概述
题目:求已知二叉树高度/深度
思路1:递归计算左子树和右子树的高度,然后找出两棵树中高度的大值,再加一,就是树的高度。
/**
* 题目:求已知二叉树高度/深度
* @param root 二叉树的根节点
* @return 二叉树的高度/深度
*/
public static int getHeight(BinaryTreeNode<Integer> root) {
/* 基本情况:根节点为空时返回0 */
if (root == null) {
return 0;
}
/* 计算子树的高度/深度 */
int leftHeight = getHeight(root.getLeft());
int rightHeight = getHeight(root.getRight());
/* 返回子树的高度 */
if (leftHeight > rightHeight) {
return (leftHeight + 1);
} else {
return (rightHeight + 1);
}
}
思路2:使用层序遍历,使用null作为每一层的结束标志。
/**
* 题目:求已知二叉树高度/深度
* @param root 二叉树的根节点
* @return 二叉树的高度/深度
*/
public static int getHeightByLevelOrder(BinaryTreeNode<Integer> root) {
/* 根节点为空则返回0 */
if (root == null) {
return 0;
}
/* 计算二叉树高度 */
// 声明并初始化树的层数
int level = 0;
// 声明并初始化出队元素
BinaryTreeNode<Integer> temp = new BinaryTreeNode<Integer>();
// 声明并初始化存储二叉树节点的队列
LinkListQueue<BinaryTreeNode<Integer>> queue = new LinkListQueue<BinaryTreeNode<Integer>>();
// 根节点先入队
queue.enQueue(root);
// 标记第一层结束
queue.enQueue(null);
// 遍历队列直到为空
while (!queue.isEmpty()) {
// 获取出队元素
temp = queue.deQueue();
// 检查当前层是否结束
if (temp == null) {
// 层数自增
level++;
// 为下一层添加结束标志
if (!queue.isEmpty()) {
queue.enQueue(null);
}
} else {
// 如果当前节点的左孩子存在则入队
if (temp.getLeft() != null) {
queue.enQueue(temp.getLeft());
}
// 如果当前节点的右孩子存在则入队
if (temp.getRight() != null) {
queue.enQueue(temp.getRight());
}
}
}
return level;
}
题目:删除二叉树中某个节点
思路:
1.从根节点开始层序遍历,找到要删除的节点
2.找到最深节点,如果有多个最深节点,则选择最后一个最深节点即二叉树最底层最右边的节点
3.用最深节点替换要删除的节点
4.删除最深节点
/**
* 题目:删除二叉树中某个节点
* @param root 二叉树的根节点
* @param data 要删除节点的数据值
* @return 删除结点后的二叉树根节点
*/
public static BinaryTreeNode<Integer> deleteBinaryTreeNode(BinaryTreeNode<Integer> root, int data) {
/* 根节点为空则返回空 */
if (root == null) {
return null;
}
/* 实现二叉树出队入栈 */
// 声明要删除的节点
BinaryTreeNode<Integer> deleteNode = null;
// 声明并初始化出队元素
BinaryTreeNode<Integer> temp = new BinaryTreeNode<Integer>();
// 声明并初始化结束标志
BinaryTreeNode<Integer> end = new BinaryTreeNode<Integer>((int) 'z');
// 声明并初始化存储二叉树节点的队列
LinkListQueue<BinaryTreeNode<Integer>> queue = new LinkListQueue<BinaryTreeNode<Integer>>();
// 声明并初始化存储二叉树节点的栈
LinkedListStack<BinaryTreeNode<Integer>> stack = new LinkedListStack<BinaryTreeNode<Integer>>();
// 根节点先入队
queue.enQueue(root);
// 标记第一层结束
queue.enQueue(end);
// 队列不为空则遍历
while (!queue.isEmpty()) {
// 获取出队元素
temp = queue.deQueue();
// 检查是否是要删除的节点
if (temp.getData() == data) {
deleteNode = temp;
}
// 检查当前层是否结束
if (temp == end) {
// 为下一层添加结束标志
if (!queue.isEmpty()) {
queue.enQueue(end);
}
} else {
// 如果当前节点的左孩子存在则入队
if (temp.getLeft() != null) {
queue.enQueue(temp.getLeft());
}
// 如果当前节点的右孩子存在则入队
if (temp.getRight() != null) {
queue.enQueue(temp.getRight());
}
}
// 将出队元素入栈
stack.push(temp);
}
/* 获取最深节点 */
// 将最后一层的结束标志去掉
stack.pop();
// 声明并初始化最深节点
BinaryTreeNode<Integer> deepestNode = stack.pop();
/* 重置删除节点的值即可 */
deleteNode.setData(deepestNode.getData());
/* 删除最深节点 */
while (!stack.isEmpty()) {
temp = stack.pop();
if (temp.getLeft() == deepestNode) {
temp.setLeft(null);
}
if (temp.getRight() == deepestNode) {
temp.setRight(null);
}
}
return root;
}
题目:用非递归算法获取二叉树叶子节点个数
思路:左右孩子都为空的节点为叶子节点
/**
* 题目:用非递归算法获取二叉树叶子节点个数
* @param root 二叉树根节点
* @return 叶子节点的个数
*/
public static int getLeafNodeNum(BinaryTreeNode<Integer> root) {
/* 根节点为空则返回0 */
if (root == null) {
return 0;
}
/* 计算二叉树叶子节点个数 */
// 声明并初始化叶子节点个数
int count = 0;
// 声明并初始化出队元素
BinaryTreeNode<Integer> temp = new BinaryTreeNode<Integer>();
// 声明并初始化存储二叉树节点的队列
LinkListQueue<BinaryTreeNode<Integer>> queue = new LinkListQueue<BinaryTreeNode<Integer>>();
// 根节点先入队
queue.enQueue(root);
// 遍历队列直到为空
while (!queue.isEmpty()) {
// 获取出队元素
temp = queue.deQueue();
// 检查当前节点是否是叶子节点
if ((temp.getLeft() == null) && (temp.getRight() == null)) {
// 叶子节点个数自增
count++;
} else {
// 如果当前节点的左孩子存在则入队
if (temp.getLeft() != null) {
queue.enQueue(temp.getLeft());
}
// 如果当前节点的右孩子存在则入队
if (temp.getRight() != null) {
queue.enQueue(temp.getRight());
}
}
}
return count;
}
题目:用非递归算法获取二叉树满节点个数
思路:左右孩子都存在的节点为满节点
代码与获取叶子节点相似,只需要将判断条件改为以下代码即可:
// 检查当前节点是否是满节点
if ((temp.getLeft() != null) && (temp.getRight() != null)) {
// 叶子节点个数自增
count++;
}
题目:用非递归算法获取二叉树半节点个数
思路:仅有一个孩子存在的节点为半节点
代码与获取叶子节点相似,只需要将判断条件改为以下代码即可:
// 检查当前节点是否是半节点
if (((temp.getLeft() != null) && (temp.getRight() == null)) || ((temp.getRight() != null) && (temp.getLeft() == null))) {
// 半节点个数自增
count++;
}
说明:完整代码,敬请参考本人github数据结构与算法(JAVA版),如有错误敬请指正!
最后
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