(一)创建二叉树,如下图所示,一个标准的二叉树是所有位于根节点的左侧的子节点都是比根节点小的,右侧则都是大于根节点的。

public class BinaryNode
{
public int val;
public BinaryNode left;
public BinaryNode right; public BinaryNode(int val)
{
this.val = val;
}
} public class BinaryTree
{
public static BinaryNode createBinaryTree(int[] array)
{
BinaryNode root = new BinaryNode(array[0]); for (int i = 1; i < array.Length; i++)
{
insertBinaryTreeNode(root, array[i]);
}
return root;
} private static void insertBinaryTreeNode(BinaryNode root, int val)
{
if(root.val >= val)
{
if (root.left == null)
{
root.left = new BinaryNode(val);
return;
}
else
{
insertBinaryTreeNode(root.left, val);
}
}
else
{
if (root.right == null)
{
root.right = new BinaryNode(val);
return;
}
else
insertBinaryTreeNode(root.right, val);
}
}
}

createBinaryTree

(二)前序遍历:根节点-左节点-右节点(即输出为:8,3,2,1,5,4,6,20,15,13,16,29,21,30)

public static List<int>preOrderTraverse(BinaryNode root)
{
List<int> nodes = new List<int>();
subPreOrderTraverse(root, nodes);
return nodes;
} private static void subPreOrderTraverse(BinaryNode root, List<int> nodes)
{
if(root != null)
{
nodes.Add(root.val);
subPreOrderTraverse(root.left, nodes);
subPreOrderTraverse(root.right, nodes);
}
}

preOrderTraverse

不使用递归方法实现的前序遍历,即深度优先遍历(depth first search, DFS),使用栈实现。

public static List<int>depthFirstSearch(BinaryNode root)
{
Stack<BinaryNode> stack = new Stack<BinaryNode>();
stack.Push(root);
List<int> nodes = new List<int>(); while (stack.Count != 0)
{
BinaryNode node = stack.Pop();
nodes.Add(node.val);
if (node.right != null)
stack.Push(node.right);
if (node.left != null)
stack.Push(node.left);
}
return nodes;
}

depthFirstSearch

(三)中序遍历:左节点-根节点-右节点(即输出为:1,2,3,4,5,6,8,13,15,16,20,21,29,30)。可见中序遍历的特点是输出的是升序数组。

public static List<int>inOrderTraverse(BinaryNode root)
{
List<int> nodes = new List<int>();
subInOrderTraverse(root, nodes);
return nodes;
} private static void subInOrderTraverse(BinaryNode root, List<int> nodes)
{
if (root != null)
{
subInOrderTraverse(root.left, nodes);
nodes.Add(root.val);
subInOrderTraverse(root.right, nodes);
}
}

inOrderTraverse

中序遍历的非递归方法实现,同样使用栈。

public static List<int>inOrderTraverseNonRecursion(BinaryNode root)
{
List<int> nodes = new List<int>();
Stack<BinaryNode> stack = new Stack<BinaryNode>();
BinaryNode node = root;
while(node!=null || stack.Count != 0)
{
if (node != null)
{
stack.Push(node);
node = node.left;
}
else
{
node = stack.Pop();
nodes.Add(node.val);
node = node.right;
}
}
return nodes;
}

inOrderTraverseNonRecursion

根据中序遍历能得到升序的数组的特点,可以用于解决验证二叉树的问题。leetcode98:给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。解题思路便可以使用中序遍历得到数组,判断是否为升序数组。以及求节点的最小差问题等(530)。

public static bool IsValidBST(BinaryNode root)
{
List<int> nodes = new List<int>();
subIsValidBST(root, nodes);
if (nodes.Count > 1)
return false;
else
return true;
} private static void subIsValidBST(BinaryNode root,List<int>nodes)
{
if (root != null)
{
subIsValidBST(root.left, nodes);
nodes.Add(root.val);
if (nodes.Count > 1)
{
if (nodes[1] <= nodes[0])
return;
else
nodes.RemoveAt(0);
}
subIsValidBST(root.right, nodes);
}
}

isValidBST

类似地,如果按照右节点-根节点-左节点的顺序输出,则会得到降序序列。

此外,中序遍历中还有个莫里斯遍历。其特点是不使用栈或递归,空间复杂度是常数。我感觉这个方法的核心思想在于对于没有右子树的节点,通过把右子树指向根节点来代替使用栈。但是因为这样会造成循环,因此需要遍历两边,第二遍把右子树到根节点的指向取消。

需要使用两个指针tmp和curNode。

def MorrisTraverse(self,root):
nodes=[]
curNode,tmp=root,None
while curNode:
if curNode.left:
tmp=curNode.left
while tmp.right and tmp.right!=curNode:
tmp=tmp.right
if tmp.right is None:
tmp.right=curNode
curNode=curNode.left
else:
nodes.append(curNode.val)
tmp.right=None
curNode=curNode.right
else:
nodes.append(curNode.val)
curNode=curNode.right return nodes

