创建二叉树中的引用
使用遍历顺序创建二叉树
- 使用先序遍历和中序遍历创建二叉树
- 使用中序和后序创建二叉树
- 中序求二叉树
用栈实现非递归遍历
- ==先序遍历==
- ==中序遍历==
- 后序遍历
用栈通过出栈次数进行遍历
- 中序遍历
- ==后序遍历==
队列进行层次遍历
- 思路
- 代码
判断是否是满二叉树和完全二叉树
- 递归
- 非递归
- - 满二叉树
  - 判断完全二叉树

创建二叉树中的引用

在二叉树的存储中，我们发现在创建二叉树函数的时候，，它的参数是char* &str,此处的&是c++中的引用，什么是引用呢？
格式为：类型 &引用变量名 = 已定义过的变量名。
例如：int a=20;int &b=a;,此处的引用b便是a的重命名，怎么理解呢，其实a,b指的是同一个变量，a,b只是他不同的名字。
此处为什么用引用呢，如果去掉引用会发生什么呢？
在数组元素等于ABC##DE##F##G#H## 的时候，输出值会发生错误，发现只在abc之间，不会遍历到后面的元素。怎么样的思路呢，我们递归调用函数时，比如A结点接下来进入左孩子调用函数之后，其在本身函数内也只自增了一次，右孩子调用函数自增一次，在调用的函数时没有在本质上对其进行增加。所以只会输出到abc。要想使其在调用函数时使其数组进行自增，就用到了引用的概念，
在这里插入图片描述
用了引用有什么不同呢，创建二叉树函数中用了引用，那么在其函数中的str指的便是主函数中str的别名，str自增一次，其数组本身也就会自增一次，函数调用便会对str影响，没有用引用，函数调用完成之后，返回到原函数时str仍然在原位置，没有进行自增。

使用遍历顺序创建二叉树

使用先序遍历和中序遍历创建二叉树

思路：
例如：先序：ABCDEFGH ，中序：CBEDFAGH，线序遍历第一个元素是根节点，用根节点将中序遍历的顺序分成两部分CBEDF和GH，分别是左孩子和右孩子。然后将线序去掉根节点，分成BCDEF和GH，第一个结点为左孩子的根节点B，右孩子根节点是G，，将CBEDF由B分成两份，分别是C和EDF，将右孩子划分，根节点是G，在中序遍历中H在G的右边所以是右孩子。剩下就是左孩子一部分，通过这种放法依次进行分类下去，最终就可以将二叉树创建完成。如下图
在这里插入图片描述
代码：

int FindPos(const char* istr, int n,const char ch) {
	int pos = -1;
	for (int i = 0; i < n; ++i) {
		if (ch == istr[i]) {
			pos = i;
			break;
		}
	}
	return pos;
}
BtNode* CreatBTreePI(const char* pstr, const char* istr,int n) {
	BtNode* s = nullptr;
	if (n > 0) {
		s = Buynode();
		s->data = pstr[0];
		int pos = FindPos(istr, n, pstr[0]);
		if (-1 == pos) exit(1);
		s->leftchild = CreatBTreePI(pstr+1,istr,pos);
		s->rightchild = CreatBTreePI(pstr+pos+1,istr+pos+1,n-pos-1);
	}
	return s;
}
BtNode* CreateBinaryTreePI(const char* pstr, const char* istr) {
	int n = strlen(pstr);
	int m = strlen(istr);
	if (nullptr == pstr || nullptr == istr || n < 1 || m < 1 || n != m) return nullptr;
	else return CreatBTreePI(pstr, istr, n);

