? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?二叉树
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?个人博客：www.xiaobeigua.icu?
1.1树的基本定义
树是我们计算机中非常重要的一种数据结构，同时使用树这种数据结构，可以描述现实生活中的很多事物，例如家 谱、单位的组织架构、等等。
树是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就 是说它是根朝上，而叶朝下的。
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树具有以下特点：
????????1.每个结点有零个或多个子结点；
????????2.没有父结点的结点为根结点；
????????3.每一个非根结点只有一个父结点；
????????4.每个结点及其后代结点整体上可以看做是一棵树，称为当前结点的父结点的一个子树；
?1.2 树的相关术语
?结点的度：
????????一个结点含有的子树的个数称为该结点的度；
叶结点：
????????度为0的结点称为叶结点，也可以叫做终端结点
分支结点：
????????度不为0的结点称为分支结点，也可以叫做非终端结点
结点的层次：
????????从根结点开始，根结点的层次为1，根的直接后继层次为2，以此类推
结点的层序编号：
????????将树中的结点，按照从上层到下层，同层从左到右的次序排成一个线性序列，把他们编成连续的自然数。
树的度：
????????树中所有结点的度的最大值
树的高度(深度)：
???????? 树中结点的最大层次
森林：
???????? m（m>=0）个互不相交的树的集合，将一颗非空树的根结点删去，树就变成一个森林；给森林增加一个统一的根 结点，森林就变成一棵树
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去掉了根结点：
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?孩子结点：
????????一个结点的直接后继结点称为该结点的孩子结点
双亲结点(父结点)：
???????? 一个结点的直接前驱称为该结点的双亲结点
兄弟结点：
????????同一双亲结点的孩子结点间互称兄弟结点
1.3 二叉树的基本定义?
?二叉树就是度不超过2的树(每个结点最多有两个子结点)
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?满二叉树：
一个二叉树，如果每一个层的结点树都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树? ??
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?完全二叉树：
叶节点只能出现在最下层和次下层，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树
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1.4 二叉查找树的创建?
?1.4.1二叉树的结点类
根据对图的观察，我们发现二叉树其实就是由一个一个的结点及其之间的关系组成的，按照面向对象的思想，我们 设计一个结点类来描述结点这个事物。
结点类API设计：
?代码实现：
private class Node<Key,Value>{
//存储键
public Key key;
//存储值
private Value value;
//记录左子结点
public Node left;
//记录右子结点
public Node right;
public Node(Key key, Value value, Node left, Node right) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = left;
this.right = right;
}
}1.4.2 二叉查找树API设计
1.4.3 二叉查找树实现
插入方法put实现思想：
1.如果当前树中没有任何一个结点，则直接把新结点当做根结点使用
2.如果当前树不为空，则从根结点开始：
????????2.1如果新结点的key小于当前结点的key，则继续找当前结点的左子结点；
????????2.2如果新结点的key大于当前结点的key，则继续找当前结点的右子结点；
????????2.3如果新结点的key等于当前结点的key，则树中已经存在这样的结点，替换该结点的value值即可。
图解：
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查询方法get实现思想：
从根节点开始：
1.如果要查询的key小于当前结点的key，则继续找当前结点的左子结点；
2.如果要查询的key大于当前结点的key，则继续找当前结点的右子结点；
3.如果要查询的key等于当前结点的key，则树中返回当前结点的value。
?删除方法delete实现思想：
1.找到被删除结点；
2.找到被删除结点右子树中的最小结点minNode
3.删除右子树中的最小结点
4.让被删除结点的左子树称为最小结点minNode的左子树，让被删除结点的右子树称为最小结点minNode的右子树
5.让被删除结点的父节点指向最小结点minNode
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?代码：
//二叉树代码
public class BinaryTree<Key extends Comparable<Key>, Value> {
//记录根结点
private Node root;
//记录树中元素的个数
private int N;
//获取树中元素的个数
public int size() {
return N;
}
//向树中添加元素key-value
public void put(Key key, Value value) {
root = put(root, key, value);
}
//向指定的树x中添加key-value,并返回添加元素后新的树
private Node put(Node x, Key key, Value value) {
if (x == null) {
//个数+1
N++;
return new Node(key, value, null, null);
}
int cmp = key.compareTo(x.key);
if (cmp > 0) {
//新结点的key大于当前结点的key，继续找当前结点的右子结点
x.right = put(x.right, key, value);
