二叉树的各种遍历方式,附队列堆栈图解

二叉树介绍

二叉树(binary tree) 是指树中节点的度不大于2的有序树,它是一种最简单且最重要的树。

二叉树的递归定义为: 二叉树是一棵空树,或者是一棵由一个根节点和两棵互不相交的,分别称作根的左子树和右子树组成的非空树;左子树和右子树又同样都是二叉树

  • 逻辑上二叉树有五种基本形态,如图所示

    1. 空二叉树
    2. 只有一个根结点的二叉树
    3. 只有左子树
    4. 完全二叉树
    5. 只有右子树

【Java】同学,二叉树的各种遍历方式,我都帮你总结了,附有队列堆栈图解(巩固基础,强烈建议收藏)

二叉树相关属性解释:

  • 结点:包含一个数据元素及若干指向子树分支的信息。
  • 结点的度:一个结点拥有子树的数目称为结点的度。
  • 叶子结点:也称为终端结点,没有子树的结点或者度为零的结点。
  • 分支结点:也称为非终端结点,度不为零的结点称为非终端结点。
  • 树的度:树中所有结点的度的最大值。
  • 结点的层次:从根结点开始,假设根结点为第1层,根结点的子节点为第2层,依此类推,如果某一个结点位于第L层,则其子节点位于第L+1层。
  • 树的深度:也称为树的高度,树中所有结点的层次最大值称为树的深度。
  • 有序树:如果树中各棵子树的次序是有先后次序,则称该树为有序树。
  • 无序树:如果树中各棵子树的次序没有先后次序,则称该树为无序树。

二叉树遍历方式

  • 二叉树遍历方式分为三种

    • 前序遍历(根左右): 访问根结点,再访问左子树、再访问右子树。
    • 中序遍历(左根右): 先访问左子树,再访问根结点、再访问右子树。
    • 后续遍历(左右根): 先访问左子树,再访问右子树,再访问根结点。

例如一个这个样子的二叉树,按三种遍历方法分别遍历,输出的结果分别是

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  • 前序遍历: ABDECFG
  • 中序遍历: DBEAFCG
  • 后续遍历: DEBFGCA

下面我们一起来用代码实现下这三种遍历

二叉树递归遍历

* 前序遍历 (LeetCode 144)

class Solution {

//声明列表

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();

public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {

// 如果根节点为空,则直接返回空列表

if (root == null){

return new ArrayList<>();

}

//节点不为空,将节点的值添加进列表中

list.add(root.val);

//判断此节点的左节点是否为空,如果不为空则将递归遍历左子树

if (root.left != null){

preorderTraversal(root.left);

}

//判断此节点的右节点是否为空,如果不为空则将递归遍历右子树

if (root.right != null){

preorderTraversal(root.right);

}

//最后返回列表

return list;

}

}

  • 中序遍历(LeetCode 94)

class Solution {

//声明列表

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();

public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {

// 如果根节点为空,则直接返回空列表

if (root == null){

return new ArrayList<>();

}

//判断此节点的左节点是否为空,如果不为空则将递归遍历此节点的左子树

if (root.left != null){

inorderTraversal(root.left);

}

//节点不为空,将节点的值添加进列表中

list.add(root.val);

//判断此节点的右节点是否为空,如果不为空则将递归遍历此节点的右子树

if (root.right != null){

inorderTraversal(root.right);

}

//最后返回列表

return list;

}

}

  • 后续遍历(LeetCode 145)

class Solution {

//声明列表

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();

public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {

// 如果根节点为空,则直接返回空列表

if (root == null){

return new ArrayList<>();

}

//判断此节点的左节点是否为空,如果不为空则将递归遍历此节点的左子树

if (root.left != null){

postorderTraversal(root.left);

}

//判断此节点的右节点是否为空,如果不为空则将递归遍历此节点的右子树

if (root.right != null){

postorderTraversal(root.right);

}

//节点不为空,将节点的值添加进列表中

list.add(root.val);

//最后返回列表

return list;

}

}

我们通过观察发现,这代码怎么这么像,是的就是很像,他们唯一的区别就是list.add(root.val);代码的位置不一样,这行代码就代表文中的 遍历(访问)

下图中为前序遍历(根左右)

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下图中为中序遍历(左根右)

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下图中为后序遍历(左右根)

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二叉树非递归遍历

  • 前序遍历

class Solution {

List list = new ArrayList();

public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {

//如果根节点为空,则直接返回空列表

if(root==null){

return new ArrayList();

}

//声明一个栈

Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();

//将节点入栈

stack.push(root);

//如果栈不为空

while (!stack.empty()){

//从栈弹出这个节点

TreeNode node = stack.pop();

//添加进列表中

list.add(node.val);

// 如果这个节点的右子节点不为空

if (node.right!=null){

// 将其入栈 因为栈是先进后出,所以先压栈右子节点 后出

stack.push(node.right);

}

// 如果这个节点的左子节点不为空

if (node.left!=null){

// 将其入栈 因为栈是先进后出,所以后压栈左子节点 先出

}

}

//返回列表

return list;

}

}

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  • 中序遍历

class Solution {

public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {

//判断节点是否为空,为空的话直接返回空列表

if (root == null){

return new ArrayList();

}

//声明列表存储结果

List<Integer> list = new ArrayList();

//声明一个栈

Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();

//当节点不为空或者栈不为空时

while (root != null || !stack.empty()){

//当节点不为空时

while (root != null){

//将节点压栈

stack.push(root);

//将节点指向其左子节点

root = root.left;