}

使用中序和后序创建二叉树

思路此处不做过多展示，同线序和中序一样，只是根节点先序在第一个，后序在最后一个。直接给出代码：

int FindPos(const char* istr, int n,const char ch) {
	int pos = -1;
	for (int i = 0; i < n; ++i) {
		if (ch == istr[i]) {
			pos = i;
			break;
		}
	}
	return pos;
}
BtNode* CreatBTreeIL(const char* istr, const char* lstr, int n) {
	BtNode* s = nullptr;
	if (n > 0) {
		s = Buynode();
		s->data = lstr[n-1];
		int pos = FindPos(istr, n, lstr[n-1]);
		if (-1 == pos) exit(1);
		s->leftchild = CreatBTreeIL(istr , lstr, pos);
		s->rightchild = CreatBTreeIL(istr + pos + 1, lstr + pos, n - pos - 1);
	}
	return s;
}
BtNode* CreateBinaryTreeIL(const char* istr, const char* lstr) {
	int n = strlen(istr);
	int m = strlen(lstr);
	if (nullptr == lstr || nullptr == istr || n < 1 || m < 1 || n != m) return nullptr;
	else return CreatBTreeIL(istr, lstr, n);

}

中序求二叉树

给出如下图这样一个由树先序遍历得到的数组，能否求出该树的中序遍历。
在这里插入图片描述
我们可以看出树中为空的位置都用-1替换了，我们可以想想办法用他的编号和高度来求其元素。代码中左孩子和右孩子的编号分别是双亲节点编号的二倍+1和+2。
代码：

BtNode* InOrder_Ar(int *arr,int i,int n){
 if(i<n&&arr[i]!=-1){
    InOrder_Ar(arr,i*2+1，n);//life
    printf("%5d",arr[i]);
    InOrder_Ar(arr,i*2+1，n);//right
 }
}

int main(){
int arr[]={31,23,12,66,-1,5,17,70,62,-1,-1,-1,88,-1,55};
int n=sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
InOrder_Ar(arr,0,n);
}

用栈实现非递归遍历

给出如图的二叉树，如何不使用递归来遍历二叉树呢，我们用需要用栈进行辅助。

先序遍历

思路：先序遍历我们会发现规律都是先输出最左孩子，然后从左孩子的最后一个结点的右兄弟开始遍历，依次向根节点遍历。因为是栈，尾插尾删，所以我们从根节点的右孩子开始依次将右孩子入栈，直到左孩子为null，然后从栈顶（最后一个）元素依次遍历。

void NicePreOrder(BtNode* ptr) {
	if (nullptr == ptr) return;
	stack<BtNode*>st;
	while (ptr != nullptr || !st.empty()) {
		while (ptr != nullptr) {
			printf("%c ", ptr->data);
			if (ptr->rightchild != nullptr) {
				st.push(ptr->rightchild);
			}
			ptr = ptr->leftchild;
		}
		if (!st.empty()) {
			ptr = st.top(); st.pop()；
		}
	}
	/*
	if (nullptr == ptr) return;
	stack<BtNode*> st;
	st.push(ptr);
	while (!st.empty())
	{
		ptr = st.top(); st.pop();
		printf("%3c", ptr->data);
		if (ptr->rightchild != nullptr)
		{
			st.push(ptr->rightchild);
		}
		if (ptr->leftchild != nullptr)
		{
			st.push(ptr->leftchild);
		}
	}
	printf("\n");
*/
}

中序遍历

思路：因为中序遍历的顺序是左中右，所以从根节点开始遍历最先输出的应该是最左边的结点，从根节点开始入栈，根节点的左节点一直从根节点往下找左节点，直到左孩子为null停止查找，取出栈顶元素，将其出栈，因为左根右，所以应该输出当前结点的data域，接下来遍历他的右孩子，然后继续循环判断其左孩子依次循环吗，直到栈为null结束循环，因为是while循环，并且刚开始栈为空不能进入循环所以进入循环的条件加上ptr！=null.

void NiceInOrder(BtNoder* ptr){
if(nnullptr==ptr) return;
st::stack<BtNode*>st;
while(ptr!=nullptr||!st.empty()){
   while(ptr!=nullptr){
    st.push(ptr);
    ptr=ptr->leftchild;
   }
   ptr=st.top();st.pop();
   printf("%3c",ptr->data);
   ptr=ptr->rigthchild;
 }
printf("\n");
}

