树是一种非线性的数据结构,是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合,将它称为树,是因为在形状上像一颗倒着的树,如下图所示就是一颗二叉树。
可以发现,对于树中的根节点,没有前驱节点,有多个后驱节点;对于其他节点,有一个前驱节点,有或没有后驱节点。这就是它属于非线性结构的原因,节点的对应关系是一对多并且子树之间不相交,可以用此特点来判断树与非树。
结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度
树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度
叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点
双亲结点或父结点:若一个结点含有子结点,则这个结点称为其子结点的父结点;
孩子结点或子结点:一个结点含有的子树的根结点称为该结点的子结点
根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点
树的高度或深度:树中结点的最大层次
我们可以发现,如果要构建出这个结点,必须要有三部分:结点的值、结点的左孩子引用、结点的右孩子引用。我们可以借助类来实现结点的实例化。
class TreeNode {
public int val;//结点的值
public TreeNode left;//结点的左孩子引用
public TreeNode right;//结点的右孩子引用
}
一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:
从二叉树的概念中我们可以发现:
1、满二叉树:每层的结点数都达到最大值的二叉树,结点总数为2^k-1
2. 完全二叉树:从左到右,从上到下给二叉树的结点编号遍历,如果二叉树在遇到空结点之后的结点都为空,就是完全二叉树。满二叉树是完全二叉树的一种特例。
二叉树的遍历常常采用递归解决,原因是每一个结点的结构相同,处理每一个结点的方式相同,因此可以使用递归来解决重复的子问题。
前序遍历的顺序为根节点-左孩子结点-右孩子结点。其中对于左孩子结点也使用相同的遍历顺序,直到遇见空结点为止。利用下图进行举例。
#表示空结点
A-B-D-#,遇到空结点,递进过程结束,回归开始。回到D向右树继续递进,D-#,遇到空结点,递进过程结束,回归开始。回到B向右树继续递进,B-#,遇到空结点,递进过程结束,回归开始。回到A向右树继续递进…
所以前序遍历的结果为:ABDCE
中序遍历的顺序为左孩子结点-根节点-右孩子结点。
对于A,先遍历B,对于B先遍历D,D-B-A;对于C,先遍历E,A-E-C
所以中序遍历的结果为:DBAEC
后序遍历的顺序为左孩子结点-右孩子结点-根节点。
对于A,先遍历B,对于B,先遍历D,D-B;再遍历C,对于C,先遍历E,E-C
所以后序遍历的结果为:DBECA
//前序遍历
public void preOrder(TreeNode root) {
if(root==null) {
return;
}
System.out.print(root.val+" ");
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
//中序遍历
public void inOrder(TreeNode root) {
if(root==null) {
return;
}
inOrder(root.left);
System.out.print(root.val+" ");
inOrder(root.right);
}
//后序遍历
public void postOrder(TreeNode root) {
if(root==null) {
return;
}
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
System.out.print(root.val+" ");
}
三种递归方式实质上都是利用了子问题的思想,将左右孩子拆出来作为新的树,利用同样的方式处理,十分容易理解。