• 算法初级面试题04——递归/非递归遍历二叉树、直观打印二叉树、寻找后继前驱节点、序列化/反序列化、折纸问题、判断是否平衡/搜索/完全二叉树、求完全二叉的节点数


     今天主要讨论:二叉树相关内容

    题目一

    实现二叉树的先序、中序、后序遍历,包括递归方式和非递归方式

     

    先序遍历 头左右,右图遍历顺序

       

    如果打印时机放在第一次来到这个节点的时候,就是先序遍历

        public static void preOrderRecur(Node head) {
            if (head == null) {
                return;
            }
            System.out.print(head.value + " ");
            preOrderRecur(head.left);
            preOrderRecur(head.right);
        }

    如果放在第二次来到这个节点的时候,就是中序遍历

        public static void inOrderRecur(Node head) {
            if (head == null) {
                return;
            }
            inOrderRecur(head.left);
            System.out.print(head.value + " ");
            inOrderRecur(head.right);
        }

    如果把打印时机放在第三次来点这个节点的时候,就是后序遍历

        public static void posOrderRecur(Node head) {
            if (head == null) {
                return;
            }
            posOrderRecur(head.left);
            posOrderRecur(head.right);
            System.out.print(head.value + " ");
        }

    主要是打印时机放在哪里。就被加工出了先序中序后序。


    非递归(先序):

    中间在最前面,先压right再压left

    因为二叉树只能一直往下走,那就要想一个能回去的结构,栈机结构就很合适。

        public static void preOrderUnRecur(Node head) {
            System.out.print("pre-order: ");
            if (head != null) {
                Stack<Node> stack = new Stack<Node>();
                stack.add(head);
                while (!stack.isEmpty()) {
                    head = stack.pop();
                    System.out.print(head.value + " ");
                    if (head.right != null) {
                        stack.push(head.right);
                    }
                    if (head.left != null) {
                        stack.push(head.left);
                    }
                }
            }
            System.out.println();
        }


    非递归(中序):左中右

    整棵树是可以被左边界分解的(弹出顺序是左中)。逆序去处理的过程,实际上可以把整棵树都打印出来。回到2的时候,又把2的右树进行左边界分解,所以你懂得,在分解的时候也不耽误打印整棵树。

      

        public static void inOrderUnRecur(Node head) {
            System.out.print("in-order: ");
            if (head != null) {
                Stack<Node> stack = new Stack<Node>();
                while (!stack.isEmpty() || head != null) {
                    if (head != null) {//当前节点把左边界都压栈
                        stack.push(head);
                        head = head.left;
                    } else {//当前节点为空,从栈中弹出一个打印
                        head = stack.pop();
                        System.out.print(head.value + " ");
                        head = head.right;//向右走
                    }
                }
            }
            System.out.println();
        }

    非递归(后序):左右中

    递归会返回一个节点三次,而栈会返回两次,后序遍历需要在返回第三次的时候打印。

    修改先序遍历,这次先压入左子树,形成中右左,再利用一个辅助栈,把打印结果逆序打印,即是答案。

     

        public static void posOrderUnRecur1(Node head) {
            System.out.print("pos-order: ");
            if (head != null) {
                Stack<Node> s1 = new Stack<Node>();
                Stack<Node> s2 = new Stack<Node>();
                s1.push(head);
                while (!s1.isEmpty()) {
                    head = s1.pop();
                    s2.push(head);//本来先序的话是直接输出的,但是这里后序为了左右中输出,就先把中右左存在临时栈中
                    if (head.left != null) {
                        s1.push(head.left);
                    }
                    if (head.right != null) {
                        s1.push(head.right);
                    }
                }
                while (!s2.isEmpty()) {
                    System.out.print(s2.pop().value + " ");
                }
            }
            System.out.println();
        }

    极客写法:只使用一个栈

        public static void posOrderUnRecur2(Node h) {
            System.out.print("pos-order: ");
            if (h != null) {
                Stack<Node> stack = new Stack<Node>();
                stack.push(h);
                Node c = null;
                while (!stack.isEmpty()) {
                    c = stack.peek();
                    if (c.left != null && h != c.left && h != c.right) {
                        stack.push(c.left);
                    } else if (c.right != null && h != c.right) {
                        stack.push(c.right);
                    } else {
                        System.out.print(stack.pop().value + " ");
                        h = c;
                    }
                }
            }
            System.out.println();
        }

