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java实现二叉树相关代码-----数据结构
接口
/*1.开发时间：2014-11-5
*2.开发者：赵远
*3.维护者：赵远
*3.程序说明：树的接口
*4.注意事项：暂且没有
* **/
package Tree;
import Tree.node;
public interface TreeNode {
// class Node {};
// 1. 求二叉树中的节点个数
int GetNodeNum(node root);
// 2. 求二叉树的深度
int GetDepth(node root);
// 3. 前序遍历，中序遍历，后序遍历
void PreOrderTraverse(node root);
void InOrderTraverse(node root);
void PostOrderTraverse(node root);
// 4.分层遍历二叉树（按层次从上往下，从左往右）
void LevelTraverse(node root);
// 5. 将二叉查找树变为有序的双向链表
// 6. 求二叉树第K层的节点个数
// 7. 求二叉树中叶子节点的个数
// 8. 判断两棵二叉树是否结构相同
// 9. 判断二叉树是不是平衡二叉树
// 10. 求二叉树的镜像
// 11. 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点
// 12. 求二叉树中节点的最大距离
// 13. 由前序遍历序列和中序遍历序列重建二叉树
// 14.判断二叉树是不是完全二叉树
}
节点
package Tree;
//* 结点类。
public class node {
public Object data; // 该节点存储的值。
public node leftChild; // 指向左子节点的引用。
public node rightChild; // 指向右子节点的引用。
public node(Object value) {
this.data = value;
leftChild = null;
rightChild = null;
}
}
具体实现
/*1.开发时间：2014-11-13
*2.开发者：赵远
*3.维护者：赵远
*3.程序说明：二叉树的方法實現
*4.注意事项：暂且没有
* **/
package Tree;
import Tree.node;
import Tree.ArrayQueue;
public class BinaryTreeNode implements TreeNode {
private node root; // 根节点
BinaryTreeNode() {
root = null;
}
// 1. 求二叉树中的节点个数
// 递归解法：
// （1）如果二叉树为空，节点个数为0
// （2）如果二叉树不为空，二叉树节点个数 = 左子树节点个数 + 右子树节点个数 + 1
public int GetNodeNum(node root) {
if (root == null) // 递归出口
return 0;
return GetNodeNum(root.rightChild) + GetNodeNum(root.leftChild) + 1;
};
// 2. 求二叉树的深度
// 递归解法：
// （1）如果二叉树为空，二叉树的深度为0
// （2）如果二叉树不为空，二叉树的深度 = max(左子树深度， 右子树深度) + 1
public int GetDepth(node root) {
if (root == null) // 递归出口
return 0;
int depthLeft = GetDepth(root.leftChild);
int depthRight = GetDepth(root.rightChild);
return depthLeft > depthRight ? (depthLeft + 1) : (depthRight + 1);
};
// 3. 前序遍历，中序遍历，后序遍历
// 前序遍历递归解法：
// （1）如果二叉树为空，空操作
// （2）如果二叉树不为空，访问根节点，前序遍历左子树，前序遍历右子树
// private void Visit(Node root){函数独立
// if (root == null)
// return ;
// System.out.print("......");
// Visit(root.leftChild); // 前序遍历左子树
// Visit(root.rightChild); // 前序遍历右子树
// };
public void PreOrderTraverse(node root) {
if (root == null)
return;
System.out.print(root.data + " ");
PreOrderTraverse(root.leftChild);
PreOrderTraverse(root.rightChild);
// Visit(root); 函数独立
};
// 中序遍历递归解法
// （1）如果二叉树为空，空操作。
// （2）如果二叉树不为空，中序遍历左子树，访问根节点，中序遍历右子树
public void InOrderTraverse(node root) {
if (root == null)
return;
InOrderTraverse(root.leftChild);
System.out.print(root.data + " ");
InOrderTraverse(root.rightChild);
//
};
// 后序遍历递归解法
// （1）如果二叉树为空，空操作
// （2）如果二叉树不为空，后序遍历左子树，后序遍历右子树，访问根节点
public void PostOrderTraverse(node root) {
PostOrderTraverse(root.leftChild);
PostOrderTraverse(root.rightChild);
System.out.print(root.data + " ");
};
// 4.分层遍历二叉树（按层次从上往下，从左往右）
// 队列初始化，将根节点压入队列。
// 当队列不为空，进行如下操作：弹出一个节点，访问，若左子节点或右子节
// 点不为空，将其压入队列。
public void LevelTraverse(node root) {
ArrayQueue q = new ArrayQueue();
if (root == null)
return;
q.enQueue(root);
while (!q.isEmpty()) {
root.data = q.getFront();
q.deQueue();
System.out.print(root.data + " "); // 访问节点
if (root.leftChild != null)
q.enQueue(root.leftChild);
if (root.rightChild != null)
q.enQueue(root.rightChild);
}
