假如现在有一棵树,如图:
树的遍历主要分为前序遍历、中序遍历和后序遍历。上面图的树遍历结果如下:
前序遍历:532468
中序遍历:234568
后序遍历:243865
可以简单理解(不严谨):以根节点为参考点,前序遍历是根节点首先输出,然后左子树输出,最后右子树输出;中序遍历是左子树先输出,根节点在中间输出,右子树最后输出;后续遍历是左子树,右子树,最后根节点最后输出。
这里以中序遍历分析一下:
1、首先遍历根节点,有左子树,所以遍历左子树3
2、3有左子树,所以遍历左子树2
3、2遍历左子树为null,所以返回2,然后输出2
4、接着遍历2的右子树,为null,返回2后,在返回3,接着输出3
5、然后遍历右子树4,4的左子树为null,返回4,接着输出4,然后接着遍历4的右子树,为null,然后返回3,再返回5,输出5.
6、返回5后,再遍历5的右子树,遍历和上面类似。最终输出:234568
代码如下:
import java.util.Stack; public class BST<E extends Comparable<E>> { private class Node { public E e; public Node left, right; public Node(E e) { this.e = e; left = null; right = null; } } private Node root; private int size; public BST(){ root = null; size = 0; } public int size(){ return size; } public boolean isEmpty(){ return size == 0; } // 向二分搜索树中添加新的元素e public void add(E e){ root = add(root, e); } // 向以node为根的二分搜索树中插入元素e,递归算法 // 返回插入新节点后二分搜索树的根 private Node add(Node node, E e){ if(node == null){ size ++; return new Node(e); } if(e.compareTo(node.e) < 0) node.left = add(node.left, e); else if(e.compareTo(node.e) > 0) node.right = add(node.right, e); return node; } // 看二分搜索树中是否包含元素e public boolean contains(E e){ return contains(root, e); } // 看以node为根的二分搜索树中是否包含元素e, 递归算法 private boolean contains(Node node, E e){ if(node == null) return false; if(e.compareTo(node.e) == 0) return true; else if(e.compareTo(node.e) < 0) return contains(node.left, e); else // e.compareTo(node.e) > 0 return contains(node.right, e); } // 二分搜索树的前序遍历 public void preOrder(){ System.out.print("前序遍历:"); preOrder(root); } // 前序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法 private void preOrder(Node node){ if(node == null) return; System.out.print(node.e + " "); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } // 二分搜索树的中序遍历 public void inOrder(){ System.out.print("中序遍历:"); inOrder(root); } // 中序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法 private void inOrder(Node node){ if(node == null) return; inOrder(node.left); System.out.print(node.e + " "); inOrder(node.right); } // 二分搜索树的后序遍历 public void postOrder(){ System.out.print("后序遍历:"); postOrder(root); } // 后序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法 private void postOrder(Node node){ if(node == null) return; postOrder(node.left); postOrder(node.right); System.out.print(node.e + " "); } @Override public String toString(){ StringBuilder res = new StringBuilder(); generateString(root, 0, res); return res.toString(); } // 生成以node为根节点,深度为depth的描述二叉树的字符串 private void generateString(Node node, int depth, StringBuilder res){ if(node == null){ res.append(generateDepthString(depth) + "null "); return; } res.append(generateDepthString(depth) + node.e + " "); generateString(node.left, depth + 1, res); generateString(node.right, depth + 1, res); } private String generateDepthString(int depth){ StringBuilder res = new StringBuilder(); for(int i = 0 ; i < depth ; i ++) res.append("--"); return res.toString(); } }
BST<Integer> bst = new BST<>(); int[] nums = {5, 3, 6, 8, 4, 2}; for(int num: nums) bst.add(num); bst.preOrder(); System.out.println(); bst.inOrder(); System.out.println(); bst.postOrder(); System.out.println(); /*output: 前序遍历:5 3 2 4 6 8 中序遍历:2 3 4 5 6 8 后序遍历:2 4 3 8 6 5 */
用递归,进行深度遍历。