} else if (cmp < 0) {
//新结点的key小于当前结点的key，继续找当前结点的左子结点
x.left = put(x.left, key, value);
} else {
//新结点的key等于当前结点的key，把当前结点的value进行替换
x.value = value;
}
return x;
}
//查询树中指定key对应的value
public Value get(Key key) {
return get(root, key);
}
//从指定的树x中，查找key对应的值
public Value get(Node x, Key key) {
if (x == null) {
return null;
}
int cmp = key.compareTo(x.key);
if (cmp > 0) {
//如果要查询的key大于当前结点的key，则继续找当前结点的右子结点；
return get(x.right, key);
} else if (cmp < 0) {
//如果要查询的key小于当前结点的key，则继续找当前结点的左子结点；
return get(x.left, key);
} else {
//如果要查询的key等于当前结点的key，则树中返回当前结点的value。
return x.value;
}
}
//删除树中key对应的value
public void delete(Key key) {
root = delete(root, key);
}
//删除指定树x中的key对应的value，并返回删除后的新树
public Node delete(Node x, Key key) {
if (x == null) {
return null;
}
int cmp = key.compareTo(x.key);
if (cmp > 0) {
//新结点的key大于当前结点的key，继续找当前结点的右子结点
x.right = delete(x.right, key);
} else if (cmp < 0) {
//新结点的key小于当前结点的key，继续找当前结点的左子结点
x.left = delete(x.left, key);
} else {
//新结点的key等于当前结点的key,当前x就是要删除的结点
//1.如果当前结点的右子树不存在，则直接返回当前结点的左子结点
if (x.right == null) {
return x.left;
}
//2.如果当前结点的左子树不存在，则直接返回当前结点的右子结点
if (x.left == null) {
return x.right;
}
//3.当前结点的左右子树都存在
//3.1找到右子树中最小的结点
Node minNode = x.right;
while (minNode.left != null) {
minNode = minNode.left;
}
//3.2删除右子树中最小的结点
Node n = x.right;
while (n.left != null) {
if (n.left.left == null) {
n.left = null;
} else {
n = n.left;
}
}
//3.3让被删除结点的左子树称为最小结点minNode的左子树，让被删除结点的右子树称为最小结点minNode的右子树
minNode.left = x.left;
minNode.right = x.right;
//3.4让被删除结点的父节点指向最小结点minNode
x = minNode;
//个数-1
N--;
}
return x;
}
//节点类
private class Node {
//存储键
public Key key;
//存储值
private Value value;
//记录左子结点
public Node left;
//记录右子结点
public Node right;
public Node(Key key, Value value, Node left, Node right) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
}?测试代码：
//测试代码
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
BinaryTree<Integer, String> bt = new BinaryTree<>();
bt.put(4, "二哈");
bt.put(1, "张三");
bt.put(3, "李四");
bt.put(5, "王五");
System.out.println(bt.size());
bt.put(1,"老三");
System.out.println(bt.get(1));
System.out.println(bt.size());
bt.delete(1);
System.out.println(bt.size());
}
}1.5 二叉树的基础遍历
很多情况下，我们可能需要像遍历数组数组一样，遍历树，从而拿出树中存储的每一个元素，由于树状结构和线性 结构不一样，它没有办法从头开始依次向后遍历，所以存在如何遍历，也就是按照什么样的搜索路径进行遍历的问 题。
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我们把树简单的画作上图中的样子，由一个根节点、一个左子树、一个右子树组成，那么按照根节点什么时候被访 问，我们可以把二叉树的遍历分为以下三种方式：
1.前序遍历：
????????先访问根结点，然后再访问左子树，最后访问右子树
2.中序遍历：
????????先访问左子树，中间访问根节点，最后访问右子树
3.后序遍历：
????????先访问左子树，再访问右子树，最后访问根节点 如果我们分别对下面的树使用三种遍历方式进行遍历，得到的结果如下：?
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1.5.1 前序遍历
我们在4.4中创建的树上，添加前序遍历的API：
public Queue preErgodic()：使用前序遍历，获取整个树中的所有键
private void preErgodic(Node x,Queue keys)：使用前序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中实现过程中，我们通过前序遍历，把,把每个结点的键取出，放入到队列中返回即可。 ?
实现步骤：
1.把当前结点的key放入到队列中;
2.找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树
3.找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树
代码：?
