数据结构:二叉树的各种操作(递归，非递归遍历，树深度，结点个数等)

二叉树建立

先给出结点结构:

static class Node {
 public int val;
 public Node left;
 public Node right;

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

两种建立方式:

• 可以根据二叉树根节点和左右子结点的下标关系递归建立二叉树，层次输入二叉树结点；
• 也可以使用输入流前序建立二叉树(注意空树要输入-1)；

1、根据下标关系

// given a arr to build
static Node createTree(int arr[], int i) {
 if (i >= arr.length || arr[i] == -1)
 return null;
 Node root = new Node(arr[i]);
 root.left = createTree(arr, 2 * i + 1);
 root.right = createTree(arr, 2 * i + 2);
 return root;
}

大致过程如下:

2、前序输入(cin)建立

// cin method 
static Node buildTree(Scanner cin) {
 Node root = null;
 int data = cin.nextInt();
 if (data != -1) {
 root = new Node(data);
 root.left = buildTree(cin);
 root.right = buildTree(cin);
 }
 return root;
}

过程如下:

前序遍历

1、递归前序

static void preOrder(Node T) {
 if (T == null)
 return;
 System.out.print(T.val + " ");
 preOrder(T.left);
 preOrder(T.right);
}

2、非递归前序

前序遍历顺序为: 根结点->左子树->右子树，所以对于正在访问的根结点，可以直接访问，访问完之后，按照相同的方式访问左子树，再访问右子树，过程如下 :

• 如果当前节点p不为空，访问结点p，并将结点p入栈，并继续访问左子树(直到左子树为空)；
• 否则将栈顶元素出栈，并访问栈顶的元素的右子树；
• 直到栈为空且p为空，循环结束。

代码:

static void iterativePre(Node root) {
 Stack<Node> s = new Stack<>();
 Node p = root;
 while (!s.empty() || p != null) {
 if (p != null) {//也可以写一个while循环，直到左子树为空
 s.push(p);
 System.out.print(p.val + " ");
 p = p.left;
 } else {
 p = s.pop();
 p = p.right;
 }
 }
}

也可以将上面的一直访问到左子树为空写成一个while循环:

static void iterativePre2(Node root) {
 Stack<Node> s = new Stack<>();
 Node p = root;
 while (!s.empty() || p != null) {
 while (p != null) { // while循环，直到左子树为空
 s.push(p);
 System.out.print(p.val + " ");
 p = p.left;
 }
 p = s.pop();
 p = p.right;
 }
}

还有另外一种写法是:

• 先把根节点入栈，然后每次出栈一个元素，先访问这个元素，然后如果它的右子树存在，就入栈，如果它的左子树存在也入栈；
• 为什么要先入右子树呢，因为，前序遍历是中->左->右，而栈可以逆序，所以先右再左；

这个方法在后续遍历的双栈法中有体现，那个只是这个稍微的修改。

static void iterativePre3(Node root) {
 if (root == null)
 return;
 Node p = root;
 Stack<Node> stack = new Stack<>();
 stack.add(p);
 while (!stack.isEmpty()) {
 p = stack.pop();
 System.out.print(p.val + " ");
 if (p.right != null)// 先右再左即可
 stack.push(p.right);
 if (p.left != null)
 stack.push(p.left);
 }
}

中序遍历

1、递归中序

static void inOrder(Node T) {
 if (T == null)
 return;
 inOrder(T.left);
 System.out.print(T.val + " ");
 inOrder(T.right);
}

2、非递归中序

中序遍历 : 左子树->根->右子树，过程如下：

• 当前节点不空!= null，压入栈中(和前序遍历不同的是，不需要打印)，当前节点向左；
• 当前节点为空== null，从栈中拿出一个并且打印(在这里打印) ，当前节点向右；

直到栈为空且p为空，循环结束。

/**
* 1)、当前节点不空(!=null)，压入栈中(和前序遍历不同的是，不需要打印)，当前节点向左；
* 2)、当前节点为空(==null)，从栈中拿出一个并且打印(在这里打印) ，当前节点向右；
*/
static void iterativeIn(Node root) {
 if (root == null)
 return;
 Stack<Node> s = new Stack<>();
 Node p = root;
 while (!s.empty() || p != null) {
 if (p != null) {
 s.push(p);
 p = p.left;
 } else {
 p = s.pop();
 System.out.print(p.val + " "); //在这里打印
 p = p.right;
 }
 }
}

同理，那个一直访问左孩子那里也可以改成whlie:

static void iterativeIn2(Node root) {
 if (root == null)
 return;
 Stack<Node> s = new Stack<>();
 Node p = root;
 while (!s.empty() || p != null) {
 while (p != null) { //这里改成while
 s.push(p);
 p = p.left;
 }
 p = s.pop();
 System.out.print(p.val + " "); //在这里打印
 p = p.right;
 }
}