}

//如果栈不为空

if (!stack.empty()){

//将栈里元素弹出来

TreeNode node = stack.pop();

//添加进列表中

list.add(node.val);

//将节点指向其右子节点

root = node.right;

}

}

return list;

}

}

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  • 后序遍历

class Solution {

public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {

// 如果根节点为空,则直接返回空列表

if (root == null){

return new ArrayList<>();

}

//声明列表

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();

//声明栈A

Stack<TreeNode> stackA = new Stack<TreeNode>();

//声明栈B

Stack<TreeNode> stackB = new Stack<TreeNode>();

//将次元素压入栈A

stackA.push(root);

//当栈A不为空时

while (!stackA.empty()){

//取出其中压入的元素

TreeNode node = stackA.pop();

//压入栈B中

stackB.push(node);

//当此节点左子节点不为空时

if (node.left != null){

//压入栈A

stackA.push(node.left);

}

//当此节点右子节点不为空时

if (node.right != null){

//压入栈A

stackA.push(node.right);

}

}

//当栈B不为空时

while (!stackB.empty()){

//取出其元素并且添加至列表中

TreeNode node = stackB.pop();

list.add(node.val);

}

//最后返回列表

return list;

}

}

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二叉树层序遍历(BFS)

class Solution {

public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {

if (root == null) {

return new ArrayList<List<Integer>>();

}

// 声明一个列表存储每一行的数据

List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();

//声明一个队列

LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

//如果根节点不为空,将其入队

queue.offer(root);

//当队列不为空时,代表队列里有数据

while (!queue.isEmpty()) {

//存储每一行的数据line

List<Integer> line = new ArrayList<Integer>();

//保存队列中现有数据的个数,这些就是要添加至每一行列表的值

int size = queue.size();

for (int i=0;i<size;i++){

//取出队列的节点 (FIFO 先进先出)

TreeNode node = queue.poll();

line.add(node.val);

if (node.left != null) {

queue.offer(node.left);

}

if (node.right != null) {

queue.offer(node.right);

}

}

result.add(line);

}

return result;

}

}

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leetcode二叉树相关练习

  • 我们看到了这里,对二叉树的前序(DFS)、中序、后序、递归/非递归以及层次遍历(BFS)都有了一定的了解(如果上面的图都消化了的话)

然后我们趁热打铁来几道leetcode题目试试手!(总体代码和上面只有稍微的改动,因为大致思想是一样的,把上面的内容都消化了的话就很简单啦)

  • leetcode-257 二叉树的所有路径

class Solution {

public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {

if (root == null){

return new ArrayList<>();

}

ArrayList<String> list = new ArrayList<>();

Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();

//这个栈存储路径,与上一个存储节点的栈一样的操作

Stack<String> path = new Stack<String>();

stack.push(root);

path.push(root.val+"");

while (!stack.empty()){

TreeNode node = stack.pop();

String p = path.pop();

//当是叶子节点的时候,此时栈中的路径即为一条完整的路径,可以加入到结果中

if (node.right == null && node.left == null ){

list.add(p);

}

//如果右子节点不为空

if (node.right != null){

stack.push(node.right);

//将临时路径继续压栈

path.push(p+"->"+node.right.val);

}

//如果左子节点不为空

if (node.left != null){

stack.push(node.left);

//将临时路径继续压栈

path.push(p+"->"+node.left.val);

}

}

return list;

}

}

  • leetcode-104 二叉树的最大深度 与 剑指offer 55-I 相同

class Solution {

public int maxDepth(TreeNode root) {

if (root == null){

return 0;

}

LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

int result = 0;

queue.offer(root);

while (!queue.isEmpty()){

//层数+1

result++;

//这是当前层的节点的个数

int size = queue.size();

for (int i=0;i<size;i++){

//要将其全部出队后,才可以再次计数

TreeNode node = queue.poll();

if (node.left != null){

//如果出队的节点还有左子节点,就入队

queue.offer(node.left);

}

if (node.right != null){

//如果出队的节点还有右子节点,就入队

queue.offer(node.right);

}

}

}

//返回层数

return result;

}

}

  • leetcode-107 二叉树的层序遍历2

class Solution {

public List<List<Integer>> levelOrderBottom(TreeNode root) {

if (root == null){

return new ArrayList<List<Integer>>() ;

}

List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>() ;

LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

//声明一个栈,用来存储每一层的节点

Stack<ArrayList<Integer> > stack = new Stack<>();

queue.offer(root);

while (!queue.isEmpty()){

int size = queue.size();

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();

for (int i=0;i<size;i++){

TreeNode node = queue.poll();

list.add(node.val);

if (node.left != null){

queue.offer(node.left);

}

if (node.right != null){

queue.offer(node.right);

}

}

//将这一层的节点压入栈中

stack.push(list);

}

//当栈不为空时,弹出结果,从而达到从下往上遍历二叉树的效果

while (!stack.isEmpty()){

ArrayList<Integer> list = stack.pop();

result.add(list);

}

return result;

}

}

总结

我们通过这篇文章,至少可以解决leetcode上以下几道题目

  • 前序遍历 (LeetCode 144)
  • 中序遍历(LeetCode 94)
  • 后续遍历(LeetCode 145)

    • LeetCode 102 二叉树的层序遍历

  • leetcode-257 二叉树的所有路径
  • leetcode-104 二叉树的最大深度 与 剑指offer 55-I 相同
  • leetcode-107 二叉树的层序遍历2

以上是 二叉树的各种遍历方式,附队列堆栈图解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/a/108706.html

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