【数据结构】二叉树及前中后序遍历

简介: 【数据结构】二叉树及前中后序遍历

一、二叉树

1、为什么需要树

1)数组存储方式的分析

优点:通过下标方式访问元素,速度快。对于有序数组,还可使用二分查找提高检索速度。

缺点:如果要检索具体某个值,或者插入值(按一定顺序)会整体移动,效率较低

2)链式存储方式的分析

优点:在一定程度上对数组存储方式有优化(比如:插入一个数值节点,只需要将插入节点,链按到链表中即可,删除效率也很好)。

缺点:在进行检索时,效率仍然较低,比如(检索某个值,需要从头节点开始遍历)

3)树存储方式的分析

可以提高数据存储,读取的效率

比如利用二叉排序树(Binary Sort Tree),既可以保证数据的检索速度,同时也可以保证数据的插入,删除,修改的速度。

2、树的常用术语

  1. 节点
  2. 根节点
  3. 父节点
  4. 子节点
  5. 叶子节点:没有子节点的节点
  6. 节点的权:节点值
  7. 路径:从root 节点找到该节点的路线
  8. 子树
  9. 树的高度(最大层数)
  10. 森林 :多颗子树构成森林

3、二叉树概述

  1. 二叉树:每个节点最多只能有两个子节点(左节点和右节点)
  2. 满二叉树:二叉树的所有叶子节点都在最后一层,并且结点总数=2^n-1(n 为层数)
  3. 完全二叉树:二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层,而且最后一层的叶子节点在左边连续,倒数第二层的叶子节点在右边连续

4、二叉树遍历概述

  1. 前序遍历:先输出父节点,再遍历左子树和右子树
  2. 中序遍历:先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树
  3. 后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点

小结:看输出父节点的顺序,就确定是前序,中序还是后序

5、二叉树代码实现

package work.rexhao.tree;

/**
 * 二叉树的遍历和查找
 *
 * @author 王铭颢
 * @Date 2022/7/5 10:23
 */
public class BinaryTreeDemo {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        BinaryTree bt = new BinaryTree();
        System.out.print("先序遍历: ");
        BinaryTree.preOrder(bt.head);//先序遍历:12453
        System.out.println();
        System.out.print("中序遍历: ");
        BinaryTree.infixOrder(bt.head);//中序遍历:42513
        System.out.println();
        System.out.print("后序遍历: ");
        BinaryTree.postOrder(bt.head);//后续遍历:45231
        System.out.println();
        System.out.println("------------");
        System.out.println("先序查找3: " + BinaryTree.preOrderSearch(bt.head, 3));
        System.out.println("先序查找6: " + BinaryTree.preOrderSearch(bt.head, 6));
        System.out.println("中序查找3: " + BinaryTree.infixOrderSearch(bt.head, 3));
        System.out.println("中序查找6: " + BinaryTree.infixOrderSearch(bt.head, 6));
        System.out.println("后序查找3: " + BinaryTree.postOrderSearch(bt.head, 3));
        System.out.println("后序查找6: " + BinaryTree.postOrderSearch(bt.head, 6));
        System.out.println("------------");
        BinaryTree.delTree(bt.head, 2);
        BinaryTree.infixOrder(bt.head);//中序遍历:13
        System.out.println();
        BinaryTree.delTree(bt.head, 6);
        BinaryTree.infixOrder(bt.head);//中序遍历:13
        System.out.println();
        System.out.println("------------");
        bt = new BinaryTree();
        BinaryTree.delNode(bt.head, 2);
        BinaryTree.infixOrder(bt.head);//中序遍历:453
        System.out.println();
    }
}

/**
 * 二叉树
 */
class BinaryTree {
   
    TreeNode head;

    public BinaryTree() {
   
        head = new TreeNode(1);
        head.leftNode = new TreeNode(2);
        head.rightNode = new TreeNode(3);
        head.leftNode.leftNode = new TreeNode(4);
        head.leftNode.rightNode = new TreeNode(5);
        /*
        初始化树结构示意图
                 1
               /  \
              2    3
            /  \
           4    5

        先序遍历:12453
        中序遍历:42513
        后续遍历:45231
         */
    }

    /**
     * 先序遍历
     */
    public static void preOrder(TreeNode tn) {
   
        if (tn != null) {
   
            System.out.print(tn.getData());
            preOrder(tn.leftNode);
            preOrder(tn.rightNode);
        }
    }

    /**
     * 中序遍历
     */
    public static void infixOrder(TreeNode tn) {
   
        if (tn != null) {
   
            infixOrder(tn.leftNode);
            System.out.print(tn.getData());
            infixOrder(tn.rightNode);
        }
    }

    /**
     * 后序遍历
     */
    public static void postOrder(TreeNode tn) {
   
        if (tn != null) {
   
            postOrder(tn.leftNode);
            postOrder(tn.rightNode);
            System.out.print(tn.getData());
        }
    }

