树的遍历:
1、前序遍历
前序遍历(DLR,lchild,data,rchild),是二叉树遍历的一种,也叫做先根遍历、先序遍历、前序周游,可记做根左右。前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。
前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。在遍历左、右子树时,仍然先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。
若二叉树为空则结束返回,否则:
-
访问根结点。
-
前序遍历左子树。
-
前序遍历右子树 。
需要注意的是:遍历左右子树时仍然采用前序遍历方法。
如图所示二叉树
前序遍历结果:ABDECF
已知后序遍历和中序遍历,就能确定前序遍历。
其实在遍历二叉树的时候有三次遍历, 比如:
前序遍历:A->B->D->D(D左子节点并返回到D)->D(D右子节点并返回到D)->B->E->E(左)->E(右)->->B->A->C->F->F(左)->F(右)->C->C(右),所以可以用栈结构,把遍历到的节点压进栈,没子节点时再出栈。也可以用递归的方式,递归的输出当前节点,然后递归的输出左子节点,最后递归的输出右子节点。直接看代码更能理解:
import java.util.Stack; //前序遍历的递归实现与非递归实现 public class Test { public static void main(String[] args) { // 以数组形式生成一棵完全二叉树 TreeNode[] node = new TreeNode[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { node[i] = new TreeNode(i); } for (int i = 0; i < 10; i++) { if (i * 2 + 1 < 10) node[i].left = node[i * 2 + 1]; if (i * 2 + 2 < 10) node[i].right = node[i * 2 + 2]; } preOrderRe(node[0]); } // 递归实现 public static void preOrderRe(TreeNode biTree) { System.out.println(biTree.value); TreeNode leftTree = biTree.left; if (leftTree != null) { preOrderRe(leftTree); } TreeNode rightTree = biTree.right; if (rightTree != null) { preOrderRe(rightTree); } } // 非递归实现 public static void preOrder(TreeNode biTree) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>(); while (biTree != null || !stack.isEmpty()) { while (biTree != null) { System.out.println(biTree.value); stack.push(biTree); biTree = biTree.left; } if (!stack.isEmpty()) { biTree = stack.pop(); biTree = biTree.right; } } } } // 节点结构 class TreeNode { int value; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int value) { this.value = value; } }
2.中序遍历
中序遍历(LDR)是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。在二叉树中,先左后根再右。巧记:左根右。中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。若二叉树为空则结束返回,否则:
- 中序遍历左子树
- 访问根结点
- 中序遍历右子树
如图所示二叉树
中序遍历结果:DBEAFC
public class Test { public static void main(String[] args) { // 以数组形式生成一棵完全二叉树 TreeNode[] node = new TreeNode[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { node[i] = new TreeNode(i); } for (int i = 0; i < 10; i++) { if (i * 2 + 1 < 10) node[i].left = node[i * 2 + 1]; if (i * 2 + 2 < 10) node[i].right = node[i * 2 + 2]; } midOrderRe(node[0]); System.out.println(); midOrder(node[0]); } // 中序遍历递归实现 public static void midOrderRe(TreeNode biTree) { if (biTree == null) return; else { midOrderRe(biTree.left); System.out.println(biTree.value); midOrderRe(biTree.right); } } // 中序遍历费递归实现 public static void midOrder(TreeNode biTree) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>(); while (biTree != null || !stack.isEmpty()) { while (biTree != null) { stack.push(biTree); biTree = biTree.left; } if (!stack.isEmpty()) { biTree = stack.pop(); System.out.println(biTree.value); biTree = biTree.right; } } } } //节点结构 class TreeNode { int value; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int value) { this.value = value; } }
3、后序遍历(难点)
后序遍历(LRD)是二叉树遍历的一种,也叫做后根遍历、后序周游,可记做左右根。后序遍历有递归算法和非递归算法两种。在二叉树中,先左后右再根。巧记:左右根。
后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点。即:
若二叉树为空则结束返回,
否则:
-
后序遍历左子树
-
后序遍历右子树
-
访问根结点
如图所示二叉树
后序遍历结果:DEBFCA
已知前序遍历和中序遍历,就能确定后序遍历。
算法核心思想:
首先要搞清楚先序、中序、后序的非递归算法共同之处:用栈来保存先前走过的路径,以便可以在访问完子树后,可以利用栈中的信息,回退到当前节点的双亲节点,进行下一步操作。
后序遍历的非递归算法是三种顺序中最复杂的,原因在于,后序遍历是先访问左、右子树,再访问根节点,而在非递归算法中,利用栈回退到时,并不知道是从左子树回退到根节点,还是从右子树回退到根节点,如果从左子树回退到根节点,此时就应该去访问右子树,而如果从右子树回退到根节点,此时就应该访问根节点。所以相比前序和后序,必须得在压栈时添加信息,以便在退栈时可以知道是从左子树返回,还是从右子树返回进而决定下一步的操作。
public class Test { public static void main(String[] args) { // 以数组形式生成一棵完全二叉树 TreeNode[] node = new TreeNode[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { node[i] = new TreeNode(i); } for (int i = 0; i < 10; i++) { if (i * 2 + 1 < 10) node[i].left = node[i * 2 + 1]; if (i * 2 + 2 < 10) node[i].right = node[i * 2 + 2]; } postOrderRe(node[0]); System.out.println("***"); postOrder(node[0]); } // 后序遍历递归实现 public static void postOrderRe(TreeNode biTree) { if (biTree == null) return; else { postOrderRe(biTree.left); postOrderRe(biTree.right); System.out.println(biTree.value); } } public static void postOrder(TreeNode biTree) {//后序遍历非递归实现 //在辅助栈里表示左节点 int left = 1; //在辅助栈里表示右节点 int right = 2; Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>(); // 辅助栈,用来判断子节点返回父节点时处于左节点还是右节点。 Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>(); // 将节点压入栈1,并在栈2将节点标记为左节点 while (biTree != null || !stack.empty()) { while (biTree != null) { stack.push(biTree); stack2.push(left); biTree = biTree.left; } // 如果是从右子节点返回父节点,则任务完成,将两个栈的栈顶弹出 while (!stack.empty() && stack2.peek() == right) { stack2.pop(); System.out.println(stack.pop().value); } // 如果是从左子节点返回父节点,则将标记改为右子节点 if (!stack.empty() && stack2.peek() == left) { stack2.pop(); stack2.push(right); biTree = stack.peek().right; } } } } // 节点结构 class TreeNode { int value; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int value) { this.value = value; } }
4、层次遍历
与树的前中后序遍历的 DFS 思想不同,层次遍历用到的是 BFS 思想。一般 DFS 用递归去实现(也可以用栈实现),BFS 需要用队列去实现。
层次遍历的步骤是:
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对于不为空的结点,先把该结点加入到队列中
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从队中拿出结点,如果该结点的左右结点不为空,就分别把左右结点加入到队列中
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重复以上操作直到队列为空
//层次遍历 public static void levelOrder(TreeNode biTree) { if(biTree == null) return; LinkedList<TreeNode> list = new LinkedList<TreeNode>(); list.add(biTree); TreeNode currentNode; while(!list.isEmpty()) { currentNode = list.poll(); System.out.println(currentNode.value); if(currentNode.left != null) list.add(currentNode.left); if(currentNode.right != null) list.add(currentNode.right); } }