BST 汇总

参考：http://blog.csdn.net/fightforyourdream/article/details/16843303

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;

/**
 * http://blog.csdn.net/luckyxiaoqiang/article/details/7518888  轻松搞定面试中的二叉树题目
 * http://www.cnblogs.com/Jax/archive/2009/12/28/1633691.html  算法大全（3） 二叉树
 * 
 * TODO: 一定要能熟练地写出所有问题的递归和非递归做法！
 *
 * 1. 求二叉树中的节点个数: getNodeNumRec（递归），getNodeNum（迭代）
 * 2. 求二叉树的深度: getDepthRec（递归），getDepth 
 * 3. 前序遍历，中序遍历，后序遍历: preorderTraversalRec, preorderTraversal, inorderTraversalRec, postorderTraversalRec
 * (https://en.wikipedia.org/wiki/Tree_traversal#Pre-order_2)
 * 4.分层遍历二叉树（按层次从上往下，从左往右）: levelTraversal, levelTraversalRec（递归解法！）
 * 5. 将二叉查找树变为有序的双向链表: convertBST2DLLRec, convertBST2DLL
 * 6. 求二叉树第K层的节点个数：getNodeNumKthLevelRec, getNodeNumKthLevel
 * 7. 求二叉树中叶子节点的个数：getNodeNumLeafRec, getNodeNumLeaf
 * 8. 判断两棵二叉树是否相同的树：isSameRec, isSame
 * 9. 判断二叉树是不是平衡二叉树：isAVLRec
 * 10. 求二叉树的镜像（破坏和不破坏原来的树两种情况）：mirrorRec, mirrorCopyRec
 * 10.1 判断两个树是否互相镜像：isMirrorRec
 * 11. 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点：getLastCommonParent, getLastCommonParentRec, getLastCommonParentRec2
 * 12. 求二叉树中节点的最大距离：getMaxDistanceRec
 * 13. 由前序遍历序列和中序遍历序列重建二叉树：rebuildBinaryTreeRec
 * 14.判断二叉树是不是完全二叉树：isCompleteBinaryTree, isCompleteBinaryTreeRec
 * 
 */
public class TreeSummary {

    /*
                 1 
                /  
               2   3 
              /     
             4  5   6 
     */
    public static void main(String[] args) {
        TreeNode r1 = new TreeNode(1);
        TreeNode r2 = new TreeNode(2);
        TreeNode r3 = new TreeNode(3);
        TreeNode r4 = new TreeNode(4);
        TreeNode r5 = new TreeNode(5);
        TreeNode r6 = new TreeNode(6);
        
        r1.left = r2;
        r1.right = r3;
        r2.left = r4;
        r2.right = r5;
        r3.right = r6;
               
    }

    private static class TreeNode {
        int val;
        TreeNode left;
        TreeNode right;

        public TreeNode(int val) {
            this.val = val;
        }
    }

    /**
     * 求二叉树中的节点个数递归解法： O(n)
     * （1）如果二叉树为空，节点个数为0 
     * （2）如果二叉树不为空，二叉树节点个数 = 左子树节点个数 +
     *            右子树节点个数 + 1
     */
    public static int getNodeNumRec(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        } else {
            return getNodeNumRec(root.left) + getNodeNumRec(root.right) + 1;
        }
    }
    
    /**
     *  求二叉树中的节点个数迭代解法O(n)：基本思想同LevelOrderTraversal，
     *  即用一个Queue，在Java里面可以用LinkedList来模拟 
     */
    public static int getNodeNum(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return 0;
        }
        int count = 1;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.add(root);
        
        while(!queue.isEmpty()){
            TreeNode cur = queue.remove();      // 从队头位置移除
            if(cur.left != null){           // 如果有左孩子，加到队尾
                queue.add(cur.left);
                count++;
            }
            if(cur.right != null){      // 如果有右孩子，加到队尾
                queue.add(cur.right);
                count++;
            }
        }
        
        return count;
    }

    /**
     * 求二叉树的深度（高度） 递归解法： O(n)
     * （1）如果二叉树为空，二叉树的深度为0 
     * （2）如果二叉树不为空，二叉树的深度 = max(左子树深度， 右子树深度) + 1
     */
    public static int getDepthRec(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }

        int leftDepth = getDepthRec(root.left);
        int rightDepth = getDepthRec(root.right);
        return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;
    }
    
