当前位置: 首页 > news >正文

数据结构之初始二叉树(2)

找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点:

个人主页:我要学编程(ಥ_ಥ)-CSDN博客

所属专栏:数据结构(Java版)

二叉树的前置知识(概念、性质、、遍历)

通过上篇文章的学习,我们已经知道什么是二叉树,以及其性质和遍历的方式了。接下来主要是实现代码。

目录

伪创建二叉树

遍历二叉树 

获取二叉树中节点的个数 

获取二叉树中叶子节点的个数

获取二叉树中第K层节点的个数

获取二叉树的高度 

在二叉树中找寻元素 


伪创建二叉树

为啥叫伪创建二叉树呢?因为我们现在才刚开始学习二叉树,而创建二叉树是一个非常复杂的过程(树的递归定义的)。因此我们就先手动的来创建二叉树。树是有一个一个的结点组成,因此得先把结点创建出来。树的结点我们采用的是简单的孩子表示法:

    // 树的结点static class TreeNode {public char val; // 数据域public TreeNode left; // 左子树public TreeNode right; // 右子树public TreeNode(char val) {this.val = val;}}

创建的二叉树图形如下:

    public TreeNode createBinaryTree() {TreeNode A = new TreeNode('A');TreeNode B = new TreeNode('B');TreeNode C = new TreeNode('C');TreeNode D = new TreeNode('D');TreeNode E = new TreeNode('E');TreeNode F = new TreeNode('F');TreeNode G = new TreeNode('G');// 根据图形关系把结点之间相连A.left = B;A.right = C;B.left = D;B.right = E;C.left = F;C.right = G;// 返回根结点return A;}

遍历二叉树 

二叉树创建完成后,我们就可以遍历打印二叉树,看看是否符合我们的预期结果。遍历的四种方式,我们前面也学习了。

前序遍历: 

    // 前序遍历public void preOrder(TreeNode root) {if (root == null) {return;}// 打印根结点的值System.out.print(root.val+" ");// 递归遍历根的左子树preOrder(root.left);// 递归遍历根的右子树preOrder(root.right);}

递归的限制条件:当递归到 root 为 null 时,就开始回退。随着递归的深入,root 不断的接近 null。

中序遍历:

    // 中序遍历public void inOrder(TreeNode root) {// 中序遍历:左子树->根->右子树if (root == null) {return;}// 递归遍历根的左子树inOrder(root.left);// 打印根结点的值System.out.print(root.val+" ");// 递归遍历根的右子树inOrder(root.right);}

后序遍历:

    // 后序遍历public void postOrder(TreeNode root) {// 后序遍历:左子树->右子树->根if (root == null) {return;}// 递归遍历根的左子树postOrder(root.left);// 递归遍历根的右子树postOrder(root.right);// 打印根结点的值System.out.print(root.val+" ");}

由于层序遍历还是比较复杂,因此我们后面再学习。

获取二叉树中节点的个数 

思路一:这个同样是遍历二叉树,遇到不为空的结点就++,最后统计的就是树的节点个数。

    // 记录节点个数public int treeNodeSize; public void size(TreeNode root) {if (root == null) {return;}// 根结点treeNodeSize++;// 左子树size2(root.left);// 右子树size2(root.right);}

思路二:整棵树的节点个数等于 根结点+左子树的节点个数+右子树的节点个数

    // 获取树中节点的个数public int size(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}// 左子树的节点个数+右子树的节点个数+根结点return size(root.left)+size(root.right)+1;}

思路一采用的是遍历的方式,思路二采用的是化为子问题的方式。思路二也是更加接近递归的方式。

获取二叉树中叶子节点的个数

思路:首先,我们得知道什么是叶子节点。叶子结点的特点是其左孩子和右孩子都是null。同样这也是采用遍历的方式。

法一:采用子问题思路

    // 获取叶子节点的个数public int getLeafNodeCount(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}// 遇到叶子结点就返回1if (root.left == null && root.right == null) {return 1;}// 返回左子树的叶子节点个数+右子树的叶子节点个数return getLeafNodeCount(root.left) + getLeafNodeCount(root.right);}

法二:采用遍历思路

    public int leafSize;public void getLeafNodeCount(TreeNode root) {if (root == null) {return;}if (root.left == null && root.right == null) {leafSize++;}// 遍历左子谁getLeafNodeCount2(root.left);// 遍历右子树getLeafNodeCount2(root.right);}

获取二叉树中第K层节点的个数

上面是对于第K层的介绍,根结点是作为第一层。 

思路:当K为1时,就可以直接返回这一层的节点个数即可。因此我们就是要递归到K不断的接近1.

