概述
图1:
图2:
上图帮大家温习完全二叉树的概念,本文讲的是完全顺序二叉树的初始化
华为的员工、考过华为OD的员工、参加过其他类似大厂的考试的员工一般做过二叉树的初始化,甚至有些还碰到过手撕代码时面试官要求做二叉树遍历,看完本文的读者,我相信一定能拿到比较高的评分(尽管手撕的时候面试官一般不会要你关心二叉树的动态构造,只要写初始化一个固定的树跑过测试就行)。
对华为或华为OD感兴趣的同学可以参看文章:
华为OD入门级、工作级、专业级技术技能知识点要求及职级薪资表
Java初始化顺序二叉树
百度AI初始化顺序二叉树
百度AI生成的代码分析:
1、buildTree方法明显逻辑错误
理由:左节点如果是index*2+1,那么根节点就应该是0,而实际root又是用1初始化的。
其他的我就不详细分析了,核心逻辑都错了结果一定也是错的
读者可以亲自在百度上试验。并在本地用其代码验证。
作者初始化顺序二叉树
在这之前先给大家看一下我们传奇人物塔子哥的题库中的这一道题:
完全二叉树非叶子部分后序遍历(100分) - Problem Detail - CodeFun2000
可能需要付费,不过没关系作者截图出来:
额,作者代码注释中也有原题,下面看作者代码实现:
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
import java.util.Stack;/*** @Description: #P2988. 完全二叉树非叶子部分后序遍历(100分*
给定一个以顺序储存结构存储整数值的完全二叉树序列(最多1000个整数),请找出此完全二叉树的所有非叶子节点部分,然后采用后序遍历方式将此部分树(不包含叶子)输出。
只有一个节点的树,此节点认定为根节点(非叶子)。
此完全二叉树并非满二叉树,可能存在倒数第二层出现叶子或者无右叶子的情况
其他说明:二叉树的后序遍历是基于根来说的,遍历顺序为:左-右-根输入描述
一个通过空格分割的整数序列字符串
输出描述
非叶子部分树结构。备注:输出数字以空格分隔样例1
输入
1 2 3 4 5 6 7
输出
2 3 1
说明
找到非叶子部分树结构,然后采用后序遍历输出。1/ \2 3/ \ / \4 5 6 7/ \ / \ / \ / \8 9 10 11 12 13 14 15* @Author: Dand* @CreateDate: 2025/6/22 22:06* @Version: 1.0*/
public class Main {public static void main(String args[]){Scanner sc = new Scanner(System.in);int[] arr= Arrays.stream(sc.nextLine().split("\\ ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();Node root = new Root(arr);// 后序遍历Stack<Node> stack = new Stack<Node>();while (true){if (root != null){stack.push(root);root = root.getLeft();} else {if (stack.isEmpty())return;if (null == stack.peek().getRight()) {// 叶子root = stack.pop();
// System.out.print(root.getData() + " "); // 不打叶子while (root == stack.peek().getRight()) {root = stack.pop();System.out.print(root.getData() + " "); // 只打非叶子if (stack.isEmpty()) {break;}}}if (!stack.isEmpty())root = stack.peek().getRight();elseroot = null;}}}
}class Node<T> {public T data;public Node<T> left;public Node<T> right;Node(T e){data = e;}public T getData() {return data;}public void setData(T data) {this.data = data;}public Node<T> getLeft() {return left;}public Node<T> getRight() {return right;}public void setLeft(Node<T> node){this.left = node;}public void setRight(Node<T> node){this.right = node;}
}class Root extends Node {public Integer data;public Node<Integer> left;public Node<Integer> right;Root(int[] arr){// size 一定要大于0super(arr[0]);int size = arr.length;if (size > 0) {data = arr[0]; // 根节点是数组第一个值buildTree( this, 1, size , arr);}}/**** @param node* @param index 从1开始* @param size* @param arr*/private void buildTree(Node node, int index, int size, int[] arr) {if ( index * 2 <= size ) {node.left = new Node(arr[index * 2-1] ); // 左子节点值是 2*index + 1buildTree( node.left, index * 2, size, arr ); // 递归构建左子树if (index * 2 + 1 <= size) { // 如果有右子节点node.right = new Node(arr[index * 2] ); // 右子节点值是2*index + 2buildTree( node.right, index * 2 + 1, size, arr ); // 递归构建右子树}}}
