🔥工程代码已上传至github:github.com/doublev2026...
二叉树
树说明及示意图
为什么需要树这种数据结构:
- 数组存储方式的分析
- 优点:通过下标方式访问元素速度快。对于有序数组,还可使用二分查找提高检索速度
- 缺点:如果要检索具体某个值,或者插入值(按一定顺序)会整体移动,效率较低
- 数组扩容:每次在底层都需要创建新的数组,要将原来的数据拷贝到数组,并插入新的数据
- ArrayList底层仍然是进行数组扩容
- 链式存储方式的分析
- 优点:在一定程度上对数组存储方式有优化。比如:插入一个数值节点,只需要将插入节点,链接到链表中即可,删除效率也很好
- 缺点:在进行检索时,效率仍然较低。比如:检索某个值,需要从头节点开始遍历
- 树存储方式的分析
- 能提高数据存储、读取的效率, 比如利用二叉排序树(Binary Sort Tree),既可以保证数据的检索速度,同时也可以保证数据的插入、删除、修改的速度
树示意图:

树的常用术语:
- 节点/节点对象
- 根节点
- 父节点
- 子节点
- 叶子节点(没有子节点的节点)
- 节点的权(节点值,自定义的)
- 路径(从根节点找到该节点的路线)
- 层
- 子树
- 树的高度(最大层数)
- 森林:多颗子树构成森林
二叉树概念
- 树有很多种,每个节点最多只能有两个子节点 的一种形式称为二叉树。
- 二叉树的子节点分为左节点和右节点。

- 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层 ,并且 结点总数= 2^n-1(n为层数) ,则我们称为满二叉树。

- 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层 ,而且最后一层的叶子节点在左边连续 ,倒数第二层的叶子节点在右边连续 ,我们称为完全二叉树。

遍历二叉树
使用前序、中序和后序对二叉树进行遍历:
- 前序遍历:先输出父节点,再遍历左子树和右子树
- 中序遍历:先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树
- 后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点
- 小结:看输出父节点的顺序,就确定是前序,中序还是后序

代码实现:
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
/**
* HeroNode 节点
*/
public class HeroNode {
private int no;
private String name;
private HeroNode left; // 默认null
private HeroNode right; // 默认null
public HeroNode(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNode getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNode left) {
this.left = left;
}
public HeroNode getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNode right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
/**
* 前序遍历
* <p>
* 1、先输出当前节点(初始的时候是root节点)
* 2、如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历
* 3、如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历
*/
public void preOrder() {
// 先输出当前节点
System.out.println(this);
// 如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历
if (this.left != null) {
this.left.preOrder();
}
// 如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历
if (this.right != null) {
this.right.preOrder();
}
}
/**
* 中序遍历
* <p>
* 1、如果当前节点的左子节点不为空,则递归继续中序遍历
* 2、输出当前节点
* 3、如果当前节点的右子节点不为空,则递归继续中序遍历
*/
public void infixOrder() {
// 如果当前节点的左子节点不为空,则递归继续中序遍历
if (this.left != null) {
this.left.infixOrder();
}
// 输出当前节点
System.out.println(this);
// 如果当前节点的右子节点不为空,则递归继续中序遍历
if (this.right != null) {
this.right.infixOrder();
}
}
/**
* 后序遍历
* <p>
* 1、如果当前节点的左子节点不为空,则递归继续后序遍历
* 2、如果当前节点的右子节点不为空,则递归继续后序遍历
* 3、输出当前节点
*/
public void postOrder() {
//如果当前节点的左子节点不为空,则递归继续后序遍历
if (this.left != null) {
this.left.postOrder();
}
// 如果当前节点的右子节点不为空,则递归继续后序遍历
if (this.right != null) {
this.right.postOrder();
}
// 输出当前节点
System.out.println(this);
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class BinaryTree {
private HeroNode root;
public void setRoot(HeroNode root) {
this.root = root;
}
// 前序遍历
public void preOrder() {
if (this.root != null) {
this.root.preOrder();
} else {
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}
// 中序遍历
public void infixOrder() {
if (this.root != null) {
this.root.infixOrder();
} else {
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}
// 后序遍历
public void postOrder() {
if (this.root != null) {
this.root.postOrder();
} else {
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class BinaryTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
// 首先需要创建一棵二叉树
BinaryTree binaryTree = new BinaryTree();
// 创建节点
HeroNode root = new HeroNode(1, "宋江");
HeroNode node2 = new HeroNode(2, "吴用");
HeroNode node3 = new HeroNode(3, "卢俊义");
HeroNode node4 = new HeroNode(4, "林冲");
HeroNode node5 = new HeroNode(5, "关胜");
// 这里先手动创建二叉树(后续使用递归的方式)
binaryTree.setRoot(root);
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node3.setLeft(node5);
node3.setRight(node4);
System.out.println("前序遍历:"); // 结果:1 2 3 5 4
binaryTree.preOrder();
System.out.println("中序遍历:"); // 结果:2 1 5 3 4
binaryTree.infixOrder();
System.out.println("后序遍历:"); // 结果:2 5 4 3 1
binaryTree.postOrder();
}
}
查找节点
需求要求:
- 请编写前序查找、中序查找和后序查找的方法
- 并分别使用三种查找方式,查找 heroNO = 5 的节点
- 分析各种查找方式,分别比较了多少次
思路分析:

代码实现:
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
/**
* HeroNode 节点
*/
public class HeroNodeFind {
private int no;
private String name;
private HeroNodeFind left; // 默认null
private HeroNodeFind right; // 默认null
public HeroNodeFind(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNodeFind getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNodeFind left) {
this.left = left;
}
public HeroNodeFind getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNodeFind right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
/**
* 前序遍历查找
*
* @param no 要查找的no
* @return 如果找到就返回该 Node,如果没找到就返回 null
*/
public HeroNodeFind preOrderSearch(int no) {
System.out.println("进入前序遍历查找");
// 比较当前节点是不是
if (this.no == no) {
return this;
}
// 不相等,判断当前节点的左子节点是否为空,如果不为空,则向左递归前序查找
// 如果左递归前序查找找到了就返回
HeroNodeFind resultNode = null;
if (this.left != null) { // 如果不为空,则向左递归前序查找
resultNode = this.left.preOrderSearch(no);
}
if (resultNode != null) { // 说明在递归的时候找到了
return resultNode;
}
// 继续判断,当前节点的右子节点是否为空,如果不为空则继续向右递归前序查找
if (this.right != null) {
resultNode = this.right.preOrderSearch(no);
}
return resultNode; // 不管是否递归找到,都要返回,后面判断
}
/**
* 中序遍历查找
*/
public HeroNodeFind infixOrderSearch(int no) {
// 判断当前节点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归中序查找
HeroNodeFind resultNode = null;
if (this.left != null) {
resultNode = this.left.infixOrderSearch(no);
}
// 如果找到了就返回
if (resultNode != null) { // 说明找到了
return resultNode;
}
System.out.println("进入中序遍历查找");
// 如果没找到,就和当前节点比较,如果相等则返回当前节点
if (this.no == no) {
return this;
}
// 否则继续进行向右递归的中序查找
if (this.right != null) {
resultNode = this.right.infixOrderSearch(no);
}
return resultNode; // 不管是否递归找到,都要返回,后面判断
}
/**
* 后序遍历查找
*/
public HeroNodeFind postOrderSearch(int no) {
// 判断当前节点的左子节点是否为空,如果不为空,则递归后序查找
HeroNodeFind resultNode = null;
if (this.left != null) {
resultNode = this.left.postOrderSearch(no);
}
// 如果找到了就返回
if (resultNode != null) { // 说明左子树找到了
return resultNode;
}
// 如果没找到,就判断前节点的右子节点是否为空,如果不为空则继续向右递归前序查找
if (this.right != null) {
resultNode = this.right.postOrderSearch(no);
}
if (resultNode != null) { // 说明右子树找到了
return resultNode;
}
System.out.println("进入后序遍历查找");
// 如果没找到,就和当前节点比较,如果相等则返回当前节点,否则返回null
if (this.no == no) {
return this;
}
return resultNode; // 不管是否递归找到,都要返回,后面判断
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class BinaryTreeFind {
private HeroNodeFind root;
public void setRoot(HeroNodeFind root) {
this.root = root;
}
// 前序遍历查找
public HeroNodeFind preOrderSearch(int no) {
if (this.root != null) {
return this.root.preOrderSearch(no);
} else {
return null;
}
}
// 中序遍历查找
public HeroNodeFind infixOrderSearch(int no) {
if (this.root != null) {
return this.root.infixOrderSearch(no);
} else {
return null;
}
}
// 后序遍历查找
public HeroNodeFind postOrderSearch(int no) {
if (this.root != null) {
return this.root.postOrderSearch(no);
} else {
return null;
}
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class BinaryTreeFindDemo {
public static void main(String[] args) {
// 首先需要创建一棵二叉树
BinaryTreeFind binaryTree = new BinaryTreeFind();
// 创建节点
HeroNodeFind root = new HeroNodeFind(1, "宋江");
HeroNodeFind node2 = new HeroNodeFind(2, "吴用");
HeroNodeFind node3 = new HeroNodeFind(3, "卢俊义");
HeroNodeFind node4 = new HeroNodeFind(4, "林冲");
HeroNodeFind node5 = new HeroNodeFind(5, "关胜");
// 这里先手动创建二叉树(后续使用递归的方式)
binaryTree.setRoot(root);
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node3.setLeft(node5);
node3.setRight(node4);
System.out.println("前序遍历查找:"); // 结果:4次
HeroNodeFind result1 = binaryTree.preOrderSearch(5);
if (result1 != null){
System.out.println("查找成功,节点信息 = " + result1.toString());
} else {
System.out.println("查找失败-" + 5);
}
System.out.println("中序遍历查找:"); // 结果:3次
HeroNodeFind result2 = binaryTree.infixOrderSearch(5);
if (result2 != null){
System.out.println("查找成功,节点信息 = " + result2.toString());
} else {
System.out.println("查找失败-" + 5);
}
System.out.println("后序遍历查找:"); // 结果:2次
HeroNodeFind result3 = binaryTree.postOrderSearch(5);
if (result3 != null){
System.out.println("查找成功,节点信息 = " + result3.toString());
} else {
System.out.println("查找失败-" + 5);
}
}
}
删除节点
需求要求:
- 如果删除的节点是叶子节点,则删除该节点
- 如果删除的节点是非叶子节点,则删除该子树
- 测试:删除掉5号叶子节点和3号子树
思路分析:

代码实现:
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
/**
* HeroNode 节点
*/
public class HeroNodeDelete {
private int no;
private String name;
private HeroNodeDelete left; // 默认null
private HeroNodeDelete right; // 默认null
public HeroNodeDelete(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNodeDelete getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNodeDelete left) {
this.left = left;
}
public HeroNodeDelete getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNodeDelete right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
// 留一个前序遍历
public void preOrder() {
// 先输出当前节点
System.out.println(this);
// 如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历
if (this.left != null) {
this.left.preOrder();
}
// 如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历
if (this.right != null) {
this.right.preOrder();
}
}
/**
* 递归删除节点
* <p>
* 1. 如果删除的节点是叶子节点,则删除该节点
* 2. 如果删除的节点是非叶子节点,则删除该子树
*
* @param no
*/
public void deleteNode(int no) {
// 如果当前节点的左子节点不为空,并且左子节点就是要删除的节点
// 就将this.left=null,并且就返回(结束递归删除)
if (this.left != null && this.left.no == no) {
this.left = null;
return;
}
// 如果当前节点的右子节点不为空,并且右子节点就是要删除的节点
// 就将this.right=null,并且就返回(结束递归删除)
if (this.right != null && this.right.no == no) {
this.right = null;
return;
}
// 没有删除节点,向左子树进行递归删除
if (this.left != null) {
this.left.deleteNode(no);
}
// 向右子树进行递归删除
if (this.right != null) {
this.right.deleteNode(no);
}
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class BinaryTreeDelete {
private HeroNodeDelete root;
public void setRoot(HeroNodeDelete root) {
this.root = root;
}
// 前序遍历
public void preOrder() {
if (this.root != null) {
this.root.preOrder();
} else {
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}
/**
* 删除节点
*
* @param no
*/
public void deleteNode(int no) {
if (root != null) {
// 如果只有一个root节点,这里判断是不是就是要删除的
if (root.getNo() == no) {
root = null;
} else { // 递归删除
root.deleteNode(no);
}
} else {
System.out.println("空树,无法删除");
}
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class BinaryTreeDeleteDemo {
public static void main(String[] args) {
// 首先需要创建一棵二叉树
BinaryTreeDelete binaryTree = new BinaryTreeDelete();
// 创建节点
HeroNodeDelete root = new HeroNodeDelete(1, "宋江");
HeroNodeDelete node2 = new HeroNodeDelete(2, "吴用");
HeroNodeDelete node3 = new HeroNodeDelete(3, "卢俊义");
HeroNodeDelete node4 = new HeroNodeDelete(4, "林冲");
HeroNodeDelete node5 = new HeroNodeDelete(5, "关胜");
// 这里先手动创建二叉树(后续使用递归的方式)
binaryTree.setRoot(root);
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node3.setLeft(node5);
node3.setRight(node4);
System.out.println("删除前,前序遍历:"); // 结果:1 2 3 5 4
binaryTree.preOrder();
// binaryTree.deleteNode(5);
// System.out.println("删除后,前序遍历:"); // 结果:1 2 3 4
// binaryTree.preOrder();
binaryTree.deleteNode(3);
System.out.println("删除后,前序遍历:"); // 结果:1 2
binaryTree.preOrder();
}
}
进阶思考:
- 如果要删除的节点是非叶子节点,现在我们不希望将该非叶子节点为根节点的子树删除,需要指定规则**,** 假如规定如下:
- 如果该非叶子节点A只有一个子节点B,则子节点B替代节点A
- 如果该非叶子节点A有左子节点B和右子节点C,则让左子节点B替代节点A。
- 请思考,如何完成该删除功能
顺序存储二叉树
基本介绍
从数据存储来看,数组存储方式和树的存储方式可以相互转换,即数组可以转换成树,树也可以转换成数组,看下面的示意图。