    题目二

    如何直观的打印一颗二叉树

     

    一个福利函数,用于调试二叉树。

     

    H1H表示1是头结点,v66v是向下指的,他的父节点是左下方离他最近的

    ^555555^是向上指的,父节点为左上距离最近的。

    public class Code_02_PrintBinaryTree {
    
        public static class Node {
            public int value;
            public Node left;
            public Node right;
    
            public Node(int data) {
                this.value = data;
            }
        }
    
        public static void printTree(Node head) {
            System.out.println("Binary Tree:");
            printInOrder(head, 0, "H", 17);
            System.out.println();
        }
    
        public static void printInOrder(Node head, int height, String to, int len) {
            if (head == null) {
                return;
            }
            printInOrder(head.right, height + 1, "v", len);
            String val = to + head.value + to;
            int lenM = val.length();
            int lenL = (len - lenM) / 2;
            int lenR = len - lenM - lenL;
            val = getSpace(lenL) + val + getSpace(lenR);
            System.out.println(getSpace(height * len) + val);
            printInOrder(head.left, height + 1, "^", len);
        }
    
        public static String getSpace(int num) {
            String space = " ";
            StringBuffer buf = new StringBuffer("");
            for (int i = 0; i < num; i++) {
                buf.append(space);
            }
            return buf.toString();
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            Node head = new Node(1);
            head.left = new Node(-222222222);
            head.right = new Node(3);
            head.left.left = new Node(Integer.MIN_VALUE);
            head.right.left = new Node(55555555);
            head.right.right = new Node(66);
            head.left.left.right = new Node(777);
            printTree(head);
    
            head = new Node(1);
            head.left = new Node(2);
            head.right = new Node(3);
            head.left.left = new Node(4);
            head.right.left = new Node(5);
            head.right.right = new Node(6);
            head.left.left.right = new Node(7);
            printTree(head);
    
            head = new Node(1);
            head.left = new Node(1);
            head.right = new Node(1);
            head.left.left = new Node(1);
            head.right.left = new Node(1);
            head.right.right = new Node(1);
            head.left.left.right = new Node(1);
            printTree(head);
    
        }
    
    }

    题目三

    在二叉树中找到一个节点的后继节点

    【题目】 现在有一种新的二叉树节点类型如下:

    public class Node {
    
      public int value;
    
      public Node left;
    
      public Node right;
    
      public Node parent;
    
      public Node(int data) { this.value = data; }
    
    }

    该结构比普通二叉树节点结构多了一个指向父节点的parent指针。假设有一棵Node类型的节点组成的二叉树,树中每个节点的parent指针都正确地指向自己的父节点,头节点的parent指向null。只给一个在二叉树中的某个节点 node,请实现返回node的后继节点的函数。

    在二叉树的中序遍历的序列中,node的下一个节点叫作node的后继节点。

     

    中序遍历的顺序。(前继和后继节点)

     

    怎么避免遍历整棵树,也能找到后继节点?

    规律:x节点,如果有右子树,那么他的后继节点是右子树上最左的节点。(根据遍历顺序左中右,右子树后下一个遍历的就是左)

    当x没有右子树,要找哪一个结点的左子树是以x结尾的。

    通过x的父指针找到父结点,如果发现x是右孩子,就继续往上,一直到某一节点,是他父结点的左孩子,停止。(注意最右边的7找到的是null,代码层面要做相应的判断)

        

    public class Code_03_SuccessorNode {
    
        public static class Node {
            public int value;
            public Node left;
            public Node right;
            public Node parent;
    
            public Node(int data) {
                this.value = data;
            }
        }
    
        public static Node getSuccessorNode(Node node) {
            if (node == null) {
                return node;
            }
            if (node.right != null) {//如果有右子树
                return getLeftMost(node.right);
            } else {//如果没有右子树
                Node parent = node.parent;
                while (parent != null && parent.left != node) {
                    node = parent;
                    parent = node.parent;
                }
                return parent;
            }
        }
    
