二叉树的认识(二)

news2024/11/24 3:19:56

        既然要认识二叉树,自然要知道二叉树的基本操作。首先最基本的是要知道二叉树的遍历,所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题(比如:打印节点内容、节点内容加1)。 遍历是二叉树上最重要的操作之一,是二叉树上进行其它运算之基础。在遍历二叉树时,如果没有进行某种约定,每个人都按照自己的方式遍历,得出的结果就比较混乱,如果按照某种规则进行约定,则每个人对于同一棵树的遍历结果肯定是相同的。如果N代表根节点,L代表根节点的左子树,R代表根节点的右子树,则根据遍历根节点的先后次序有以下遍历方式:

NLR :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。
LNR :中序遍历 (Inorder Traversal)—— 根的左子树 ---> 根节点 ---> 根的右子树。
LRN :后序遍历 (Postorder Traversal)—— 根的左子树 ---> 根的右子树 ---> 根节点。
以及层序遍历:自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历

 我们虽然已经知道了二叉树的遍历,但是我们还是不知道它是如何实现遍历的,别急,现在我们就开始学习如何遍历二叉树。

前序遍历:

既然要前序遍历。那么我们得从根节点开始,先进行打印,然后向它的左树开始前进,而到了它的左树后,则该节点又可以认为是一个根节点(毕竟它下面还有节点,也可以当成是一颗树的根),然后则开始重复上述操作,当我们遍历到null怎么办?当我们遍历到null然后就返回它的父节点,然后往它的父节点的右树继续走,再重复就行。听起来是不是要使用循环或是递归,对,你猜的没错,不过相比循环,递归更简单,所以我们先写递归版。

public void preOrder(TreeNode root) {
    if (root == null){
        return;
    }
    System.out.print(root.val + " ");
    preOrder(root.left);
    preOrder(root.right);
}//根据代码画图会更好理解。

中序遍历:

中序遍历与前序遍历差不多,只不过它的访问顺序不同罢了,因此我们只需将打印的代码放在稍后面就行。

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

后序遍历:

后序遍历也是如此。

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

前中后遍历相差不大,那么层序遍历也是如此吗?不,与之相比,层序遍历较难,要想层序遍历,我们就得知道它的遍历方式,它是自上而下,从左往右的,因此我们可以创建一个队列,然后将根节点放进去,我们每次都删除一个,并且打印删除的,然后将它的左子树和右子树放进去就行,直到队列为空为止。

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

写完前中后递归遍历后,我们该写非递归版,与递归相比,非递归的性能就差上不少,并且要用到栈,但是我们不能因为它的性能差就不学是吧?我们至少得知道它是如何做到的吧。当然,我们现在就开始它的非递归道路,首先前序遍历,我们需要遍历到它的最左那颗树上,这并不难,我们只需要运用循环一直往左子树走就行,直到左子树为null,难的是我们如何回到它的父节点和父节点的右子树去,而这就需要运用到栈,我们可以将前往最左子树的路径放到栈里面,当我们遍历到null,说明左子树到底了,然后我们就删除栈顶元素,而这个元素恰好是其父节点,然后我们将其转到右子树去,再重复上述操作,这样就能遍历到所有的元素了。

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

而中序遍历与之相同,不过打印的位置不同罢了,就如递归版一样。

void inOrderNo(TreeNode root){
    Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
    if (root == null){
        return;
    }
    TreeNode cur = root;
    while (!stack.isEmpty() || cur != null){
        while (cur != null){
            stack.push(cur);
            cur = cur.left;
        }
        TreeNode node = stack.pop();
        System.out.print(cur.val + " ");
        cur = node.right;
    }
}

但后序遍历则不同,它考虑的要更多,但是方法与前序和中序遍历一样,感兴趣的可以自己去实现。

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