第十章 数据结构与算法（树结构的基础部分）
2021/5/20 22:55:29
本文主要是介绍第十章 数据结构与算法（树结构的基础部分），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
10.1二叉树
10.1.1为什么需要树这种数据结构
（1）数组存储方式的分析
优点:通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可使用二分查找提高检索速度。
缺点:如果要检索具体某个值，或者插入值（按一定顺序）会整体移动，效率较低。
@操作示意图如下：
（2）链式存储方式的分析
优点:在一定程度上对数组存储方式有优化（比如：插入一个数值节点，只需要将插入节点，链接到链表中即可，删除效率也很好）。
缺点:在进行检索时，效率仍然较低，比如（检索某个值，需要从头节点开始遍历）
@操作示意图如下：
（3）树存储方式的分析
能提高数据存储，读取的效率, 比如利用 二叉排序树(Binary Sort Tree)，既可以保证数据的检索速度，同时也可以保证数据的插入，删除，修改的速度。
案例：【7,3，10,1，5,9，12】
10.1.2树示意图
10.1.3二叉树的概念
（1）树有很多种，每个节点最多只能有两个子节点的一种形式称为二叉树。
（2）二叉树的子节点分为左节点和右节点。
（3）如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层，并且节点总数=2^n-1，n为层数，则我们称为满二叉树。
（4）如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层，而且最后一层的叶子节点在左边连续，倒数第二层的叶子节点在右边连续，我们称为完全二叉树。
10.1.4二叉树遍历的说明
使用前序，中序和后序对下面的二叉树进行遍历
（1）前序遍历：先输出父节点，在遍历左子树和右子树
（2）中序遍历：先遍历左子树，在输出父节点，在遍历右子树
（3）后序遍历：先遍历左子树，在遍历右子树，最后输出父节点
（4）小结：看输出父节点的顺序，就确定是前序，中序
还是后序
10.1.5二叉树遍历应用实例（前序，中序，后序）
@应用实例说明
package com.itcast.tree;
public class BinaryTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
//先需要创建一颗二叉树
BinaryTree binaryTree = new BinaryTree();
//创建需要的节点
HeroNode root = new HeroNode(1, "孙悟空");
HeroNode node2 = new HeroNode(2, "唐僧");
HeroNode node3 = new HeroNode(3, "天蓬元帅");
HeroNode node4 = new HeroNode(4, "沙僧");
HeroNode node5 = new HeroNode(5, "关胜");
//ps：我们先手动创建二叉树，后面我们学习递归的方式创建二叉树
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node3.setRight(node4);
node3.setLeft(node5);
binaryTree.setRoot(root);
//测试
System.out.println("前序遍历");
binaryTree.preOrder();
System.out.println("中序遍历");
binaryTree.infixOrder();
System.out.println("后序遍历");
binaryTree.postOrder();
}
}
//定义BinaryTree二叉树
class BinaryTree{
private HeroNode root;
public void setRoot(HeroNode root) {
this.root = root;
}
//前序遍历
public void preOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.preOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空无法遍历");
}
}
//中序遍历
public void infixOrder(){
if(this.root!=null){
this.root.infixOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
//后序遍历
public void postOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.postOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
}
//创建HeroNode节点
class HeroNode{
private int no;
private String name;
private HeroNode left; //默认为空
private HeroNode right; //默认为空
public HeroNode(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNode getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNode left) {
this.left = left;
}
public HeroNode getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNode right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
//编写前序遍历方法
public void preOrder(){
System.out.println(this); //先输出父节点
//递归向左子树前序遍历
if(this.left != null){
this.left.preOrder();
}
//递归向右子树前序遍历
if (this.right !=null){
this.right.preOrder();
}
}
//中序遍历
public void infixOrder(){
//递归向左子树中序遍历
if (this.left != null){
this.left.infixOrder();
}
//输出父节点
System.out.println(this);
//递归向右子树中序遍历
if (this.right !=null){
this.right.infixOrder();
}
}
//后续遍历
public void postOrder(){
if (this.left!=null){
this.left.postOrder();
}
if (this.right!=null){
this.right.postOrder();
}
System.out.println(this);
}
}
10.1.6二叉树-查找指定节点
要求
（1） 请编写前序查找，中序查找和后序查找的方法。
