Java 二叉树
Pretend.. 人气:0二叉树操作的代码大多数使用递归来实现,代码会比较简洁,如果使用非递归,代码会比较的繁荣,而且不易理解。(上)中的题偏向于基础,后面(下)中的题机会比较难。
1、二叉树的遍历
(1)前、中、后序遍历
这里写到的遍历是递归遍历,代码比较简单,后续会写非递归的代码。以前序遍历为例:
如果根节点root为空,直接返回,否则,打印根节点,再分别递归root的左子树和右子树即可。中序遍历的话,先中序遍历左子树,打印根节点,再中序遍历右子树即可。
【代码如下】
//递归实现,比较简单 public void preTree(Node root){ if(root==null){ return; } System.out.print(root.val+" "); preTree(root.left); preTree(root.right); }
(2)层序遍历
OJ的返回值为一个存放链表的链表,所以我们可以将每一层的元素存放在同一个链表中,作为元素存放在要返回的链表中。还是使用队列来遍历链表,每次出根节点,当其左右节点不为空的时候,入左右节点。直到队列为空,遍历完成。
如何判断二叉树每层结点的个数?
在对每层节点出队完成后,队列中剩余结点的个数就是下一层结点的个数。比如:现在给队列如跟节点,队列大小为1,第一层的节点个数就为1;当根节点出对后,我们需要入队根节点的左右节点,如果左节点为null,则只入右节点,此时队列大小为1,第二层的节点个数就为1。
【代码如下】
public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) { List<List<Integer>> ret=new ArrayList<>(); if(root==null){ return ret; } Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>(); queue.offer(root); while(!queue.isEmpty()){ List<Integer> list=new ArrayList<>(); int size=queue.size(); while(size--!=0){ TreeNode node=queue.poll(); list.add(node.val); if(node.left!=null){ queue.offer(node.left); } if(node.right!=null){ queue.offer(node.right); } } ret.add(list); } return ret; }
2、获取树中子结点的个数
通常二叉树的问题,都会有两种思路:遍历思路和子问题思路。
如这道题:
我们可以求出它的左子树和右子树中子结点的个数,相加即可;或者,定义计数器,因为要递归,所以我们需要一个全局变量(count),递归左右子树,只要遇到子节点,count就加一。
【代码如下】
//获取叶子节点的个数 //方法一 public int getLeafNodeCount1(Node root){ if(root==null){ return 0; } if(root.left==null&&root.right==null){ return 1; } return getLeafNodeCount1(root.left)+getLeafNodeCount1(root.right); } // 方法二 public static int count1; public void getLeafNodeCount2(Node root){ if(root==null){ return ; } if(root.left==null&&root.right==null){ count1++; } getLeafNodeCount2(root.left); getLeafNodeCount2(root.right); }
3、获取二叉树的高度
获取二叉树的高度,我们只需要获取二叉树左右子树的高度,返回左右子树的最大高度加一即可。
【代码如下】
// 获取二叉树的高度 public int getHeight(Node root){ if(root==null){ return 0; } int left=getHeight(root.left); int right=getHeight(root.right); return left>right?left+1:right+1; }
4、判断是不是完全二叉树
【完全二叉树和满二叉树】
- 满二叉树: 一棵二叉树,如果每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一棵二叉树的层数为K,且结点总数是 2^K-1,则它就是满二叉树。
- 完全二叉树: 完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从0至n-1的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。
判断完全二叉树,我们可以借助队列来实现,在二叉树不为空的情况下,对二叉树进行层序遍历:定义一个队列,将根节点放入,只要队列不为空,进行出队,将得到的节点的左右节点入队,注意先左后右,节点为空也要进行入队(队列可以存储null)。直到遇到第一个出队的节点为null,对队列中剩下的元素进行遍历,如果全为null,则为完全二叉树;如果存在不为null的结点,则不是完全二叉树。
public boolean isCompleteTree(Node root){ Queue<Node> queue=new LinkedList<>(); queue.offer(root); //如果队列为空,会存在空指针异常 while(!queue.isEmpty()){ //层序遍历 Node node=queue.poll(); if(node!=null){ //将节点的左右子节点放入队列 queue.offer(node.left); queue.offer(node.right); }else{ //如果node为null,直接对队列进行判断 break; } } int x=queue.size(); //判断队列元素是否全为null for(int i=0;i<x;++i){ if(queue.poll()!=null){ return false; } } return true; }
5、判断两个树是否相同
存在以下四种情况:
【代码如下】
class Solution { public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if(p==null&&q!=null||p!=null&&q==null){ return false; } if(p==null&&q==null){ return true; } if(p.val!=q.val){ return false; } return isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right); } }
6、另一棵树的子树
上面已经给写过判断两棵树是否相等的题,我们只需要判断树p是否等于树q,或者数p的左子树或右子树是否等于树q。分为以下几种情况:
【代码如下】
class Solution { //判断两个树是否相等 public boolean isSameTree(TreeNode root,TreeNode subRoot){ if(root==null&&subRoot!=null||root!=null&&subRoot==null){ return false; } if(root==null&&subRoot==null){ return true; } if(root.val!=subRoot.val){ return false; } return isSameTree(root.left,subRoot.left)&&isSameTree(root.right,subRoot.right); } //判断子树 public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) { if(root==null||subRoot==null){ return false; } if(isSameTree(root,subRoot)){ return true; } return isSubtree(root.left,subRoot)||isSubtree(root.right,subRoot); } }
7、判断平衡二叉树
高度平衡二叉树定义为:
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 。
首先我们需要写一个函数来求二叉树的高度,只要这个二叉树的左右子树高度差不大于1,且左右子树都是平衡二叉树,则其为平衡二叉树。
【代码如下】
class Solution { //求二叉树的高度 public int maxDepth(TreeNode root){ if(root==null){ return 0; } int left=maxDepth(root.left); int right=maxDepth(root.right); return left>right?left+1:right+1; } //判断二叉树是不是平衡二叉树 public boolean isBalanced(TreeNode root) { if(root==null){ return true; } if(Math.abs(maxDepth(root.left)-maxDepth(root.right))<=1){ return isBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right); } return false; } }
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