后序遍历

我们的后序遍历和中序遍历唯一不同的地方是其先判断右孩子，右孩子不存在或者已经输出过了之后才会输出结点的data域，因此我们选择做标记。我们定义一个结点tag，如果结点输出过了，令tag=右孩子，所以我们在输出前加入了条件如果该结点的右孩子等于null或者右孩子等于我们的标记，条件满足就输出。如果不满足我们就将右孩子入栈，然后令ptr=右孩子。结点变为右孩子进入重新遍历

void NicePastOrder(BtNoder* ptr){
if(nnullptr==ptr) return;
st::stack<BtNode*>st;
BtNode* tag=nullptr;
while(ptr!=nullptr||!st.empty()){
   while(ptr!=nullptr){
    st.push(ptr);
    ptr=ptr->leftchild;
   }
   ptr=st.top();st.pop();
   if(ptr->rigthchild==nullptr||ptr->rigthchild==tag){
    printf("%3c",ptr->data);
    tag=ptr;
    ptr=nullptr;
   }
   else{
   st.push(ptr);
   ptr=ptr->rigthchild;
   }
 }
printf("\n");
}

用栈通过出栈次数进行遍历

思路我们以后序遍历为例做一阐述：每次出栈队队其结点的计数器进行+1，我们通过结点的计数器判断其输出到了该结点的哪个元素。首先根结点入栈，计数器为0，取栈顶元素并且出栈，判断计数器+1是否等于3，若等于3则输出，（为什么此处前置++呢，因为出栈依次就需要+1，如果不等于3就是第一次或者第二次出栈，就要再次入栈），判断左节点的计数器是否等于1如果是则进行左节点入栈，判断计数器是否等于2，若是右节点入栈，注意此处必须左右孩子不为null。这样一个结点的计数器等于3时变不需要进行再次入栈，直接输出即可。
因为先序遍历直接输出data域即可，所以用出栈次数没有意义

中序遍历

void NiceInOrder_2(BtNode* ptr) {
	if (ptr == nullptr) return;
	stack<StkNode>st;
	st.push(StkNode{ ptr,0 });
	while (!st.empty()) {
		StkNode node = st.top(); st.pop();
		if (++node.popnum == 2) {
			printf("%c ", node.pnode->data);
			if (node.pnode->rightchild != nullptr) {
				st.push(StkNode{ node.pnode->rightchild,0 });
			}
		}
		else {
			st.push(node);
			if (node.popnum == 1 && node.pnode->leftchild != nullptr) {
				st.push(StkNode{ node.pnode->leftchild ,0 });
			}
		}

	}

}

后序遍历

void NicePastOrder_2(BtNode* ptr) {
	if (ptr == nullptr) return;
	stack<StkNode>st;
	st.push(StkNode{ptr,0});
	while (!st.empty()) {
		StkNode node = st.top(); st.pop();
		if (++node.popnum == 3) {
			printf("%c ",node.pnode->data);
		}
		else {
			st.push(node);
			if (node.popnum == 1&&node.pnode->leftchild!=nullptr) {
				st.push(StkNode{ node.pnode->leftchild ,0});
			}
			if (node.popnum == 2 && node.pnode->rightchild != nullptr) {
				st.push(StkNode{node.pnode->rightchild,0});
			}
		}
		
	}

}

队列进行层次遍历

在这里插入图片描述

思路

如上图：层次遍历的顺序是ABGCDHEF,因为我们用的是队列，先入先出，所以我们的层次遍历是从右孩子向左孩子依次入队，先将根节点入队，接判断其右孩子左孩子是否存在，若存在依次入队，接着继续判断队列是否
队列为null进入循环，取出队首元素并且出队，依次进行判断左右孩子入队循环下去即可。用上图举例，首先a入队，a的左孩子右孩子都存在，所以gb依次入队，取出队首元素并且出队，b判断b的左右孩子dc依次入队，接着依次遍历下去，直到队列为null即可。