（2）并分别使用三种查找方式，查找 heroNO = 5 的节点
（3）并分析各种查找方式，分别比较了多少次
（4）思路分析图解
package com.itcast.tree;
public class BinaryTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
//先需要创建一颗二叉树
BinaryTree binaryTree = new BinaryTree();
//创建需要的节点
HeroNode root = new HeroNode(1, "孙悟空");
HeroNode node2 = new HeroNode(2, "唐僧");
HeroNode node3 = new HeroNode(3, "天蓬元帅");
HeroNode node4 = new HeroNode(4, "沙僧");
HeroNode node5 = new HeroNode(5, "关胜");
//ps：我们先手动创建二叉树，后面我们学习递归的方式创建二叉树
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node3.setRight(node4);
node3.setLeft(node5);
binaryTree.setRoot(root);
/* //测试
System.out.println("前序遍历");
binaryTree.preOrder();
System.out.println("中序遍历");
binaryTree.infixOrder();
System.out.println("后序遍历");
binaryTree.postOrder();*/
//测试遍历
System.out.println("前序遍历方式");
HeroNode node = binaryTree.postOrderSearch(5);
if (node !=null){
System.out.printf("找到了，信息为no=%d name=%s",node.getNo(),node.getName());
}
}
}
//定义BinaryTree二叉树
class BinaryTree{
private HeroNode root;
public void setRoot(HeroNode root) {
this.root = root;
}
//前序遍历
public void preOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.preOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空无法遍历");
}
}
//中序遍历
public void infixOrder(){
if(this.root!=null){
this.root.infixOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
//后序遍历
public void postOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.postOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
//前序遍历
public HeroNode preOrderSearch(int no){
if (root !=null){
return root.preOrdersearch(no);
}else {
return null;
}
}
//中序遍历
public HeroNode infixOrderSearch(int no){
if (root !=null){
return root.infixOrderSearch(no);
}else {
return null;
}
}
//后序遍历
public HeroNode postOrderSearch(int no){
if (root !=null){
return root.preOrdersearch(no);
}else {
return null;
}
}
}
//创建HeroNode节点
class HeroNode{
private int no;
private String name;
private HeroNode left; //默认为空
private HeroNode right; //默认为空
public HeroNode(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNode getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNode left) {
this.left = left;
}
public HeroNode getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNode right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
//编写前序遍历方法
public void preOrder(){
System.out.println(this); //先输出父节点
//递归向左子树前序遍历
if(this.left != null){
this.left.preOrder();
}
//递归向右子树前序遍历
if (this.right !=null){
this.right.preOrder();
}
}
//中序遍历
public void infixOrder(){
//递归向左子树中序遍历
if (this.left != null){
this.left.infixOrder();
}
//输出父节点
System.out.println(this);
//递归向右子树中序遍历
if (this.right !=null){
this.right.infixOrder();
}
}
//后续遍历
public void postOrder(){
if (this.left!=null){
this.left.postOrder();
}
if (this.right!=null){
this.right.postOrder();
}
System.out.println(this);
}
//前序遍历查找
public HeroNode preOrdersearch(int no){
//比较当前节点是不是
if (this.no == no){
return this;
}
//1.则判断当前节点的左子节点是否为空，如果不为空，则递归前序查找
//2.如果左递归前序查找，找到节点，则返回
HeroNode resNode=null;
if (this.left !=null){
resNode = this.left.preOrdersearch(no);
}
if (resNode !=null){ //说明我们左子树找到
return resNode;
}
//1.左递归前序查找，找到节点，则返回，否则继续判断
//2.当前节点的右子节点是否为空，如果不空，则继续向右递归前序查找
if (this.right !=null){
resNode = this.right.preOrdersearch(no);
