Java 数据结构进阶二叉树题集上

网友投稿 280 2022-08-16


Java 数据结构进阶二叉树题集上

目录1、二叉树的遍历(1)前、中、后序遍历(2)层序遍历2、获取树中子结点的个数3、获取二叉树的高度4、判断是不是完全二叉树5、判断两个树是否相同6、另一棵树的子树7、判断平衡二叉树

二叉树操作的代码大多数使用递归来实现,代码会比较简洁,如果使用非递归,代码会比较的繁荣,而且不易理解。(上)中的题偏向于基础,后面(下)中的题机会比较难。

1、二叉树的遍历

(1)前、中、后序遍历

这里写到的遍历是递归遍历,代码比较简单,后续会写非递归的代码。以前序遍历为例:

如果根节点root为空,直接返回,否则,打印根节点,再分别递归root的左子树和右子树即可。中序遍历的话,先中序遍历左子树,打印根节点,再中序遍历右子树即可。

【代码如下】

//递归实现,比较简单

public void preTree(Node root){

if(root==null){

return;

}

System.out.print(root.val+" ");

preTree(root.left);

preTree(root.right);

}

(2)层序遍历

【OJ链接】

OJ的返回值为一个存放链表的链表,所以我们可以将每一层的元素存放在同一个链表中,作为元素存放在要返回的链表中。还是使用队列来遍历链表,每次出根节点,当其左右节点不为空的时候,入左右节点。直到队列为空,遍历完成。

如何判断二叉树每层结点的个数?

在对每层节点出队完成后,队列中剩余结点的个数就是下一层结点的个数。比如:现在给队列如跟节点,队列大小为1,第一层的节点个数就为1;当根节点出对后,我们需要入队根节点的左右节点,如果左节点为null,则只入右节点,此时队列大小为1,第二层的节点个数就为1。

【代码如下】

public List> levelOrder(TreeNode root) {

List> ret=new ArrayList<>();

if(root==null){

return ret;

}

Queue queue=new LinkedList<>();

queue.offer(root);

while(!queue.isEmpty()){

List list=new ArrayList<>();

int size=queue.size();

while(size--!=0){

TreeNode node=queue.poll();

list.add(node.val);

if(node.left!=null){

queue.offer(node.left);

}

if(node.right!=null){

queue.offer(node.right);

}

}

ret.add(list);

}

return ret;

}

2、获取树中子结点的个数

通常二叉树的问题,都会有两种思路:遍历思路和子问题思路。

如这道题:

我们可以求出它的左子树和右子树中子结点的个数,相加即可;或者,定义计数器,因为要递归,所以我们需要一个全局变量(count),递归左右子树,只要遇到子节点,count就加一。

【代码如下】

//获取叶子节点的个数

//方法一

public int getLeafNodeCount1(Node root){

if(root==null){

return 0;

}

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

return 1;

}

return getLeafNodeCohttp://unt1(root.left)+getLeafNodeCount1(root.right);

}

// 方法二

public static int count1;

public void getLeafNodeCount2(Node root){

if(root==null){

return ;

}

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

count1++;

}

getLeafNodeCount2(root.left);

getLeafNodeCount2(root.right);

}

3、获取二叉树的高度

获取二叉树的高度,我们只需要获取二叉树左右子树的高度,返回左右子树的最大高度加一即可。

【代码如下】

// 获取二叉树的高度

public int getHeight(Node root){

if(root==null){

return 0;

}

int left=getHeight(root.left);

int right=getHeight(root.right);

return left>right?left+1:right+1;

}

4、判断是不是完全二叉树

【完全二叉树和满二叉树】

满二叉树: 一棵二叉树,如果每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一棵二叉树的层数为K,且结点总数是 2^K-1,则它就是满二叉树。完全二叉树: 完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从0至n-1的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。

判断完全二叉树,我们可以借助队列来实现,在二叉树不为空的情况下,对二叉树进行层序遍历:定义一个队列,将根节点放入,只要队列不为空,进行出队,将得到的节点的左右节点入队,注意先左后右,节点为空也要进行入队(队列可以存储null)。直到遇到第一个出队的节点为null,对队列中剩下的元素进行遍历,如果全为null,则为完全二叉树;如果存在不为null的结点,则不是完全二叉树。

public boolean isCompleteTree(Node root){

Queue queue=new LinkedList<>();

queue.offer(root);

