二叉树的遍历方式(递归、非递归)——Java实现

二叉树作为一种常用的数据结构,也是面试经常被问到的知识点,了解二叉树的结构和性质也是很有必要的,对于众多的树结构,二叉树只是入门的一种,先把二叉树理解通透,再深入学习时,会更简单一些。

二叉树的性质:

(1) 在非空二叉树中,第i层的结点总数不超过 , i>=1;

(2) 深度为h的二叉树最多有 

个结点(h>=1),最少有h个结点;

(3) 对于任意一棵二叉树,如果其叶结点数为N0,而度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1;

(4) 具有n个结点的完全二叉树的深度为 (注:[ ]表示向下取整)

(5)有N个结点的完全二叉树各结点如果用顺序方式存储,则结点之间有如下关系:

若I为结点编号则 如果I>1,则其父结点的编号为I/2;

如果2*I<=N,则其左孩子(即左子树的根结点)的编号为2*I;若2*I>N,则无左孩子;

如果2*I+1<=N,则其右孩子的结点编号为2*I+1;若2*I+1>N,则无右孩子。

(6)给定N个节点,能构成h(N)种不同的二叉树。

h(N)为卡特兰数的第N项。h(n)=C(2*n,n)/(n+1)。

(7)设有i个枝点,I为所有枝点的道路长度总和,J为叶的道路长度总和J=I+2i 

相关术语: 

树的结点(node):包含一个数据元素及若干指向子树的分支;

孩子结点(child node):结点的子树的根称为该结点的孩子;

双亲结点:B 结点是A 结点的孩子,则A结点是B 结点的双亲;

兄弟结点:同一双亲的孩子结点; 堂兄结点:同一层上结点;

祖先结点: 从根到该结点的所经分支上的所有结点子孙结点:以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙结点层:根结点的层定义为1;根的孩子为第二层结点,依此类推;

树的深度:树中最大的结点层

结点的度:结点子树的个数

树的度: 树中最大的结点度。

叶子结点:也叫终端结点,是度为 0 的结点;

分枝结点:度不为0的结点;

有序树:子树有序的树,如:家族树;

无序树:不考虑子树的顺序;

 看完二叉树的性质和相关属于,再来看一下二叉树的遍历。二叉树有很多种遍历方法,最基本的有三种:

1.前序遍历:对于下图二叉树的前序遍历结果为:1  2  4  8  9  5  10  3  6  7

2.中序遍历:对于下图二叉树的中序遍历结果为:8  4  9  2  10  5  1  6  3  7 

3.后序遍历:对于下图二叉树的后 序遍历结果为:8  9  4  10  5  2  6  7  3  1

一、前序遍历

基本思想:先访问根结点,再先序遍历左子树,最后再先序遍历右子树。

代码实现:

递归方法

/**
public class TreeNode {
    public int val;
    public TreeNode left;
    public TreeNode right;
    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;
    }
}
*/

private void preOrderBinTree(TreeNode root) {
    if (root == null) return;
    System.out.print(root.val + "  ");        //输出结果  1  2  4  8  9  5  10  3  6  7 
    if (root.left != null)
        preOrderBinTree(root.left);
    if (root.right != null)
        preOrderBinTree(root.right);
}

非递归,用栈实现

private void preIterateBinTree(TreeNode root) {
    if(root == null) return;
    Stack<TreeNode> s = new Stack<>();
    TreeNode node = root;
    while (node != null || s.size() > 0) {
        if (node != null) {
            System.out.print(node.val + "  ");
            s.push(node);
            node = node.left;
        } else {
            node = s.pop();
            node = node.right;
        }
    }
}

二、中序遍历

基本思想:先中序遍历左子树,然后再访问根结点,最后再中序遍历右子树即 左—根—右

递归方法

private void inOrderBinTree(TreeNode root) {
    if (root == null) return;
    if (root.left != null)
        inOrderBinTree(root.left);
    System.out.print(root.val + "  ");        //输出 8  4  9  2  10  5  1  6  3  7
    if (root.right != null)
        inOrderBinTree(root.right);
}

非递归,用栈实现

private void inIterateBinTree(TreeNode root) {
    if(root == null) return;
    Stack<TreeNode> s = new Stack<>();
    TreeNode node = root;
    while (node != null || s.size() > 0) {
        if (node != null) {
            s.push(node);
            node = node.left;
        } else {
            node = s.pop();
            System.out.print(node.val + "  ");
            node = node.right;
        }
    }
}

三、后序遍历

基本思想:先后序遍历左子树,然后再后序遍历右子树,最后再访问根结点即 左—右—根。

递归实现

private void afterOrderBinTree(TreeNode root) {
    if (root == null) return;
    if (root.left != null)
        afterOrderBinTree(root.left);
    if (root.right != null)
        afterOrderBinTree(root.right);
    System.out.print(root.val + "  ");        //输出 8  9  4  10  5  2  6  7  3  1
}

非递归,栈实现

private void afterIterateBinTree(TreeNode root) {
    Stack<TreeNode> stack1 = new Stack<>();
    Stack<Integer> stack2 = new Stack<>();
    int i = 1;
    while(root != null || !stack1.empty()) {
        while (root != null) {
            stack1.push(root);
            stack2.push(0);
            root = root.left;
        }

        while(!stack1.empty() && stack2.peek() == i)
        {
            stack2.pop();
            System.out.print(stack1.pop().val + "  ");
        }

        if(!stack1.empty())
        {
            stack2.pop();
            stack2.push(1);
            root = stack1.peek();
            root = root.right;
        }
    }
}

四、层次遍历

非递,队列归实现

private void layerIterateBinTree(TreeNode root) {
    if(root == null) return;
    Queue<TreeNode> q = new ArrayDeque<>();
    TreeNode node = root;
    while (node != null || !q.isEmpty()) {
        if (node != null) {
            System.out.print(node.val + "  ");    //输出 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  
            if(node.left != null)
                q.add(node.left);
            if(node.right != null)
                q.add(node.right);
            node = null;
        } else {
            node = q.remove();
        }
    }
}

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