原理来自百度百科     推荐数据演示网址 :https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BST.html

一、什么是二叉树

  二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2的(i-1)次方个结点;深度为k的二叉树至多有2的k次方然后减1个结点(次方不会敲所以用文字描述);对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1。

二、二叉树的分类:

1、满二叉树:除叶子结点外的所有结点均有两个子结点。

满二叉树的性质:
1) 一颗树深度为h,最大层数为k,深度与最大层数相同,k=h;
2) 树的第k层,则该层的叶子节点个数为2k;
3) 第k层的结点个数是2的(k-1)次方。
4) 总结点个数是2的k次方减1,且总节点个数一定是奇数。

2、完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~(h-1)层) 的结点数都达到最大个数,第h层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。

完全二叉树的特点是:
1)只允许最后一层有空缺结点且空缺在右边,即叶子结点只能在层次最大的两层上出现;
2)对任一结点,如果其右子树的深度为j,则其左子树的深度必为j或j+1。 即度为1的点只有1个或0个。

满二叉树一定是完全二叉树,完全二叉树不一定是满二叉树。

三、二叉树在数据结构中的实现

二叉树在一般数据结构中是按照二叉排序树进行实现、使用的。二叉排序树(Binary Sort Tree):又称二叉查找树(Binary Search Tree),亦称二叉搜索树。

二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:
(1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值;
(2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值;
(3)左、右子树也分别为二叉排序树;

1、二叉排序树节点的数据结构

private static class Node<E>{
private E e;//当前节点的数据
private Node<E> leftNode;//当前节点左子节点
private Node<E> rightNode;//当前节点右子节点
public Node(E e, Node<E> leftNode, Node<E> rightNode) {
super();
this.e = e;
this.leftNode = leftNode;
this.rightNode = rightNode;
}
}

2、插入节点

如果是空树(不存在节点),则直接插入。
如果不是空树,则从根节点开始查找相应的节点,即查找新节点的父节点,当父节点找到后,根据新节点的值来确定新节点是在左节点上,还是右节点上。

    public void insert(E e) {
Node<E> node=new Node<E>(e,null,null);
if(root==null) {
root=node;
}else {
Node<E> fNode=root;
Node<E> parentNode=root;//要找的父节点
while(true) {
parentNode=fNode;
if(compareToE(e,fNode.e)) {
fNode=fNode.leftNode;
if(fNode==null) {
parentNode.leftNode=node;
break;
}
}else {
fNode=fNode.rightNode;
if(fNode==null) {
parentNode.rightNode=node;
break;
}
} }
}
size++;
}
//只是实现了数值比较
private boolean compareToE(E a,E b) {
Integer a1=(Integer) a;
Integer b1=(Integer) b;
return a1<b1;
}

3、查找节点

从根节点开始查找,如果要查找的节点值比父节点值小,则查左子节点,否则查右子节点,直到查到为止,如果不存在就返回null

    public Node<E> find(E e){
if(root.e==e) {
return root;
}
Node<E> fNode=root;
while(true) {
if(compareToE(e,fNode.e)) {
fNode=fNode.leftNode;
}else {
if(fNode.e.equals(e)) {
return fNode;
}
fNode=fNode.rightNode;
}
if(fNode==null) {
return null;
}
}
}

4、二叉树的遍历方式

A、先序遍历    遍历规则 访问节点,访问该节点的左子树,访问该节点的右子树   23 ->20 ->24  (每一个节点都是该规则)

public void preTraversalTree(Node<E> node) {
if(node!=null) {
node.display();
preTraversalTree(node.leftNode);
preTraversalTree(node.rightNode);
}
}

结果: E:23 E:20 E:19 E:21 E:22 E:24 E:23 E:25 E:30

B、中序遍历:  遍历规则  先遍历左子树,然后该节点,最后遍历该节点右子树    20 ->23 ->24  (每一个节点都是该规则)

public void cenTraversalTree(Node<E> node) {
if(node!=null) {
cenTraversalTree(node.leftNode);
node.display();
cenTraversalTree(node.rightNode);
}
}

