go语言|数据结构:二叉树(2)广度和深度搜索

简介: go语言|数据结构:二叉树(2)广度和深度搜索

image.png



创建和追加的优化


对Append()和buildTree()的参数作判断,可以是数组也可以单个数据

要用数组作结点数据域,只能使用appendNode()来创建

package main
import "fmt"
type btNode struct {
  Data           interface{}
  Lchild, Rchild *btNode
}
type biTree struct {
  root *btNode
}
func Create(data interface{}) *biTree {
  var list []interface{}
  btree := &biTree{}
  switch data.(type) {
  case []interface{}:
    list = append(list, data.([]interface{})...)
  default:
    list = append(list, data)
  }
  if len(list) > 0 {
    btree.root = &btNode{Data: list[0]}
    for _, data := range list[1:] {
      btree.AppendNode(data)
    }
  }
  return btree
}
func (bt *biTree) Append(data interface{}) {
  var list []interface{}
  switch data.(type) {
  case []interface{}:
    list = append(list, data.([]interface{})...)
  default:
    list = append(list, data)
  }
  if len(list) > 0 {
    for _, data := range list {
      bt.AppendNode(data)
    }
  }
}
func (bt *biTree) AppendNode(data interface{}) {
  root := bt.root
  if root == nil {
    bt.root = &btNode{Data: data}
    return
  }
  Queue := []*btNode{root}
  for len(Queue) > 0 {
    cur := Queue[0]
    Queue = Queue[1:]
    if cur.Lchild != nil {
      Queue = append(Queue, cur.Lchild)
    } else {
      cur.Lchild = &btNode{Data: data}
      return
    }
    if cur.Rchild != nil {
      Queue = append(Queue, cur.Rchild)
    } else {
      cur.Rchild = &btNode{Data: data}
      break
    }
  }
}
func (bt *biTree) Levelorder() []interface{} {
  var res []interface{}
  root := bt.root
  if root == nil {
    return res
  }
  Queue := []*btNode{root}
  for len(Queue) > 0 {
    cur := Queue[0]
    Queue = Queue[1:]
    res = append(res, cur.Data)
    if cur.Lchild != nil {
      Queue = append(Queue, cur.Lchild)
    }
    if cur.Rchild != nil {
      Queue = append(Queue, cur.Rchild)
    }
  }
  return res
}
func (bt *biTree) Preorder() []interface{} {
  var res []interface{}
  cur := bt.root
  Stack := []*btNode{}
  for cur != nil || len(Stack) > 0 {
    for cur != nil {
      res = append(res, cur.Data)
      Stack = append(Stack, cur)
      cur = cur.Lchild
    }
    if len(Stack) > 0 {
      cur = Stack[len(Stack)-1]
      Stack = Stack[:len(Stack)-1]
      cur = cur.Rchild
    }
  }
  return res
}
func (bt *biTree) Inorder() []interface{} {
  var res []interface{}
  cur := bt.root
  Stack := []*btNode{}
  for cur != nil || len(Stack) > 0 {
    for cur != nil {
      Stack = append(Stack, cur)
      cur = cur.Lchild
    }
    if len(Stack) > 0 {
      cur = Stack[len(Stack)-1]
      res = append(res, cur.Data)
      Stack = Stack[:len(Stack)-1]
      cur = cur.Rchild
    }
  }
  return res
}
func (bt *biTree) Postorder() []interface{} {
  var res []interface{}
  var cur, pre *btNode
  Stack := []*btNode{bt.root}
  for len(Stack) > 0 {
    cur = Stack[len(Stack)-1]
    if cur.Lchild == nil && cur.Rchild == nil ||
      pre != nil && (pre == cur.Lchild || pre == cur.Rchild) {
      res = append(res, cur.Data)
      Stack = Stack[:len(Stack)-1]
      pre = cur
    } else {
      if cur.Rchild != nil {
        Stack = append(Stack, cur.Rchild)
      }
      if cur.Lchild != nil {
        Stack = append(Stack, cur.Lchild)
      }
    }
  }
  return res
}
func main() {
  list := []interface{}{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
  tree := &biTree{}
  fmt.Println(tree.Preorder())
  tree.Append(0)
  fmt.Println(tree.Preorder())
  tree.Append(1)
  fmt.Println(tree.Preorder())
  tree = Create(list)
  fmt.Println(tree.Preorder())
  fmt.Println(tree.Inorder())
  fmt.Println(tree.Postorder())
  tree.Append("+")
  tree.Append("-")
  fmt.Println(tree.Inorder())
  tree.Append([]interface{}{"A", "B", "C"})
  fmt.Println(tree.Preorder())
  fmt.Println(tree.Inorder())
  fmt.Println(tree.Postorder())
}
/*
[]
[0]
[0 1]
[1 2 4 5 3 6 7]
[4 2 5 1 6 3 7]
[4 5 2 6 7 3 1]
[+ 4 - 2 5 1 6 3 7]
[1 2 4 + - 5 A B 3 6 C 7]
[+ 4 - 2 A 5 B 1 C 6 3 7]
[+ - 4 A B 5 2 C 6 7 3 1]
*/



