【二叉树】java实现代码,详解二叉树,带大家更深刻的掌握二叉树递归思想

news2024/11/28 4:47:24

前言:
大家好,我是良辰丫🪐🪐🪐,在探索数据结构的旅程中,二叉树可以说是数据结构中的重点,笔试面试经常出现的问题,同时也是难点。🐥🐥🐥不要看到难就感觉到畏惧,多去刷题,多去感悟,其实一切没大家想的那么难。我们接下来去探索二叉树的海洋。🍣🍣🍣

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💞愿与君为伴,共探Java汪洋大海。


目录

  • 1、树
    • 1.1 树型结构
    • 1.2 非树
    • 1.3 树的相关概念
    • 1.4 树的一些代码表现形式
  • 2、二叉树
    • 2.1 两种特殊的二叉树
      • 2.1.1 满二叉树
      • 2.2.2 完全二叉树
    • 2.3 二叉树的性质
    • 2.4 二叉树的代码表示
  • 3、二叉树的遍历
    • 3.1 前序遍历
    • 3.2 中序遍历
    • 3.3 后序遍历
  • 4、三种遍历代码实现
    • 4.1 前序遍历
    • 4.2 中序遍历
    • 4.3 后序遍历
  • 5、二叉树常见的基本操作代码
    • 5.1 获取树中节点的个数
    • 5.2 获取叶子节点的个数
    • 5.3 获取第K层节点的个数
    • 5.4 获取二叉树的高度
    • 5.5 检测值为value的元素是否存在
    • 5.6 层序遍历
    • 5.7 判断一棵树是不是完全二叉树


1、树

树是人们日常生活中常见的,我在网上找了一个苹果树,简单的看一下树的结构,有根,有分枝,有叶子等。

在这里插入图片描述

接下来我们先简单了解一下树形结构。

1.1 树型结构

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。

  • 有一个特殊的结点,称为根结点,根结点没有前驱结点。
  • 除根结点外,其余结点被分成M(M > 0)个互不相交的集合T1、T2、…、Tm,其中每一个集合Ti (1 <= i <=m) 又是一棵与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继。
  • 因为树很复杂,从根到节点,普通方法难以描述,因此我们往往采取递归的定义方法。

下面就是一个简单的树结构,每个根节点可以有多个分支,例如D作为父亲节点的时候,有三个孩子节点,G,H,I。

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1.2 非树

如下图,A的孩子节点C和D连在一起,这种形成封闭式的图形就不是树形结构。

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那么什么是树呢?

  • 子树不能相交(不能形成封闭图形)。
  • 除了根节点外,每个节点只有一个父亲节点。
  • 一个n个节点的树有n-1条边。

1.3 树的相关概念

在学习树形结构的时候,我们需要去了解相关概念,不对,是掌握相关概念,真正深入了解了相关概念,才能灵活快速的去写出所谓好的代码,嘿嘿嘿。

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  1. 结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度; 如上图:A的度为3。
  2. 树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度; 如上图:树的度为3。
  3. 叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点; 如上图:D、E、B、G…等节点为叶结点
  4. 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; 如上图:R是A的父结点。
  5. 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; 如上图:B是R的孩子结点
  6. 根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;如上图:R。
  7. 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,上图中D的层次为3。
  8. 树的高度或深度:树中结点的最大层次; 如上图:树的高度为4。
  9. 非终端结点或分支结点:度不为0的结点; 如上图:A,C…等节点为分支结点。
  10. 兄弟结点:具有相同父结点的结点互称为兄弟结点; 如上图:A、B、C是兄弟结点。
  11. 堂兄弟结点:双亲在同一层的结点互且父亲节点不同的几个节点为堂兄弟;如上图:D、F互为堂兄弟结点。
  12. 结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;如上图:R是所有结点的祖先。
  13. 子孙:以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙。如上图:所有结点都是R的子孙。
  14. 森林:由m(m>=0)棵互不相交的树组成的集合称为森林。也就是一些树合起来成为一片森林,一棵树也是特殊的森林。

1.4 树的一些代码表现形式

树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,实际中树有很多种表示方式,如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法

下面是孩子兄弟法表示的一个代码块,可以有多个孩子。

class Node {
int value; // 树中存储的数据,可以是其它类型。
Node firstChild; // 第一个孩子引用
Node secondChild; // 第二个孩子引用
}

了解了这么多树的概念,想必大家对树形结构有了很深刻的认识,接下来我们就引入重点。🚀二叉树🚀。

2、二叉树

我们了解了树的一个父亲节点可以有多个分支,然而,二叉树最多只有两个分支。因此我们就可以简单的定义一下二叉树

  • 可以有空子树。
  • 至少有一个父亲节点有两个孩子。
  • 一个父亲节点最多有两个孩子节点。

注意:我们上述的三个条件只是作为研究二叉树的简单条件,空数,一个节点等也可以认为是二叉树。

在这里插入图片描述

2.1 两种特殊的二叉树

2.1.1 满二叉树

满二叉树: 一棵二叉树,如果每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一棵二叉树的层数为K,且结点总数是 ,则它就是满二叉树。

在这里插入图片描述

2.2.2 完全二叉树

完全二叉树: 完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从0至n-1的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。

在这里插入图片描述

也许看了上面的图对完全二叉树的概念还有点模糊,没关系,咱们举一个反面例子。下面的图3号位置和6号位置没有数据,最后一个数据为E,所在位置为5,1~5中间的位置其中3号位置为空,那么该二叉树就不是完全二叉树,如果找到了最后一个位置,依次编号后,从第一个节点到最后一个节点中间没有空缺位置,那么这个二叉树就是一个完全二叉树。