    /**
     * 求二叉树的深度（高度） 迭代解法： O(n)
     * 基本思想同LevelOrderTraversal，还是用一个Queue
     */
    public static int getDepth(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return 0;
        }
        
        int depth = 0;                          // 深度
        int currentLevelNodes = 1;      // 当前Level，node的数量
        int nextLevelNodes = 0;         // 下一层Level，node的数量
        
        LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.add(root);
        
        while( !queue.isEmpty() ){
            TreeNode cur = queue.remove();      // 从队头位置移除
            currentLevelNodes--;            // 减少当前Level node的数量
            if(cur.left != null){               // 如果有左孩子，加到队尾
                queue.add(cur.left);
                nextLevelNodes++;           // 并增加下一层Level node的数量
            }
            if(cur.right != null){          // 如果有右孩子，加到队尾
                queue.add(cur.right);
                nextLevelNodes++;
            }
            
            if(currentLevelNodes == 0){ // 说明已经遍历完当前层的所有节点
                depth++;                       // 增加高度
                currentLevelNodes = nextLevelNodes;     // 初始化下一层的遍历
                nextLevelNodes = 0;
            }
        }
        
        return depth;
    }
    
    

    /**
     * 前序遍历，中序遍历，后序遍历 前序遍历递归解法： 
     * （1）如果二叉树为空，空操作 
     * （2）如果二叉树不为空，访问根节点，前序遍历左子树，前序遍历右子树
     */
    public static void preorderTraversalRec(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        System.out.print(root.val + " ");
        preorderTraversalRec(root.left);
        preorderTraversalRec(root.right);
    }
    
    /**
     *  前序遍历迭代解法：用一个辅助stack，总是把右孩子放进栈
     *  http://www.youtube.com/watch?v=uPTCbdHSFg4
     */
    public static void preorderTraversal(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return;
        }
        
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();      // 辅助stack
        stack.push(root);
        
        while( !stack.isEmpty() ){
            TreeNode cur = stack.pop();     // 出栈栈顶元素
            System.out.print(cur.val + " ");
            
            // 关键点：要先压入右孩子，再压入左孩子，这样在出栈时会先打印左孩子再打印右孩子
            if(cur.right != null){
                stack.push(cur.right);
            }
            if(cur.left != null){
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }

    /**
     * 中序遍历递归解法 
     * （1）如果二叉树为空，空操作。 
     * （2）如果二叉树不为空，中序遍历左子树，访问根节点，中序遍历右子树
     */
    public static void inorderTraversalRec(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        inorderTraversalRec(root.left);
        System.out.print(root.val + " ");
        inorderTraversalRec(root.right);
    }
    
    /**
     * 中序遍历迭代解法 ，用栈先把根节点的所有左孩子都添加到栈内，
     * 然后输出栈顶元素，再处理栈顶元素的右子树
     * http://www.youtube.com/watch?v=50v1sJkjxoc
     * 
     * 还有一种方法能不用递归和栈，基于线索二叉树的方法，较麻烦以后补上
     * http://www.geeksforgeeks.org/inorder-tree-traversal-without-recursion-and-without-stack/
     */
    public static void inorderTraversal(TreeNode root){
        if(root == null){
            return;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
        TreeNode cur = root;
        
        while( true ){
            while(cur != null){     // 先添加一个非空节点所有的左孩子到栈
                stack.push(cur);
                cur = cur.left;
            }
            
            if(stack.isEmpty()){
                break;
            }
                
            // 因为此时已经没有左孩子了，所以输出栈顶元素
            cur = stack.pop();
            System.out.print(cur.val + " ");
            cur = cur.right;    // 准备处理右子树
        }
    }

    /**
     * 后序遍历递归解法 
     * （1）如果二叉树为空，空操作 
     * （2）如果二叉树不为空，后序遍历左子树，后序遍历右子树，访问根节点
     */
    public static void postorderTraversalRec(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        postorderTraversalRec(root.left);
        postorderTraversalRec(root.right);
        System.out.print(root.val + " ");
    }
    