}
return resNode;
}
//中序遍历查找
public HeroNode infixOrderSearch(int no){
//判断当前节点的左子节点是否为空，如果不为空，则递归中序查找
HeroNode resNode=null;
if (this.left != null){
resNode = this.left.infixOrderSearch(no);
}
if (resNode != null){
return resNode;
}
//如果找到，则返回，如果没有找到，就和当前节点比较，如果是则返回当前节点
if (this.no == no){
return this;
}
//否则继续进行右递归的中序查找
if (this.right !=null){
resNode = this.right.infixOrderSearch(no);
}
return resNode;
}
//后序遍历查找
public HeroNode postOrder(int no){
//先遍历左子节点是否为空，不为空，后序遍历
HeroNode resNode=null;
if (this.left !=null){
resNode = this.left.postOrder(no);
}
if (resNode !=null){ //说明左子树找到
return resNode;
}
//如果左子树没有找到，遍历右子节点
if (this.right !=null){
resNode = this.right.postOrder(no);
}
if (resNode !=null){
return resNode;
}
//如果左右子树都没有找到，就比较当前节点是不是
if (this.no == no){
return this;
}
return resNode;
}
}
10.1.7二叉树-删除节点
@要求
（1）如果删除的节点是叶子节点，则删除该节点
（2）如果删除的节点是非叶子节点，则删除该子树
（3）测试，删除掉5号叶子节点和3号子树
（4）完成删除思路分析
（5）代码实现
@HeroNode加入删除方法
//递归删除结点
//1.如果删除的节点是叶子节点，则删除该节点
//2.如果删除的节点是非叶子节点，则删除该子树
//思路
/*
* 1. 因为我们的二叉树是单向的，所以我们是判断当前结点的子结点是否需要删除结点，而不能去判断
当前这个结点是不是需要删除结点.
尚硅谷 Java 数据结构和算法
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2. 如果当前结点的左子结点不为空，并且左子结点 就是要删除结点，就将 this.left = null; 并且就返回
(结束递归删除)
3. 如果当前结点的右子结点不为空，并且右子结点 就是要删除结点，就将 this.right= null ;并且就返回
(结束递归删除)
4. 如果第 2 和第 3 步没有删除结点，那么我们就需要向左子树进行递归删除
5. 如果第 4 步也没有删除结点，则应当向右子树进行递归删除.*/
//删除节点
public void delNode(int no){
//查看左边的节点是否符合
if (this.left !=null && this.left.no==no){
this.left=null;
return;
}
//判断右边
if (this.right !=null && this.right.no==no){
this.right=null;
return;
}
//不符合想左子树递归
if (this.left !=null){
this.left.delNode(no);
}
if (this.right !=null){
this.right.delNode(no);
}
}
@BinaryTree加入删除方法
//删除节点
public void delNode(int no){
//判断节点是否为空
if (root !=null){
if (root.getNo() ==no){ //判断是否为一个根节点，并且恰好等于要删除的数
root=null;
return;
}else {
root.delNode(no);
}
}else {
System.out.println("此树为空");
}
}
@demo测试加入代码
System.out.println("删除前，前序遍历");
binaryTree.preOrder();
binaryTree.delNode(3);
System.out.println("删除后");
binaryTree.preOrder();
10.2顺序存储二叉树
10.2.1顺序存储二叉树的概念
@基本说明
从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组，看右图的示意图。
@要求：
（1）右图的二叉树的节点，要求以数组的方式来存放arr:[1,2,3,4,5,6,6]
（2）要求在遍历数组arr时，仍然可以以前序遍历，中序遍历和后序遍历的方式完成节点的遍历
@顺序存储二叉树的特点：
（1）顺序二叉树通常只考虑完全二叉树
（2）第n个元素的左子节点为2n+1
（3）第n个元素的右子节点为2n+2
（4）第n个元素的父节点为（n-1）/2
（5）n：表示二叉树中的第n个元素（按0开始编号如图所示）
10.2.2顺序存储二叉树遍历
需求：给你一个数组{1,2，3,4，5,6，7}，要求以二叉树前序遍历的方式进行遍历。前序遍历的结果应当为1,2，4,5，3,6，7
public class ArrayBinaryDemo {
public static void main(String[] args) {
int[] arr={1,2,3,4,5,6,7};
ArrayBinary arrayBinary = new ArrayBinary(arr);
arrayBinary.preOrder();
}
}
//顺序二叉树遍历
class ArrayBinary{
//存放待排序数组的数据
int arr[];
public ArrayBinary(int[] arr) {
this.arr = arr;
}
//写前序遍历的重载方法可再调用时不输入n
public void preOrder(){
this.preOrder(0);
}
//顺序二叉树的前序遍历
//n表示第几个节点（从0开始）
public void preOrder(int n){
//校验
if (arr == null || arr.length ==0){
System.out.println("此顺序二叉树为空，不可进行前序遍历");
}
//输出当前节点(前序遍历是从当前节点先输出)
System.out.println(arr[n]);
//向左递归遍历
if (2*n+1 <arr.length){
preOrder(2*n+1);
}
//向右递归遍历
if (2*n+2 <arr.length){
preOrder(2*n+2);
}
}
}
10.3线索化二叉树
10.3.1问题
将数列{1,3，6,8，10,14}构建成一颗二叉树，n+1=7
问题分析：
（1）当我们对上面的二叉树进行中序遍历时，数列为 {8, 3, 10, 1, 6, 14 }
（2）但是 6, 8, 10, 14 这几个节点的 左右指针，并没有完全的利用上.