return;
}
// 5. 求二叉树第K层的节点个数
// 递归解法：
// （1）如果二叉树为空或者k<1返回0
// （2）如果二叉树不为空并且k==1，返回1
// （3）如果二叉树不为空且k>1，返回左子树中k-1层的节点个数与右子树k-1层节点个数之和
int GetNodeNumKthLevel(node root, int k)
{
if(root == null || k < 1)
return 0;
if(k == 1)
return 1;
int numLeft = GetNodeNumKthLevel(root.leftChild, k-1); // 左子树中k-1层的节点个数
int numRight = GetNodeNumKthLevel(root.rightChild, k-1); // 右子树中k-1层的节点个数
return (numLeft + numRight);
}
// 6. 求二叉树中叶子节点的个数
// 递归解法：
// （1）如果二叉树为空，返回0
// （2）如果二叉树不为空且左右子树为空，返回1
// （3）如果二叉树不为空，且左右子树不同时为空，返回左子树中叶子节点个数加上右子树中叶子节点个数
int GetLeafNodeNum(node root)
{
if(root == null)
return 0;
if(root.leftChild == null && root.rightChild == null)
return 1;
int numLeft = GetLeafNodeNum(root.leftChild); // 左子树中叶节点的个数
int numRight = GetLeafNodeNum(root.leftChild); // 右子树中叶节点的个数
return (numLeft + numRight);
}
// 7. 判断两棵二叉树是否结构相同
// 不考虑数据内容。结构相同意味着对应的左子树和对应的右子树都结构相同。
// 递归解法：
// （1）如果两棵二叉树都为空，返回真
// （2）如果两棵二叉树一棵为空，另一棵不为空，返回假
// （3）如果两棵二叉树都不为空，如果对应的左子树和右子树都同构返回真，其他返回假
boolean StructureCmp(node root1, node root2)
{
if(root1 == null && root2 == null) // 都为空，返回真
return true;
else if(root1 == null || root2 == null) // 有一个为空，一个不为空，返回假
return false;
boolean resultLeft = StructureCmp(root1.leftChild,root2.leftChild); // 比较对应左子树
boolean resultRight = StructureCmp(root1.rightChild, root2.rightChild); // 比较对应右子树
return (resultLeft && resultRight);
}
// 8. 判断二叉树是不是平衡二叉树
// 递归解法：
// （1）如果二叉树为空，返回真
// （2）如果二叉树不为空，如果左子树和右子树都是AVL树并且左子树和右子树高度相差不大于1，返回真，其他返回假
boolean IsAVL(node root, int height)
{
if(root == null) // 空树，返回真
{
height = 0;
return true;
}
int heightLeft = 0;
boolean resultLeft = IsAVL(root.leftChild, heightLeft);
int heightRight = 0;
boolean resultRight = IsAVL(root.rightChild, heightRight);
if(resultLeft && resultRight && abs(heightLeft - heightRight) <= 1) // 左子树和右子树都是AVL，并且高度相差不大于1，返回真
{
height = max(heightLeft, heightRight) + 1;
return true;
}
else
{
height = max(heightLeft, heightRight) + 1;
return false;
}
}
private int max(int heightLeft, int heightRight) {
return heightLeft>heightRight?heightLeft:heightRight;
}
private int abs(int i) {
if(i>0) return i;
else return -i;
}
//9.递归方法插入节点
public node insert(node root, Object x)
{
node p = null ;
p.data=http://www.mamicode.com/x;>
引用一个队列
package Tree;
/**
*
* @author 上课
*/
public class ArrayQueue implements Queue {
private Object[] data;
private int front;
private int rear;
public ArrayQueue(int capacity) {
this.data = new Object[capacity];
this.front = this.rear = 0;
}
public ArrayQueue() {
this(1024);
}
public void clear() {
this.front = this.rear = 0;
}
public boolean isEmpty() {
return this.front == this.rear;
}
public Object getFront() {
if (isEmpty()) {
throw new UnsupportedOperationException("队列已空");
}
return data[front];
}
public void enQueue(Object o) {
if (isFull()) {
throw new UnsupportedOperationException("队列已满");
}
this.data[rear++] = o;
rear %= data.length;
}
public Object deQueue() {
throw new UnsupportedOperationException("Not supported yet."); //To change body of generated methods, choose Tools | Templates.
}
private boolean isFull() {
return ((rear + 1) % data.length) == front;
}
}
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