        //获得最左边的节点
        public static Node getLeftMost(Node node) {
            if (node == null) {
                return node;
            }
            while (node.left != null) {
                node = node.left;
            }
            return node;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            Node head = new Node(6);
            head.parent = null;
            head.left = new Node(3);
            head.left.parent = head;
            head.left.left = new Node(1);
            head.left.left.parent = head.left;
            head.left.left.right = new Node(2);
            head.left.left.right.parent = head.left.left;
            head.left.right = new Node(4);
            head.left.right.parent = head.left;
            head.left.right.right = new Node(5);
            head.left.right.right.parent = head.left.right;
            head.right = new Node(9);
            head.right.parent = head;
            head.right.left = new Node(8);
            head.right.left.parent = head.right;
            head.right.left.left = new Node(7);
            head.right.left.left.parent = head.right.left;
            head.right.right = new Node(10);
            head.right.right.parent = head.right;
    
            Node test = head.left.left;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.left.left.right;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.left;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.left.right;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.left.right.right;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.right.left.left;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.right.left;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.right;
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test).value);
            test = head.right.right; // 10's next is null
            System.out.println(test.value + " next: " + getSuccessorNode(test));
        }
    
    }

    前驱怎么找?

    x如果有左子树,就是左子树最右的节点。

    如果x没有左子树,往上找,找到一个父结点的右孩子,是当前节点就停。

        public static Node getPrecursorNode(Node node){
            if (node == null) {
                return node;
            }
            if(node.left != null){
                return getRightMost(node);
            }else{
                Node parent = node.parent;
                while(parent!=null&& parent.right!=node){
                    node = parent;
                    parent = node.parent;
                }
                return parent;
            }
        }
    
        //获得最右边的节点
        public static Node getRightMost(Node node) {
            if (node == null) {
                return node;
            }
            while (node.right != null) {
                node = node.right;
            }
            return node;
        }

    面试流程

    一般亚马逊、谷歌、微软公司,4~5面。

     

    要达到,面试官准备给你的题库全彻底完成。

    3面4面就是技术面了,比方说设计一个系统停车场系统、图书馆系统

     

    如果题目做完,需要问问面试官还有没有题目。万无一失

    题目四

    介绍二叉树的序列化和反序列化

     

    怎么把信息保存成文件形式,以确保下次可以重建一棵树。

    第一种:先序的方式序列化,树怎么变字符串,#表示遇到空

    需要#和_是因为能更好的表示一些特殊的结构。

     

     留下划线的原因是为了识别以下的树形结构:

        public static String serialByPre(Node head) {
            if (head == null) {
                return "#_";
            }
            String res = head.value + "_";
            res += serialByPre(head.left);
            res += serialByPre(head.right);
            return res;
        }


    怎么反序列化:怎么序列化的就怎么反序列化

    利用_分隔,获得就是每一个节点,利用先序遍历的方式,反序列化

    按照中左右的方式,依次建立。碰到空就不为空建立子树,返回父节点建立其他子树。(中序、后序同理)

     

        public static Node reconByPreString(String preStr) {
            String[] values = preStr.split("_");
            Queue<String> queue = new LinkedList<String>();
            //加入到队列中
            for (int i = 0; i != values.length; i++) {
                queue.offer(values[i]);
            }
            return reconPreOrder(queue);
        }
    
        public static Node reconPreOrder(Queue<String> queue) {
            String value = queue.poll();
            if (value.equals("#")) {
                return null;
            }
            //中左右
            Node head = new Node(Integer.valueOf(value));
            head.left = reconPreOrder(queue);
            head.right = reconPreOrder(queue);
            return head;
        }

    OJ测试就是通过把你的二叉树序列化,再和正确答案比对来判断是否正确的。牛客网就是按照层来序列化。

     

    按层序列化同理:

     

        public static String serialByLevel(Node head) {
            if (head == null) {
                return "#_";
            }
            String res = head.value + "_";
            Queue<Node> queue = new LinkedList<Node>();
            queue.offer(head);
            while (!queue.isEmpty()) {
                head = queue.poll();
                if (head.left != null) {
                    res += head.left.value + "_";
                    queue.offer(head.left);
                } else {
                    res += "#_";
                }
                if (head.right != null) {
                    res += head.right.value + "_";
                    queue.offer(head.right);
                } else {
                    res += "#_";
                }
            }
            return res;
        }
    
        public static Node reconByLevelString(String levelStr) {
            String[] values = levelStr.split("_");
            int index = 0;
            Node head = generateNodeByString(values[index++]);
            Queue<Node> queue = new LinkedList<Node>();
            if (head != null) {
                queue.offer(head);
            }
            Node node = null;
            while (!queue.isEmpty()) {
                node = queue.poll();
                node.left = generateNodeByString(values[index++]);
                node.right = generateNodeByString(values[index++]);
                if (node.left != null) {
                    queue.offer(node.left);
                }
                if (node.right != null) {
                    queue.offer(node.right);
                }
            }
            return head;
        }
    
        public static Node generateNodeByString(String val) {
            if (val.equals("#")) {
                return null;
            }
            return new Node(Integer.valueOf(val));
        }

