14、数据结构与算法-树结构-二叉树-笔记整理

为什么需要树形结构

数组结构的特点

优点:通过下标查找查找速度快、对有序数组可以通过二分查找提高速度
缺点:如果检索某个具体的值或者插入元素,会整体移动效率低

链表结构的特点

优点:插入效率高
缺点:检索时需要遍历所有节点查找

树形结构的特点

既保持了类似链表结构的插入效率,又保持了查找的效率,查找的特点很类似于数组的二分查找,比如二叉树:每个节点都一分为二,父节点相当于中间值,子节点相当于左右的值;

二叉树的遍历

二叉树遍历分为前序、中序、后序遍历:
前序遍历:先输出父节点再遍历左子树和右子树
中序遍历:先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树
后续遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点

遍历思路

*

二叉树查找指定的节点

查找思路

*

代码示例

//定义BinaryTree 二叉树
class BinaryTree {
   
     
	private HeroNode root;

	public void setRoot(HeroNode root) {
   
     
		this.root = root;
	}
	
	//删除结点
	public void delNode(int no) {
   
     
		if(root != null) {
   
     
			//如果只有一个root结点, 这里立即判断root是不是就是要删除结点
			if(root.getNo() == no) {
   
     
				root = null;
			} else {
   
     
				//递归删除
				root.delNode(no);
			}
		}else{
   
     
			System.out.println("空树,不能删除~");
		}
	}
	//前序遍历
	public void preOrder() {
   
     
		if(this.root != null) {
   
     
			this.root.preOrder();
		}else {
   
     
			System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
		}
	}
	
	//中序遍历
	public void infixOrder() {
   
     
		if(this.root != null) {
   
     
			this.root.infixOrder();
		}else {
   
     
			System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
		}
	}
	//后序遍历
	public void postOrder() {
   
     
		if(this.root != null) {
   
     
			this.root.postOrder();
		}else {
   
     
			System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
		}
	}
	
	//前序遍历
	public HeroNode preOrderSearch(int no) {
   
     
		if(root != null) {
   
     
			return root.preOrderSearch(no);
		} else {
   
     
			return null;
		}
	}
	//中序遍历
	public HeroNode infixOrderSearch(int no) {
   
     
		if(root != null) {
   
     
			return root.infixOrderSearch(no);
		}else {
   
     
			return null;
		}
	}
	//后序遍历
	public HeroNode postOrderSearch(int no) {
   
     
		if(root != null) {
   
     
			return this.root.postOrderSearch(no);
		}else {
   
     
			return null;
		}
	}
}

//先创建HeroNode 结点
class HeroNode {
   
     
	private int no;
	private String name;
	private HeroNode left; //默认null
	private HeroNode right; //默认null
	public HeroNode(int no, String name) {
   
     
		this.no = no;
		this.name = name;
	}
	public int getNo() {
   
     
		return no;
	}
	public void setNo(int no) {
   
     
		this.no = no;
	}
	public String getName() {
   
     
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
   
     
		this.name = name;
	}
	public HeroNode getLeft() {
   
     
		return left;
	}
	public void setLeft(HeroNode left) {
   
     
		this.left = left;
	}
	public HeroNode getRight() {
   
     
		return right;
	}
	public void setRight(HeroNode right) {
   
     
		this.right = right;
	}
	@Override
	public String toString() {
   
     
		return "HeroNode [no=" + no + ", name=" + name + "]";
	}
	
	//递归删除结点
	//1.如果删除的节点是叶子节点,则删除该节点
	//2.如果删除的节点是非叶子节点,则删除该子树
	public void delNode(int no) {
   
     
		
		//思路
		/*
		 * 	1. 因为我们的二叉树是单向的,所以我们是判断当前结点的子结点是否需要删除结点,而不能去判断当前这个结点是不是需要删除结点.
			2. 如果当前结点的左子结点不为空,并且左子结点 就是要删除结点,就将this.left = null; 并且就返回(结束递归删除)
			3. 如果当前结点的右子结点不为空,并且右子结点 就是要删除结点,就将this.right= null ;并且就返回(结束递归删除)
			4. 如果第2和第3步没有删除结点,那么我们就需要向左子树进行递归删除
			5.  如果第4步也没有删除结点,则应当向右子树进行递归删除.

