例,三种遍历结果:
先序遍历:
1 2 4 5 7 3 6
中序遍历:
4 2 7 5 1 3 6
后序遍历:
4 7 5 2 6 3 1
这篇文章介绍了 数据结构中的二叉树的基本概念,常用操作以及三种遍历方式。
其中三种遍历方式一般在面试中可能会考察,给你两种遍历结果,让你画出实际的二叉树结构。只要掌握三种遍历方式的区别,即可解答。
二叉树遍历
题目描述:
给定一棵二叉树的前序遍历和中序遍历,求其后序遍历(提示:给定前序遍历与中序遍历能够唯一确定后序遍历)。
输入:
两个字符串,其长度n均小于等于26。
第一行为前序遍历,第二行为中序遍历。
二叉树中的结点名称以大写字母表示:A,B,C….最多26个结点。
输出:
输入样例可能有多组,对于每组测试样例,
输出一行,为后序遍历的字符串。
样例输入:
FDXEAG
XDEFAG
样例输出是多少呢?