    题目五

    折纸问题(福利课讲的)

    【题目】 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

    参考:https://blog.csdn.net/zhou_209/article/details/79437262

    题目六

    判断一棵二叉树是否是平衡二叉树

     

    在树中任何一个节点,它左子树和右子树的高度差不超过一,这叫平衡二叉树。抛出一个套路:递归函数很好用,可以回到一个三次。

    四个信息:左/右是否平衡、左/右的高

    所以经过分析每颗子树应该返回,是否平衡和树高的信息。


    下面就是码代码阶段:

    难度在于要列出可能性。写代码的过程高度套路化。

    列出可能性、整理出返回值的类型、整个递归过程按照同样的结构、得到子树的信息、整合子树的信息、加工出我的信息、往上返回、要求结构完全一致,因为是递归函数。

        public static class ReturnData{
            public boolean isBalance;
            public int level;
    
            public ReturnData(boolean isBalance, int level) {
                this.isBalance = isBalance;
                this.level = level;
            }
        }
    
        public static ReturnData process(Node head){
            if(head == null){
                return new ReturnData(true,0);
            }
            //如果左子树或者右子树返回了他们不是平衡的,那总体也不会是平衡的
            ReturnData lRData = process(head.left);
            if(!lRData.isBalance){
                return new ReturnData(true,0);
            }
            ReturnData rRData = process(head.right);
            if(!rRData.isBalance){
                return new ReturnData(true,0);
            }
            if(Math.abs(lRData.level - rRData.level) > 1){
                return new ReturnData(true,0);
            }
            return new ReturnData(true,Math.max(lRData.level,rRData.level)+1);
        }

    你就想我们会遍历每个节点,我考虑以每个节点为头的整棵树,怎么怎么样都判断完,那么我整个答案就出来了。

    这个大套路,整个方法论就这个过程。

    左树收集什么信息,右树收集什么信息,列出可能性,这是你要去想的。

    高度怎么变化的?

     

    public class Code_06_IsBalancedTree {
    
        public static class Node {
                    ...
        }
    
        public static boolean isBalance(Node head) {
            boolean[] res = new boolean[1];
            res[0] = true;
            getHeight(head, 1, res);
            return res[0];
        }
    
        public static int getHeight(Node head, int level, boolean[] res) {
            if (head == null) {
                return level;
            }
            int lH = getHeight(head.left, level + 1, res);
            if (!res[0]) {
                return level;
            }
            int rH = getHeight(head.right, level + 1, res);
            if (!res[0]) {
                return level;
            }
            if (Math.abs(lH - rH) > 1) {
                res[0] = false;
            }
            return Math.max(lH, rH);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            Node head = new Node(1);
            head.left = new Node(2);
            head.right = new Node(3);
            head.left.left = new Node(4);
            head.left.right = new Node(5);
            head.right.left = new Node(6);
            head.right.right = new Node(7);
    
            System.out.println(isBalance(head));
    
        }
    
    }
                        

    具体想进阶参考:树形DP

    平衡二叉树用于解决效率的问题。

     

    题目七

    判断一棵树是否是搜索二叉树、判断一棵树是否是完全二叉树

    搜索二叉树:左子树比他小,右子树比他大

    中序遍历依次升序的就是。(通常来讲不出现重复节点,重复的话可以压缩在同一个list里面)

     

     

