如何判断一棵二叉树是完全二叉树

本文详细介绍了如何通过深度优先遍历来判断一个二叉树是否为完全二叉树的方法,包括满二叉树的概念、编号过程以及算法实现。通过遍历过程中的空洞检测,有效判断树的性质。

严蔚敏那本教材上的说法:一个深度为k,节点个数为 2^k - 1 的二叉树为满二叉树。这个概念很好理解,

就是一棵树,深度为k,并且没有空位。

首先对满二叉树按照广度优先遍历(从左到右)的顺序进行编号。

一颗深度为k二叉树,有n个节点,然后,也对这棵树进行编号,如果所有的编号都和满二叉树对应,那么这棵树是完全二叉树。

 

任意的一个二叉树,都可以补成一个满二叉树。这样中间就会有很多空洞。在广度优先遍历的时候,如果是满二叉树,或者完全二叉树,这些空洞是在广度优先的遍历的末尾,所以,但我们遍历到空洞的时候,整个二叉树就已经遍历完成了。而如果,是非完全二叉树,

我们遍历到空洞的时候,就会发现,空洞后面还有没有遍历到的值。这样,只要根据是否遍历到空洞,整个树的遍历是否结束来判断是否是完全的二叉树。

算法如下:

<think>好的,我现在需要解决的问题是判断一棵是否是完全二叉搜索树。首先,我得明确什么是完全二叉树和二叉搜索树,然后将两者的条件结合起来。 首先,二叉搜索树(BST)的定义是:左子树的所有节点值都小于根节点,右子树的所有节点值都大于根节点,并且左右子树本身也必须是BST。不过根据引用[3]里的内容,仅仅检查每个节点的左右孩子是不够的,可能会漏掉子树中更小或更大的值。例如,某个左子树的右节点可能比根节点大,但只检查了左孩子是否小于根节点,这样会导致错误。因此正确的做法应该是在递归时传递当前节点的值范围,确保所有节点都满足这个范围。 然后是判断完全二叉树(CBT)。根据引用[1]中的描述,完全二叉树判断需要层次遍历,并且检查是否存在右孩子存在但左孩子不存在的情况。另外,当遇到第一个不完整的节点(即没有左右孩子或只有左孩子)后,后续的所有节点都必须是叶子节点。这一步可能需要使用队列来进行层序遍历,记录是否遇到了不完整的节点。 现在,问题是如何同时满足这两个条件。也就是说,这棵树必须既是BST又是CBT。因此,我需要分两步来做: 1. 验证该树是二叉搜索树。这里不能仅用简单的递归检查左右孩子,而是需要中序遍历或者递归传递值范围。根据引用[2],中序遍历BST会得到一个递增的序列,所以可以通过中序遍历来验证是否有序。或者使用递归方法,每次检查当前节点是否在允许的最小和最大值之间。 2. 验证该树是完全二叉树。使用层序遍历的方法,检查是否存在右孩子存在而左孩子不存在的情况,并且在遇到第一个不完全节点后,后面的节点必须都是叶子。 那么具体的步骤可能是: 首先,实现一个正确的BST检查。比如,采用中序遍历,将节点值存入数组,然后检查数组是否严格递增。或者用递归方法,每次传递允许的最小和最大值,比如对于根节点,左子树的所有节点必须小于根的值,右子树必须大于根的值,递归时更新最大值和最小值。 然后,实现完全二叉树的检查,按照层序遍历,用一个队列来处理节点,标记是否遇到了不完整的节点。当发现某个节点有右孩子但没有左孩子时,直接返回false。当遇到第一个节点缺少左或右孩子时,后续的所有节点都不能有孩子。 接下来,我需要将这两个检查结合起来。也就是说,树必须同时满足BST的条件和CBT的条件。因此,可以先检查是否是BST,再检查是否是CBT。或者同时进行,不过分步可能更容易实现。 现在,具体如何编写代码呢? 比如,对于BST检查,中序遍历可能更直观。遍历时记录前一个节点的值,每次比较当前节点的值是否大于前一个。如果是,继续;否则返回false。 对于完全二叉树的检查,可以用队列进行层序遍历。初始化队列时加入根节点,设置一个标志位(比如isLeaf = false)。每次取出队列中的节点,检查是否满足条件: - 如果当前节点有右孩子但没有左孩子,返回false。 - 如果isLeaf为true,但当前节点有左或右孩子,返回false。 - 如果当前节点没有左孩子或者没有右孩子,则后续的所有节点必须是叶子节点,所以设置isLeaf为true。 - 将左孩子和右孩子加入队列(即使为空,可能需要处理空节点?或者只处理存在的节点?) 这里可能需要处理空子节点的情况。例如,当遇到一个节点左孩子为空,右孩子不为空的话,直接返回false。或者,当某个节点左孩子为空,那么右孩子必须也空,否则不满足完全二叉树的条件? 或者,按照引用[1]中的描述:“如果有子树存在有右孩子无左孩子的情况,返回false。”所以,只要某个节点有右孩子但没有左孩子,就返回false。这可能在层序遍历中逐层检查。 例如,当遍历每个节点时,如果左孩子不存在但右孩子存在,则直接返回false。否则继续。同时,当遇到某个节点的左右孩子不双全时(比如左存在,右不存在,或者都不存在),那么之后的所有节点都必须是叶子节点(即没有子节点)。 所以,在代码中,可以维护一个变量,例如mustBeLeaf,初始为false。当遇到某个节点的左孩子或右孩子不存在时,将mustBeLeaf设为true。之后的所有节点都必须没有子节点。 那具体的步骤可能如下: 对于完全二叉树的检查函数: 初始化队列,加入根节点。设置mustBeLeaf = false。 循环直到队列为空: - 取出队首节点current。 - 如果mustBeLeaf为true,但current有左或右孩子,返回false。 - 检查current的左孩子是否存在: - 如果current有右孩子但没有左孩子,返回false。 - 如果current的左孩子存在,加入队列。 - 如果current的右孩子不存在,那么mustBeLeaf = true. - 如果current的右孩子存在,加入队列。 - 如果current的左孩子不存在的话,已经被前面的条件捕获了。 或者,可能需要更仔细的处理。比如,不管左孩子是否存在,只要右孩子存在但左孩子不存在,就返回false。否则,继续。 当current的左孩子不存在时,如果右孩子存在,返回false。 