代码

void LevelOrder(BtNode* ptr) {
	if (ptr == nullptr) return;
	queue<BtNode*>qu;
	qu.push(ptr);
	while (!qu.empty()) {
		ptr = qu.front(); qu.pop();
		printf("%c ",ptr->data);
		if (ptr->rightchild != nullptr) {
			qu.push(ptr->liftchild);
		}
		if (ptr->leftchild != nullptr) {
			qu.push(ptr->rightchild);
		}
	}
	printf("\n");
}

判断是否是满二叉树和完全二叉树

递归

利用二叉树的大小和深度关系进行计算比较

int max(int a, int b) {
	return a > b ? a : b;
}
int GetSize(BtNode* ptr) {
	if (ptr == nullptr)return 0;
	else	return 1 + GetSize(ptr->leftchild) + GetSize(ptr->rightchild);
}
int GetDepth(BtNode* ptr) {
	if (ptr == nullptr) return 0;
	else return 1 + max(GetDepth(ptr->leftchild), GetDepth(ptr->rightchild));
}
bool IsFullBTree(BtNode* ptr) {
	if (ptr == nullptr) return false;
	else return pow(2, GetDepth(ptr))-1 == GetSize(ptr);
}

非递归

满二叉树

在这里插入图片描述

思路：如上图，我们用到两个队列，先将1存入a队列，遍历a队列中的元素，同时将a的左右孩子存入b队列，接下来将b队列元素依次遍历将b这一层的元素2，3的孩子都依次入到a栈中去，就这样依次a，b两个队列相互配合，但是判断的条件在哪里呢？因为是完全二叉树所以第一层肯定是一个元素，第二层是1+1=2个元素，第三层是2+2=4个元素，很明显就是1，2，4，8，16这样下去。我们判断出队的循环中如果小于此时那一层的数时，就不是满二叉树，如果那一个的队列因为数据都会null（其下一层没有左右孩子）而队列为null此时就退出循环，返回真，说明是完全二叉树。

bool IsFullBinaryTree(BtNode* ptr) {
	bool ret = true;
	if (ptr == nullptr) return ret;
	queue<BtNode*>qua;
	queue<BtNode*>qub;
	int n = 1;
	qua.push(ptr);
	while (!qua.empty() || !qub.empty()) {
		int i= 0;
		for (; i < n&&!qua.empty(); ++i) {
			ptr = qua.front(); qua.pop();
			if (ptr->leftchild != nullptr) {
				qub.push(ptr->leftchild);
			}
			if (ptr->rightchild != nullptr) {
				qub.push(ptr->rightchild);
			}
		}
		if (i < n) {
			ret = false;
			break;
		}
		if (!qub.empty()) break;
		n += n;
		for (int i = 0; i < n && !qua.empty(); ++i) {
			ptr = qub.front(); qub.pop();
			if (ptr->leftchild != nullptr) {
				qua.push(ptr->leftchild);
			}
			if (ptr->rightchild != nullptr) {
				qua.push(ptr->rightchild);
			}
		}
		if (i < n) {
			ret = false;
			break;
		}		
		if (!qub.empty()) break;
		n += n;
	}
	return ret;
}

判断完全二叉树

思路：将二叉树从根开始，从左向右依次入队，因为是队列，头删尾插，所以应该从左向右依次入队。入队直到ptr为null，所以队列的退出入队，开始遍历剩下的，因为是完全二叉树，所以最后的一部分不能存在数据，也就是说树中最后的元素都必须为null，否则就是不完全二叉树。

bool IsCompBinaryTree(BtNode* ptr) {
	bool ret = true;
	queue<BtNode*>qu;
	qu.push(ptr);
	while (!qu.empty()) {
		ptr = qu.front(); qu.pop();
		if (ptr->leftchild == nullptr) {
			break;
		}
			qu.push(ptr->leftchild);
			qu.push(ptr->rightchild);
	}
	while (!qu.empty()) {
		ptr = qu.front(); qu.pop();
		if (ptr == nullptr) {
			ret = false;
			break;
		}
	}
	return ret;
}