数据结构之二叉树

二叉树的定义：

二叉树是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树的形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。     二叉树(BinaryTree)是n(n≥0)个结点的有限集，它或者是空集(n=0)，或者由一个根结点及两棵互不相交的、分别称作这个根的左子树和右子树的二叉树组成。     这个定义是递归的。由于左、右子树也是二叉树， 因此子树也可为空树。下图中展现了五种不同基本形态的二叉树。

 

 

    其中 (a) 为空树， (b) 为仅有一个结点的二叉树， (c) 是仅有左子树而右子树为空的二叉树， (d) 是仅有右子树而左子树为空的二叉树， (e) 是左、右子树均非空的二叉树。这里应特别注意的是，二叉树的左子树和右子树是严格区分并且不能随意颠倒的，图 (c) 与图 (d) 就是两棵不同的二叉树。

二叉树的遍历

对于二叉树来讲最主要、最基本的运算是遍历。     遍历二叉树 是指以一定的次序访问二叉树中的每个结点。所谓 访问结点 是指对结点进行各种操作的简称。例如，查询结点数据域的内容，或输出它的值，或找出结点位置，或是执行对结点的其他操作。遍历二叉树的过程实质是把二叉树的结点进行线性排列的过程。假设遍历二叉树时访问结点的操作就是输出结点数据域的值，那么遍历的结果得到一个线性序列。

从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：     　（1）访问结点本身(N)，     　（2）遍历该结点的左子树(L)，     　（3）遍历该结点的右子树(R)。 以上三种操作有六种执行次序：     　NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。 注意：     前三种次序与后三种次序对称，故只讨论先左后右的前三种次序。 　　由于被访问的结点必是某子树的根，所以N(Node)、L(Left subtlee)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。

二叉树的java实现

首先创建一棵二叉树如下图，然后对这颗二叉树进行遍历操作（遍历操作的实现分为递归实现和非递归实现），同时还提供一些方法如获取双亲结点、获取左孩子、右孩子等。

代码实现：

package study_02.datastructure.tree;

import java.util.Stack;

/**
 * 二叉树的链式存储
 */
public class BinaryTree {

	
	private TreeNode root=null;
	
	public BinaryTree(){
		root=new TreeNode(1,"rootNode(A)");
	}
	
	/**
	 * 创建一棵二叉树
	 * 
	 *           A
	 *     B          C
	 *  D     E            F
	 *  
	 * @param root
	 * @author WWX
	 */
	public void createBinTree(TreeNode root){
		TreeNode newNodeB = new TreeNode(2,"B");
        TreeNode newNodeC = new TreeNode(3,"C");
        TreeNode newNodeD = new TreeNode(4,"D");
        TreeNode newNodeE = new TreeNode(5,"E");
        TreeNode newNodeF = new TreeNode(6,"F");
        root.leftChild=newNodeB;
        root.rightChild=newNodeC;
        root.leftChild.leftChild=newNodeD;
        root.leftChild.rightChild=newNodeE;
        root.rightChild.rightChild=newNodeF;
	}
	
	
	public boolean isEmpty(){
		return root==null;
	}

	//树的高度
	public int height(){
		return height(root);
	}
	
	//节点个数
	public int size(){
		return size(root);
	}
	
	
	private int height(TreeNode subTree){
		if(subTree==null)
			return 0;//递归结束：空树高度为0
		else{
			int i=height(subTree.leftChild);
			int j=height(subTree.rightChild);
			return (i0){
			while(node!=null){
				visted(node);
				stack.push(node);
				node=node.leftChild;
			}
			while(stack.size()>0){
				node=stack.pop();
				node=node.rightChild;
			} 
		}
	}
	
	//中序遍历的非递归实现
	public void nonRecInOrder(TreeNode p){
		Stack stack =new Stack();
		TreeNode node =p;
		while(node!=null||stack.size()>0){
			//存在左子树
			while(node!=null){
				stack.push(node);
				node=node.leftChild;
			}
			//栈非空
			if(stack.size()>0){
				node=stack.pop();
				visted(node);
				node=node.rightChild;
			}
		}
	}
	