//使用前序遍历，获取整个树中的所有键
public Queue<Key> preErgodic(){
Queue<Key> keys = new Queue<>();
preErgodic(root,keys);
return keys;
}
//使用前序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中
private void preErgodic(Node x,Queue<Key> keys){
if (x==null){
return;
}
//1.把当前结点的key放入到队列中;
keys.enqueue(x.key);
//2.找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树
if (x.left!=null){
preErgodic(x.left,keys);
}
//3.找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树
if (x.right!=null){
preErgodic(x.right,keys);
}
}测试代码：
//测试代码
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
BinaryTree<String, String> bt = new BinaryTree<>();
bt.put("E", "5");
bt.put("B", "2");
bt.put("G", "7");
bt.put("A", "1");
bt.put("D", "4");
bt.put("F", "6");
bt.put("H", "8");
bt.put("C", "3");
Queue<String> queue = bt.preErgodic();
for (String key : queue) {
System.out.println(key+"="+bt.get(key));
}
}
}
1.5.2 中序遍历
我们在4.4中创建的树上，添加前序遍历的API：
public Queue<Key> midErgodic()：使用中序遍历，获取整个树中的所有键
private void midErgodic(Node x,Queue<Key> keys)：使用中序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中实现步骤：
1.找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树
2.把当前结点的key放入到队列中
3.找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树
代码：
//使用中序遍历，获取整个树中的所有键
public Queue<Key> midErgodic(){
Queue<Key> keys = new Queue<>();
midErgodic(root,keys);
return keys;
}
//使用中序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中
private void midErgodic(Node x,Queue<Key> keys){
if (x==null){
return;
}
//1.找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树
if (x.left!=null){
midErgodic(x.left,keys);
}
//2.把当前结点的key放入到队列中;
keys.enqueue(x.key);
//3.找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树
if (x.right!=null){
midErgodic(x.right,keys);
}
}测试代码：
//测试代码
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
BinaryTree<String, String> bt = new BinaryTree<>();
bt.put("E", "5");
bt.put("B", "2");
bt.put("G", "7");
bt.put("A", "1");
bt.put("D", "4");
bt.put("F", "6");
bt.put("H", "8");
bt.put("C", "3");
Queue<String> queue = bt.midErgodic();
for (String key : queue) {
System.out.println(key+"="+bt.get(key));
}
}
}1.5.3 后序遍历
我们在4.4中创建的树上，添加前序遍历的API：
public Queue afterErgodic()：使用后序遍历，获取整个树中的所有键
private void afterErgodic(Node x,Queue keys)：使用后序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中实现步骤：
1.找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树
2.找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树
3.把当前结点的key放入到队列中;
代码：
//使用后序遍历，获取整个树中的所有键
public Queue<Key> afterErgodic(){
Queue<Key> keys = new Queue<>();
afterErgodic(root,keys);
return keys;
}
//使用后序遍历，把指定树x中的所有键放入到keys队列中
private void afterErgodic(Node x,Queue<Key> keys){
if (x==null){
return;
}
//1.找到当前结点的左子树，如果不为空，递归遍历左子树
if (x.left!=null){
afterErgodic(x.left,keys);
}
//2.找到当前结点的右子树，如果不为空，递归遍历右子树
if (x.right!=null){
afterErgodic(x.right,keys);
}
//3.把当前结点的key放入到队列中;
keys.enqueue(x.key);
}
测试代码:
//测试代码
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
BinaryTree<String, String> bt = new BinaryTree<>();
bt.put("E", "5");
bt.put("B", "2");
bt.put("G", "7");
bt.put("A", "1");
bt.put("D", "4");
bt.put("F", "6");
bt.put("H", "8");
bt.put("C", "3");
Queue<String> queue = bt.afterErgodic();
for (String key : queue) {
System.out.println(key+"="+bt.get(key));
}
}
}1.6 二叉树的层序遍历
所谓的层序遍历，就是从根节点（第一层）开始，依次向下，获取每一层所有结点的值，有二叉树如下：
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那么层序遍历的结果是：EBGADFHC
我们在4.4中创建的树上，添加层序遍历的API：?
public Queue<Key> layerErgodic()：使用层序遍历，获取整个树中的所有键实现步骤：
1.创建队列，存储每一层的结点；
2.使用循环从队列中弹出一个结点：
????????2.1获取当前结点的key；
????????2.2如果当前结点的左子结点不为空，则把左子结点放入到队列中
????????2.3如果当前结点的右子结点不为空，则把右子结点放入到队列中
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?代码：
//使用层序遍历得到树中所有的键
public Queue<Key> layerErgodic(){
Queue<Key> keys = new Queue<>();
Queue<Node> nodes = new Queue<>();
nodes.enqueue(root);
while(!nodes.isEmpty()){
Node x = nodes.dequeue();
keys.enqueue(x.key);
if (x.left!=null){
nodes.enqueue(x.left);
}
if (x.right!=null){
nodes.enqueue(x.right);
}
}
return keys;
}?测试代码：
//测试代码
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception {
BinaryTree<String, String> bt = new BinaryTree<>();
bt.put("E", "5");
bt.put("B", "2");
bt.put("G", "7");
bt.put("A", "1");
bt.put("D", "4");
bt.put("F", "6");
bt.put("H", "8");
bt.put("C", "3");
Queue<String> queue = bt.layerErgodic();
for (String key : queue) {
System.out.println(key+"="+bt.get(key));
}
}
}