否则,如果左孩子存在但右孩子不存在,那么之后的所有节点都必须是叶子节点,即没有子节点。 或者,根据层序遍历的逻辑,可能需要处理每个节点是否有左右孩子,并记录是否出现了不完全的节点。 例如,参考以下步骤: 初始化队列,加入根节点。设置flag = false(表示是否遇到了不完全的节点)。 循环: node = queue.poll() if (flag 为true): 如果node有左或右孩子,返回false else: 如果node有左孩子: 加入队列 如果node没有右孩子: flag = true else: 如果node有右孩子: 返回false flag = true 如果node有右孩子: 加入队列 否则: flag = true 这可能比较复杂,需要仔细处理条件。 例如,当当前节点有左孩子而没有右孩子,那么之后的所有节点都不能有孩子,所以设置flag为true。而如果当前节点有右孩子但没有左孩子,直接返回false。 现在,回到问题,用户需要同时满足BST和CBT的条件,所以需要将这两个条件结合起来。 所以,可能的步骤是: 1. 实现一个验证二叉搜索树的函数,可以用中序遍历或者递归上下界的方法。 2. 实现一个验证完全二叉树的函数,用层序遍历检查。 然后,两个条件同时满足,即为完全二叉搜索树。 现在,可能要考虑如何将这些步骤转化为代码。例如,用Python的话: 对于BST的验证,使用中序遍历: prev = None def isBST(root): nonlocal prev if not root: return True if not isBST(root.left): return False if prev is not None and root.val <= prev: return False prev = root.val return isBST(root.right) 或者用递归传递上下界的方法: def isBST(node, min_val=float('-inf'), max_val=float('inf')): if not node: return True if not (min_val < node.val < max_val): return False return isBST(node.left, min_val, node.val) and isBST(node.right, node.val, max_val) 然后,验证完全二叉树: def isCBT(root): if not root: return True queue = [root] must_be_leaf = False while queue: node = queue.pop(0) if must_be_leaf and (node.left or node.right): return False if node.left: if not node.right: must_be_leaf = True queue.append(node.left) if node.right: if not node.left: return False queue.append(node.right) else: must_be_leaf = True return True 不过,这个可能有问题,需要仔细检查。比如,当某个节点没有右孩子时,设置must_be_leaf为True,之后的所有节点不能有子节点。 或者,另一种常见的完全二叉树判断方法是: 层序遍历时,一旦遇到空节点,则之后的所有节点都必须是空节点。如果在这之前出现非空节点,则不是完全二叉树。 例如,使用层序遍历,允许将空节点加入队列。当遇到第一个空节点后,检查队列中剩下的节点是否全为空。 但这种方法可能在处理过程中更准确。 例如: def isCBT(root): if not root: return True queue = [root] end = False while queue: node = queue.pop(0) if not node: end = True else: if end: return False queue.append(node.left) queue.append(node.right) return True 这个方法的逻辑是:进行层序遍历,当遇到一个空节点时,设置end为True。之后的所有节点都必须是空节点,否则返回False。因此,在遍历过程中,如果节点存在且end已经被设置为True,则说明后面出现了非空节点,返回False。 这种方法可能更简洁,也更准确。例如,对于完全二叉树来说,层序遍历中的空节点应该全部出现在最后一层靠右的位置。所以一旦遇到空节点,之后的任何非空节点都会导致返回False。 例如,测试用例: 完全二叉树: 1 / \ 2 3 / \ / 4 5 6 层序遍历的顺序是1,2,3,4,5,6。当处理到节点6时,它的左右子节点都是空。之后队列里的都是空节点,所以不会触发end的情况。如果是非完全二叉树: 1 / \ 2 3 \ 4 层序遍历时,在节点2之后,它的左子节点是空,但右子节点是4。此时,当处理节点2的左子节点(空)时,设置end为True。接下来处理节点2的右子节点4,此时end为True,所以返回False。正确。 因此,这种方法是可行的。 所以,综合起来,判断完全二叉搜索树的步骤是: 1. 检查是否是二叉搜索树(使用中序遍历或上下界递归)。 2. 检查是否是完全二叉树(使用层序遍历,检查是否存在空节点之后的非空节点)。 因此,最终的判断函数可以组合这两个检查。 现在,需要将这些步骤用代码实现。 