    /**
     * 先序查找
     */
    public static boolean preOrderSearch(TreeNode tn, int target) {
   
        if (tn == null) return false;
        if (target == tn.getData()) {
   
            return true;
        } else if (preOrderSearch(tn.leftNode, target)) {
   
            return preOrderSearch(tn.leftNode, target);
        } else {
   
            return preOrderSearch(tn.rightNode, target);
        }
    }

    /**
     * 中序查找
     */
    public static boolean infixOrderSearch(TreeNode tn, int target) {
   
        if (tn == null) return false;
        if (infixOrderSearch(tn.leftNode, target)) {
   
            return infixOrderSearch(tn.leftNode, target);
        } else if (target == tn.getData()) {
   
            return true;
        } else {
   
            return infixOrderSearch(tn.rightNode, target);
        }
    }

    /**
     * 后序查找
     */
    public static boolean postOrderSearch(TreeNode tn, int target) {
   
        if (tn == null) return false;
        if (postOrderSearch(tn.leftNode, target)) {
   
            return postOrderSearch(tn.leftNode, target);
        } else if (postOrderSearch(tn.rightNode, target)) {
   
            return postOrderSearch(tn.rightNode, target);
        } else {
   
            return target == tn.getData();
        }
    }

    /**
     * 删除子树
     * 叶子结点:删除节点
     * 非叶子节点:删除子树
     * 注:不删除根节点
     */
    public static void delTree(TreeNode tn, int target) {
   
        if (tn == null) {
   
            return;
        }
        if (tn.leftNode != null) {
   
            if (tn.leftNode.getData() == target) {
   
                tn.leftNode = null;
                return;
            } else {
   
                delTree(tn.leftNode, target);
            }
        }
        if (tn.rightNode != null) {
   
            if (tn.rightNode.getData() == target) {
   
                tn.rightNode = null;
                return;
            } else {
   
                delTree(tn.rightNode, target);
            }
        }
    }

    /**
     * 删除节点
     * 叶子节点:删除
     * 非叶子节点(一个子节点):替代原节点
     * 非叶子节点(两个子节点):左节点代替原节点
     */
    public static void delNode(TreeNode tn, int target) {
   
        if (tn == null) return;
        if (tn.leftNode != null) {
   
            if (tn.leftNode.getData() == target) {
   
                if (tn.leftNode.rightNode == null && tn.leftNode.leftNode == null) {
   
                    // 叶子节点
                    tn.leftNode = null;
                } else if (tn.leftNode.rightNode != null && tn.leftNode.leftNode != null) {
   
                    // 两个节点
                    tn.leftNode = tn.leftNode.leftNode;
                } else {
   
                    // 一个节点
                    if (tn.leftNode.leftNode != null) {
   
                        // 左节点
                        tn.leftNode = tn.leftNode.leftNode;
                    } else {
   
                        // 右节点
                        tn.leftNode = tn.leftNode.rightNode;
                    }
                }
                return;
            } else {
   
                delNode(tn.leftNode, target);
            }
        }
        if (tn.rightNode != null) {
   
            if (tn.rightNode.getData() == target) {
   
                if (tn.rightNode.rightNode == null && tn.rightNode.leftNode == null) {
   
                    // 叶子节点
                    tn.rightNode = null;
                } else if (tn.rightNode.rightNode != null && tn.rightNode.leftNode != null) {
   
                    // 两个节点
                    tn.rightNode = tn.rightNode.leftNode;
                } else {
   
                    // 一个节点
                    if (tn.rightNode.leftNode != null) {
   
                        // 左节点
                        tn.rightNode = tn.rightNode.leftNode;
                    } else {
   
                        // 右节点
                        tn.rightNode = tn.rightNode.rightNode;
                    }
                }
                return;
            } else {
   
                delNode(tn.rightNode, target);
            }
        }
    }

}

/**
 * 二叉树的节点
 */
class TreeNode {
   
    private int data;
    TreeNode leftNode;
    TreeNode rightNode;

    TreeNode(int data) {
   
        this.data = data;
    }

    public int getData() {
   
        return data;
    }

    public void setData(int data) {
   
        this.data = data;
    }


}

二、顺序存储二叉树

1、顺序存储二叉树的说明

从数据存储来看,数组存储方式和树的存储方式可以相互转换,即数组可以转换成树,树也可以转换成数组

2、顺序存储二叉树的特点

  1. 顺序二叉树通常只考虑完全二叉树
  2. 第n个元素的左子节点为 2*n+1
  3. 第n个元素的右子节点为 2*n+2
  4. 第n个元素的父节点为 (n-1)/2
  5. n:表示二叉树中的第几个元素(按0开始编号)

3、顺序存储二叉树代码实现

package work.rexhao.tree;