//如果队列为空,会存在空指针异常

while(!queue.isEmpty()){

//层序遍历

Node node=queue.poll();

if(node!=null){

//将节点的左右子节点放入队列

queue.offer(node.left);

queue.offer(node.right);

}else{

//如果node为null,直接对队列进行判断

break;

}

}

int x=queue.size();

//判断队列元素是否全为null

for(int i=0;i

if(queue.poll()!=null){

return false;

}

}

return true;

}

5、判断两个树是否相同

【OJ链接】

存在以下四种情况:

【代码如下】

class Solution {

public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {

if(p==null&&q!=null||p!=null&&q==null){

return false;

}

if(p==null&&q==null){

return true;

}

if(p.val!=q.val){

return false;

}

return isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);

}

}

6、另一棵树的子树

【OJ链接】

上面已经给写过判断两棵树是否相等的题,我们只需要判断树p是否等于树q,或者数p的左子树或右子树是否等于树q。分为以下几种情况:

【代码如下】

class Solution {

//判断两个树是否相等

public boolean isSameTree(TreeNode root,TreeNode subRoot){

if(root==null&&subRoot!=null||root!=null&&subRoot==null){

return false;

}

if(root==null&&subRoot==null){

return true;

}

if(root.val!=subRoot.val){

return false;

}

return isSameTree(root.left,subRoot.left)&&isSameTree(root.right,subRoot.right);

}

//判断子树

public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {

if(root==null||subRoot==null){

return false;

}

if(isSameTree(root,subRoot)){

return true;

}

return isSubtree(root.left,subRoot)||isSubtree(root.right,subRoot);

}

}

7、判断平衡二叉树

【OJ链接】

高度平衡二叉树定义为:

一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。

首先我们需要写一个函数来求二叉树的高度,只要这个二叉树的左右子树高度差不大于1,且左右子树都是平衡二叉树,则其为平衡二叉树。

【代码如下】

class Solution {

//求二叉树的高度

public int maxDepth(TreeNode root){

if(root==null){

return 0;

}

int left=maxDepth(root.left);

int right=maxDepth(root.right);

return left>right?left+1:right+1;

}

//判断二叉树是不是平衡二叉树

public boolean isBalanced(TreeNode root) {

if(root==null){

return true;

}

if(Math.abs(maxDepth(root.left)-maxDepth(root.right))<=1){

return isBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right);

}

return false;

}

}

if(queue.poll()!=null){

return false;

}

}

return true;

}

5、判断两个树是否相同

【OJ链接】

存在以下四种情况:

【代码如下】

class Solution {

public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {

if(p==null&&q!=null||p!=null&&q==null){

return false;

}

if(p==null&&q==null){

return true;

}

if(p.val!=q.val){

return false;

}

return isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);

}

}

6、另一棵树的子树

【OJ链接】

上面已经给写过判断两棵树是否相等的题,我们只需要判断树p是否等于树q,或者数p的左子树或右子树是否等于树q。分为以下几种情况:

【代码如下】

class Solution {

//判断两个树是否相等

public boolean isSameTree(TreeNode root,TreeNode subRoot){

if(root==null&&subRoot!=null||root!=null&&subRoot==null){

return false;

}

if(root==null&&subRoot==null){

return true;

}

if(root.val!=subRoot.val){

return false;

}

return isSameTree(root.left,subRoot.left)&&isSameTree(root.right,subRoot.right);

}

//判断子树

public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {

if(root==null||subRoot==null){

return false;

}

if(isSameTree(root,subRoot)){

return true;

}

return isSubtree(root.left,subRoot)||isSubtree(root.right,subRoot);

}

}

7、判断平衡二叉树

【OJ链接】

高度平衡二叉树定义为:

一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 。

首先我们需要写一个函数来求二叉树的高度,只要这个二叉树的左右子树高度差不大于1,且左右子树都是平衡二叉树,则其为平衡二叉树。

【代码如下】

class Solution {

//求二叉树的高度

public int maxDepth(TreeNode root){

if(root==null){

return 0;

}

int left=maxDepth(root.left);

int right=maxDepth(root.right);

return left>right?left+1:right+1;

}

//判断二叉树是不是平衡二叉树

public boolean isBalanced(TreeNode root) {

if(root==null){

return true;

}

if(Math.abs(maxDepth(root.left)-maxDepth(root.right))<=1){

return isBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right);

}

return false;

}

}


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