MorrisTraverse

中序遍历得到的数组,可以看出来父节点和子节点之间的索引关系,索引为i的父节点的子节点的索引为:2*i+1和2*i+2。同理,索引为i的子节点的父节点的索引为(i-1)//2。

(四)后序遍历:左节点-右节点-根节点(即输出为:1,2,4,6,5,3,13,16,15,21,30,29,20,8)

public static List<int>postOrderTraverse(BinaryNode root)
{
List<int> nodes = new List<int>();
subPostOrderTraverse(root, nodes);
return nodes;
} private static void subPostOrderTraverse(BinaryNode root, List<int> nodes)
{
if(root != null)
{
subPostOrderTraverse(root.left, nodes);
subPostOrderTraverse(root.right, nodes);
nodes.Add(root.val);
}
}

postOrderTraverse

def postorder(root):
return postorder(root.left)+postorder(root.right)+[root.val] if root else []

Python-postOrder

(五)广度优先搜索(breath first search, BFS),也叫作层次遍历,输出为:8,3,20,2,5,15,29,1,4,6,13,16,21,30。使用队列实现。

public static List<int>breathFirstSearch(BinaryNode root)
{
Queue<BinaryNode> queue = new Queue<BinaryNode>();
queue.Enqueue(root);
List<int> nodes = new List<int>(); while(queue.Count != 0)
{
BinaryNode node = queue.Dequeue();
nodes.Add(node.val);
if (node.left != null)
queue.Enqueue(node.left);
if (node.right != null)
queue.Enqueue(node.right);
}
return nodes;
}

breathFirstSearch

根据BSF的特点,可以实现二叉树的锯齿形层次遍历。leetcode103:给定一个二叉树,返回其节点值的锯齿形层序遍历,即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历。我用的方法如下:

public static List<List<int>>zigzagLevelOrder(BinaryNode root)
{
List<List<int>> nodes = new List<List<int>>();
Queue<BinaryNode> queue = new Queue<BinaryNode>();
queue.Enqueue(root);
int length = queue.Count; while (queue.Count != 0)
{
List<int> _nodes = new List<int>();
while (length > 0)
{
BinaryNode node = queue.Dequeue();
_nodes.Add(node.val);
if (node.left != null)
queue.Enqueue(node.left);
if (node.right != null)
queue.Enqueue(node.right);
length--;
}
if (nodes.Count == 0)
nodes.Add(_nodes);
else if(nodes.Count ==1)
{
_nodes.Reverse();
nodes.Add(_nodes);
}
else
{
if (nodes.Count % 2 == 0)
nodes.Add(_nodes);
else
{
_nodes.Reverse();
nodes.Add(_nodes);
}
}
length = queue.Count;
} return nodes;
}

zigzagLevelOrder

(六)二叉树的子树高度问题

leetcode平衡二叉树问题:给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。高度平衡意味着一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1.此问题可以转化为二叉树的子树高度问题。

public static bool isBalanced(BinaryNode node)
{
if (node == null)
return true;
if (Math.Abs(subTreeHeight(node.left) - subTreeHeight(node.right)) > 1)
return false;
return isBalanced(node.left) && isBalanced(node.right);
} private static int subTreeHeight(BinaryNode node)
{
if (node == null)
return 0;
else
{
return Math.Max(subTreeHeight(node.left), subTreeHeight(node.right)) + 1;
}
}

binaryTreeHeight

类似地,还有求二叉树的最小深度问题,最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。例如root=[3,9,20,null,null,15,7],最小深度为2,即3-9两个节点。

public static int MinDepth(BinaryNode node)
{
if (node == null)
return 0;
if (node.left == null && node.right != null)
return MinDepth(node.right) + 1;
if (node.right == null && node.left != null)
return MinDepth(node.left) + 1;
return Math.Min(MinDepth(node.left) , MinDepth(node.right)) + 1;
}

minDpeth

二叉树的N中遍历方式和拓展应用的更多相关文章

  1. C++编程练习(8)----“二叉树的建立以及二叉树的三种遍历方式“(前序遍历、中序遍历、后续遍历)

    树 利用顺序存储和链式存储的特点,可以实现树的存储结构的表示,具体表示法有很多种. 1)双亲表示法:在每个结点中,附设一个指示器指示其双亲结点在数组中的位置. 2)孩子表示法:把每个结点的孩子排列起来 ...

  2. 基于Java的二叉树的三种遍历方式的递归与非递归实现

    二叉树的遍历方式包括前序遍历.中序遍历和后序遍历,其实现方式包括递归实现和非递归实现. 前序遍历:根节点 | 左子树 | 右子树 中序遍历:左子树 | 根节点 | 右子树 后序遍历:左子树 | 右子树 ...

  3. 二叉树及其三种遍历方式的实现(基于Java)

    二叉树概念: 二叉树是每个节点的度均不超过2的有序树,因此二叉树中每个节点的孩子只能是0,1或者2个,并且每个孩子都有左右之分. 位于左边的孩子称为左孩子,位于右边的孩子成为右孩子:以左孩子为根节点的 ...

