关于二叉树
二叉树作为树的一种,是一种重要的数据结构,也是面试官经常考的东西。昨天看了一下关于树中的面试题,发现二叉树中的面试题比较常见的题型大概有下面几个:创建一颗二叉树(先序,中序,后序)、遍历一颗二叉树(先序,中序,后序和层次遍历)、求二叉树中叶子节点的个数、求二叉树的高度、求二叉树中两个节点的最近公共祖先、打印和为某一值的全部路径、求某一节点是否在一个树中等等。
再详细的说这些面试题之前,不妨先看一下几种常见的二叉树:
完全二叉树:若二叉树的高度是h,除第h层之外,其他(1~h-1)层的节点数都达到了最大个数,并且第h层的节点都连续的集中在最左边。想到点什么没?实际上,完全二叉树和堆联系比较紧密哈~~~
满二叉树:除最后一层外,每一层上的所有节点都有两个子节点,最后一层都是叶子节点。
哈夫曼树:又称为最有数,这是一种带权路径长度最短的树。哈夫曼编码就是哈夫曼树的应用。
平衡二叉树:所谓平衡二叉树指的是,左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。
红黑树:红黑树是每个节点都带颜色的树,节点颜色或是红色或是黑色,红黑树是一种查找树。红黑树有一个重要的性质,从根节点到叶子节点的最长的路径不多于最短的路径的长度的两倍。对于红黑树,插入,删除,查找的复杂度都是O(log N)。
二叉树中的那些面试题
再具体说二叉树中的那些面试题之前,我们先看一下二叉树中的每个节点是什么样的,以及为了完成这些面试题,二叉树中声明的函数原型是什么样的:
二叉树的节点:BinTreeNode
二叉树原型:BinTree,其中包含了这篇文章中要完成的函数原型的完整声明。
2.1 创建一颗二叉树
创建一颗二叉树,可以创建先序二叉树,中序二叉树,后序二叉树。我们在创建的时候为了方便,不妨用‘#’表示空节点,这时如果先序序列是:6 4 2 3 # # # # 5 1 # # 7 # #,那么创建的二叉树如下:
下面是创建二叉树的完整代码:穿件一颗二叉树,返回二叉树的根。
2.2 二叉树的遍历
二叉树的遍历分为:先序遍历,中序遍历和后序遍历,这三种遍历的写法是很相似的,利用递归程序完成也是灰常简单的:
2.3 层次遍历
层次遍历也是二叉树遍历的一种方式,二叉树的层次遍历更像是一种广度优先搜索(BFS)。因此二叉树的层次遍历利用队列来完成是最好不过啦,当然不是说利用别的数据结构不能完成。
2.4 求二叉树中叶子节点的个数
树中的叶子节点的个数 = 左子树中叶子节点的个数 + 右子树中叶子节点的个数。利用递归代码也是相当的简单,易懂。
2.5 求二叉树的高度
求二叉树的高度也是非常简单,不用多说:树的高度 = max(左子树的高度,右子树的高度) + 1 。
2.6 交换二叉树的左右儿子
交换二叉树的左右儿子,可以先交换根节点的左右儿子节点,然后递归以左右儿子节点为根节点继续进行交换。树中的操作有先天的递归性。。
2.7 判断一个节点是否在一颗子树中
可以和当前根节点相等,也可以在左子树或者右子树中。
2.8 求两个节点的最近公共祖先
求两个节点的公共祖先可以用到上面的:判断一个节点是否在一颗子树中。(1)如果两个节点同时在根节点的右子树中,则最近公共祖先一定在根节点的右子树中。(2)如果两个节点同时在根节点的左子树中,则最近公共祖先一定在根节点的左子树中。(3)如果两个节点一个在根节点的右子树中,一个在根节点的左子树中,则最近公共祖先一定是根节点。当然,要注意的是:可能一个节点pNode1在以另一个节点pNode2为根的子树中,这时pNode2就是这两个节点的最近公共祖先了。显然这也是一个递归的过程啦:
可以看到这种做法,进行了大量的重复搜素,其实有另外一种做法,那就是存储找到这两个节点的过程中经过的所有节点到两个容器中,然后遍历这两个容器,第一个不同的节点的父节点就是我们要找的节点啦。 实际上这还是采用了空间换时间的方法。
2.9 从根节点开始找到所有路径,使得路径上的节点值和为某一数值(路径不一定以叶子节点结束)
这道题要找到所有的路径,显然是用深度优先搜索(DFS)啦。但是我们发现DFS所用的栈和输出路径所用的栈应该不是一个栈,栈中的数据是相反的。看看代码:注意使用的两个栈。
最后,给出一点测试代码:
运行结果:
以上内容,只是本人看过的面试题目的一点总结,可能不够全,可能其中的代码也有很多的错误,可能其中的内容有点水,但是我想对那部分即将参加面试的应届毕业生还是有帮助的。。大神们勿喷~~~