利用java如何实现创建并遍历二叉树?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
用java实现的数组创建二叉树以及递归先序遍历,递归中序遍历,递归后序遍历,非递归前序遍历,非递归中序遍历,非递归后序遍历,深度优先遍历,广度优先遍历8种遍历方式:
package myTest; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class myClass { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub myClass tree = new myClass(); int[] datas = new int[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9}; List<Node> nodelist = new LinkedList<>(); tree.creatBinaryTree(datas, nodelist); Node root = nodelist.get(0); System.out.println("递归先序遍历:"); tree.preOrderTraversal(root); System.out.println(); System.out.println("非递归先序遍历:"); tree.preOrderTraversalbyLoop(root); System.out.println(); System.out.println("递归中序遍历:"); tree.inOrderTraversal(root); System.out.println(); System.out.println("非递归中序遍历:"); tree.inOrderTraversalbyLoop(root); System.out.println(); System.out.println("递归后序遍历:"); tree.postOrderTraversal(root); System.out.println(); System.out.println("非递归后序遍历:"); tree.postOrderTraversalbyLoop(root); System.out.println(); System.out.println("广度优先遍历:"); tree.bfs(root); System.out.println(); System.out.println("深度优先遍历:"); List<List<Integer>> rst = new ArrayList<>(); List<Integer> list = new ArrayList<>(); tree.dfs(root,rst,list); System.out.println(rst); } /** * * @param datas 实现二叉树各节点值的数组 * @param nodelist 二叉树list */ private void creatBinaryTree(int[] datas,List<Node> nodelist){ //将数组变成node节点 for(int nodeindex=0;nodeindex<datas.length;nodeindex++){ Node node = new Node(datas[nodeindex]); nodelist.add(node); } //给所有父节点设定子节点 for(int index=0;index<nodelist.size()/2-1;index++){ //编号为n的节点他的左子节点编号为2*n 右子节点编号为2*n+1 但是因为list从0开始编号,所以还要+1 //这里父节点有1(2,3),2(4,5),3(6,7),4(8,9) 但是最后一个父节点有可能没有右子节点 需要单独处理 nodelist.get(index).setLeft(nodelist.get(index*2+1)); nodelist.get(index).setRight(nodelist.get(index*2+2)); } //单独处理最后一个父节点 因为它有可能没有右子节点 int index = nodelist.size()/2-1; nodelist.get(index).setLeft(nodelist.get(index*2+1)); //先设置左子节点 if(nodelist.size() % 2 == 1){ //如果有奇数个节点,最后一个父节点才有右子节点 nodelist.get(index).setRight(nodelist.get(index*2+2)); } } /** * 遍历当前节点的值 * @param nodelist * @param node */ public void checkCurrentNode(Node node){ System.out.print(node.getVar()+" "); } /** * 先序遍历二叉树 * @param root 二叉树根节点 */ public void preOrderTraversal(Node node){ if (node == null) //很重要,必须加上 当遇到叶子节点用来停止向下遍历 return; checkCurrentNode(node); preOrderTraversal(node.getLeft()); preOrderTraversal(node.getRight()); } /** * 中序遍历二叉树 * @param root 根节点 */ public void inOrderTraversal(Node node){ if (node == null) //很重要,必须加上 return; inOrderTraversal(node.getLeft()); checkCurrentNode(node); inOrderTraversal(node.getRight()); } /** * 后序遍历二叉树 * @param root 根节点 */ public void postOrderTraversal(Node node){ if (node == null) //很重要,必须加上 return; postOrderTraversal(node.getLeft()); postOrderTraversal(node.getRight()); checkCurrentNode(node); } /** * 非递归前序遍历 * @param node */ public void preOrderTraversalbyLoop(Node node){ Stack<Node> stack = new Stack(); Node p = node; while(p!=null || !stack.isEmpty()){ while(p!=null){ //当p不为空时,就读取p的值,并不断更新p为其左子节点,即不断读取左子节点 checkCurrentNode(p); stack.push(p); //将p入栈 p = p.getLeft(); } if(!stack.isEmpty()){ p = stack.pop(); p = p.getRight(); } } } /** * 非递归中序遍历 * @param node */ public void inOrderTraversalbyLoop(Node node){ Stack<Node> stack = new Stack(); Node p = node; while(p!=null || !stack.isEmpty()){ while(p!=null){ stack.push(p); p = p.getLeft(); } if(!stack.isEmpty()){ p = stack.pop(); checkCurrentNode(p); p = p.getRight(); } } } /** * 非递归后序遍历 * @param node */ public void postOrderTraversalbyLoop(Node node){ Stack<Node> stack = new Stack<>(); Node p = node,prev = node; while(p!=null || !stack.isEmpty()){ while(p!=null){ stack.push(p); p = p.getLeft(); } if(!stack.isEmpty()){ Node temp = stack.peek().getRight(); if(temp == null||temp == prev){ p = stack.pop(); checkCurrentNode(p); prev = p; p = null; }else{ p = temp; } } } } /** * 广度优先遍历(从上到下遍历二叉树) * @param root */ public void bfs(Node root){ if(root == null) return; LinkedList<Node> queue = new LinkedList<Node>(); queue.offer(root); //首先将根节点存入队列 //当队列里有值时,每次取出队首的node打印,打印之后判断node是否有子节点,若有,则将子节点加入队列 while(queue.size() > 0){ Node node = queue.peek(); queue.poll(); //取出队首元素并打印 System.out.print(node.var+" "); if(node.left != null){ //如果有左子节点,则将其存入队列 queue.offer(node.left); } if(node.right != null){ //如果有右子节点,则将其存入队列 queue.offer(node.right); } } } /** * 深度优先遍历 * @param node * @param rst * @param list */ public void dfs(Node node,List<List<Integer>> rst,List<Integer> list){ if(node == null) return; if(node.left == null && node.right == null){ list.add(node.var); /* 这里将list存入rst中时,不能直接将list存入,而是通过新建一个list来实现, * 因为如果直接用list的话,后面remove的时候也会将其最后一个存的节点删掉*/ rst.add(new ArrayList<>(list)); list.remove(list.size()-1); } list.add(node.var); dfs(node.left,rst,list); dfs(node.right,rst,list); list.remove(list.size()-1); } /** * 节点类 * var 节点值 * left 节点左子节点 * right 右子节点 */ class Node{ int var; Node left; Node right; public Node(int var){ this.var = var; this.left = null; this.right = null; } public void setLeft(Node left) { this.left = left; } public void setRight(Node right) { this.right = right; } public int getVar() { return var; } public void setVar(int var) { this.var = var; } public Node getLeft() { return left; } public Node getRight() { return right; } } }
运行结果:
递归先序遍历:
1 2 4 8 9 5 3 6 7
非递归先序遍历:
1 2 4 8 9 5 3 6 7
递归中序遍历:
8 4 9 2 5 1 6 3 7
非递归中序遍历:
8 4 9 2 5 1 6 3 7
递归后序遍历:
8 9 4 5 2 6 7 3 1
非递归后序遍历:
8 9 4 5 2 6 7 3 1
广度优先遍历:
1 2 3 4 5 6 7 8 9
深度优先遍历:
[[1, 2, 4, 8], [1, 2, 4, 9], [1, 2, 5], [1, 3, 6], [1, 3, 7]]
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