}
代码走读:
1、作者将用户输入读入int[]中
2、实际输入不一定是连续的数字
3、如果是连续数字这行用值 index*2初始化即可
node.left = new Node(arr[index * 2-1] );
因数组索引是0开始,所以以第1个左子节点为例:第2个节点值在整型数组中的索引就是1,遵循AI开始的逻辑,构建ROOT的子树时传的index为1,所以上面 index * 2-1刚好是1(输入的数组中第二个数:arr[index * 2-1])
4、作者树采用先创建了一个能用的父类,不用场景可实现不同的子类
5、本题中data只是个简单的整型值,解决实际问题(如saas平台健康度的决策树,因然健康度一般为多叉树,逻辑有些不一样,也差不了多少)时读者可以把子类中的data换成数据对象
6、本题要求后序遍历,所以作者使用栈实现了后序遍历
7、相比递归,栈占用更少的cpu和内存。
8、本题要求不打印叶子,所以只要注释掉内部while循环前的那边打印语句
if (null == stack.peek().getRight()) {// 叶子root = stack.pop();
// System.out.print(root.getData() + " "); // 不打叶子while (root == stack.peek().getRight()) {root = stack.pop();System.out.print(root.getData() + " "); // 只打非叶子if (stack.isEmpty()) {break;}}}
递归
简单
先序
/*** 递归先序遍历* @param root*/private void priOrderWithRecursion(BinaryTreeNode root) {if (null != root) {System.out.print(root.getValue() + "\t");priOrderWithRecursion(root.getLeftChild());priOrderWithRecursion(root.getRightChild());}}
后序
/*** 递归后序遍历* @param root*/private void postOrderWithRecursion(BinaryTreeNode root) {if (null != root) {postOrderWithRecursion(root.getLeftChild());postOrderWithRecursion(root.getRightChild());System.out.print(root.getValue()+ "\t");}}
中序
/*** 递归中序遍历* @param root*/private void inOrderWithRecursion(BinaryTreeNode root) {if (null != root) {inOrderWithRecursion(root.getLeftChild());System.out.print(root.getValue() + "\t");inOrderWithRecursion(root.getRightChild());}}
栈(非递归)
占更少的计算资源,更好的性能
先序
/*** 非递归先序遍历,虽然是采用栈的方式,但是并未完全应用栈的思想,采取循环过程中输出的方式来遍历* @param root*/private void preOrder(BinaryTreeNode root) {Stack<BinaryTreeNode> stack = new Stack<>();while (null != root || !stack.isEmpty()) {while (null != root) {System.out.print(root.getValue() + "\t");stack.push(root);root = root.getLeftChild();}if (!stack.isEmpty()) {root = stack.pop();root = root.getRightChild();}}}
后序
见上面 作者初始化顺序二叉树 章节的代码(包含了后序遍历)。
中序
/*** 非递归中序遍历* @param root*/private void inOrder(BinaryTreeNode root) {Stack<BinaryTreeNode> stack = new Stack<>();while (null != root || !stack.isEmpty()) {while (null != root) {stack.push(root);root = root.getLeftChild();}if (!stack.isEmpty()) {root = stack.pop();System.out.print(root.getValue() + "\t");root = root.getRightChild();}}}
二叉树的概念
二叉树是一种每个节点最多有两个子树的树结构,广泛应用于计算机科学领域,是数据结构中最基本且重要的非线性存储形式之一。其核心特征包括递归定义、有序性和节点度限制(不超过2)。
基本定义
二叉树(Binary Tree)是由节点构成的有限集合,该集合要么为空,要么由一个根节点及其两棵互不相交的子树组成,分别称为左子树和右子树。这两棵子树同样遵循二叉树的定义,形成递归结构。
关键特性
- 节点度限制:每个节点的子节点数不超过2,区别于普通树结构。
- 有序性:即使节点数量相同,左右子树的顺序不同也会被视为不同的二叉树。
- 递归定义:子树本身也是二叉树,允许通过递归算法高效处理。
常见类型
- 满二叉树:所有非叶子节点均有左右子树,且所有叶子节点在同一层。
- 完全二叉树:除最后一层外,其他层节点数达到最大值,且最后一层节点从左向右连续排列。