数据结构--二叉树详解

news2024/9/23 12:25:02

一,概念

1,结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度

2, 树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度;

3,叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点; 

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,

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;

6,根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;

7,树的高度或深度:树中结点的最大层次;

二,二叉树的分类

1,满二叉树

每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树。满二叉树是一种特殊的完全二叉树

2,完全二叉树

从上到下,从左到右一次排列

三,二叉树的基本性

1,若规定根节点的层数为1,则一颗非空二叉树的第i层上最多有2^i-1个节点

2, 如规定根结点的二叉树的深度为为1,则深度为k的二叉树的最大节点数是2^-1

3,对任意一颗二叉树,如果其叶节点的个数为n0,度为2的非叶节点个数为n2,则有n0=n2+1

4,具有n个节点的完全二叉树的深度为log2(n+1)上取整

5,对于具有n个节点的完全二叉树,如果按照从上至下从左至右所有节点从0开始编号,如果父节点的下标为i,则孩子节点为2i+1,2i+2。但是如果2i+1>=n,左无左孩子,若2i+2>=n,否则没有右孩子

6,知道孩子的下标,父节点的下标为(i-1)/2,如果i=0,则无则无双亲节点 

7, 二叉树存储分为顺序存储,和链式储存,链式储存是通过一个一个节点的引用起来的。

以链式储存为例:

例如:

public class BinaryTree {
    public TreeNode root;
    static class TreeNode{
        public char val;
        public TreeNode left;
        public TreeNode right;
        public TreeNode(char val) {
            this.val = val;
        }
    }
}

四,二叉树的遍历

分类:

二叉树的遍历分为大体四种:前序遍历,中序遍历,后序遍历,层序遍历。前三种遍历的方式又可以写为递归的形式和非递归的形式

前序遍历:

二叉树中的每一棵树都要符合先遍历根,然后遍历左树,最后是右树(根左右)

递归:

如果根为空,直接return。先打印根,然后打印左树,最后是右树

public void preOrder(TreeNode root){
    if (root==null){
        return;
    }
    System.out.print(root.val+" ");
    preOrder(root.left);
    preOrder(root.right);
}
非递归:
法一:

借助栈。先将根放到栈中,然后弹出,记录下来(赋值给cur),并打印。然后先将cur的右根放到栈中,再放cur的左根。在再弹出栈顶元素也就是左根,重复上述步骤(记录下来,并打印,将其右左树再放到栈中)

注意:

1,一定是先放右树,再放左树

2,将左右树放到栈中时要分别判断左右树是否为空,如果为空则不进栈

public void preOrder2(TreeNode root){
    Stack<TreeNode> stack=new Stack<>();
    stack.push(root);
    TreeNode cur=stack.pop();
    stack.push(cur.right);
    stack.push(cur.left);
    System.out.print(cur.val+" ");
    while (!stack.isEmpty()){
        cur=stack.pop();
        if (cur.right!=null){
            stack.push(cur.right);
        }
        if (cur.left!=null) {
            stack.push(cur.left);
        }
        System.out.print(cur.val+" ");
    }
}
法二:

借助栈。将root赋值给cur,进入两次循环,内循环是找到cur最左边的树并把过程中经过的每一个节点放到栈中,直到找到null。因为这里是前序遍历,所以每找到一个节点就要打印出来。当找到null时,走出循环。这时弹出栈顶元素,cur等于栈顶元素的右树(通过前面步骤,已知栈顶元素的左树为空)。然后cur开始外循环。由于内循环的条件是cur!=null,所以当右树为空时,不进入内循环,直接再次弹出栈顶元素。如果不为空是,则进入内循环,寻找它的左树……

public void preOrder3(TreeNode root){
    Stack<TreeNode> stack=new Stack<>();
    TreeNode cur=root;
    while (cur!=null||!stack.isEmpty()){
        while (cur!=null){
            stack.push(cur);
            System.out.print(cur.val+" ");
            cur=cur.left;
        }
        TreeNode old=stack.pop();
        cur=old.right;
    }
    System.out.println();
}

中序遍历:

二叉树中的每一棵树都要符合先遍历左树,然后遍历根,最后是右树(左根右)