例如,在Python中: class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def is_complete_BST(root): # 检查是否是BST def is_BST(root): stack = [] prev = None while stack or root: while root: stack.append(root) root = root.left root = stack.pop() if prev is not None and root.val <= prev: return False prev = root.val root = root.right return True # 检查是否是CBT def is_CBT(root): if not root: return True queue = [root] end = False while queue: node = queue.pop(0) if not node: end = True else: if end: return False queue.append(node.left) queue.append(node.right) return True return is_BST(root) and is_CBT(root) 但是,这里可能存在一个问题:在CBT的检查中,如果根节点为空,直接返回True。但根据BST的定义,空树是否是BST?根据引用[3],是的。所以,如果根节点为空,则同时是BST和CBT,所以返回True。 现在,测试一些例子: 例如,一个完全二叉搜索树: 4 / \ 2 6 / \ / \ 1 3 5 7 中序遍历得到1,2,3,4,5,6,7,是递增的,所以是BST。层序遍历时,所有节点在遇到空之前都是存在的,所以是CBT。因此函数返回True。 另一个例子: 3 / \ 2 5 / / 1 4 这是BST,并且是完全二叉树吗? 结构: 第三层的节点1的左和右都是空,节点4的左和右也是空。层序遍历的顺序是3,2,5,1,null,4。当处理到节点1时,它的左右都是空。队列中的后续节点是null和4。当处理null时设置end=True。接下来处理4,此时end为True,所以返回False。所以这个树不是完全二叉树,因为节点5的左子节点是4,但同一层的节点2的右子节点是空的,导致队列中出现null,之后还有4,导致返回False。因此,这个结构可能不是完全二叉树。 或者,可能我的例子举得不对,需要再想一个正确的例子。比如: 4 / \ 2 5 / \ / 1 3 6 这样,层序遍历到节点5的左子节点6时,前面的节点都有左右子节点。所以队列中的顺序是4,2,5,1,3,6。处理完这些节点后,队列中的后续子节点都是空,所以不会触发end为True的情况。所以这个树是完全二叉树。同时是BST,所以函数返回True。 综上,结合两个条件,可以判断是否是完全二叉搜索树。</think>要判断一棵是否是完全二叉搜索树,需要同时满足**二叉搜索树(BST)**和**完全二叉树(CBT)**的条件。以下是具体步骤: ### 1. 验证是否为二叉搜索树(BST) 二叉搜索树的定义是: - 左子树所有节点的值均小于根节点的值; - 右子树所有节点的值均大于根节点的值; - 左右子树也必须是二叉搜索树。 **方法一:中序遍历验证** 中序遍历BST会得到一个严格递增的序列。可以通过遍历时记录前一个节点的值来验证: ```python def is_BST(root): stack = [] prev = None while stack or root: while root: stack.append(root) root = root.left root = stack.pop() if prev is not None and root.val <= prev: return False prev = root.val root = root.right return True ``` **方法二:递归传递值范围** 在递归过程中传递当前节点的允许值范围: ```python def is_BST(node, min_val=float('-inf'), max_val=float('inf')): if not node: return True if not (min_val < node.val < max_val): return False return is_BST(node.left, min_val, node.val) and is_BST(node.right, node.val, max_val) ``` --- ### 2. 验证是否为完全二叉树(CBT) 完全二叉树的定义是: - 所有层除最后一层外都是满的; - 最后一层的节点尽可能向左靠拢。 **层序遍历法**: 1. 使用队列进行层序遍历; 2. 遇到第一个空节点后,后续节点必须全为空。 ```python def is_CBT(root): if not root: return True queue = [root] end = False # 标记是否遇到空节点 while queue: node = queue.pop(0) if not node: end = True else: if end: # 如果已遇到空节点,当前节点非空则返回False return False queue.append(node.left) queue.append(node.right) return True ``` --- ### 3. 综合判断 若树同时满足BST和CBT的条件,则为完全二叉搜索树: ```python def is_complete_BST(root): return is_BST(root) and is_CBT(root) ``` --- ### 示例分析 以如下树为例: ``` 4 / \ 2 6 / \ / \ 1 3 5 7 ``` - **BST验证**:中序遍历结果为`[1,2,3,4,5,6,7]`,严格递增; - **CBT验证**:层序遍历时,所有非空节点连续排列,满足条件。 ---
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