    /**
     *  后序遍历迭代解法
     *  http://www.youtube.com/watch?v=hv-mJUs5mvU
     *  
     */
    public static void postorderTraversal(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        
        Stack<TreeNode> s = new Stack<TreeNode>();      // 第一个stack用于添加node和它的左右孩子
        Stack<TreeNode> output = new Stack<TreeNode>();// 第二个stack用于翻转第一个stack输出
        
        s.push(root);
        while( !s.isEmpty() ){      // 确保所有元素都被翻转转移到第二个stack
            TreeNode cur = s.pop(); // 把栈顶元素添加到第二个stack
            output.push(cur);       
            
            if(cur.left != null){       // 把栈顶元素的左孩子和右孩子分别添加入第一个stack
                s.push(cur.left);
            }
            if(cur.right != null){
                s.push(cur.right);
            }
        }
        
        while( !output.isEmpty() ){ // 遍历输出第二个stack，即为后序遍历
            System.out.print(output.pop().val + " ");
        }
    }

    /**
     * 分层遍历二叉树（按层次从上往下，从左往右）迭代
     * 相当于广度优先搜索，使用队列实现。队列初始化，将根节点压入队列。当队列不为空，进行如下操作：弹出一个节点
     * ，访问，若左子节点或右子节点不为空，将其压入队列
     */
    public static void levelTraversal(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.push(root);

        while (!queue.isEmpty()) {
            TreeNode cur = queue.removeFirst();
            System.out.print(cur.val + " ");
            if (cur.left != null) {
                queue.add(cur.left);
            }
            if (cur.right != null) {
                queue.add(cur.right);
            }
        }
    }
    
    /**
     *  分层遍历二叉树（递归）
     *  很少有人会用递归去做level traversal
     *  基本思想是用一个大的ArrayList，里面包含了每一层的ArrayList。
     *  大的ArrayList的size和level有关系
     *  
     *  这是我目前见到的最好的递归解法！
     *  http://discuss.leetcode.com/questions/49/binary-tree-level-order-traversal#answer-container-2543
     */
    public static void levelTraversalRec(TreeNode root) {
        ArrayList<ArrayList<Integer>> ret = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
        dfs(root, 0, ret);
        System.out.println(ret);
    }
    
    private static void dfs(TreeNode root, int level, ArrayList<ArrayList<Integer>> ret){
        if(root == null){
            return;
        }
        
        // 添加一个新的ArrayList表示新的一层
        if(level >= ret.size()){
            ret.add(new ArrayList<Integer>());
        }
        
        ret.get(level).add(root.val);   // 把节点添加到表示那一层的ArrayList里
        dfs(root.left, level+1, ret);       // 递归处理下一层的左子树和右子树
        dfs(root.right, level+1, ret);
    }
    

    /**
     * 将二叉查找树变为有序的双向链表 要求不能创建新节点，只调整指针。 
     * 递归解法：
     * 参考了http://stackoverflow.com/questions/11511898/converting-a-binary-search-tree-to-doubly-linked-list#answer-11530016
     * 感觉是最清晰的递归解法，但要注意递归完，root会在链表的中间位置，因此要手动
     * 把root移到链表头或链表尾
     */
    public static TreeNode convertBST2DLLRec(TreeNode root) {
        root = convertBST2DLLSubRec(root);
        
        // root会在链表的中间位置，因此要手动把root移到链表头
        while(root.left != null){
            root = root.left;
        }
        return root;
    }
    
    /**
     *  递归转换BST为双向链表(DLL)
     */
    public static TreeNode convertBST2DLLSubRec(TreeNode root){
        if(root==null || (root.left==null && root.right==null)){
            return root;
        }
        
        TreeNode tmp = null;
        if(root.left != null){          // 处理左子树
            tmp = convertBST2DLLSubRec(root.left);
            while(tmp.right != null){   // 寻找最右节点
                tmp = tmp.right;
            }
            tmp.right = root;       // 把左子树处理后结果和root连接
            root.left = tmp;
        }
        if(root.right != null){     // 处理右子树
            tmp = convertBST2DLLSubRec(root.right);
            while(tmp.left != null){    // 寻找最左节点
                tmp = tmp.left;
            }
            tmp.left = root;        // 把右子树处理后结果和root连接
            root.right = tmp;
        }
        return root;
    }
    