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

与前序遍历非递归的法二原理相似,只是根打印的位置不相同,所以在走内循环时不打印节点,走完后,在打印,这样保证先打印的是左树。

public void midOrder2(TreeNode root){
    Stack<TreeNode>stack=new Stack<>();
    TreeNode cur=root;
    while (cur!=null||!stack.isEmpty()){
        while (cur!=null){
            stack.push(cur);
            cur=cur.left;
        }
        TreeNode old=stack.pop();
        System.out.print(old.val+" ");
        cur=old.right;
    }
    System.out.println();
}

后序遍历:

二叉树中的每一棵树都要符合先遍历左树,然后遍历右树,最后是根(左右根)

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

与中序遍历非递归思路相似,只是根打印的位置不相同,所以在走内循环,及走完内循环后均不打印,完成内循环后,直接判断栈顶元素右树是否为空,如果为空,就可以弹出栈顶元素,并且打印。但是如果不为空,就要先走右树(因为后序遍历的顺序是左右根,已知没有左树,所以要先打印右树)。

注意:要把每次遍历完的节点储存一下。因为每次内循环走完左树为空时,到判断栈顶元素A右树时(在右树不为空的情况下),这时会开始遍历右树,当遍历完右树后,又会回到这个起点(判断该栈顶元素A是否有右树),这时就会进入死循环,所以这里的判断条件进行丰富,即栈顶元素既有右树且之前没有遍历过【注意栈顶元素A,只是举了一个例子,方便理解!】

public void postOrder2(TreeNode root){
    Stack<TreeNode>stack=new Stack<>();
    TreeNode cur=root;
    TreeNode prev=null;
    while (cur!=null||!stack.isEmpty()){
        while (cur!=null){
            stack.push(cur);
            cur=cur.left;
        }
        TreeNode old=stack.peek();
        if (old.right==null||prev==old.right){
            stack.pop();
            System.out.print(old.val+" ");
            prev=old;
        }else {
            cur=old.right;

        }
    }
    System.out.println();
}

层序遍历:

一层一层的进行遍历

这里我们用到了队列,先把根放进去,弹出时,记录下来(赋值到ret中)并打印,然后根据ret,将ret的左树和右树也放到队列里面,重复上述步骤(弹出,记录下来,并打印,将其左右树再放到队列中),循环上述步骤,直到队列为空,则遍历完成。需要注意的是:将左右树放到队列中时要分别判断左右树是否为空,如果为空则不进队列,只有不为空时,才能放入。

法一:
public void levelOrder(TreeNode root){
    Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();
    if (root==null){
        return;
    }
    queue.offer(root);
    while (!queue.isEmpty()){
        TreeNode ret=queue.peek();
        if (ret.left!=null){
            queue.offer(ret.left);
        }
        if (ret.right!=null){
            queue.offer(ret.right);
        }
        System.out.print(queue.poll().val+" ");
    }
    System.out.println();
}
法二:

这种方法是将每一层的节点放到一个链表中,然后将每一层的的链表放到一个“大的链表”中。先将根放到队列中,计算这一层的大小size,则决定着这一层的的链表的大小。然后循环size次,从而将这一层的每个元素均放到该层链表中。然后将这一层的每个元素的左右树再放到队列中,重复上述步骤,直到链表为空。

public List<List<Character>> levelOrder2(TreeNode root){
    List<List<Character>> ret=new LinkedList<>();
    if (root==null){
        return ret;
    }
    Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();
    queue.offer(root);
    while (!queue.isEmpty()){
        int size= queue.size();
        List<Character> list=new LinkedList<>();
        while (size>0){
            TreeNode node=queue.peek();
            if (node.left!=null){
                queue.offer(node.left);
            }
            if (node.right!=null) {
                queue.offer(node.right);
            }
            list.add(queue.poll().val);
            size--;
        }
        ret.add(list);
    }
    return ret;

}

五,求二叉树的简单性质

1,一棵树的节点个数

法一:

我们遍历二叉树时,遍历了每个节点,所以只需要将遍历中打印的步骤改为count++,就可以得到节点的个数

public static  int sizeNode;
public void size2(TreeNode root) {
    if (root==null){
        return ;
    }
    sizeNode++;
    size2(root.left);
    size2(root.right);
}

法二:

一棵树的节点个数=这棵树的左子树的节点个数+右子树的节点个数+1.(这个1是根节点)

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

2,求叶子节点的个数

法一:

叶子结点的性质是左子树和右子树均为null,所以当遇到这样的节点时,返回1。整颗树的叶子结点个数=左子树叶子节点的个数+右子树叶子结点个数

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);
}

法二:

也可以遍历二叉树,找到左子树和右子树均为null的节点,count++.

public static  int sizeLeafNode;
public void getLeafNodeCount2(TreeNode root){
    if (root==null){
        return ;
    }
    if (root.left==null&&root.right==null){
       sizeLeafNode++;
    }
    getLeafNodeCount2(root.left);
    getLeafNodeCount2(root.right);

}

3,获取k层节点的个数

我们每递归一层时,让参数k-1,这样当k==1时,就是k层的节点,我们只需要返回1,整颗树的k层结点个数=左子树的k层节点的个数+右子树的k层结点个数

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

4,树的高度

树的高度=左子树高度和右子树高度的最大值+1

public int getHeight(TreeNode root){
    if (root==null){
        return 0;
    }
    int leftHeight=getHeight(root.left);
    int rightHeight=getHeight(root.right);
    return Math.max(leftHeight,rightHeight)+1;
}

5,找到某个节点

如果找到该节点,返回该节点的根。左子树递归完后,如果找到了,直接返回,如果没有找到,再右子树递归,这样可以提高效率

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

六,简单应用

1,检查两棵树是否相同

如果两棵树均为空,则相同。因为我们需要用递归来实现,所以写的时候我们用if语句(两棵树一定不相同的条件)来快速排除

排除条件

(1)如果一棵树为空,一棵树不为空,直接返回false

(2)如果对应节点的值不一样,直接返回false

当两棵树对应的左树与右树均相同,则两棵树相同

public boolean isSameTree(TreeNode p,TreeNode q){
    if (p==null&&q==null){
        return true;
    }
    if (p==null&&q!=null||p!=null&&q==null){
        return false;
    }
    if (p.val!= q.val){
        return false;
    }
    return isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);

}

2,第二棵树是否是第一棵树的子树

我们先找到第一棵树是否有节点与第二棵树的根结点一致,如果有相同的节点,调用方法一,看两棵树是否相同。我们分别从左树和右树中寻找,只要有一边找到了,就说明第二棵树是第一棵树的子树

public boolean isSubTree(TreeNode root,TreeNode subRoot){
    if (root==null&&subRoot!=null){
        return false;
    }
    if (root.val== subRoot.val){
       return isSameTree(root,subRoot);
    }
    return isSubTree(root.left,subRoot)
            ||isSubTree(root.right,subRoot);
}

3,翻转二叉树

当根为空,或者根的左右树均为空,则直接返回根。如果不是,交换左右树

private void swap(TreeNode root){
    TreeNode tmp=root.left;
    root.left=root.right;
    root.right=tmp;
}
public TreeNode reverseTree(TreeNode root){
    if (root==null||root.left==null&&root.right==null){
        return root;
    }
    swap(root);
    reverseTree(root.left);
    reverseTree(root.right);
    return root;
}

4,判断一棵二叉树是否是平衡二叉树

即:所有节点的高度差小于等于一

法一:

算左右树的高度,如果差的绝对值小于1,且左树和右树每一棵子树的左右树的高度差的绝对值小于1,则是平衡二叉树

public boolean isBalanced(TreeNode root){
    if (root==null){
        return true;
    }
    int leftHeight=getHeight(root.left);
    int rightHeight=getHeight(root.right);
    return Math.abs(leftHeight-rightHeight)<=1
            &&isBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right);
}

法二(优化):