结果: E:19 E:20 E:21 E:22 E:23 E:23 E:24 E:25 E:30

C、后续遍历   遍历规则  先遍历左子树,然会遍历该节点右子树,最后该节点, 20 ->24 ->23  (每一个节点都是该规则)

public void aftTraversalTree(Node<E> node) {
if(node!=null) {
aftTraversalTree(node.leftNode);
aftTraversalTree(node.rightNode);
node.display(); }
}

结果:   E:19 E:22 E:21 E:20 E:23 E:30 E:25 E:24 E:23

完整代码

package com.jalja.org.algorithm;

public class MyTree<E> {
private Node<E> root;//根节点
private int size=0;//树中节点的个数
public MyTree() { }
private static class Node<E>{
private E e;//当前节点的数据
private Node<E> leftNode;//当前节点左子节点
private Node<E> rightNode;//当前节点右子节点
public Node(E e, Node<E> leftNode, Node<E> rightNode) {
super();
this.e = e;
this.leftNode = leftNode;
this.rightNode = rightNode;
}
public void display() {
System.out.print(" E:"+e);
}
}
//如果是空树(不存在节点),则直接插入。
//如果不是空树,则从根节点开始查找相应的节点,即查找新节点的父节点,当父节点找到后,根据新节点的值来确定新节点是在左节点上,还是右节点上。
public void insert(E e) {
Node<E> node=new Node<E>(e,null,null);
if(root==null) {
root=node;
}else {
Node<E> fNode=root;
Node<E> parentNode=root;//要找的父节点
while(true) {
parentNode=fNode;
if(compareToE(e,fNode.e)) {
fNode=fNode.leftNode;
if(fNode==null) {
parentNode.leftNode=node;
break;
}
}else {
fNode=fNode.rightNode;
if(fNode==null) {
parentNode.rightNode=node;
break;
}
} }
}
size++;
}
//只是实现了数值比较
private boolean compareToE(E a,E b) {
Integer a1=(Integer) a;
Integer b1=(Integer) b;
return a1<b1;
}
//从根节点开始查找,如果要查找的节点值比父节点值小,则查左子节点,否则查右子节点,直到查到为止,如果不存在就返回null
public Node<E> find(E e){
if(root.e==e) {
return root;
}
Node<E> fNode=root;
while(true) {
if(compareToE(e,fNode.e)) {
fNode=fNode.leftNode;
}else {
if(fNode.e.equals(e)) {
return fNode;
}
fNode=fNode.rightNode;
}
if(fNode==null) {
return null;
}
}
}
public void preTraversalTree(Node<E> node) {
if(node!=null) {
node.display();
preTraversalTree(node.leftNode);
preTraversalTree(node.rightNode);
}
} public void cenTraversalTree(Node<E> node) {
if(node!=null) {
cenTraversalTree(node.leftNode);
node.display();
cenTraversalTree(node.rightNode);
}
} public void aftTraversalTree(Node<E> node) {
if(node!=null) {
aftTraversalTree(node.leftNode);
aftTraversalTree(node.rightNode);
node.display(); }
} public static void main(String[] args) {
MyTree<Integer> myTree=new MyTree<Integer>();
myTree.insert(23);
myTree.insert(20);
myTree.insert(24);
myTree.insert(19);
myTree.insert(21);
myTree.insert(23);
myTree.insert(25);
myTree.insert(22);
myTree.insert(30);
myTree.aftTraversalTree(myTree.find(23));
} }

java 数据结构与算法---二叉树的更多相关文章

  1. Java数据结构和算法 - 二叉树

    前言 数据结构可划分为线性结构.树型结构和图型结构三大类.前面几篇讨论了数组.栈和队列.链表都是线性结构.树型结构中每个结点只允许有一个直接前驱结点,但允许有一个以上直接后驱结点.树型结构有树和二叉树 ...

  2. Java数据结构和算法(六)--二叉树

    什么是树? 上面图例就是一个树,用圆代表节点,连接圆的直线代表边.树的顶端总有一个节点,通过它连接第二层的节点,然后第二层连向更下一层的节点,以此递推 ,所以树的顶端小,底部大.和现实中的树是相反的, ...