    /**
     * 将二叉查找树变为有序的双向链表 迭代解法
//   * 类似inorder traversal的做法
     */
    public static TreeNode convertBST2DLL(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return null;
        }
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
        TreeNode cur = root;        // 指向当前处理节点
        TreeNode old = null;            // 指向前一个处理的节点
        TreeNode head = null;       // 链表头
        
        while( true ){
            while(cur != null){     // 先添加一个非空节点所有的左孩子到栈
                stack.push(cur);
                cur = cur.left;
            }
            
            if(stack.isEmpty()){
                break;
            }
                
            // 因为此时已经没有左孩子了，所以输出栈顶元素
            cur = stack.pop();
            if(old != null){
                old.right = cur;
            }
            if(head == null){       // /第一个节点为双向链表头节点
                head = cur;
            }
            
            old = cur;          // 更新old
            cur = cur.right;    // 准备处理右子树
        }
        
        return head;
    }

    /**
     * 求二叉树第K层的节点个数   递归解法： 
     * （1）如果二叉树为空或者k<1返回0
     * （2）如果二叉树不为空并且k==1，返回1
     * （3）如果二叉树不为空且k>1，返回root左子树中k-1层的节点个数与root右子树k-1层节点个数之和
     * 
     * 求以root为根的k层节点数目 等价于 求以root左孩子为根的k-1层（因为少了root那一层）节点数目 加上
     * 以root右孩子为根的k-1层（因为少了root那一层）节点数目
     * 
     * 所以遇到树，先把它拆成左子树和右子树，把问题降解
     * 
     */
    public static int getNodeNumKthLevelRec(TreeNode root, int k) {
        if (root == null || k < 1) {
            return 0;
        }

        if (k == 1) {
            return 1;
        }
        int numLeft = getNodeNumKthLevelRec(root.left, k - 1);      // 求root左子树的k-1层节点数
        int numRight = getNodeNumKthLevelRec(root.right, k - 1);    // 求root右子树的k-1层节点数
        return numLeft + numRight;
    }
    
    /**
     *  求二叉树第K层的节点个数   迭代解法： 
     *  同getDepth的迭代解法
     */
    public static int getNodeNumKthLevel(TreeNode root, int k){
        if(root == null){
            return 0;
        }
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.add(root);
        
        int i = 1;
        int currentLevelNodes = 1;      // 当前Level，node的数量
        int nextLevelNodes = 0;         // 下一层Level，node的数量
        
        while( !queue.isEmpty() && i<k){
            TreeNode cur = queue.remove();      // 从队头位置移除
            currentLevelNodes--;            // 减少当前Level node的数量
            if(cur.left != null){               // 如果有左孩子，加到队尾
                queue.add(cur.left);
                nextLevelNodes++;           // 并增加下一层Level node的数量
            }
            if(cur.right != null){          // 如果有右孩子，加到队尾
                queue.add(cur.right);
                nextLevelNodes++;
            }
            
            if(currentLevelNodes == 0){ // 说明已经遍历完当前层的所有节点
                currentLevelNodes = nextLevelNodes;     // 初始化下一层的遍历
                nextLevelNodes = 0;
                i++;            // 进入到下一层
            }
        }
        
        return currentLevelNodes;
    }

    /**
     * 求二叉树中叶子节点的个数（递归）
     */
    public static int getNodeNumLeafRec(TreeNode root) {
        // 当root不存在，返回空
        if (root == null) {
            return 0;
        }

        // 当为叶子节点时返回1
        if (root.left == null && root.right == null) {
            return 1;
        }

        // 把一个树拆成左子树和右子树之和，原理同上一题
        return getNodeNumLeafRec(root.left) + getNodeNumLeafRec(root.right);
    }
    
    /**
     *  求二叉树中叶子节点的个数（迭代）
     *  还是基于Level order traversal
     */
    public static int getNodeNumLeaf(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return 0;
        }
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.add(root);
        
        int leafNodes = 0;              // 记录上一个Level，node的数量
        
        while( !queue.isEmpty() ){
            TreeNode cur = queue.remove();      // 从队头位置移除
            if(cur.left != null){               // 如果有左孩子，加到队尾
                queue.add(cur.left);
            }
            if(cur.right != null){              // 如果有右孩子，加到队尾
                queue.add(cur.right);
            }
            if(cur.left==null && cur.right==null){          // 叶子节点
                leafNodes++;
            }
        }
        
