Java实现二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历算法示例

 更新时间:2018年04月19日 15:02:31   作者:Fantasy_Lin_  
这篇文章主要介绍了Java实现二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历算法,结合实例形式详细分析了二叉树的定义、深度优先遍历与广度优先遍历算法原理与相关操作实现技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Java实现二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1. 分析

二叉树的深度优先遍历的非递归的通用做法是采用栈,广度优先遍历的非递归的通用做法是采用队列。

深度优先遍历:对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是,二叉树的深度优先遍历比较特殊,可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。具体说明如下:

先序遍历:对任一子树,先访问根,然后遍历其左子树,最后遍历其右子树。

中序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后访问根,最后遍历其右子树。

后序遍历:对任一子树,先遍历其左子树,然后遍历其右子树,最后访问根。

广度优先遍历:又叫层次遍历,从上往下对每一层依次访问,在每一层中,从左往右(也可以从右往左)访问结点,访问完一层就进入下一层,直到没有结点可以访问为止。

2. 举例说明

对下图所示的二叉排序树进行遍历,要求使用先序遍历(递归、非递归)、中序遍历(递归、非递归)、后序遍历(递归、非递归)和广度优先遍历。

① 参考代码

package BinaryTreeTraverseTest;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
/**
 * 二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历
 * @author Fantasy
 * @version 1.0 2016/10/05 - 2016/10/07
 */
public class BinaryTreeTraverseTest {
  public static void main(String[] args) {
  BinarySortTree<Integer> tree = new BinarySortTree<Integer>();
    tree.insertNode(35);
    tree.insertNode(20);
    tree.insertNode(15);
    tree.insertNode(16);
    tree.insertNode(29);
    tree.insertNode(28);
    tree.insertNode(30);
    tree.insertNode(40);
    tree.insertNode(50);
    tree.insertNode(45);
    tree.insertNode(55);
    System.out.print("先序遍历(递归):");
    tree.preOrderTraverse(tree.getRoot());
    System.out.println();
    System.out.print("中序遍历(递归):");
    tree.inOrderTraverse(tree.getRoot());
    System.out.println();
    System.out.print("后序遍历(递归):");
    tree.postOrderTraverse(tree.getRoot());
    System.out.println();
    System.out.print("先序遍历(非递归):");
    tree.preOrderTraverseNoRecursion(tree.getRoot());
    System.out.println();
    System.out.print("中序遍历(非递归):");
    tree.inOrderTraverseNoRecursion(tree.getRoot());
    System.out.println();
    System.out.print("后序遍历(非递归):");
    tree.postOrderTraverseNoRecursion(tree.getRoot());
    System.out.println();
    System.out.print("广度优先遍历:");
    tree.breadthFirstTraverse(tree.getRoot());
  }
}
/**
 * 结点
 */
class Node<E extends Comparable<E>> {
  E value;
  Node<E> left;
  Node<E> right;
  Node(E value) {
    this.value = value;
    left = null;
    right = null;
  }
}
/**
 * 使用一个先序序列构建一棵二叉排序树(又称二叉查找树)
 */
class BinarySortTree<E extends Comparable<E>> {
  private Node<E> root;
  BinarySortTree() {
    root = null;
  }
  public void insertNode(E value) {
    if (root == null) {
      root = new Node<E>(value);
      return;
    }
    Node<E> currentNode = root;
    while (true) {
      if (value.compareTo(currentNode.value) > 0) {
        if (currentNode.right == null) {
          currentNode.right = new Node<E>(value);
          break;
        }
        currentNode = currentNode.right;
      } else {
        if (currentNode.left == null) {
          currentNode.left = new Node<E>(value);
          break;
        }
        currentNode = currentNode.left;
      }
    }
  }
  public Node<E> getRoot(){
    return root;
  }
  /**
   * 先序遍历二叉树(递归)
   * @param node
   */
  public void preOrderTraverse(Node<E> node) {
    System.out.print(node.value + " ");
    if (node.left != null)
      preOrderTraverse(node.left);
    if (node.right != null)
      preOrderTraverse(node.right);
  }
  /**
   * 中序遍历二叉树(递归)
   * @param node
   */
  public void inOrderTraverse(Node<E> node) {
    if (node.left != null)
      inOrderTraverse(node.left);
    System.out.print(node.value + " ");
    if (node.right != null)
      inOrderTraverse(node.right);
  }
  /**
   * 后序遍历二叉树(递归)
   * @param node
   */
  public void postOrderTraverse(Node<E> node) {
    if (node.left != null)
      postOrderTraverse(node.left);
    if (node.right != null)
      postOrderTraverse(node.right);
    System.out.print(node.value + " ");
  }
  /**
   * 先序遍历二叉树(非递归)
   * @param root
   */
  public void preOrderTraverseNoRecursion(Node<E> root) {
    LinkedList<Node<E>> stack = new LinkedList<Node<E>>();
    Node<E> currentNode = null;
    stack.push(root);
    while (!stack.isEmpty()) {
      currentNode = stack.pop();
      System.out.print(currentNode.value + " ");
      if (currentNode.right != null)
        stack.push(currentNode.right);
      if (currentNode.left != null)
        stack.push(currentNode.left);
    }
  }
  /**
   * 中序遍历二叉树(非递归)
   * @param root
   */
  public void inOrderTraverseNoRecursion(Node<E> root) {
    LinkedList<Node<E>> stack = new LinkedList<Node<E>>();
    Node<E> currentNode = root;
    while (currentNode != null || !stack.isEmpty()) {
      // 一直循环到二叉排序树最左端的叶子结点(currentNode是null)
      while (currentNode != null) {
        stack.push(currentNode);
        currentNode = currentNode.left;
      }
      currentNode = stack.pop();
      System.out.print(currentNode.value + " ");
      currentNode = currentNode.right;
    }
  }
  /**
   * 后序遍历二叉树(非递归)
   * @param root
   */
  public void postOrderTraverseNoRecursion(Node<E> root) {
    LinkedList<Node<E>> stack = new LinkedList<Node<E>>();
    Node<E> currentNode = root;
    Node<E> rightNode = null;
    while (currentNode != null || !stack.isEmpty()) {
      // 一直循环到二叉排序树最左端的叶子结点(currentNode是null)
      while (currentNode != null) {
        stack.push(currentNode);
        currentNode = currentNode.left;
      }
      currentNode = stack.pop();
      // 当前结点没有右结点或上一个结点(已经输出的结点)是当前结点的右结点,则输出当前结点
      while (currentNode.right == null || currentNode.right == rightNode) {
        System.out.print(currentNode.value + " ");
        rightNode = currentNode;
        if (stack.isEmpty()) {
          return; //root以输出,则遍历结束
        }
        currentNode = stack.pop();
      }
      stack.push(currentNode); //还有右结点没有遍历
      currentNode = currentNode.right;
    }
  }
  /**
   * 广度优先遍历二叉树,又称层次遍历二叉树
   * @param node
   */
  public void breadthFirstTraverse(Node<E> root) {
    Queue<Node<E>> queue = new LinkedList<Node<E>>();
    Node<E> currentNode = null;
    queue.offer(root);
    while (!queue.isEmpty()) {
      currentNode = queue.poll();
      System.out.print(currentNode.value + " ");
      if (currentNode.left != null)
        queue.offer(currentNode.left);
      if (currentNode.right != null)
        queue.offer(currentNode.right);
    }
  }
}

