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数据结构--树

2024-08-18 10:46:52   222人阅读

无论是链表，栈还是队列，它们都是线性结构的，每个节点的左边最多一个节点，右边也最多一个节点，对于大量的输入数据，线性表的访问时间太慢，不宜使用。这里我要说一种非线性的数据结构，其大部分操作的运行时间平均为O(logn)。

我们涉及到的这种数据结构叫做树。在计算机科学中，树是非常有用的抽象概念。我们形象的去描述一棵树，一个家族的老祖可能有两个儿子，这两个儿子一个有一个儿子，一个有三个儿子，像这样发展下去的一个族谱，就是一个树。下面是常见的一种树：二叉树。

技术分享

 

本文中以二叉树为例，将二叉树的数据结构定义，深度计算，几种遍历方式进行JAVA编码实现。

1.二叉树的数据结构

public class BinaryTreeNode {
    private int data;
    private BinaryTreeNode leftNode;
    private BinaryTreeNode rightNode;

}

 

2.深度计算，二叉树的深度计算通过其本身的结构特性可进行递归。

public static int getDepth(BinaryTreeNode treeNode) {
if (treeNode == null) {
return 0;
}
int data=http://www.mamicode.com/treeNode.getData();
System.out.println(data);
int left = getDepth(treeNode.getLeftNode());
int right = getDepth(treeNode.getRightNode());
int depth = Math.max(left, right) + 1;
return depth;
}

3.二叉树的遍历：前，中，后续。广度优先。

/**
     * 广度优先遍历
     * @param treeNode
     */
    public static void visitBreadth(BinaryTreeNode treeNode)
    {
        Deque<BinaryTreeNode> queueList =new ArrayDeque<BinaryTreeNode>();
        queueList.add(treeNode);
        while (queueList.size()!=0) {
            BinaryTreeNode currNode=queueList.peekFirst();
            System.out.println(currNode.getData());
            if (currNode.getLeftNode()!=null) {
                queueList.add(currNode.getLeftNode());
            }
            if (currNode.getRightNode()!=null) {
                queueList.add(currNode.getRightNode());
            }
            queueList.removeFirst();
        }
    }
    
    //前序遍历  
    public void preOrder(BinaryTreeNode subTree){  
        if(subTree!=null){  
            System.out.println(subTree.getData());
            postOrder(subTree.getLeftNode());  
            postOrder(subTree.getRightNode()); 
        }  
    }  
      
    //中序遍历  
    public void inOrder(BinaryTreeNode subTree){  
        if(subTree!=null){  
             postOrder(subTree.getLeftNode());  
             System.out.println(subTree.getData());
             postOrder(subTree.getRightNode());  
        }  
    }  
      
    //后续遍历  
    public void postOrder(BinaryTreeNode subTree) {  
        if (subTree != null) {  
            postOrder(subTree.getLeftNode());  
            postOrder(subTree.getRightNode());  
            System.out.println(subTree.getData());
        }  
    }

4.测试

public static void main(String[] args) {
        BinaryTreeNode rootNode=new BinaryTreeNode(1);
        rootNode.setLeftNode(new BinaryTreeNode(2));
        rootNode.setRightNode(new BinaryTreeNode(3));
        rootNode.getRightNode().setRightNode(new BinaryTreeNode(5));
        rootNode.getRightNode().setLeftNode(new BinaryTreeNode(4));
        rootNode.getRightNode().getLeftNode().setLeftNode(new BinaryTreeNode(6));
        rootNode.getRightNode().getLeftNode().setRightNode(new BinaryTreeNode(7));
        /*int depth=getDepth(rootNode);
        System.out.println(depth);*/
        visitBreadth(rootNode);
    }

广度优先遍历结果：1 2 3 4 5 6 7

 

5.关于广度优先遍历

技术分享

 

 广度优先遍历各个节点，需要使用到队列（Queue）这种数据结构，queue的特点是先进先出，其实也可以使用双端队列，区别就是双端队列首位都可以插入和弹出节点。整个遍历过程如下：

      首先将A节点插入队列中，queue（A）;

      将A节点弹出，同时将A的子节点B，C插入队列中，此时B在队列首，C在队列尾部，queue（B，C）；

      将B节点弹出，同时将B的子节点D，E插入队列中，此时C在队列首，E在队列尾部，queue（C，D，E）;

      将C节点弹出，同时将C的子节点F，G，H插入队列中，此时D在队列首，H在队列尾部，queue（D，E，F，G，H）；

      将D节点弹出，D没有子节点，此时E在队列首，H在队列尾部，queue（E，F，G，H）；

直到遍历完成。需要借助一个双向队列作为辅助空间存在。

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