数据结构之二叉树

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文章目录

  • 一、二叉树相关概念
  • 二、二叉树的性质
  • 三、二叉树的基本操作
  •         1.前序遍历
  •         2.中序遍历
  •         3.后序遍历
  •         4.层序遍历
  •         5.获取树中节点的个数
  •         6.获取叶子节点的个数
  •         7.获取第K层节点的个数
  •         8.获取二叉树的高度
  •         9.检测值为value的元素是否存在
  •        10.判断一棵树是不是完全二叉树

一、二叉树相关概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:或者为空 或者是由
一个根节点加上两棵别称为
左子树
右子树的二叉树组。
 
结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度
树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度
叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点
双亲结点或父结点:若一个结点含有子结点,则这个结点称为其子结点的父结点
孩子结点或子结点:一个结点含有的子树的根结点称为该结点的子结点
根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点
结点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推
树的高度:树中结点的最大层次
 
注意:

1. 二叉树不存在度大于2的结点
2. 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒,因此二叉树是有序树
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二、二叉树的性质

1. 若规定
根结点的层数为
1,则一棵
非空二叉树的第
i
层上最多有
(i>0)
个结点。
 
2. 若规定只有
根结点的二叉树的深度为
1,则
深度为
K
的二叉树的
最大
结点数是
2^k – 1(k>=0)
 2^0 + 2^1 + …… + 2^(k-1) = 2^k -1
 
3. 对任何一棵二叉树, 如果其
叶结点个数为
n0,
度为
2
的非叶结点个数为
n2,
则有
n0

n2

1
假设:任意一颗二叉树有N个节点,那么就有N-1条边。
度为0设为n0,能产生0条边;度为1设为n1,能产生n1条边;度为2设为n2,能产生n2*2条边;则N = n0 + n1 + n2,N – 1 = n1 + n2*2;  所以推出公式:   
n0

n2

1
 
4. 具有
n
个结点的完全二叉树的深度
k

上取整。(由第二点性质可以得到)
 

5. 对于具有
n
个结点的完全二叉树,如果按照
从上至下从左至右的顺序对所有节点从
0
开始编号,则对于
序号为
i
的结点有:左孩子小标:2*i + 1;右孩子下标:2*i + 2

 
 

三、二叉树的基本操作

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。前序遍历示意图如下:
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 中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—>根节点—>根的右子树。

 
后序遍历(Postorder Traversal)——根的左子树—>根的右子树—>根节点。
 
如何根据遍历结果构造出完整的二叉树呢?

可以根据前序+中序,或者中序+后序就可以构建出来,但是前序+后序是不能的,因为构建就一定需要中序遍历的结果来确定根节点的位置。


        1.前序遍历代码

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

        2.中序遍历代码

 public void inOrder(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return;
        }
        inOrder(root.left);
        System.out.print(root.val+" ");
        inOrder(root.right);
    }

        3.后序遍历代码

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

        4.层序遍历代码

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

分层遍历:

public List<List<Character>> levelOrder2(TreeNode root) {
        List<List<Character>> list = new ArrayList<>();

        if(root == null) {
            return list;
        }
        Queue<TreeNode> qu = new LinkedList<>();
        qu.offer(root);
        while (!qu.isEmpty()) {
            int size = qu.size();//2  //如何确定每一层?
            List<Character> tmp = new ArrayList<>();
            while (size > 0) {
                TreeNode cur = qu.poll();
                size--;//0
                //System.out.print(cur.val + " ");
                tmp.add(cur.val);
                if (cur.left != null) {
                    qu.offer(cur.left);
                }
                if (cur.right != null) {
                    qu.offer(cur.right);
                }
            }
            list.add(tmp);
        }
        return list;
    }

 

        5.获取树中节点的个数代码

 //方法一:遍历
public static int nodeSize = 0;
    public int size(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return 0;
        }
        nodeSize++;
        size(root.left);
        size(root.right);
        return nodeSize;
    }
//递归思路
public int size(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return 0;
        }
        return size(root.left)+size(root.right)+1;
    }

 

        6.获取叶子节点的个数代码

 //递归思路
     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);
    }
//遍历
    public static int leafSize = 0;
    void getLeafNodeCount(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return ;
        }
        if(root.left == null && root.right == null) {
            leafSize++;
        }
        getLeafNodeCount(root.left);
        getLeafNodeCount(root.right);
    }

 

        7.获取第K层节点的个数代码

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);
    }

        8.获取二叉树的高度代码

public int getHeight(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return 0;
        }
        int leftHeight = getHeight(root.left);
        int rightHeight = getHeight(root.right);
        return leftHeight > rightHeight ? leftHeight+1 : rightHeight+1;
    }

        9.检测值为value的元素是否存在代码

 public TreeNode find(TreeNode root, char val) {
        if(root == null) {
            return null;
        }
        if(root.val == val) {
            return root;
        }
        TreeNode ret1 = find(root.left,val);
        if(ret1 != null) {
            return ret1;
        }
        TreeNode ret2 =  find(root.right,val);
        if(ret2 != null) {
            return ret2;
        }
        return null;
    }

 

       10.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> qu = new LinkedList<>();
        qu.offer(root);
        while (!qu.isEmpty()) {
            TreeNode cur = qu.poll();
            if(cur != null) {
                qu.offer(cur.left);
                qu.offer(cur.right);
            }else {
                break;
            }
        }
        //判断队列剩下的值 是否有 非null的数据
        while (!qu.isEmpty()) {
            TreeNode pop = qu.poll();
            if(pop != null) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

 

 

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