  3. Java数据结构和算法(十四)——堆

    在Java数据结构和算法(五)——队列中我们介绍了优先级队列,优先级队列是一种抽象数据类型(ADT),它提供了删除最大(或最小)关键字值的数据项的方法,插入数据项的方法,优先级队列可以用有序数组来实现 ...

  4. Java数据结构和算法 - 堆

    堆的介绍 Q: 什么是堆? A: 这里的“堆”是指一种特殊的二叉树,不要和Java.C/C++等编程语言里的“堆”混淆,后者指的是程序员用new能得到的计算机内存的可用部分 A: 堆是有如下特点的二叉 ...

  5. Java数据结构和算法 - OverView

    Q: 为什么要学习数据结构与算法? A: 如果说Java语言是自动档轿车,C语言就是手动档吉普.数据结构呢?是变速箱的工作原理.你完全可以不知道变速箱怎样工作,就把自动档的车子从1档开到4档,而且未必 ...

  6. Java数据结构和算法 - 什么是2-3-4树

    Q1: 什么是2-3-4树? A1: 在介绍2-3-4树之前,我们先说明二叉树和多叉树的概念. 二叉树:每个节点有一个数据项,最多有两个子节点. 多叉树:(multiway tree)允许每个节点有更 ...

  7. Java数据结构和算法(七)B+ 树

    Java数据结构和算法(七)B+ 树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 我们都知道二叉查找树的查找的时间复杂度是 ...

  8. Java数据结构和算法(一)树

    Java数据结构和算法(一)树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 前面讲到的链表.栈和队列都是一对一的线性结构, ...

  9. Java数据结构和算法(四)赫夫曼树

    Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个 ...

随机推荐

  1. Java Swing:JPanel添加边框

    一.JPanel添加不同边框的效果图如下所示 二. 不同边框样式的代码实现 JPanel jpanel = new JPanel(); jpanel.setBorder(BorderFactory.你 ...

  2. thymeleaf多条件判断

    解决办法:将逻辑关系全部写到大括号里面 <div th:if="${task.getStatusStr() !='已延期' ||task.getStatusStr()!='已完成'}& ...

  3. 【Java字符序列】Pattern

    简介 Pattern,正则表达式的编译表示,操作字符序列的利器. 整个Pattern是一个树形结构(对应于表达式中的‘|’),一般为链表结构,树(链表)的基本元素是Node结点,Node有各种各样的子 ...

  4. 分享一个DataTable转List强类型的类库

    类库扩展自Datatable,可以直接用Datatable.ToList<T>()进行转换.为了方便把DataReader装入Datatable,开扩展了一个LoadForReader(t ...

  5. 动态权限<三>华为小米特殊机制

    动态权限对于谷歌来说从android6.0引入,对于国内的rom来说,这个题目不是好的选择题.因为大多数时候由于使用群众的层次不同,有些人在乎隐私的泄露,而更多的人却并不关心,使用了动态权限,增加了用 ...

  6. RenderSprite小记

    类型定义: /** @private */ public static const IMAGE:int = 0x01; /** @private */ public static const ALPH ...

  7. 经典的性能优化最佳实践 web性能权威指南 读书笔记

    web性能权威指南 page 203 经典的性能优化最佳实践 无论什么网络,也不管所用网络协议是什么版本,所有应用都应该致力于消除或减 少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少.这两条标准是经典 ...

  8. 浅谈C与Java

    Java的方法调用过程 Java变量:基本类型变量.指针变量 push 压入新的栈桢 在栈桢内部创建局部基本类型变量,接收参数值 在栈桢内部创建局部指针变量,接收参数值后,该指针变量指向堆上实例 po ...

  9. 定时任务crone表达式demo

    1. cron表达式格式: {秒数} {分钟} {小时} {日期} {月份} {星期} {年份(可为空)} 2. cron表达式各占位符解释: {秒数} ==> 允许值范围: 0~59 ,不允许 ...

  10. bash登录过程 其实还不太了解,先码后看

    在刚登录Linux时,首先启动 /etc/profile 文件,然后再启动用户目录下的 ~/.bash_profile. ~/.bash_login或 ~/.profile文件中的其中一个,执行的顺序 ...