二分搜索树BST前序中序后序(递归和非递归实现)和层序遍历

编程

二分搜索树前序中序后序遍历理解

根据获取中间节点的不同,来分为前序中序后序,如图⇓

  • 先序遍历 -> 先打印中间节点,再依次打印左节点和右节点
  • 中序遍历 -> 先打印左节点,再打印中间节点,最后打印右节点
  • 后序遍历 -> 先依次打印左节点和右节点,再打印中间节点

二分搜索树前序中序后序遍历节点访问顺序图解

上图是一棵示例的二分搜索树,满足左节点<中间节点<右节点

跟随图中的箭头,依次访问

22->13->12->12->12->13->18->18->18->13->22->25->23->23->23->25->26->26->29->29->26->25->22

每个节点都被访问三次

  • 先序遍历 -> 按第一次访问顺序打印,如图,由根节点22出发.依次打印

22->13->12->18->25->23->26->29

  • 中序遍历 -> 按第二次访问顺序打印,如图,由根节点出发(此时是第一次访问根节点,不打印),依次打印

12->13->18->22->23->25->26->29

  • 后序遍历 -> 按第三次访问顺序打印.如图,由根节点出发(此时是第一次访问根节点,不打印),依次打印

12->18->13->23->29->26->25->22

实现

  • 创建一个类,命名为BinarySearchTree

  • 由于在添加查找操作中都需要对节点进行比较,所以需要实现继承比较类Comparable

  • 并且实例代码支持泛型

public class BinarySearchTree<E extends Comparable<E>> {

private class Node {

public E e;

public Node left, right;

public Node(E e) {

this.e = e;

left = null;

right = null;

}

}

private Node root;

}

递归实现

前序遍历/深度优先遍历

    // 二分搜索树的前序遍历(暴露给用户调用)

public void preOrder() {

preOrder(root);

}

// 前序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法

private void preOrder(Node node) {

if (node == null)

return;

System.out.println(node.e);

preOrder(node.left);

preOrder(node.right);

}

中序遍历

    // 二分搜索树的中序遍历(暴露给用户调用)

public void inOrder() {

inOrder(root);

}

// 中序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法

private void inOrder(Node node) {

if (node == null)

return;

inOrder(node.left);

System.out.println(node.e);

inOrder(node.right);

}

后序遍历

    // 二分搜索树的后序遍历(暴露给用户调用)

public void postOrder() {

postOrder(root);

}

// 后序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法

private void postOrder(Node node) {

if (node == null)

return;

postOrder(node.left);

postOrder(node.right);

System.out.println(node.e);

}

非递归实现

本次实现并没有使用教科书上的实现方式,改为模拟系统栈的形式实现

在类中加入内部类

    private class Command{

String s; // go, print

Node node;

Command(String s, Node node){

this.s = s;

this.node = node;

}

};

前序遍历/深度优先遍历

 // 二分搜索树的非递归前序遍历,其中print表示输出,go表示递归

public void preOrderNR() {

if (root == null) {

return;

}

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

stack.push(new Command("go", root));

while (!stack.empty()) {

Command command = stack.pop();

if ("print".equals(command.s)) {

System.out.println(command.node.e);

} else {

if (command.node.right != null) {

stack.push(new Command("go", command.node.right));

}

if (command.node.left != null) {

stack.push(new Command("go", command.node.left));

}

stack.push(new Command("print", command.node));

}

}

}

中序遍历

    // 二分搜索树的非递归中序遍历,其中print表示输出,go表示递归

public void inOrderNR() {

if (root == null) {

return;

}

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

stack.push(new Command("go", root));

while (!stack.empty()) {

Command command = stack.pop();

if ("print".equals(command.s)) {

System.out.println(command.node.e);

} else {

if (command.node.right != null)

stack.push(new Command("go", command.node.right));

stack.push(new Command("print", command.node));

if (command.node.left != null)

stack.push(new Command("go", command.node.left));

}

}

}

后序遍历

// 二分搜索树的非递归后序遍历,其中print表示输出,go表示递归

public void postOrderNR() {

if (root == null) {

return;

}

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

stack.push(new Command("go", root));

while (!stack.empty()) {

Command command = stack.pop();

if ("print".equals(command.s)) {

System.out.println(command.node.e);

} else {

assert "go".equals(command.s);

stack.push(new Command("print", command.node));

if (command.node.right != null) {

stack.push(new Command("go", command.node.right));

}

if (command.node.left != null) {

stack.push(new Command("go", command.node.left));

}

}

}

}

二分搜索树的层序遍历,即广度优先遍历

层序遍历,顾名思义就是按树的深度,从根节点开始,一层一层向底部遍历,如图⇓,输出结果是

22->13->25->12->18->23->26->29

    // 二分搜索树的层序遍历

public void levelOrder() {

if (root == null) {

return;

}

Queue<Node> q = new LinkedList<>();

q.add(root);

while (!q.isEmpty()) {

Node cur = q.remove();

System.out.println(cur.e);

if (cur.left != null) {

q.add(cur.left);

}

if (cur.right != null) {

q.add(cur.right);

}

}

}

以上是 二分搜索树BST前序中序后序(递归和非递归实现)和层序遍历 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/510326.html

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