（3） 如果我们希望充分的利用 各个节点的左右指针， 让各个节点可以指向自己的前后节点,怎么办?
（4）解决方案-线索二叉树
10.3.2线索化二叉树基本介绍
（1）n 个结点的二叉链表中含有 n+1 【公式 2n-(n-1)=n+1】 个空指针域。利用二叉链表中的空指针域，存放指向
该结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针（这种附加的指针称为"线索"）
（2）这种加上了线索的二叉链表称为线索链表，相应的二叉树称为线索二叉树(Threaded BinaryTree)。根据线索性质
的不同，线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种
（3）一个结点的前一个结点，称为前驱结点
（4）一个结点的后一个结点，称为后继结点
10.3.3线索二叉树应用实例
应用案例说明：将下面的二叉树，进行中序线索二叉树。中序遍历的数列为 {8, 3, 10, 1, 14, 6}
思路分析：中序遍历结果：{8,3，10,1，14,6}
@说明：当线索化二叉树后，Node节点的属性left和right，有如下情况：
（1）left 指向的是左子树，也可能是指向的前驱节点. 比如 ① 节点 left 指向的左子树, 而 ⑩ 节点的 left 指向的
就是前驱节点.
（2） right 指向的是右子树，也可能是指向后继节点，比如 ① 节点 right 指向的是右子树，而⑩ 节点的 right 指向
的是后继节点.
10.3.4遍历线索化二叉树
（1）说明：对前面的中序线索化的二叉树， 进行遍历
（2）分析：因为线索化后，各个结点指向有变化，因此原来的遍历方式不能使用，这时需要使用新的方式遍历线索化二叉树，各个节点可以通过线型方式遍历，因此无需使用递归方式，这样也提高了遍历的效率。 遍历的次序应当和中序遍历保持一致。
package com.atguigu.tree.threadedbinarytree;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
public class ThreadedBinaryTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
//测试一把中序线索二叉树的功能
HeroNode root = new HeroNode(1, "tom");
HeroNode node2 = new HeroNode(3, "jack");
HeroNode node3 = new HeroNode(6, "smith");
HeroNode node4 = new HeroNode(8, "mary");
HeroNode node5 = new HeroNode(10, "king");
HeroNode node6 = new HeroNode(14, "dim");
//二叉树，后面我们要递归创建, 现在简单处理使用手动创建
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node2.setLeft(node4);
node2.setRight(node5);
node3.setLeft(node6);
//测试中序线索化
ThreadedBinaryTree threadedBinaryTree = new ThreadedBinaryTree();
threadedBinaryTree.setRoot(root);
threadedBinaryTree.threadedNodes();
//测试: 以10号节点测试
HeroNode leftNode = node5.getLeft();
HeroNode rightNode = node5.getRight();
System.out.println("10号结点的前驱结点是 =" + leftNode); //3
System.out.println("10号结点的后继结点是=" + rightNode); //1
//当线索化二叉树后，能在使用原来的遍历方法
//threadedBinaryTree.infixOrder();
System.out.println("使用线索化的方式遍历 线索化二叉树");
threadedBinaryTree.threadedList(); // 8, 3, 10, 1, 14, 6
}
}
//定义ThreadedBinaryTree 实现了线索化功能的二叉树
class ThreadedBinaryTree {
private HeroNode root;
//为了实现线索化，需要创建要给指向当前结点的前驱结点的指针
//在递归进行线索化时，pre 总是保留前一个结点
private HeroNode pre = null;
public void setRoot(HeroNode root) {
this.root = root;
}
//重载一把threadedNodes方法
public void threadedNodes() {
this.threadedNodes(root);
}
//遍历线索化二叉树的方法
public void threadedList() {
//定义一个变量，存储当前遍历的结点，从root开始
HeroNode node = root;
while(node != null) {
//循环的找到leftType == 1的结点，第一个找到就是8结点
//后面随着遍历而变化,因为当leftType==1时，说明该结点是按照线索化
//处理后的有效结点
while(node.getLeftType() == 0) {
node = node.getLeft();
}
//打印当前这个结点
System.out.println(node);
//如果当前结点的右指针指向的是后继结点,就一直输出
while(node.getRightType() == 1) {
//获取到当前结点的后继结点
node = node.getRight();
System.out.println(node);
