1. 二叉树先序、中序、后序遍历的非递归实现
先序遍历：使用栈实现，栈中先压入二叉树根节点，然后循环以下过程，先弹出一个节点，随后压入该节点的右孩子，再压入该节点的左孩子……（这样弹出时就是左孩子先弹出，右孩子再弹出，满足先序）
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<TreeNode>();
LinkedList<Integer> output = new LinkedList<Integer>();
if(root == null){
return output;
}
stack.add(root);
while(!stack.isEmpty()){
TreeNode node = stack.pollLast();
output.add(node.val);
if(node.right!=null){
stack.add(node.right);
}
if(node.left!=null){
stack.add(node.left);
}
}
return output;
}
}
中序遍历：栈不为空时开始循环，先压入左边界，然后弹出，再处理右子树，右子树也是这样的逻辑，先压入右子树的左边界，再处理右子树的右子树……
class Solution {
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();
List<Integer> res = new ArrayList<>();
TreeNode curr = root;
while(curr != null || !stack.isEmpty()){
while(curr != null){
stack.push(curr);
curr = curr.left;
}
curr = stack.pop();
res.add(curr.val);
curr = curr.right;
}
return res;
}
}
中序拓展~中右左
后序遍历：中右左反过来，使用 help 栈；打印的时候不打印但是压入 help 栈，弹出即为后序。
class Solution {
public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<TreeNode>();
LinkedList<Integer> output = new LinkedList<Integer>();
if(root == null){
return output;
}
stack.add(root);
while(!stack.isEmpty()){
TreeNode node = stack.pollLast();
output.addFirst(node.val);
if(node.left != null){
stack.add(node.left);
}
if(node.right != null){
stack.add(node.right);
}
}
return output;
}
}
2. 如何直观的打印一颗二叉树
将打印结果顺时针旋转 90° 即为一棵二叉树，H 代表头节点，^ 代表该节点的父节点在左上方，v 代表该节点的父节点在左下方。
public class PrintBinaryTree {
public static void printTree(TreeNode head) {
System.out.println("Binary Tree:");
printInOrder(head, 0, "H", 17);
System.out.println();
}
public static void printInOrder(TreeNode head, int height, String to, int len) {
if (head == null) {
return;
}
printInOrder(head.right, height + 1, "v", len);
String val = to + head.val + to;
int lenM = val.length();
int lenL = (len - lenM) / 2;
int lenR = len - lenM - lenL;
val = getSpace(lenL) + val + getSpace(lenR);
System.out.println(getSpace(height * len) + val);
printInOrder(head.left, height + 1, "^", len);
}
public static String getSpace(int num) {
String space = " ";
StringBuffer buf = new StringBuffer("");
for (int i = 0; i < num; i++) {
buf.append(space);
}
return buf.toString();
}
public static void main(String[] args) {
TreeNode head = new TreeNode(1);
head.left = new TreeNode(-222222222);
head.right = new TreeNode(3);
head.left.left = new TreeNode(Integer.MIN_VALUE);
head.right.left = new TreeNode(55555555);
head.right.right = new TreeNode(66);
head.left.left.right = new TreeNode(777);
printTree(head);
printTree(head);
}
}
3. 在二叉树中找到一个节点的后继节点
【题目】 现在有一种新的二叉树节点类型如下：
public class Node {
public int value;
public Node left;
public Node right;
public Node parent;
public Node(int data) {
this.value = data;
}
}
该结构比普通二叉树节点结构多了一个指向父节点的parent指针。假设有一棵Node类型的节点组成的二叉树，树中每个节点的parent指针都正确地指向 自己的父节点，头节点的parent指向null。只给一个在二叉树中的某个节点 node，请实现返回node的后继节点的函数。在二叉树的中序遍历的序列中， node的下一个节点叫作node的后继节点。
public static TreeNode getSuccessorNode(TreeNode node) {
if (node == null) {
return node;
}
// node 如果有右孩子，后继节点为右孩子的最左节点
if (node.right != null) {
return getLeftMost(node.right);
} else {
// node 如果没有右孩子，往上找，如果为一个节点的左孩子时，这个节点为后继节点
TreeNode p = node.parent;
while (p != null) {
if (node == p.left) {
return p;
}
node = p;
p = p.parent;
}
}
// 如果找到根节点了 还没有这样的节点，那这个节点没有后继节点
return null;
}
public static TreeNode getLeftMost(TreeNode node) {
if (node == null) {
return null;
}
while (node.left != null) {
node = node.left;
}
return node;
}
4. 折纸问题
【题目】 请把一段纸条竖着放在桌子上，然后从纸条的下边向上方对折1次，压出折痕后展开。此时 折痕是凹下去的，即折痕突起的方向指向纸条的背面。如果从纸条的下边向上方连续对折2 次，压出折痕后展开，此时有三条折痕，从上到下依次是下折痕、下折痕和上折痕。