	//后序遍历的非递归实现
	public void noRecPostOrder(TreeNode p){
		Stack stack=new Stack();
		TreeNode node =p;
		while(p!=null){
			//左子树入栈
			for(;p.leftChild!=null;p=p.leftChild){
				stack.push(p);
			}
			//当前结点无右子树或右子树已经输出
			while(p!=null&&(p.rightChild==null||p.rightChild==node)){
				visted(p);
				//纪录上一个已输出结点
				node =p;
				if(stack.empty())
					return;
				p=stack.pop();
			}
			//处理右子树
			stack.push(p);
			p=p.rightChild;
		}
	}
	public void visted(TreeNode subTree){
		subTree.isVisted=true;
		System.out.println("key:"+subTree.key+"--name:"+subTree.data);;
	}
	
	
	/**
	 * 二叉树的节点数据结构
	 * @author WWX
	 */
	private class  TreeNode{
		private int key=0;
		private String data=null;
		private boolean isVisted=false;
		private TreeNode leftChild=null;
		private TreeNode rightChild=null;
		
		public TreeNode(){}
		
		/**
		 * @param key  层序编码
		 * @param data 数据域
		 */
		public TreeNode(int key,String data){
			this.key=key;
			this.data=data;
			this.leftChild=null;
			this.rightChild=null;
		}


	}
	
	
	//测试
	public static void main(String[] args) {
        BinaryTree bt = new BinaryTree();
        bt.createBinTree(bt.root);
        System.out.println("the size of the tree is " + bt.size());
        System.out.println("the height of the tree is " + bt.height());
        
        System.out.println("*******(前序遍历)[ABDECF]遍历*****************");
        bt.preOrder(bt.root);
        
        System.out.println("*******(中序遍历)[DBEACF]遍历*****************");
        bt.inOrder(bt.root);
       
        System.out.println("*******(后序遍历)[DEBFCA]遍历*****************");
        bt.postOrder(bt.root);
        
        System.out.println("***非递归实现****(前序遍历)[ABDECF]遍历*****************");
        bt.nonRecPreOrder(bt.root);
        
        System.out.println("***非递归实现****(中序遍历)[DBEACF]遍历*****************");
        bt.nonRecInOrder(bt.root);
        
        System.out.println("***非递归实现****(后序遍历)[DEBFCA]遍历*****************");
        bt.noRecPostOrder(bt.root);
    }
}

输出结果

the size of the tree is 6 the height of the tree is 3 *******(前序遍历)[ABDECF]遍历***************** key:1--name:rootNode(A) key:2--name:B key:4--name:D key:5--name:E key:3--name:C key:6--name:F *******(中序遍历)[DBEACF]遍历***************** key:4--name:D key:2--name:B key:5--name:E key:1--name:rootNode(A) key:3--name:C key:6--name:F *******(后序遍历)[DEBFCA]遍历***************** key:4--name:D key:5--name:E key:2--name:B key:6--name:F key:3--name:C key:1--name:rootNode(A) ***非递归实现****(前序遍历)[ABDECF]遍历***************** key:1--name:rootNode(A) key:2--name:B key:4--name:D key:5--name:E key:3--name:C key:6--name:F ***非递归实现****(中序遍历)[DBEACF]遍历***************** key:4--name:D key:2--name:B key:5--name:E key:1--name:rootNode(A) key:3--name:C key:6--name:F ***非递归实现****(后序遍历)[DEBFCA]遍历***************** key:4--name:D key:5--name:E key:2--name:B key:6--name:F key:3--name:C key:1--name:rootNode(A)

通过例子我们可以详细了解二叉树的前，中，后三种排序方式，对于常用的二叉树排序及其优化，请持续 关注我的博客