}
//替换这个遍历的结点
node = node.getRight();
}
}
//编写对二叉树进行中序线索化的方法
/**
*
* @param node 就是当前需要线索化的结点
*/
public void threadedNodes(HeroNode node) {
//如果node==null, 不能线索化
if(node == null) {
return;
}
//(一)先线索化左子树
threadedNodes(node.getLeft());
//(二)线索化当前结点[有难度]
//处理当前结点的前驱结点
//以8结点来理解
//8结点的.left = null , 8结点的.leftType = 1
if(node.getLeft() == null) {
//让当前结点的左指针指向前驱结点
node.setLeft(pre);
//修改当前结点的左指针的类型,指向前驱结点
node.setLeftType(1);
}
//处理后继结点
if (pre != null && pre.getRight() == null) {
//让前驱结点的右指针指向当前结点
pre.setRight(node);
//修改前驱结点的右指针类型
pre.setRightType(1);
}
//!!! 每处理一个结点后，让当前结点是下一个结点的前驱结点
pre = node;
//(三)在线索化右子树
threadedNodes(node.getRight());
}
//删除结点
public void delNode(int no) {
if(root != null) {
//如果只有一个root结点, 这里立即判断root是不是就是要删除结点
if(root.getNo() == no) {
root = null;
} else {
//递归删除
root.delNode(no);
}
}else{
System.out.println("空树，不能删除~");
}
}
//前序遍历
public void preOrder() {
if(this.root != null) {
this.root.preOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
//中序遍历
public void infixOrder() {
if(this.root != null) {
this.root.infixOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
//后序遍历
public void postOrder() {
if(this.root != null) {
this.root.postOrder();
}else {
System.out.println("二叉树为空，无法遍历");
}
}
//前序遍历
public HeroNode preOrderSearch(int no) {
if(root != null) {
return root.preOrderSearch(no);
} else {
return null;
}
}
//中序遍历
public HeroNode infixOrderSearch(int no) {
if(root != null) {
return root.infixOrderSearch(no);
}else {
return null;
}
}
//后序遍历
public HeroNode postOrderSearch(int no) {
if(root != null) {
return this.root.postOrderSearch(no);
}else {
return null;
}
}
}
//先创建HeroNode 结点
class HeroNode {
private int no;
private String name;
private HeroNode left; //默认null
private HeroNode right; //默认null
//说明
//1. 如果leftType == 0 表示指向的是左子树, 如果 1 则表示指向前驱结点
//2. 如果rightType == 0 表示指向是右子树, 如果 1表示指向后继结点
private int leftType;
private int rightType;
public int getLeftType() {
return leftType;
}
public void setLeftType(int leftType) {
this.leftType = leftType;
}
public int getRightType() {
return rightType;
}
public void setRightType(int rightType) {
this.rightType = rightType;
}
public HeroNode(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNode getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNode left) {
this.left = left;
}
public HeroNode getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNode right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode [no=" + no + ", name=" + name + "]";
}
//递归删除结点
//1.如果删除的节点是叶子节点，则删除该节点
//2.如果删除的节点是非叶子节点，则删除该子树
public void delNode(int no) {
//思路
/*
* 1. 因为我们的二叉树是单向的，所以我们是判断当前结点的子结点是否需要删除结点，而不能去判断当前这个结点是不是需要删除结点.