		 */
		//2. 如果当前结点的左子结点不为空,并且左子结点 就是要删除结点,就将this.left = null; 并且就返回(结束递归删除)
		if(this.left != null && this.left.no == no) {
   
     
			this.left = null;
			return;
		}
		//3.如果当前结点的右子结点不为空,并且右子结点 就是要删除结点,就将this.right= null ;并且就返回(结束递归删除)
		if(this.right != null && this.right.no == no) {
   
     
			this.right = null;
			return;
		}
		//4.我们就需要向左子树进行递归删除
		if(this.left != null) {
   
     
			this.left.delNode(no);
		}
		//5.则应当向右子树进行递归删除
		if(this.right != null) {
   
     
			this.right.delNode(no);
		}
	}
	
	//编写前序遍历的方法
	public void preOrder() {
   
     
		System.out.println(this); //先输出父结点
		//递归向左子树前序遍历
		if(this.left != null) {
   
     
			this.left.preOrder();
		}
		//递归向右子树前序遍历
		if(this.right != null) {
   
     
			this.right.preOrder();
		}
	}
	//中序遍历
	public void infixOrder() {
   
     
		
		//递归向左子树中序遍历
		if(this.left != null) {
   
     
			this.left.infixOrder();
		}
		//输出父结点
		System.out.println(this);
		//递归向右子树中序遍历
		if(this.right != null) {
   
     
			this.right.infixOrder();
		}
	}
	//后序遍历
	public void postOrder() {
   
     
		if(this.left != null) {
   
     
			this.left.postOrder();
		}
		if(this.right != null) {
   
     
			this.right.postOrder();
		}
		System.out.println(this);
	}
	
	//前序遍历查找
	/**
	 * 
	 * @param no 查找no
	 * @return 如果找到就返回该Node ,如果没有找到返回 null
	 */
	public HeroNode preOrderSearch(int no) {
   
     
		System.out.println("进入前序遍历");
		//比较当前结点是不是
		if(this.no == no) {
   
     
			return this;
		}
		//1.则判断当前结点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归前序查找
		//2.如果左递归前序查找,找到结点,则返回
		HeroNode resNode = null;
		if(this.left != null) {
   
     
			resNode = this.left.preOrderSearch(no);
		}
		if(resNode != null) {
   
     //说明我们左子树找到
			return resNode;
		}
		//1.左递归前序查找,找到结点,则返回,否继续判断,
		//2.当前的结点的右子节点是否为空,如果不空,则继续向右递归前序查找
		if(this.right != null) {
   
     
			resNode = this.right.preOrderSearch(no);
		}
		return resNode;
	}
	
	//中序遍历查找
	public HeroNode infixOrderSearch(int no) {
   
     
		//判断当前结点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归中序查找
		HeroNode resNode = null;
		if(this.left != null) {
   
     
			resNode = this.left.infixOrderSearch(no);
		}
		if(resNode != null) {
   
     
			return resNode;
		}
		System.out.println("进入中序查找");
		//如果找到,则返回,如果没有找到,就和当前结点比较,如果是则返回当前结点
		if(this.no == no) {
   
     
			return this;
		}
		//否则继续进行右递归的中序查找
		if(this.right != null) {
   
     
			resNode = this.right.infixOrderSearch(no);
		}
		return resNode;
		
	}
	
	//后序遍历查找
	public HeroNode postOrderSearch(int no) {
   
     
		
		//判断当前结点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归后序查找
		HeroNode resNode = null;
		if(this.left != null) {
   
     
			resNode = this.left.postOrderSearch(no);
		}
		if(resNode != null) {
   
     //说明在左子树找到
			return resNode;
		}
		
		//如果左子树没有找到,则向右子树递归进行后序遍历查找
		if(this.right != null) {
   
     
			resNode = this.right.postOrderSearch(no);
		}
		if(resNode != null) {
   
     
			return resNode;
		}
		System.out.println("进入后序查找");
		//如果左右子树都没有找到,就比较当前结点是不是
		if(this.no == no) {
   
     
			return this;
		}
		return resNode;
	}
	
}

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