  4. POJ 2255 Tree Recovery && Ulm Local 1997 Tree Recovery (二叉树的前中后序遍历)

    链接:poj.org/problem?id=2255 本文链接:http://www.cnblogs.com/Ash-ly/p/5463375.html 题意: 分别给你一个二叉树的前序遍历序列和中序 ...

  5. K:二叉树的非递归遍历

    相关介绍:  二叉树的三种遍历方式(先序遍历,中序遍历,后序遍历)的非递归实现,虽然递归方式的实现较为简单且易于理解,但是由于递归方式的实现受其递归调用栈的深度的限制,当递归调用的深度超过限制的时候, ...

  6. SDUT-3344_数据结构实验之二叉树五:层序遍历

    数据结构实验之二叉树五:层序遍历 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 已知一个按先序输入的字符序列,如abd ...

  7. 二叉树 Java 实现 前序遍历 中序遍历 后序遍历 层级遍历 获取叶节点 宽度 ,高度,队列实现二叉树遍历 求二叉树的最大距离

    数据结构中一直对二叉树不是很了解,今天趁着这个时间整理一下 许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树的形式,即使是一般的树也能简单地转换为二叉树,而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单,因此二叉树显 ...

  8. 二叉树(前序,中序,后序,层序)遍历递归与循环的python实现

    二叉树的遍历是在面试使比较常见的项目了.对于二叉树的前中后层序遍历,每种遍历都可以递归和循环两种实现方法,且每种遍历的递归实现都比循环实现要简洁.下面做一个小结. 一.中序遍历 前中后序三种遍历方法对 ...

  9. Java实现二叉树及相关遍历方式

    Java实现二叉树及相关遍历方式 在计算机科学中.二叉树是每一个节点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作"左子树"(left subtree)和"右子树"(r ...

随机推荐

  1. 🏆【Alibaba中间件技术系列】「Nacos技术专题」服务注册与发现相关的原理分析

    背景介绍 前几篇文章介绍了Nacos配置中心服务的能力机制,接下来,我们来介绍Nacos另一个非常重要的特性就是服务注册与发现,说到服务的注册与发现相信大家应该都不陌生,在微服务盛行的今天,服务是非常 ...

  2. Serverless计算

    云服务的演化历程 整个it系统服务的搭建,随着时间有多个层级的演化.从最早的内部部署(On-premises) 到基于云的Iaas,Paas,Saas,Baas, Faas.服务的构建对开发者越来友好 ...

  3. Vue3 框架基础随笔 (一)

    VUE框架基础部分随笔 Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式框架. Vue可以使用简单的代码实现一个单页面应用. 基本格式 Vue通过模板语法来声明式的将数 ...

  4. linu查看系统用户与显示命令行提示符格式信息

    目录 一:查看系统用户whoami 二:显示命令行提示符格式信息变量 一:查看系统用户whoami whoami : 当前窗口登录的用户 who : 当前用户登录系统的终端 作用: 显示当前用户登录了 ...

  5. JVM诊断及工具笔记(2)使用arthas定位哪里执行了System#gc()

    笔者是汽车之家实时计算平台的一名小伙伴.负责flink平台,数据湖及kafka平台的设计与开发.平时擅长做平台设计,定位及解决各种疑难杂症.第二篇文章,讲的点依旧很小,但是这次图多!!! 在这里感谢支 ...

  6. 微服务架构 | 7.1 基于 OAuth2 的安全认证

    目录 前言 1. OAuth2 基础知识 1.1 安全性的 4 个组成部分 1.2 OAuth2 的工作原理 1.3 OAuth2 规范的 4 种类型的授权 1.4 OAuth2 的优势 1.5 OA ...

  7. ApacheCN C# 译文集 20211124 更新

    C# 代码整洁指南 零.前言 一.C# 代码标准和原则 二.代码审查--过程和重要性 三.类.对象和数据结构 四.编写整洁的函数 五.异常处理 六.单元测试 七.端到端系统测试 八.线程和并发 九.设 ...

  8. js-reduce方法源码

    // 数组中的reduce方法源码复写 //先说明一下reduce原理:总的一句,reduce方法主要是把数组遍历, //然后把数组的每个元素传入回调函数中,回调函数怎么处理,就会的到什么样的效果 A ...

  9. 300iq Contest 1 C Cool Pairs

    为了构造时恰好取到 \(k\) 对时的方便,可以考虑将 \(a\) 设为互不相同的 \(n\) 个数,这样对每个 \(b\) 的取值对答案的贡献就是可以通过调整变成任意值的. 因为要尽可能造成贡献,因 ...

  10. NSArray基本概念

    1.NSArray的基本概念 什么是NSArray? NSArray是OC中的数组类,开发中建议尽量使用NSArray替代C语言中的数组 C语言中数组的弊端 int array[4] = {10, 8 ...