后序遍历

1、递归后序

static void postOrder(Node T) {
 if (T == null)
 return;
 postOrder(T.left);
 postOrder(T.right);
 System.out.print(T.val + " ");
}

2、非递归后序

1)、双栈法

这个其实就是非递归前序(iterativePre3)的稍微一点改进。

• 首先，前序遍历入栈(iterativePre3)的顺序是先 右　再左；
• 这时，我们可以做到反过来先　左　再右，这样遍历的顺序可以做到 "中右左"，而后续遍历是 "左右中"，正好是前面那个的相反，所以我们再使用一个栈反转保存即可；

代码:

/**
* 非递归后续1(双栈法解决非递归后续)
* 后续遍历是要实现　　　左->右->中
* 这个方法和前序遍历的第二种方法　只是多了一个栈而已
* 因为　前序遍历是 中->左->右　　压栈顺序是 右->左
* 这样，我们就很容易实现　中->右->左遍历　　压栈顺序是　左->右
* 而后续遍历是要实现 左->右->中，
* 我们把上面的　　中右左　压入到另一个栈中　就实现了　左右中
*/
static void iterativePos(Node root) {
 Stack<Node> s = new Stack<>(), s2 = new Stack<>();
 Node p;
 s.push(root);
 while (!s.empty()) {
 p = s.pop();
 s2.push(p);
 if (p.left != null) s.push(p.left); //这里是先左再右 (非递归前序是先右再左)
 if (p.right != null) s.push(p.right);
 }
 while (!s2.empty())
 System.out.print(s2.pop().val + " ");
}

2)、设置pre结点

过程如下:

• 对于任一结点p，先将其入栈；
• 可以访问的情况: ①若p不存在左孩子和右孩子，则可以直接访问它。②或者p存在左孩子或者右孩子，但是左孩子和右孩子都已经被访问过了，则也可以直接访问该结点；
• 若非上述两种情况，则将右孩子和左孩子依次入栈。这样可以保证每次取栈顶元素时，左孩子在右孩子前面被访问，根结点在左孩子和右孩子访问之后被访问；

代码:

/*** 非递归后续2(设置pre结点) */
static void iterativePos2(Node root) {
 Node cur, pre = null;
 Stack<Node> s = new Stack<>();
 s.push(root);
 while (!s.empty()) { 
 cur = s.peek();
 // 两种可以访问的情况
 if ((cur.left == null && cur.right == null) ||
 ((pre != null) && (pre == cur.left || pre == cur.right))) {
 System.out.print(cur.val + " ");
 s.pop();
 pre = cur;
 } else {
 if (cur.right != null) s.push(cur.right);
 if (cur.left != null) s.push(cur.left);
 }
 }
}

层次遍历

很简单。利用队列BFS即可，每次访问完p，若左右孩子存在，则入队，直至队空；

static void levelOrder(Node root) {
 if (root == null)
 return;
 Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
 queue.add(root);
 while (!queue.isEmpty()) {
 Node now = queue.poll();
 System.out.print(now.val + " ");
 if (now.left != null) queue.add(now.left);
 if (now.right != null) queue.add(now.right);
 }
}

寻找树中有没有值为x的结点

递归条件有两个，一个是为空代表没找到，找到了的话直接返回，否则递归查找左右子树。

//查找某个值为x的结点
static Node search(Node T, int x) {
 if (T == null)
 return null;
 if (T.val == x)
 return T;
 else {
 if (search(T.left, x) == null)
 return search(T.right, x);
 else
 return search(T.left, x);
 }
}

统计树中结点的个数

树中结点的个数等于根节点(1) + 左子树结点个数 + 右子树的个数，递归求解即可。

//统计结点个数
static int count(Node T) {
 if (T == null)
 return 0;
 else
 return count(T.left) + count(T.right) + 1;
}

计算树的高度

也是递归求解，左右子树的高度中的比较高的加上根节点就是树的高度。

//计算二叉树的深度
static int depth(Node T) {
 if (T == null)
 return 0;
 return Math.max(depth(T.left), depth(T.right)) + 1;
}

判断两棵树是不是相等

也是递归求解，两棵树相等，既要根节点的值相等，而且左右子树也要相等。

//判断两棵树是不是相等
static boolean is_SameTree(Node T1, Node T2) {
 if (T1 == null && T2 == null)
 return true;
 else {
 return T1 != null && T2 != null && T1.val == T2.val
 && is_SameTree(T1.left, T2.left) && is_SameTree(T1.right, T2.right);
 }
}