本文主要是介绍树--06---二叉树--03---二叉搜索树(BST)--最大深度问题、折纸问题，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！

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 最大深度问题
• • 需求：
  • API求最大深度：
  • 实现步骤：
  • 代码：
  • 测试;
• 折纸问题
• • 需求：
  • 分析：
  • 实现步骤：
  • 构建深度为N的折痕树：
  • • • 每一次对折,所有叶子节点都需增加其左子结点和右子结点
  • 代码:

最大深度问题

需求：

• 给定一棵树，请计算树的最大深度（树的根节点到最远叶子结点的最长路径上的结点数）;
  
  上面这棵树的最大深度为4。

API求最大深度：

实现步骤：

1. 如果根结点为空，则最大深度为0；
2. 计算左子树的最大深度；
3. 计算右子树的最大深度；
4. 当前树的最大深度=左子树的最大深度,和右子树的最大深度中的较大者+1

代码：

    //获取整个树的最大深度
    public int maxDepth(){
        return maxDepth(root);
    }


    //获取指定树x的最大深度
    private int maxDepth(Node x){
        if (x==null){
            return 0;
        }
        //x的最大深度
        int max=0;
        //左子树的最大深度
        int maxL=0;
        //右子树的最大深度
        int maxR=0;

        //计算x结点左子树的最大深度
        if (x.left!=null){
            maxL = maxDepth(x.left);
        }
        //计算x结点右子树的最大深度
        if (x.right!=null){
            maxR = maxDepth(x.right);
        }
        //比较左子树最大深度和右子树最大深度，取较大值+1即可

        max = maxL>maxR?maxL+1:maxR+1;

        return max;
    }

测试;

    @Test
    public void test04(){
        //创建树对象
        BinaryTree<String, String> tree = new BinaryTree<>();
        //往树中添加数据
        tree.put("E", "5");
        tree.put("B", "2");
        tree.put("G", "7");
        tree.put("A", "1");
        tree.put("D", "4");
        tree.put("F", "6");
        tree.put("H", "8");
        tree.put("C", "3");

        int maxDepth = tree.maxDepth();
        System.out.println(maxDepth);    
    }

折纸问题

需求：

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

分析：

我们把对折后的纸张翻过来，让粉色朝下，这时把第一次对折产生的折痕看做是根结点，那第二次对折产生的下折痕就是该结点的左子结点，而第二次对折产生的上折痕就是该结点的右子结点，这样我们就可以使用树型数据结构来描述对折后产生的折痕。

这棵树有这样的特点：

1. 根结点为下折痕；
2. 每一个结点的左子结点为下折痕；
3. 每一个结点的右子结点为上折痕；

实现步骤：

1. 定义结点类
2. 构建深度为N的折痕树；
3. 使用中序遍历，打印出树中所有结点的内容；

构建深度为N的折痕树：

每一次对折,所有叶子节点都需增加其左子结点和右子结点

1. 循环遍历队列,然后判断是否是子节点
2. 如果该节点是叶子结点，只需要给该节点添加左子结点和右子结点即可

代码:

import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;

public class PagerFoldingTest {
    public static void main(String[] args) {

        //模拟这只过程，产生树
        Node<String> tree = createTree(3);
        //遍历树，打印每个结点
        printTree(tree);

    }

    //通过模拟对折N次纸，产生树
    public static Node<String> createTree(int N){
        //定义根结点
        Node<String> root=null;
        for (int i = 0; i < N; i++) {

            //1.当前是第一次对折
            if (i==0){
                root = new Node<>("down",null,null);
                continue;
            }
            //2.当前不是第一次对折
            //定义一个辅助队列，通过层序遍历的思想，找到叶子结点，叶子结点添加子节点
            Queue<Node> queue = new LinkedBlockingDeque<>();
            queue.add(root);

            //循环遍历队列
            while(!queue.isEmpty()){
                //从队列中弹出一个结点
                Node<String> tmp = queue.poll();
                //如果有左子结点，则把左子结点放入到队列中
                if (tmp.left!=null){
                    queue.add(tmp.left);
                }
                //如果有右子结点，则把右子结点放入到队列中
                if (tmp.right!=null){
                    queue.add(tmp.right);
                }
                //如果同时没有左子结点和右子结点，那么证明该节点是叶子结点，只需要给该节点添加左子结点和右子结点即可
                if (tmp.left==null && tmp.right==null){
                    tmp.left = new Node<String>("down", null,null);
                    tmp.right = new Node<String>("up",null,null);
                }
            }
        }

        return root;
    }


    //打印树中每个结点到控制台
    public static void printTree(Node<String> root){
        //需要使用中序遍历完成
        if (root==null){
            return;
        }

        //打印左子树的每个结点
        if (root.left!=null){
            printTree(root.left);
        }
        //打印当前结点
        System.out.print(root.item+" ");
        //打印右子树的每个结点
        if (root.right!=null){
            printTree(root.right);
        }

    }



    //结点类
    private static class Node<T>{
        public T item;//存储元素
        public Node left;
        public Node right;

        public Node(T item, Node left, Node right) {
            this.item = item;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }
    }

}

这篇关于树--06---二叉树--03---二叉搜索树(BST)--最大深度问题、折纸问题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！