要求:
- 上图的二叉树的结点,要求以数组的方式来存放 arr : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
- 要求在遍历数组 arr 时,仍然可以以前序遍历、中序遍历和后序遍历的方式完成结点的遍历

顺序存储二叉树的特点:
- 顺序二叉树通常只考虑完全二叉树
- 第n个元素的左子节点 为
2 * n + 1 - 第n个元素的右子节点 为
2 * n + 2 - 第n个元素的父节点 为
(n-1) / 2 - n : 表示二叉树中的第几个元素(按0开始编号如图所示)
遍历顺序存储二叉树
需求:一个数组{1,2,3,4,5,6,7},要求以二叉树前序遍历的方式进行遍历。前序遍历的结果应当为 1,2,4,5,3,6,7
代码实现:
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
/**
* 实现顺序存储二叉树遍历
*/
public class ArrayBinaryTree {
private int[] arr; // 存储数据节点的数组
public ArrayBinaryTree(int[] arr) {
this.arr = arr;
}
/**
* 前序遍历
*
* @param index 数组的下标
*/
public void preOrder(int index) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
System.out.println("数组为空,不能按照二叉树的前序遍历");
}
// 输出当前这个元素
System.out.print(arr[index] + " ");
// 向左递归遍历
if ((index * 2 + 1) < arr.length) {
preOrder(index * 2 + 1);
}
// 向右递归遍历
if ((index * 2 + 2) < arr.length) {
preOrder(index * 2 + 2);
}
}
// 重载 preOrder 方法
public void preOrder() {
this.preOrder(0);
}
// 中序遍历
public void infixOrder(int index) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
System.out.println("数组为空,不能按照二叉树的中序遍历");
}
// 向左递归遍历
if ((index * 2 + 1) < arr.length) {
infixOrder(index * 2 + 1);
}
// 输出当前这个元素
System.out.print(arr[index] + " ");
// 向右递归遍历
if ((index * 2 + 2) < arr.length) {
infixOrder(index * 2 + 2);
}
}
// 重载 infixOrder 方法
public void infixOrder() {
this.infixOrder(0);
}
// 后序遍历
public void postOrder(int index) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
System.out.println("数组为空,不能按照二叉树的后序遍历");
}
// 向左递归遍历
if ((index * 2 + 1) < arr.length) {
postOrder(index * 2 + 1);
}
// 向右递归遍历
if ((index * 2 + 2) < arr.length) {
postOrder(index * 2 + 2);
}
// 输出当前这个元素
System.out.print(arr[index] + " ");
}
// 重载 postOrder 方法
public void postOrder() {
this.postOrder(0);
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree;
public class ArrayBinaryTreeTest {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7};
ArrayBinaryTree arrayBinaryTree = new ArrayBinaryTree(arr);
arrayBinaryTree.preOrder(); // 预期输出: 1 2 4 5 3 6 7
System.out.println();
arrayBinaryTree.infixOrder(); // 预期输出: 4 2 5 1 6 3 7
System.out.println();
arrayBinaryTree.postOrder(); // 预期输出: 4 5 2 6 7 3 1
}
}
应用实例
八大排序算法中的堆排序,就会使用到顺序存储二叉树,关于堆排序,我们放在下一篇章节说明。
线索化二叉树
基本介绍
问题案例:将数列 {1, 3, 6, 8, 10, 14} 构建成一颗二叉树。(n+1=7 个空指针域)