        return leafNodes;
    }

    /**
     * 判断两棵二叉树是否相同的树。
     * 递归解法： 
     * （1）如果两棵二叉树都为空，返回真
     * （2）如果两棵二叉树一棵为空，另一棵不为空，返回假 
     * （3）如果两棵二叉树都不为空，如果对应的左子树和右子树都同构返回真，其他返回假
     */
    public static boolean isSameRec(TreeNode r1, TreeNode r2) {
        // 如果两棵二叉树都为空，返回真
        if (r1 == null && r2 == null) {
            return true;
        }
        // 如果两棵二叉树一棵为空，另一棵不为空，返回假
        else if (r1 == null || r2 == null) {
            return false;
        }

        if(r1.val != r2.val){
            return false;
        }
        boolean leftRes = isSameRec(r1.left, r2.left);      // 比较对应左子树
        boolean rightRes = isSameRec(r1.right, r2.right); // 比较对应右子树
        return leftRes && rightRes;
    }
    
    /**
     * 判断两棵二叉树是否相同的树（迭代）
     * 遍历一遍即可，这里用preorder
     */
    public static boolean isSame(TreeNode r1, TreeNode r2) {
        // 如果两个树都是空树，则返回true
        if(r1==null && r2==null){
            return true;
        }
        
        // 如果有一棵树是空树，另一颗不是，则返回false
        if(r1==null || r2==null){
            return false;
        }
        
        Stack<TreeNode> s1 = new Stack<TreeNode>();
        Stack<TreeNode> s2 = new Stack<TreeNode>();
        
        s1.push(r1);
        s2.push(r2);
        
        while(!s1.isEmpty() && !s2.isEmpty()){
            TreeNode n1 = s1.pop();
            TreeNode n2 = s2.pop();
            if(n1==null && n2==null){
                continue;
            }else if(n1!=null && n2!=null && n1.val==n2.val){
                s1.push(n1.right);
                s1.push(n1.left);
                s2.push(n2.right);
                s2.push(n2.left);
            }else{
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    /**
     * 判断二叉树是不是平衡二叉树 递归解法： 
     * （1）如果二叉树为空，返回真
     * （2）如果二叉树不为空，如果左子树和右子树都是AVL树并且左子树和右子树高度相差不大于1，返回真，其他返回假
     */
    public static boolean isAVLRec(TreeNode root) {
        if(root == null){           // 如果二叉树为空，返回真
            return true;
        }
        
        // 如果左子树和右子树高度相差大于1，则非平衡二叉树, getDepthRec()是前面实现过的求树高度的方法
        if(Math.abs(getDepthRec(root.left) - getDepthRec(root.right)) > 1){
            return false;
        }
        
        // 递归判断左子树和右子树是否为平衡二叉树
        return isAVLRec(root.left) && isAVLRec(root.right);
    }
    

    /**
     * 求二叉树的镜像 递归解法： 
     * （1）如果二叉树为空，返回空
     * （2）如果二叉树不为空，求左子树和右子树的镜像，然后交换左子树和右子树
     */
    // 1. 破坏原来的树，把原来的树改成其镜像
    public static TreeNode mirrorRec(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return null;
        }

        TreeNode left = mirrorRec(root.left);
        TreeNode right = mirrorRec(root.right);

        root.left = right;
        root.right = left;
        return root;
    }
    
    // 2. 不能破坏原来的树，返回一个新的镜像树
    public static TreeNode mirrorCopyRec(TreeNode root){
        if(root == null){
            return null;
        }
        
        TreeNode newNode = new TreeNode(root.val);
        newNode.left = mirrorCopyRec(root.right);
        newNode.right = mirrorCopyRec(root.left);
        
        return newNode;
    }
    
    // 3. 判断两个树是否互相镜像
    public static boolean isMirrorRec(TreeNode r1, TreeNode r2){
        // 如果两个树都是空树，则返回true
        if(r1==null && r2==null){
            return true;
        }
        
        // 如果有一棵树是空树，另一颗不是，则返回false
        if(r1==null || r2==null){
            return false;
        }
        
        // 如果两个树都非空树，则先比较根节点
        if(r1.val != r2.val){
            return false;
        }
        
        // 递归比较r1的左子树的镜像是不是r2右子树 和 
        // r1的右子树的镜像是不是r2左子树
        return isMirrorRec(r1.left, r2.right) && isMirrorRec(r1.right, r2.left);
    }
    
    // 1. 破坏原来的树，把原来的树改成其镜像
    public static void mirror(TreeNode root) {
        if(root == null){
            return;
        }
        