② 输出结果

先序遍历(递归):35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55
中序遍历(递归):15 16 20 28 29 30 35 40 45 50 55
后序遍历(递归):16 15 28 30 29 20 45 55 50 40 35
先序遍历(非递归):35 20 15 16 29 28 30 40 50 45 55
中序遍历(非递归):15 16 20 28 29 30 35 40 45 50 55
后序遍历(非递归):16 15 28 30 29 20 45 55 50 40 35
广度优先遍历:35 20 40 15 29 50 16 28 30 45 55

更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Java数据结构与算法教程》、《Java操作DOM节点技巧总结》、《Java文件与目录操作技巧汇总》和《Java缓存操作技巧汇总

希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。

相关文章

  • Java基础之StringBuffer详解

    Java基础之StringBuffer详解

    这篇文章主要介绍了Java基础之StringBuffer详解,文中有非常详细的代码示例,对正在学习java基础的小伙伴们有非常好的帮助,需要的朋友可以参考下
    2021-04-04
  • HttpServletRequest对象简介_动力节点Java学院整理

    HttpServletRequest对象简介_动力节点Java学院整理

    这篇文章主要为大家详细介绍了HttpServletRequest对象简介的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2017-07-07
  • java集成kafka实例代码

    java集成kafka实例代码

    文章介绍了如何在Java项目中集成Apache Kafka以实现消息的生产和消费,通过添加Maven依赖、配置生产者和消费者、使用SpringBoot简化集成以及控制消费者的启动和停止,可以实现高效的消息处理
    2024-12-12
  • SpringBoot 整合Redisson重写cacheName支持多参数的案例代码

    SpringBoot 整合Redisson重写cacheName支持多参数的案例代码

    这篇文章主要介绍了SpringBoot 整合Redisson重写cacheName支持多参数,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧
    2024-01-01
  • 新版idea如何开启多台JVM虚拟机的流程步骤

    新版idea如何开启多台JVM虚拟机的流程步骤

    在IntelliJ IDEA这个集成开发环境中(IDE),开启JVM(Java Virtual Machine)通常是在运行Java应用程序时的操作,本文给大家介绍了新版idea如何开启多台JVM虚拟机的流程步骤,需要的朋友可以参考下
    2024-10-10
  • Spring Boot实现消息的发送和接收使用实战指南

    Spring Boot实现消息的发送和接收使用实战指南

    这篇文章主要为大家介绍了Spring Boot实现消息的发送和接收使用实战指南,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-06-06
  • SpringCloud使用Feign文件上传、下载

    SpringCloud使用Feign文件上传、下载

    这篇文章主要为大家详细介绍了SpringCloud使用Feign文件上传、下载功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-04-04
  • Spring Boot项目集成UidGenerato的方法步骤

    Spring Boot项目集成UidGenerato的方法步骤

    这篇文章主要介绍了Spring Boot项目集成UidGenerato的方法步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-12-12
  • Java13 明天发布(最新最全新特性解读)

    Java13 明天发布(最新最全新特性解读)

    这篇文章主要介绍了Java13 明天发布,最新最全新特性解读,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-09-09
  • 关于Java两个浮点型数字加减乘除的问题

    关于Java两个浮点型数字加减乘除的问题

    由于浮点数在计算机中是以二进制表示的,直接进行加减乘除运算会出现精度误差,想要得到精确结果,应使用BigDecimal类进行运算
    2024-10-10

最新评论