2. 如果当前结点的左子结点不为空，并且左子结点 就是要删除结点，就将this.left = null; 并且就返回(结束递归删除)
3. 如果当前结点的右子结点不为空，并且右子结点 就是要删除结点，就将this.right= null ;并且就返回(结束递归删除)
4. 如果第2和第3步没有删除结点，那么我们就需要向左子树进行递归删除
5. 如果第4步也没有删除结点，则应当向右子树进行递归删除.
*/
//2. 如果当前结点的左子结点不为空，并且左子结点 就是要删除结点，就将this.left = null; 并且就返回(结束递归删除)
if(this.left != null && this.left.no == no) {
this.left = null;
return;
}
//3.如果当前结点的右子结点不为空，并且右子结点 就是要删除结点，就将this.right= null ;并且就返回(结束递归删除)
if(this.right != null && this.right.no == no) {
this.right = null;
return;
}
//4.我们就需要向左子树进行递归删除
if(this.left != null) {
this.left.delNode(no);
}
//5.则应当向右子树进行递归删除
if(this.right != null) {
this.right.delNode(no);
}
}
//编写前序遍历的方法
public void preOrder() {
System.out.println(this); //先输出父结点
//递归向左子树前序遍历
if(this.left != null) {
this.left.preOrder();
}
//递归向右子树前序遍历
if(this.right != null) {
this.right.preOrder();
}
}
//中序遍历
public void infixOrder() {
//递归向左子树中序遍历
if(this.left != null) {
this.left.infixOrder();
}
//输出父结点
System.out.println(this);
//递归向右子树中序遍历
if(this.right != null) {
this.right.infixOrder();
}
}
//后序遍历
public void postOrder() {
if(this.left != null) {
this.left.postOrder();
}
if(this.right != null) {
this.right.postOrder();
}
System.out.println(this);
}
//前序遍历查找
/**
*
* @param no 查找no
* @return 如果找到就返回该Node ,如果没有找到返回 null
*/
public HeroNode preOrderSearch(int no) {
System.out.println("进入前序遍历");
//比较当前结点是不是
if(this.no == no) {
return this;
}
//1.则判断当前结点的左子节点是否为空，如果不为空，则递归前序查找
//2.如果左递归前序查找，找到结点，则返回
HeroNode resNode = null;
if(this.left != null) {
resNode = this.left.preOrderSearch(no);
}
if(resNode != null) {//说明我们左子树找到
return resNode;
}
//1.左递归前序查找，找到结点，则返回，否继续判断，
//2.当前的结点的右子节点是否为空，如果不空，则继续向右递归前序查找
if(this.right != null) {
resNode = this.right.preOrderSearch(no);
}
return resNode;
}
//中序遍历查找
public HeroNode infixOrderSearch(int no) {
//判断当前结点的左子节点是否为空，如果不为空，则递归中序查找
HeroNode resNode = null;
if(this.left != null) {
resNode = this.left.infixOrderSearch(no);
}
if(resNode != null) {
return resNode;
}
System.out.println("进入中序查找");
//如果找到，则返回，如果没有找到，就和当前结点比较，如果是则返回当前结点
if(this.no == no) {
return this;
}
//否则继续进行右递归的中序查找
if(this.right != null) {
resNode = this.right.infixOrderSearch(no);
}
return resNode;
}
//后序遍历查找
public HeroNode postOrderSearch(int no) {
//判断当前结点的左子节点是否为空，如果不为空，则递归后序查找
HeroNode resNode = null;
if(this.left != null) {
resNode = this.left.postOrderSearch(no);
}
if(resNode != null) {//说明在左子树找到
return resNode;
}
//如果左子树没有找到，则向右子树递归进行后序遍历查找
if(this.right != null) {
resNode = this.right.postOrderSearch(no);
}
if(resNode != null) {
return resNode;
}
System.out.println("进入后序查找");
//如果左右子树都没有找到，就比较当前结点是不是
if(this.no == no) {
return this;
}
return resNode;
}
}
这篇关于第十章 数据结构与算法（树结构的基础部分）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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