    代码实现通过修改非递归的中序遍历来判断(对比之前的数和显示的数是否呈现出升序)(递归版怎么改?难度比较大)

        public static boolean isBST(Node head) {
            if (head == null) {
                return true;
            }
            Stack<Node> stack = new Stack<Node>();
            //首先有一个很小的数做初始值
            int flag = Integer.MIN_VALUE;
            while (!stack.isEmpty() || head != null) {
                if (head != null) {
                    stack.push(head);
                    head = head.left;
                } else {
                    head = stack.pop();
                    if (head.value < flag) {
                        return false;//不是升序就不是搜索二叉树
                    }
                    head = head.right;
                }
            }
            return true;
        }
        //Morris遍历版本
        //左子树小、右子树大
        public static boolean isBST(Node head) {
            if (head == null) {
                return true;
            }
            boolean res = true;
            Node pre = null;
            Node cur1 = head;
            Node cur2 = null;
            while (cur1 != null) {
                cur2 = cur1.left;
                if (cur2 != null) {
                    while (cur2.right != null && cur2.right != cur1) {
                        cur2 = cur2.right;
                    }
                    if (cur2.right == null) {
                        cur2.right = cur1;
                        cur1 = cur1.left;
                        continue;
                    } else {
                        cur2.right = null;
                    }
                }
                if (pre != null && pre.value > cur1.value) {
                    res = false;
                }
                pre = cur1;
                cur1 = cur1.right;
            }
            return res;
        }


    完全二叉树怎么判断?

    按层遍历,以下条件按照顺序判断

    1、如果一个子树有右孩子没左孩子肯定不是完二叉。返回false

    2、如果一个节点,不是左右孩子都全,出现这种情况,他后面出现的节点,都必须是叶子节点,否则false。

    State状态一开始是false,遇到二的情况变true,遇到后续节点不是叶子节点就直接返回false

     

    节点5中了第二种情况,接下来的都要是叶子节点。

     

        public static boolean isCBT(Node head) {
            if (head == null) {
                return true;
            }
            Queue<Node> queue = new LinkedList<Node>();
            boolean leaf = false;
            Node l = null;
            Node r = null;
            queue.offer(head);
            while (!queue.isEmpty()) {
                head = queue.poll();
                l = head.left;
                r = head.right;
                if ((leaf && (l != null || r != null)) || (l == null && r != null)) {
                    return false;
                }
                if (l != null) {
                    queue.offer(l);
                }
                if (r != null) {
                    queue.offer(r);
                } else {//如果右子树为空,左子树不为空,接下来的都要是叶子节点
                    leaf = true;
                }
            }
            return true;
        }

    DQ和Q都可以使用双端链表来实现。(Java中的LinkedList底层实现)

     

    题目八

    已知一棵完全二叉树,求其节点的个数

    要求:时间复杂度低于O(N),N为这棵树的节点个数

    遍历左边界,获得层高。然后遍历右子树的左边界,如果等于总的左边界的层高,就证明,左子树是满二叉树。

    然后通过公式计算出左子树的个数,递归处理右子树。


    如果右子树的左边界没到最后一层。那就证明,右子树是左树高度-1的满二叉树。然后再递归处理左树。

    所以每次拿到一个节点,就判断右树的左边界是否到最后一层,到了左树就是满的,没到右树就是满的,只不过左树和右树满的高度不一样而已,都可以使用公式来计算。剩下的节点递归去求。


    代码解说:

    public class Code_08_CompleteTreeNodeNumber {
    
        public static class Node {
            ...
        }
    
        public static int nodeNum(Node head) {
            if (head == null) {
                return 0;
            }
            return bs(head, 1, mostLeftLevel(head, 1));
        }
        //当前节点、节点在第几层、整棵树的树高
        public static int bs(Node node, int level, int h) {
            if (level == h) {//如果level来到最后一层,就是叶子节点
                return 1;
            }
            if (mostLeftLevel(node.right, level + 1) == h) {
                return (1 << (h - level)) + bs(node.right, level + 1, h);
            } else {
                return (1 << (h - level - 1)) + bs(node.left, level + 1, h);
            }
        }
    
        public static int mostLeftLevel(Node node, int level) {
            while (node != null) {
                level++;
                node = node.left;
            }
            return level - 1;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            Node head = new Node(1);
            head.left = new Node(2);
            head.right = new Node(3);
            head.left.left = new Node(4);
            head.left.right = new Node(5);
            head.right.left = new Node(6);
            System.out.println(nodeNum(head));
    
        }
    
    }


    算法复杂度:

    遍历节点 logN   获得左边界 LogN    LogN²

     

    //当前节点把左边界都压栈
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