给定一 个输入参数N，代表纸条都从下边向上方连续对折N次，请从上到下打印所有折痕的方向。
例如：N=1时，打印： down；N=2时，打印： down down up
5. 介绍二叉树的序列化和反序列化
序列化 (Serialization)是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。
序列化可以使用先序遍历、中序遍历或者层次遍历实现。需要注意一下两点：
- 空节点要使用占位符：否则节点数据值一致且数量相同时无法还原结构
- 节点与节点之间要使用分隔符：为了区分不同节点的数据值
public static String serialByPre(Node head) {
if (head == null) {
return "#!";
}
String res = head.value + "!";
res += serialByPre(head.left);
res += serialByPre(head.right);
return res;
}
public static Node reconByPreString(String preStr) {
String[] values = preStr.split("!");
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i != values.length; i++) {
queue.offer(values[i]);
}
return reconPreOrder(queue);
}
public static Node reconPreOrder(Queue<String> queue) {
String str = queue.poll();
if ("#".equals(str)) {
return null;
}
Node head = new Node(Integer.valueOf(str));
head.left = reconPreOrder(queue);
head.right = reconPreOrder(queue);
return head;
}
6. 判断一棵二叉树是否是平衡二叉树
平衡二叉树：对于一棵二叉树上的任意一个节点，左右子树的高度差不超过 1
public static class ReturnData {
public boolean isB;
public int h;
public ReturnData(boolean isB, int h) {
this.isB = isB;
this.h = h;
}
}
public static boolean isBalance2(Node head) {
return process(head).isB;
}
public static ReturnData process(Node head) {
if (head == null) {
return new ReturnData(true, 0);
}
ReturnData returnDataL = process(head.left);
if (!returnDataL.isB)
return new ReturnData(false, 0);
ReturnData returnDataR = process(head.right);
if (!returnDataR.isB)
return new ReturnData(false, 0);
if (Math.abs(returnDataL.h - returnDataR.h) > 1)
return new ReturnData(false, 0);
return new ReturnData(true, Math.max(returnDataL.h, returnDataR.h) + 1);
}
7. 判断一棵树是否是搜索二叉树、判断一棵树是否是完全二叉树
搜索二叉树：对于一棵二叉树上的任何一个节点，该节点的左孩子 < 该节点 < 该节点的右孩子。
通常来讲，搜索二叉树是不含有重复节点的，相同的节点值会压缩到一个节点中。
由定义可知，二叉树的中序遍历是升序的。
public static boolean isBST(Node head) {
if (head == null) {
return false;
}
int minNum = Integer.MIN_VALUE;
int cur;
Stack<Node> stack = new Stack<>();
while (!stack.isEmpty() || head != null) {
if (head != null) {
stack.push(head);
head = head.left;
}
head = stack.pop();
// 判断逻辑：不符合升序返回 false
cur = head.value;
if (cur < minNum) return false;
minNum = cur;
head = head.right;
}
return true;
}
public static boolean isCBT(Node head) {
if (head == null) {
return false;
}
Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
queue.add(head);
boolean leaf = false;
Node l;
Node r;
/**
* 1. 有右无左：false
* 2. 有左无右 无左无右：按层次遍历，后边全部为叶节点时为 true
* 3. 有左有右
*/
while (!queue.isEmpty()) {
head = queue.poll();
l = head.left;
r = head.right;
if ((leaf == true && (l != null || r != null))
|| l == null && r != null) return false;
if (l != null) {
queue.offer(l);
}
if (r != null) {
queue.offer(r);
} else {
leaf = true;
}
}
return true;
}
8. 已知一棵完全二叉树，求其节点的个数
要求：时间复杂度低于O(N)，N为这棵树的节点个数
public static int nodeNum(Node head) {
if (head == null) {
return 0;
}
return bs(head, 1, mostLeftLevel(head, 1));
}
// 使用节点右子树的左边界做为判断依据
public static int bs(Node node, int level, int h) {
// 到底，以叶节点为头的完全二叉树节点个数为 1
if (level == h) {
return 1;
}
// 右子树左边界到底：左子树满、递归处理右子树
if (mostLeftLevel(node.right, level + 1) == h) {
// 注意运算符优先级，+ 优先级别大于 <<
return (1 << (h - level)) + bs(node.right, level + 1, h);
} else {
// 右子树左边界没到底：右子树满、递归处理左子树
return (1 << (h - level - 1)) + bs(node.left, level + 1, h);
}
}
public static int mostLeftLevel(Node node, int level) {
while (node != null) {
level++;
node = node.left;
}
return level - 1;
}
770
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