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
        stack.push(root);
        while( !stack.isEmpty() ){
            TreeNode cur = stack.pop();
            
            // 交换左右孩子
            TreeNode tmp = cur.right;
            cur.right = cur.left;
            cur.left = tmp;
            
            if(cur.right != null){
                stack.push(cur.right);
            }
            if(cur.left != null){
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }
    
    // 2. 不能破坏原来的树，返回一个新的镜像树
    public static TreeNode mirrorCopy(TreeNode root){
        if(root == null){
            return null;
        }
        
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
        Stack<TreeNode> newStack = new Stack<TreeNode>();
        stack.push(root);
        TreeNode newRoot = new TreeNode(root.val);
        newStack.push(newRoot);
        
        while( !stack.isEmpty() ){
            TreeNode cur = stack.pop();
            TreeNode newCur = newStack.pop();
            
            if(cur.right != null){
                stack.push(cur.right);
                newCur.left = new TreeNode(cur.right.val);
                newStack.push(newCur.left);
            }
            if(cur.left != null){
                stack.push(cur.left);
                newCur.right = new TreeNode(cur.left.val);
                newStack.push(newCur.right);
            }
        }
        
        return newRoot;
    }
    

    /**
     * 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点 
     * 递归解法： 
     * （1）如果两个节点分别在根节点的左子树和右子树，则返回根节点
     * （2）如果两个节点都在左子树，则递归处理左子树；如果两个节点都在右子树，则递归处理右子树
     */
    public static TreeNode getLastCommonParentRec(TreeNode root, TreeNode n1, TreeNode n2) {
        if (findNodeRec(root.left, n1)) {               // 如果n1在树的左子树
            if (findNodeRec(root.right, n2)) {      // 如果n2在树的右子树
                return root;                                // 返回根节点
            } else {            // 如果n2也在树的左子树
                return getLastCommonParentRec(root.left, n1, n2); // 递归处理
            }
        } else {                // 如果n1在树的右子树
            if (findNodeRec(root.left, n2)) {           // 如果n2在左子树
                return root;
            } else {                 // 如果n2在右子树
                return getLastCommonParentRec(root.right, n1, n2); // 递归处理
            }
        }
    }

    // 帮助方法，递归判断一个点是否在树里
    private static boolean findNodeRec(TreeNode root, TreeNode node) {
        if (root == null || node == null) {
            return false;
        }
        if (root == node) {
            return true;
        }

        // 先尝试在左子树中查找
        boolean found = findNodeRec(root.left, node);
        if (!found) {       // 如果查找不到，再在右子树中查找
            found = findNodeRec(root.right, node);
        }
        return found;
    }
    
    // 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点 （更加简洁版的递归）
    public static TreeNode getLastCommonParentRec2(TreeNode root, TreeNode n1, TreeNode n2) {
        if(root == null){
            return null;
        }
        
        // 如果有一个match，则说明当前node就是要找的最低公共祖先
        if(root.equals(n1) || root.equals(n2)){
            return root;
        }
        TreeNode commonInLeft = getLastCommonParentRec2(root.left, n1, n2);
        TreeNode commonInRight = getLastCommonParentRec2(root.right, n1, n2);
        
        // 如果一个左子树找到，一个在右子树找到，则说明root是唯一可能的最低公共祖先
        if(commonInLeft!=null && commonInRight!=null){
            return root;
        }
        
        // 其他情况是要不然在左子树要不然在右子树
        if(commonInLeft != null){
            return commonInLeft;
        }
        
        return commonInRight;
    }

    /**
     * 非递归解法： 
     * 先求从根节点到两个节点的路径，然后再比较对应路径的节点就行，最后一个相同的节点也就是他们在二叉树中的最低公共祖先节点
     */
    public static TreeNode getLastCommonParent(TreeNode root, TreeNode n1, TreeNode n2) {
        if (root == null || n1 == null || n2 == null) {
            return null;
        }