自定义包 biTree


上面的代码中,去掉import "fmt"一行 及 main()函数全部,package main替换成 package biTree,然后另存为 biTree.go。


接下来在DOS窗口用set gopath查看GOPATH变量,我的电脑返回:


   C:\Users\admin>set gopath

   GOPATH=C:\Users\admin\go;d:\GOsrc


在gopath的任一路径下新建一个src文件夹,再在src下新建biTree文件夹,最后把biTree.go存放到此文件夹下,就能导入import使用了。


注意:自定义包中的函数和方法命名时一定要首字母大写,否则调用会无法找到。



导入和调用

package main
import (
  "biTree" //导入二叉树自定义包 biTree
  "fmt"
)
func main() {
  list := []interface{}{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
  tree := biTree.Create(list)  //调用自定义包中的函数,需要用“包名称.”作前缀
  fmt.Println(tree.Preorder()) //调用方法则不需要前缀,tree就是此包定义的对象
  fmt.Println(tree.Inorder())
  fmt.Println(tree.Postorder())
  fmt.Println(tree.Levelorder())
  tree.Append(0)
  tree.Append("+")
  tree.Append("-")
  fmt.Println(tree.Inorder())
  tree.Append([]interface{}{"A", "B", "C"})
  fmt.Println(tree.Preorder())
  fmt.Println(tree.Inorder())
  fmt.Println(tree.Postorder())
  fmt.Println(tree.Levelorder())
}
/*
[1 2 4 5 3 6 7]
[4 2 5 1 6 3 7]
[4 5 2 6 7 3 1]
[1 2 3 4 5 6 7]
[0 4 + 2 - 5 1 6 3 7]
[1 2 4 0 + 5 - A 3 6 B C 7]
[0 4 + 2 - 5 A 1 B 6 C 3 7]
[0 + 4 - A 5 2 B C 6 7 3 1]
[1 2 3 4 5 6 7 0 + - A B C]
*/



广度优先搜索BFS & 深度优先搜索DFS


是连通图等图结构的一种遍历算法原型,而树也可以看作是一种没用环的特殊图结构。




广度优先搜索BFS

Breath First Search,也称宽度优先搜索,缩写BFS。也即先横向再纵向的搜索,BFS使用队列来实现。BFS就是上一集中写的层序遍历Levelorder(),层序遍历即广度优先。

c45664b2b0b34a2ca10875ebd99c2e2c.gif



深度优先搜索DFS

Depth First Search,缩写DFS。也即先纵向再横向的搜索,DFS使用来实现。DFS就是上一集中写的先序遍历Preorder(),可认为先序遍历即深度优先。


c59197aa8fa247b3a47b0cf4d17719a5.gif



遍历二叉树全部叶子结点

递归法:

func (bt *btNode) leaves() []interface{} {
  var res []interface{}
  if bt != nil {
    if bt.Lchild == nil && bt.Rchild == nil {
      res = append(res, bt.Data)
    }
    res = append(res, bt.Lchild.leaves()...)
    res = append(res, bt.Rchild.leaves()...)
  }
  return res
}


广度优先BFS:

func (bt *biTree) LeafNodeBFS() []interface{} {
  var res []interface{}
  root := bt.root
  if root == nil {
    return res
  }
  Queue := []*btNode{root}
  for len(Queue) > 0 {
    cur := Queue[0]
    Queue = Queue[1:]
    if cur.Lchild == nil && cur.Rchild == nil {
      res = append(res, cur.Data)
    }
    if cur.Lchild != nil {
      Queue = append(Queue, cur.Lchild)
    }
    if cur.Rchild != nil {
      Queue = append(Queue, cur.Rchild)
    }
  }
  return res
}


深度优先DFS:

func (bt *biTree) LeafNodeDFS() []interface{} {
  var res []interface{}
  cur := bt.root
  Stack := []*btNode{}
  for cur != nil || len(Stack) > 0 {
    for cur != nil {
      if cur.Lchild == nil && cur.Rchild == nil {
        res = append(res, cur.Data)
      }
      Stack = append(Stack, cur)
      cur = cur.Lchild
    }
    if len(Stack) > 0 {
      cur = Stack[len(Stack)-1]
      Stack = Stack[:len(Stack)-1]
      cur = cur.Rchild
    }
  }
  return res
}



BFS/DFS题目实例


实例1:层序遍历二叉树成二维数组


(leetcode102#) Binary Tree Level Order Traversal
    Given a binary tree, return the level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level).
    For Example:
    Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],
     3
     / \
    9 20
        / \
      15 7
    return its level order traversal as:
    [
    [3],
    [9,20],
    [15,7]
    ]
    (leetcode107#) Binary Tree Level Order Traversal II

   102题的结果倒序,返回[[3],[9,20],[15,7]],代码略。


遍历代码如下,把它写进biTree.go备用:

func (bt *biTree) BForder2D() [][]interface{} {
  var res [][]interface{}
  root := bt.root
  if root == nil {
    return res
  }
  Queue := []*btNode{root}
  for len(Queue) > 0 {
    Nodes := []interface{}{}
    Levels := len(Queue)
    for Levels > 0 {
      cur := Queue[0]
      Queue = Queue[1:]
      Nodes = append(Nodes, cur.Data)
      Levels--
      if cur.Lchild != nil {
        Queue = append(Queue, cur.Lchild)
      }
      if cur.Rchild != nil {
        Queue = append(Queue, cur.Rchild)
      }
    }
    res = append(res, Nodes)
  }
  return res
}