问题分析:
- 当我们对上面的二叉树进行中序遍历时,数列为 {8, 3, 10, 1, 14, 6}
- 但是 6, 8, 10, 14 这几个节点的左右指针,并没有完全的利用上
- 如果我们希望充分的利用各个节点的左右指针,让各个节点可以指向自己的前后节点,怎么办?
- 解决方案:线索二叉树
线索二叉树基本介绍:
- n个结点的二叉链表中含有n+1 【公式 2n-(n-1)=n+1】个空指针域 。利用二叉链表中的空指针域,存放指向该结点在 某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针(这种附加的指针称为"线索")
- 这种加上了线索的二叉链表称为线索链表 ,相应的二叉树称为线索二叉树 (Threaded BinaryTree)。根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线索二叉树 、中序线索二叉树 和后序线索二叉树三种
- 一个结点的前一个结点,称为前驱结点
- 一个结点的后一个结点,称为后继结点
应用实例
需求:将数列 {1, 3, 6, 8, 10, 14} 构建成一颗二叉树,进行中序线索二叉树。中序遍历的数列为 {8, 3, 10, 1, 14, 6}
思路分析:

说明: 当线索化二叉树后,Node节点的属性 left 和 right ,有如下情况:
- **left 指向的是左子树,也可能是指向的前驱节点。**比如 ① 节点 left 指向的左子树, 而 ⑩ 节点的 left 指向的就是前驱节点
- **right指向的是右子树,也可能是指向后继节点。**比如 ① 节点right 指向的是右子树,而⑩ 节点的right 指向的是后继节点
遍历线索化二叉树
因为线索化后,各个结点指向有变化,因此原来的遍历方式不能使用,这时需要使用新的方式遍历线索化二叉树,各个节点可以通过线型方式遍历,因此无需使用递归方式,这样也提高了遍历的效率。遍历的次序应当和中序遍历保持一致。
代码实现(实现+遍历):
java
package com.datastructures.tree.binarytree2;
/**
* HeroNode 节点
*/
public class HeroNode {
private int no;
private String name;
private HeroNode left; // 默认null
private HeroNode right; // 默认null
/**
* 定义线索化二叉树用到的新的属性:
* 如果 leftType==0,表示指向的是【左子树】。如果 leftType==1,表示指向【前驱节点】
* 如果 rightType==0,表示指向的是【右子树】。如果 rightType==1,表示指向【后继节点】
*/
private int leftType;
private int rightType;
public HeroNode(int no, String name) {
this.no = no;
this.name = name;
}
public int getLeftType() {
return leftType;
}
public void setLeftType(int leftType) {
this.leftType = leftType;
}
public int getRightType() {
return rightType;
}
public void setRightType(int rightType) {
this.rightType = rightType;
}
public int getNo() {
return no;
}
public void setNo(int no) {
this.no = no;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public HeroNode getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(HeroNode left) {
this.left = left;
}
public HeroNode getRight() {
return right;
}
public void setRight(HeroNode right) {
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}
/**
* 中序遍历
* <p>
* 1、如果当前节点的左子节点不为空,则递归继续中序遍历
* 2、输出当前节点
* 3、如果当前节点的右子节点不为空,则递归继续中序遍历
*/
public void infixOrder() {
// 如果当前节点的左子节点不为空,则递归继续中序遍历
if (this.left != null) {
this.left.infixOrder();
}
// 输出当前节点
System.out.println(this);
// 如果当前节点的右子节点不为空,则递归继续中序遍历
if (this.right != null) {
this.right.infixOrder();
}
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree2;
/**
* 实现了线索化功能的二叉树
*/
public class ThreadedBinaryTree {
private HeroNode root;
/**
* 为了实现线索化,需要创建一个【指向当前节点的前驱节点】的指针
* 在递归进行线索化时,pre总是保留【前一个节点】
*/
private HeroNode pre = null;
public void setRoot(HeroNode root) {
this.root = root;
}
/**
* 重载 threadNodes 方法,让他从 root 开始线索化
*/
public void threadedNodes() {
this.threadedNodes(root);
}
/**
* 对二叉树进行中序线索化的方法
*
* @param node 当前需要线索化的节点
*/
public void threadedNodes(HeroNode node) {
// 如果 node 为空,则不能线索化
if (node == null) {
return;
}
/**
* 第一步:先线索化左子树
*/
threadedNodes(node.getLeft());