        ArrayList<TreeNode> p1 = new ArrayList<TreeNode>();
        boolean res1 = getNodePath(root, n1, p1);
        ArrayList<TreeNode> p2 = new ArrayList<TreeNode>();
        boolean res2 = getNodePath(root, n2, p2);

        if (!res1 || !res2) {
            return null;
        }

        TreeNode last = null;
        Iterator<TreeNode> iter1 = p1.iterator();
        Iterator<TreeNode> iter2 = p2.iterator();

        while (iter1.hasNext() && iter2.hasNext()) {
            TreeNode tmp1 = iter1.next();
            TreeNode tmp2 = iter2.next();
            if (tmp1 == tmp2) {
                last = tmp1;
            } else { // 直到遇到非公共节点
                break;
            }
        }
        return last;
    }

    // 把从根节点到node路径上所有的点都添加到path中
    private static boolean getNodePath(TreeNode root, TreeNode node, ArrayList<TreeNode> path) {
        if (root == null) {
            return false;
        }
        
        path.add(root);     // 把这个节点加到路径中
        if (root == node) {
            return true;
        }

        boolean found = false;
        found = getNodePath(root.left, node, path); // 先在左子树中找
        
        if (!found) {               // 如果没找到，再在右子树找
            found = getNodePath(root.right, node, path);
        }
        if (!found) {               // 如果实在没找到证明这个节点不在路径中，说明刚才添加进去的不是路径上的节点，删掉！
            path.remove(root);  
        }

        return found;
    }

    /**
     * 求二叉树中节点的最大距离 即二叉树中相距最远的两个节点之间的距离。 (distance / diameter)
     * 递归解法： 
     * （1）如果二叉树为空，返回0，同时记录左子树和右子树的深度，都为0
     * （2）如果二叉树不为空，最大距离要么是左子树中的最大距离，要么是右子树中的最大距离，
     * 要么是左子树节点中到根节点的最大距离+右子树节点中到根节点的最大距离，
     * 同时记录左子树和右子树节点中到根节点的最大距离。
     * 
     * http://www.cnblogs.com/miloyip/archive/2010/02/25/1673114.html
     * 
     * 计算一个二叉树的最大距离有两个情况:

        情况A: 路径经过左子树的最深节点，通过根节点，再到右子树的最深节点。
        情况B: 路径不穿过根节点，而是左子树或右子树的最大距离路径，取其大者。
        只需要计算这两个情况的路径距离，并取其大者，就是该二叉树的最大距离
     */
    public static Result getMaxDistanceRec(TreeNode root){
        if(root == null){
            Result empty = new Result(0, -1);       // 目的是让调用方 +1 后，把当前的不存在的 (NULL) 子树当成最大深度为 0
            return empty;
        }
        
        // 计算出左右子树分别最大距离
        Result lmd = getMaxDistanceRec(root.left);
        Result rmd = getMaxDistanceRec(root.right);
        
        Result res = new Result();
        res.maxDepth = Math.max(lmd.maxDepth, rmd.maxDepth) + 1;        // 当前最大深度
        // 取情况A和情况B中较大值
        res.maxDistance = Math.max( lmd.maxDepth+rmd.maxDepth, Math.max(lmd.maxDistance, rmd.maxDistance) );
        return res;
    }
    
    private static class Result{
        int maxDistance;
        int maxDepth;
        public Result() {
        }

        public Result(int maxDistance, int maxDepth) {
            this.maxDistance = maxDistance;
            this.maxDepth = maxDepth;
        }
    }
    
    /**
     * 13. 由前序遍历序列和中序遍历序列重建二叉树（递归）
     * 感觉这篇是讲的最为清晰的:
     * http://crackinterviewtoday.wordpress.com/2010/03/15/rebuild-a-binary-tree-from-inorder-and-preorder-traversals/
     * 文中还提到一种避免开额外空间的方法，等下次补上
     */
    public static TreeNode rebuildBinaryTreeRec(List<Integer> preOrder, List<Integer> inOrder){
        TreeNode root = null;
        List<Integer> leftPreOrder;
        List<Integer> rightPreOrder;
        List<Integer> leftInorder;
        List<Integer> rightInorder;
        int inorderPos;
        int preorderPos;
 
        if ((preOrder.size() != 0) && (inOrder.size() != 0))
        {
            // 把preorder的第一个元素作为root
            root = new TreeNode(preOrder.get(0));
 