在这里插入图片描述

现在是不是对完全二叉树的概念有了深刻的理解了呢?既然这样,那么我们就去探索一下二叉树的性质吧。

2.3 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 (k>=0)。
  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。
  4. 具有n个结点的完全二叉树的深度k为 上取整。
  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:
    若i>0,双亲序号:(i-1)/2;i=0,i为根结点编号,无双亲结点。
    若2i+1<n,左孩子序号:2i+1,否则无左孩子。
    若2i+2<n,右孩子序号:2i+2,否则无右孩子。

2.4 二叉树的代码表示

二叉树有很多代码表示形式,在这里我们选择最常用的链式存储中的孩子表示法。既然有链式存储,也会有顺序存储,在后面我们学到了堆的时候再具体介绍。

class Node {
int val; // 数据域
Node left; // 左孩子
Node right; // 右孩子
}

3、二叉树的遍历

二叉树常用的遍历方式有三种。

  • 前序遍历
  • 中序遍历
  • 后序遍历

3.1 前序遍历

根节点 左子树 右子树

在这里插入图片描述

上图的前序遍历顺序为:124536
刚开始有点小伙伴可能有些不理解,大家只要记住,把父亲节点的左树当成一个整体,右树当成一个整体。

  • 前序遍历先遍历根,那么先打印1。
  • 然后遍历左树,左树的根为2,打印2。
  • 接着遍历2的左树,打印4。
  • 4的左树为空,回退到4,4的右树为空,再回退,回退到2说明2的左树打印完了。
  • 最后打印2的右树,打印5。
  • 5的左树和右树为空,进行回退,回退到1的时候,说明1的左树打印完了。
  • 打印3,此时3作为根节点。
  • 3的左树为6,打印6。
  • 6的左树和右树为空,那么进行回退操作,回退到3的时候发现3的右树为空。
  • 继续回退,此时回退到根节点1的时候说明打印完了。

3.2 中序遍历

左树 根节点 右树

在这里插入图片描述

上图的中序遍历顺序为:425163
和前序遍历的方法基本一样,只不过顺序变了而已。

  1. 从根出发,寻找左树的叶子节点,4的左右子树为空,打印4。
  2. 回退到2,2作为4的父亲节点,打印2。
  3. 2的右树为5,而5的左右子树都为空,直接打印5。
  4. 此时进行回退,回退到1时打印1。
  5. 这个时候,1的左树打印完了,根节点1也打印了,进行右树操作。
  6. 走到3时,找左树,3的左节点为6,而6的左右节点都为空,那么直接打印6。
  7. 回退到3打印3。
  8. 3的右树为空进行回退,回退到1时结束,打印完成。

3.3 后序遍历

左树 右树 根节点

在这里插入图片描述

上图的后序遍历顺序为:452631

  1. 顺着左树走,找到了4,4作为根节点,左右子树都为空,打印4。
  2. 回退到2,2的右树为5,5的左右子树都为空,直接打印5。
  3. 此时回退到2,打印2。
  4. 回退到1,此时说明左树已经遍历完了,接着遍历右树。
  5. 走到3,3的左树为6,6的左右子树为空,打印6。
  6. 回退到3,3的右树为空,打印3。
  7. 回退到1,打印1,然后结束。

看完三种遍历方式,不知道大家是否发现了规律,无论是三种遍历的哪一种,每一个节点都要经过三次,前序遍历在经过第一次的时候打印该节点,中序遍历在经过第二次的时候打印该节点,后序遍历在经过第三次的时候打印该节点。哈哈,学习是一个探索的过程,接下来我们就要进行三种遍历的代码书写。

4、三种遍历代码实现

这里主要是递归实现,后面我会发一些非递归,慢慢来,一口不能吃成一个胖子,循序渐进,加油。

4.1 前序遍历

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

4.2 中序遍历

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

4.3 后序遍历

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

    }

5、二叉树常见的基本操作代码

5.1 获取树中节点的个数

public int size(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return 0;
        }
        int leftSize = size(root.left);
        int rightSize = size(root.right);
        return leftSize + rightSize + 1;
    }

5.2 获取叶子节点的个数

int getLeafNodeCount(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return 0;
        }
        if(root.left == null && root.right == null){
            return 1;
        }
        int leftSize = getLeafNodeCount(root.left);
        int rightSize = getLeafNodeCount(root.right);
        return leftSize+rightSize;
    }

5.3 获取第K层节点的个数

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

5.4 获取二叉树的高度

public int getHeight(TreeNode root) {
        if(root == null) {
            return 0;
        }

        return (getHeight(root.left) > getHeight(root.right)) ?
                (getHeight(root.left)+1):(getHeight(root.right)+1);
    }

5.5 检测值为value的元素是否存在

TreeNode find(TreeNode root, int val) {
        if(root == null) {
            return null;
        }
        if(root.val == val) {
            return root;
        }
        TreeNode leftTree = find(root.left,val);
        if(leftTree != null) {
            return leftTree;
        }
        TreeNode rightTree = find(root.right,val);
        if(rightTree != null) {
            return rightTree;
        }
        return null;//没有找到
    }

5.6 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);
            }
        }
    }

5.7 判断一棵树是不是完全二叉树

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) {
                queue.offer(cur.left);
                queue.offer(cur.right);
            }else {
                break;
            }
        }
        while (!queue.isEmpty()) {
            TreeNode tmp = queue.poll();
            if(tmp != null) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

后序:
一个二叉树写了很久,嘿嘿嘿,手有点酸,但是内心还是蛮开心的,自己在写博客的过程中也了解到一点细节,今天的自己又学到了一些知识,加油,未来可期。⛽⛽⛽

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