重写计算书的高度的方法,如果树的左右树的高度差小于1,则返回该树的高度,如果高度差大于1,返回-1,最后看树的高度是否大于0,如果大于0,则说明每一棵树的左右子树的高度差均小于1,如果小于0,则说明有树的左右子树的高度差均大于1,则不是平衡二叉树

public int getHeight2(TreeNode root){
   if (root==null){
       return 0;
   }
   int left=getHeight2(root.left);
   if (left<0){
       return -1;
   }
   int right=getHeight2(root.right);
   if (right<0){
       return -1;
   }
   if (Math.abs(left-right)<=1){
       return Math.max(left,right)+1;
   }else {
       return -1;
   }
}
public boolean isBalanced2(TreeNode root){
    if (root==null){
        return true;
    }
    return getHeight2(root)>0;

}

5,对称二叉树

如果根为空或者根的左树右树均为空,则是对称二叉树。

(1)如果跟的左树,右树一个为空一个不为空,则不是对称二叉树

(2)如果根的左树和右树的值不一样,则不是对称二叉树

然后判断左右,这两棵树是否镜面对称,我们再写一个子方法。

(1)如果这两棵树的左右树均为空,则是对称二叉树

(2)如果一棵树的左树,与一棵树的右树,一颗为空,一颗不为空,则不是对称二叉树

(3)如果一棵树的右树,与一棵树的左树,一颗为空,一颗不为空,则不是对称二叉树

(4)如果一棵树的左树,与另一棵树的右树的值不相同,或者一棵树的右树,与一棵树的左树的值不相同,则不是对称二叉树

private boolean isSymmetricChild(TreeNode p,TreeNode q){
    if (p.left==null&&p.right==null&&q.left==null&&q.right==null){
        return true;
    }
    if (p.left!=null&&q.right==null
            ||p.left==null&&q.right!=null
            ||p.right!=null&&q.left==null
            ||p.right==null&&q.left!=null){
        return false;
    }
    if (p.left.val!=q.right.val
            ||p.right.val!=q.left.val){
        return false;
    }
    return isSymmetricChild(p.left,q.right)
            &&isSymmetricChild(p.right,q.left);
}

public boolean isSymmetric(TreeNode root){
    if (root==null||root.left==null&&root.right==null){
        return true;
    }
    if (root.left==null&&root.right!=null
            ||root.left!=null&&root.right==null){
        return false;
    }
    if (root.left.val!=root.right.val){
        return false;
    }
    return isSymmetricChild(root.left,root.right);
}

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主要内容&#xff1a; 部署GitLab、配置管理GitLab、CI/CD概述、Jenkins概述、部署Jenkins&#xff08;初始化、拷贝插件&#xff09; 一、GitLab概述 GitLab 是一个基于 Web 的 Git 仓库管理工具&#xff0c;它提供了一个集成的开发环境和代码管理平台。GitLab 不仅支持 Git…

深入探讨:如何在Shopee平台上安全运营多个店铺?

在Shopee平台上&#xff0c;卖家如何避免店铺被关联&#xff1f;这是一个关乎账号安全和业务持续性的重要问题。Shopee严格规定每个卖家只能拥有一个店铺&#xff0c;以维护市场竞争公平和购物体验的稳定性。如果你开了多个店铺被平台判定关联&#xff0c;会面临冻结或封禁的风…

AI数字人+城市交通大数据可视化平台,让交通管理与服务更简便、更智能

如今&#xff0c;AI数字人作为科技革命和产业革命的重要驱动力&#xff0c;AI数字人接入城市交通大数据可视化平台&#xff0c;可以有效地将各硬件与业务系统进行深度融合&#xff0c;完成业务闭环。依托AI数字人的应用&#xff0c;使城市交通大数据可视化平台的使用复杂度大幅…

【北京迅为】《i.MX8MM嵌入式Linux开发指南》-第三篇 嵌入式Linux驱动开发篇-第五十章 Linux设备树

i.MX8MM处理器采用了先进的14LPCFinFET工艺&#xff0c;提供更快的速度和更高的电源效率;四核Cortex-A53&#xff0c;单核Cortex-M4&#xff0c;多达五个内核 &#xff0c;主频高达1.8GHz&#xff0c;2G DDR4内存、8G EMMC存储。千兆工业级以太网、MIPI-DSI、USB HOST、WIFI/BT…