法一: 采用子问题思路

    // 获取第K层节点的个数public int getKLevelNodeCount(TreeNode root, int k) {// 假定不存在K无效的情况if (root == null) {return 0;}if (k == 1) {return 1;}// 左子树的第k-1层的节点个数+右子树的第k-1层的节点个数return getKLevelNodeCount(root.left, k-1) +getKLevelNodeCount(root.right, k-1);}

法二: 采用遍历思路

    public int getLevelNodeSize;public void getKLevelNodeCount(TreeNode root, int k) {// 假定不存在K无效的情况if (root == null) {return;}if (k == 1) {getLevelNodeSize++;}// 遍历左子树的第k-1层getKLevelNodeCount2(root.left, k-1);// 遍历右子树的第k-1层getKLevelNodeCount2(root.right, k-1);}

获取二叉树的高度 

思路:获取二叉树的高度和求第K层节点的个数类似。同样根结点算高度为1。接着就是分别递归计算左子树和右子树的高度的最大值。

采用子问题思路

    // 获取二叉树的高度public int getHeight(TreeNode root) {if (root == null) {return 0;}// 左子树与右子树的最大高度+根结点return Math.max(getHeight(root.left), getHeight(root.right)) + 1;}

这个如果不采用子问题思路,而是用遍历思路的话,只能用层序遍历来写,又因为层序遍历过于复杂,因此我们暂时先不写这个代码。

在二叉树中找寻元素 

 思路:这个比较简单,就是遍历去比较即可。

    // 检测值为value的元素是否存在public TreeNode find(TreeNode root, int val) {if (root == null) {return null;}// 采用前序遍历的方式:根->左子树->右子树// 根if (root.val == val) {return root;}// 在左子树中寻找,肯定有一个结果TreeNode findLeft = find(root.left, val);// 如果不为null,则说明找到了if (findLeft != null) {return findLeft;}// 在右子树中寻找,肯定有一个结果,不管结果如何直接返回即可return find(root.right, val);}

注意:这里在寻找二叉树中的节点时,采用前序遍历的方式是最有效率的。因为前序遍历是首先比较根结点,而我们就是需要比较根结点。 

对于二叉树的基本操作我们就已经学习完了。基于上述基本操作就可以进行一些简单的刷题了,后续也会在刷题中继续完善二叉树的相关操作。

好啦!本期 数据结构之初始二叉树(2)的学习之旅就到此结束啦!我们下一期再一起学习吧!

相关文章:

  • docker网络互联
  • 机器学习-20-基于交互式web应用框架streamlit的基础使用教程
  • 企业如何查看员工的上网时长和记录?如何查看公司局域网员工电脑的上网记录
  • uniapp 开发 App 对接官方更新功能
  • 【Android】基础—基本布局
  • 校验el-table中表单项
  • Flink实时开发添加水印的案例分析
  • 【Qt】之【Bug】error:C1083 无法打开包括文件
  • 第七章 单片机的串行口
  • 小程序为什么要做分包处理
  • [Unity]碰撞器的接触捕获层详解
  • springboot 重新注册 bean
  • 【C语言】全面解析冒泡排序
  • vscode通过ssh链接远程服务器上的docker
  • 基于深度学习的车距检测系统
  • [原]深入对比数据科学工具箱:Python和R 非结构化数据的结构化
  • 【跃迁之路】【444天】程序员高效学习方法论探索系列(实验阶段201-2018.04.25)...
  • CentOS 7 修改主机名
  • ECMAScript6(0):ES6简明参考手册
  • flask接收请求并推入栈
  • macOS 中 shell 创建文件夹及文件并 VS Code 打开
  • Netty源码解析1-Buffer
  • nginx 配置多 域名 + 多 https
  • Python_网络编程
  • Vue UI框架库开发介绍
  • 服务器之间,相同帐号,实现免密钥登录
  • 搞机器学习要哪些技能
  • 紧急通知:《观止-微软》请在经管柜购买!
  • 类orAPI - 收藏集 - 掘金
  • 聊聊directory traversal attack
  • 面试遇到的一些题
  • 使用parted解决大于2T的磁盘分区
  • 再次简单明了总结flex布局,一看就懂...
  • nb
  • Linux权限管理(week1_day5)--技术流ken
  • python最赚钱的4个方向,你最心动的是哪个?
  • #【QT 5 调试软件后,发布相关:软件生成exe文件 + 文件打包】
  • #HarmonyOS:Web组件的使用
  • #if和#ifdef区别
  • #多叉树深度遍历_结合深度学习的视频编码方法--帧内预测
  • ( 用例图)定义了系统的功能需求,它是从系统的外部看系统功能,并不描述系统内部对功能的具体实现
  • (1)无线电失控保护(二)
  • (2)STM32单片机上位机
  • (2/2) 为了理解 UWP 的启动流程,我从零开始创建了一个 UWP 程序
  • (Bean工厂的后处理器入门)学习Spring的第七天
  • (C++17) std算法之执行策略 execution
  • (SpringBoot)第七章:SpringBoot日志文件
  • (十八)用JAVA编写MP3解码器——迷你播放器
  • (译) 函数式 JS #1:简介
  • *p++,*(p++),*++p,(*p)++区别?
  • .NET MVC第五章、模型绑定获取表单数据
  • .NET/C# 获取一个正在运行的进程的命令行参数
  • .NET/C# 使用 #if 和 Conditional 特性来按条件编译代码的不同原理和适用场景
  • .net中生成excel后调整宽度
  • .sdf和.msp文件读取