            //  Based upon the current node data seperate the traversals into leftPreorder, rightPreorder,
            //  leftInorder, rightInorder lists
            // 因为知道root节点了，所以根据root节点位置，把preorder，inorder分别划分为 root左侧 和 右侧 的两个子区间
            inorderPos = inOrder.indexOf(preOrder.get(0));      // inorder序列的分割点
            leftInorder = inOrder.subList(0, inorderPos);
            rightInorder = inOrder.subList(inorderPos + 1, inOrder.size());
 
            preorderPos = leftInorder.size();                           // preorder序列的分割点
            leftPreOrder = preOrder.subList(1, preorderPos + 1);
            rightPreOrder = preOrder.subList(preorderPos + 1, preOrder.size());
 
            root.left = rebuildBinaryTreeRec(leftPreOrder, leftInorder);        // root的左子树就是preorder和inorder的左侧区间而形成的树
            root.right = rebuildBinaryTreeRec(rightPreOrder, rightInorder); // root的右子树就是preorder和inorder的右侧区间而形成的树
        }
 
        return root;
    }
    
    /**
        14.  判断二叉树是不是完全二叉树（迭代）
        若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，
        第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。
        有如下算法，按层次（从上到下，从左到右）遍历二叉树，当遇到一个节点的左子树为空时，
        则该节点右子树必须为空，且后面遍历的节点左右子树都必须为空，否则不是完全二叉树。
     */
    public static boolean isCompleteBinaryTree(TreeNode root){
        if(root == null){
            return false;
        }
        
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.add(root);
        boolean mustHaveNoChild = false;
        boolean result = true;
        
        while( !queue.isEmpty() ){
            TreeNode cur = queue.remove();
            if(mustHaveNoChild){    // 已经出现了有空子树的节点了，后面出现的必须为叶节点（左右子树都为空）  
                if(cur.left!=null || cur.right!=null){
                    result = false;
                    break;
                }
            } else {
                if(cur.left!=null && cur.right!=null){      // 如果左子树和右子树都非空，则继续遍历
                    queue.add(cur.left);
                    queue.add(cur.right);
                }else if(cur.left!=null && cur.right==null){    // 如果左子树非空但右子树为空，说明已经出现空节点，之后必须都为空子树
                    mustHaveNoChild = true;
                    queue.add(cur.left);
                }else if(cur.left==null && cur.right!=null){    // 如果左子树为空但右子树非空，说明这棵树已经不是完全二叉完全树！
                    result = false;
                    break;
                }else{          // 如果左右子树都为空，则后面的必须也都为空子树
                    mustHaveNoChild = true;
                }
            }
        }
        return result;
    }
    
    /**
     * 14.  判断二叉树是不是完全二叉树（递归）
     * http://stackoverflow.com/questions/1442674/how-to-determine-whether-a-binary-tree-is-complete
     * 
     */
    public static boolean isCompleteBinaryTreeRec(TreeNode root){
//      Pair notComplete = new Pair(-1, false);
//      return !isCompleteBinaryTreeSubRec(root).equalsTo(notComplete);
        return isCompleteBinaryTreeSubRec(root).height != -1;
    }
    
    // 递归判断是否满树（完美）
    public static boolean isPerfectBinaryTreeRec(TreeNode root){
        return isCompleteBinaryTreeSubRec(root).isFull;
    }
    
    // 递归，要创建一个Pair class来保存树的高度和是否已满的信息
    public static Pair isCompleteBinaryTreeSubRec(TreeNode root){
        if(root == null){
            return new Pair(0, true);
        }
        
        Pair left = isCompleteBinaryTreeSubRec(root.left);
        Pair right = isCompleteBinaryTreeSubRec(root.right);
        
        // 左树满节点，而且左右树相同高度，则是唯一可能形成满树（若右树也是满节点）的情况
        if(left.isFull && left.height==right.height){
            return new Pair(1+left.height, right.isFull);
        }
        
        // 左树非满，但右树是满节点，且左树高度比右树高一
        // 注意到如果其左树为非完全树，则它的高度已经被设置成-1，
        // 因此不可能满足第二个条件！
        if(right.isFull && left.height==right.height+1){
            return new Pair(1+left.height, false);
        }
        
        // 其他情况都是非完全树，直接设置高度为-1
        return new Pair(-1, false);
    }
    
    private static class Pair{
        int height;             // 树的高度
        boolean isFull;     // 是否是个满树

        public Pair(int height, boolean isFull) {
            this.height = height;
            this.isFull = isFull;
        }

        public boolean equalsTo(Pair obj){
            return this.height==obj.height && this.isFull==obj.isFull;
        }
    }
    
}