/**
 * 顺序存储二叉树
 *
 * @author 王铭颢
 * @Date 2022/7/5 14:56
 */
public class ArrBinaryTreeDemo {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        ArrBinaryTree abt = new ArrBinaryTree(7);
        for (int i = 0; i < abt.data.length; i++) {
   
            abt.data[i] = i + 1;
        }
        System.out.print("前序:");
        ArrBinaryTree.preOrder(abt, 0);
        System.out.println();
        System.out.print("中序:");
        ArrBinaryTree.infixOrder(abt, 0);
        System.out.println();
        System.out.print("后序:");
        ArrBinaryTree.postOrder(abt, 0);
        System.out.println();

    }
}

class ArrBinaryTree {
   
    int[] data;

    ArrBinaryTree(int maxSize) {
   
        data = new int[maxSize];
    }

    /**
     * 先序遍历
     */
    public static void preOrder(ArrBinaryTree abt, int index) {
   
        // 数组越界
        if (index >= abt.data.length) {
   
            return;
        }
        System.out.print(abt.data[index]);
        preOrder(abt, index * 2 + 1);
        preOrder(abt, index * 2 + 2);
    }

    /**
     * 中序遍历
     */
    public static void infixOrder(ArrBinaryTree abt, int index) {
   
        // 数组越界
        if (index >= abt.data.length) {
   
            return;
        }
        infixOrder(abt, index * 2 + 1);
        System.out.print(abt.data[index]);
        infixOrder(abt, index * 2 + 2);
    }

    /**
     * 后序遍历
     */
    public static void postOrder(ArrBinaryTree abt, int index) {
   
        // 数组越界
        if (index >= abt.data.length) {
   
            return;
        }
        postOrder(abt, index * 2 + 1);
        postOrder(abt, index * 2 + 2);
        System.out.print(abt.data[index]);
    }
}

3、后序线索二叉树

...

目录
相关文章
|
29天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
数据结构实验之二叉树实验基础
本实验旨在掌握二叉树的基本特性和遍历算法,包括先序、中序、后序的递归与非递归遍历方法。通过编程实践,加深对二叉树结构的理解,学习如何计算二叉树的深度、叶子节点数等属性。实验内容涉及创建二叉树、实现各种遍历算法及求解特定节点数量。
81 4
|
1月前
|
C语言
【数据结构】二叉树(c语言)(附源码)
本文介绍了如何使用链式结构实现二叉树的基本功能,包括前序、中序、后序和层序遍历,统计节点个数和树的高度,查找节点,判断是否为完全二叉树,以及销毁二叉树。通过手动创建一棵二叉树,详细讲解了每个功能的实现方法和代码示例,帮助读者深入理解递归和数据结构的应用。
129 8
|
2月前
|
存储 算法 关系型数据库
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
这篇文章主要介绍了多路查找树的基本概念,包括二叉树的局限性、多叉树的优化、B树及其变体(如2-3树、B+树、B*树)的特点和应用,旨在帮助读者理解这些数据结构在文件系统和数据库系统中的重要性和效率。
30 0
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
这篇文章主要介绍了顺序存储二叉树和线索化二叉树的概念、特点、实现方式以及应用场景。
34 0
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
|
2月前
|
Java
【用Java学习数据结构系列】震惊,二叉树原来是要这么学习的(二)
【用Java学习数据结构系列】震惊,二叉树原来是要这么学习的(二)
31 1
|
2月前
|
存储 算法
探索数据结构:分支的世界之二叉树与堆
探索数据结构:分支的世界之二叉树与堆
|
2月前
|
存储 算法
数据结构与算法学习十六:树的知识、二叉树、二叉树的遍历(前序、中序、后序、层次)、二叉树的查找(前序、中序、后序、层次)、二叉树的删除
这篇文章主要介绍了树和二叉树的基础知识,包括树的存储方式、二叉树的定义、遍历方法(前序、中序、后序、层次遍历),以及二叉树的查找和删除操作。
31 0
|
1月前
|
C语言
【数据结构】栈和队列(c语言实现)(附源码)
本文介绍了栈和队列两种数据结构。栈是一种只能在一端进行插入和删除操作的线性表,遵循“先进后出”原则;队列则在一端插入、另一端删除,遵循“先进先出”原则。文章详细讲解了栈和队列的结构定义、方法声明及实现,并提供了完整的代码示例。栈和队列在实际应用中非常广泛,如二叉树的层序遍历和快速排序的非递归实现等。
174 9
|
1月前
|
存储 算法
非递归实现后序遍历时,如何避免栈溢出?
后序遍历的递归实现和非递归实现各有优缺点,在实际应用中需要根据具体的问题需求、二叉树的特点以及性能和空间的限制等因素来选择合适的实现方式。
31 1
|
22天前
|
存储 缓存 算法
在C语言中,数据结构是构建高效程序的基石。本文探讨了数组、链表、栈、队列、树和图等常见数据结构的特点、应用及实现方式
在C语言中,数据结构是构建高效程序的基石。本文探讨了数组、链表、栈、队列、树和图等常见数据结构的特点、应用及实现方式,强调了合理选择数据结构的重要性,并通过案例分析展示了其在实际项目中的应用,旨在帮助读者提升编程能力。
43 5