遍历过程如以下动图:

4d734484bee54f8a8220a2b98aa4781c.gif


测试代码:

package main
import (
  "biTree" //导入二叉树自定义包 biTree
  "fmt"
)
func main() {
  list1 := []interface{}{1, 2, 4, 5, 6}
  list2 := []interface{}{3, 9, 20, 15, 7}
  tree := biTree.Create(list1)
  fmt.Println(tree.BForder2D())
  tree = biTree.Create(list2)
  fmt.Println(tree.BForder2D())
}
/*
[[1] [2 4] [5 6]]
[[3] [9 20] [15 7]]
*/


注意:代码遍历方法是正确的,但是题目给定的数组是 [3,9,20,null,null,15,7],而Create()函数按层再从左到右添加结点的,它创建的是一个完全二叉树。需要增加对数据域的类型判断,空值在Go语言中用nil表示,在遍历数组时碰到nil值,则跳过创建此结点,这样就可以创建一个非完全二叉树。另外存在没法创建的可能,比如: {1, nil, nil, 2, 3},要么忽略要么抛出错误。

改进后的创建代码Build()函数,放进biTree.go,以备调用。

func Build(data interface{}) *biTree {
  var list []interface{}
  if data == nil {
    return &biTree{}
  }
  switch data.(type) {
  case []interface{}:
    list = append(list, data.([]interface{})...)
  default:
    list = append(list, data)
  }
  if len(list) == 0 {
    return &biTree{}
  }
  node := &btNode{Data: list[0]}
  list = list[1:]
  Queue := []*btNode{node}
  for len(list) > 0 {
    if len(Queue) == 0 {
      //panic("Given array can not build binary tree.")
      //for example: {1, nil, nil, 2, 3}
      return &biTree{root: node}
    }
    cur := Queue[0]
    val := list[0]
    Queue = Queue[1:]
    if val != nil {
      cur.Lchild = &btNode{Data: val}
      if cur.Lchild != nil {
        Queue = append(Queue, cur.Lchild)
      }
    }
    list = list[1:]
    if len(list) > 0 {
      val := list[0]
      if data != nil {
        cur.Rchild = &btNode{Data: val}
        if cur.Rchild != nil {
          Queue = append(Queue, cur.Rchild)
        }
      }
      list = list[1:]
    }
  }
  return &biTree{root: node}
}


测试代码:

package main
import (
  "biTree" //导入二叉树自定义包 biTree
  "fmt"
)
func main() {
  list := []interface{}{3, 9, 20, nil, nil, 15, 7}
  tree := biTree.Build(list)
  fmt.Println(tree.BForder2D())
  fmt.Println(tree.Levelorder())
  fmt.Println(tree.Preorder())
  fmt.Println(tree.Inorder())
  fmt.Println(tree.Postorder())
  list = []interface{}{3, 9, 20, 15, 7}
  tree = biTree.Build(list)
  fmt.Println(tree.BForder2D())
  fmt.Println(tree.Levelorder())
  fmt.Println(tree.Preorder())
  fmt.Println(tree.Inorder())
  fmt.Println(tree.Postorder())
}
/*
[[3] [9 20] [15 7]]
[3 9 20 15 7]
[3 9 20 15 7]
[9 3 15 20 7]
[9 15 7 20 3]
[[3] [9 20] [15 7]]
[3 9 20 15 7]
[3 9 15 7 20]
[15 9 7 3 20]
[15 7 9 20 3]
*/


实例2:Z字型层序遍历二叉树成二维数组

(leetcode103#) Binary Tree Zigzag Level Order Traversal
Given a binary tree, return the zigzag level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, then right to left for the next level and alternate between).
For Example:
Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7],
 3
 / \
9 20
    / \
  15 7
return its zigzag level order traversal as:
[
[3],
[20,9],
[15,7]
]



实例3:二叉树从根到叶子的最大深度和最小深度


(leetcode104#) Maximum Depth of Binary Tree

Given a binary tree, find its maximum depth.


The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node.


Note: A leaf is a node with no children.  

(leetcode111#) Minimum Depth of Binary Tree



实例4:二叉树最下一层的最左边的叶子结点

(leetcode513#) Find Bottom Left Tree Value
Given a binary tree, find the leftmost value in the last row of the tree.
Example 1:
Input:
  2
 / \
1 3
Output:
1
Example 2:
Input:
    1
    / \
  2   3
 /    /  \
4  5   6
   /
 7
Output:
7
Note: You may assume the tree (i.e., the given root node) is not NULL.




实例5:找出二叉树每一层的最大值

(leetcode 515#) Find Largest Value in Each Tree Row 
You need to find the largest value in each row of a binary tree.
Example:
Input:
   1
   / \
  3  2
 / \    \
5  3   9
Output: [1, 3, 9]


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