/**
* 第二步:线索化当前节点
*/
// 1、处理当前节点的前驱节点
// 以 8 来理解,此时 node = 8,pre = null
// 8的 left=null,8的 leftType = 1,表示指向前驱节点
if (node.getLeft() == null) {
// 让当前节点的左指针指向前驱节点
node.setLeft(pre);
// 修改当前节点的左指针的类型,指向前驱节点
node.setLeftType(1);
}
// 2、处理当前节点的后继节点。此时pre = 8
if (pre != null && pre.getRight() == null) {
// 让前驱节点的右指针指向当前节点
pre.setRight(node); // 8的 right(后继节点) 变为 3
// 修改前驱节点的右指针类型
pre.setRightType(1);
}
// 3、每处理一个节点后,让当前节点是下一个节点的前驱节点
pre = node; // 处理完 8 后,此时pre = 8。处理完 3 后,此时 pre = 3
/**
* 第三步:线索化右子树
*/
threadedNodes(node.getRight());
}
/**
* 遍历线索化二叉树
*/
public void threadedList() {
// 定义一个变量,存储当前遍历的节点,从root开始
HeroNode node = root;
while (node != null) {
// 循环的找到 leftType==1 的节点,第一个找到的就是 8 节点
// 后面随着遍历而变化,因为当 leftType==1 时,说明该节点是按照线索化处理后的有效节点
while (node.getLeftType() == 0) {
node = node.getLeft();
}
// 打印当前这个节点
System.out.println(node);
// 如果当前节点的右指针指向的是后继节点,就一直输出
while (node.getRightType() == 1) {
node = node.getRight();
System.out.println(node);
}
// 替换这个遍历的节点
node = node.getRight();
}
}
// 中序遍历
public void infixOrder() {
if (this.root != null) {
this.root.infixOrder();
} else {
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}
}
java
package com.datastructures.tree.binarytree2;
public class ThreadedBinaryTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
HeroNode node1 = new HeroNode(1, "hao1");
HeroNode node3 = new HeroNode(3, "hao3");
HeroNode node6 = new HeroNode(6, "hao6");
HeroNode node8 = new HeroNode(8, "hao8");
HeroNode node10 = new HeroNode(10, "hao10");
HeroNode node14 = new HeroNode(14, "hao14");
// 创建成二叉树
node1.setLeft(node3);
node1.setRight(node6);
node3.setLeft(node8);
node3.setRight(node10);
node6.setLeft(node14);
// 测试中序线索化
ThreadedBinaryTree threadedBinaryTree = new ThreadedBinaryTree();
threadedBinaryTree.setRoot(node1);
threadedBinaryTree.threadedNodes();
// 以 10 号节点测试
HeroNode leftNode = node10.getLeft(); // 3
HeroNode rightNode = node10.getRight(); // 1
System.out.println("10号节点的前驱节点是:" + leftNode);
System.out.println("10号节点的后继节点是:" + rightNode);
// 以 8 号节点测试
HeroNode leftNode1 = node8.getLeft(); // null
HeroNode rightNode1 = node8.getRight(); // 3
System.out.println("8号节点的前驱节点是:" + leftNode1);
System.out.println("8号节点的后继节点是:" + rightNode1);
// 以 14 号节点测试
HeroNode leftNode2 = node14.getLeft(); // 1
HeroNode rightNode2 = node14.getRight(); // 6
System.out.println("14号节点的前驱节点是:" + leftNode2);
System.out.println("14号节点的后继节点是:" + rightNode2);
// 以 3 号节点测试
HeroNode leftNode3 = node3.getLeft(); // 8
HeroNode rightNode3 = node3.getRight(); // 10
System.out.println("3号节点的前驱节点是:" + leftNode3);
System.out.println("3号节点的后继节点是:" + rightNode3);
// 当线索化二叉树后,不能再使用原来的遍历方式
System.out.println("使用原来的遍历方式遍历线索化二叉树(不能用了)");
// threadedBinaryTree.infixOrder();
System.out.println("使用线索化的方式遍历线索化二叉树");
threadedBinaryTree.threadedList(); // {8, 3, 10, 1, 14, 6}
}
}