与数组和链表不同,二叉树有几种遍历方式。遍历算法大致分为深度优先和广度优先遍历算法,这取决于算法实际如何工作。顾名思义,深度优先在访问同级别兄弟之前先向二叉树纵深访问,而广度优先是先访问同一级别中的所有节点然后再进入下一级别,因此它也被称为级别顺序遍历。 PreOrder和InOrder树遍历算法都是深度优先的,预序和中序算法之间的唯一区别是访问二叉树的根,左节点和右节点的顺序。
InOrder遍历算法首先访问左节点,然后是root节点,最后是右节点。这与首先访问根的预序遍历不同。InOrder遍历的一个重要特性是,如果给定的二叉树是二叉搜索树,它将按排序顺序打印节点。
请记住,如果左子树中的所有节点都低于root并且右子树中的所有节点都大于root,则二叉树称为二叉搜索树。
在示例中,使用二叉搜索树来演示InOrder树遍历以排序顺序打印二叉树的节点,并分享了这个问题的递归和迭代解决方案。从面试的角度来看,这非常重要。即使递归解决方案更容易,占用更少的代码行,并且更具可读性,您也应该知道如何在没有Java递归的情况下遍历二叉树,以便在编程面试中做得更好。
Java中InOrder遍历二叉树 – 递归
由于二叉树是递归数据结构,因此递归是解决基于树的问题的最佳方法。以下是二叉树InOrder遍历的步骤:
访问左节点
访问root
访问右节点
要实现此算法,您可以使用InOrder遍历编写一个方法来遍历二叉树的所有节点,方法如下:
在inOrder(TreeNode节点)中编写方法
检查node == null,如果是,则返回,这是我们的基本情况。
调用inOrder(node.left)以递归方式访问左子树
打印节点的值
调用inOrder(node.right)以递归方式遍历右子树。
这将按照InOrder遍历打印二叉树的所有节点。如果二叉树是二叉搜索树,则树的所有节点将按排序顺序打印。
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private void inOrder(TreeNode node) {
if (node == null) {
return;
}
inOrder(node.left);System.out.printf("%s ", node.data);inOrder(node.right);
}
该方法是私有方法,因为它是通过另一个公共方法inorder()公开的,后者不需要来自客户端的参数。这是一个facade模式的例子,它使客户端的方法更简单。递归算法很容易理解,深入到左子树,直到找到叶节点。一旦找到,递归堆栈就开始展开,打印节点数据并开始探索右子树。
Java中InOrder遍历二叉树 – 迭代
您可以使用堆栈将递归的顺序算法转换为迭代的顺序算法。。 没有递归的解决方案虽然不容易阅读,但也不是很难理解。 我们从根和进程开始,直到当前节点或Stack不为空。 我们开始从左子树推节点,直到到达叶节点。 此时,我们pop()最后一个元素,打印它的值,并通过指定current=current.right开始探索右子树。这将一直持续到堆栈变空为止,此时,二叉树的所有元素都被访问,树遍历完成。
4
/
2 5
/ \
1 3 6
public void inOrderWithoutRecursion() {
Stack nodes = new Stack();
TreeNode current = root;
while (!nodes.isEmpty() || current != null) { if (current != null) { nodes.push(current); current = current.left; } else { TreeNode node = nodes.pop(); System.out.printf("%s ", node.data); current = node.right; }}
}
Output
1 2 3 4 5 6
因为我们的二叉树是一个二叉搜索树,所以可以看到它们是按排序顺序打印的。
Java中使用InOrder算法遍历二叉树
这是我们在Java中使用InOrder算法遍历二叉树的完整程序。类似于我们之前看到的preOrder示例,唯一的区别是root的访问顺序不是首先而是其次。 递归算法很简单,但迭代算法有点难以理解。您必须记住,堆栈是一个后进先出的数据结构,您先推的节点将最后弹出。因为您需要按左–右的顺序访问节点,所以您必须先推左树的节点,直到到达叶节点。然后打印该值并开始访问右子树。
我们使用了相同的BinaryTree和TreeNode类,在早期的基于树的问题(例如计算叶节点)中,它用于表示二叉树。二叉树是常规二叉树,TreeNode表示二叉树中的节点。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫:1253431195(里面有大量的面试题及答案)里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多
import java.util.Stack;
/*
- Java Program to traverse a binary tree
- using inorder traversal without recursion.
- In InOrder traversal first left node is visited, followed by root
- and right node.
- input:
4
- / \
- 2 5
- / \ \
- 1 3 6
- output: 1 2 3 4 5 6
*/
public class InOrderTraversal {
public static void main(String args) throws Exception {
// construct the binary tree given in questionBinaryTree bt = BinaryTree.create();// traversing binary tree using InOrder traversal using recursionSystem.out .println("printing nodes of a binary tree on InOrder using recursion");bt.inOrder();System.out.println(); // insert new line// traversing binary tree on InOrder traversal without recursionSystem.out .println("printing nodes of binary tree on InOrder using iteration");bt.inOrderWithoutRecursion();
}
}
class BinaryTree {
static class TreeNode {
String data;
TreeNode left, right;
TreeNode(String value) { this.data = value; left = right = null;}boolean isLeaf() { return left == null ? right == null : false;}
}
// root of binary tree
TreeNode root;
/**
- traverse the binary tree on InOrder traversal algorithm
*/
public void inOrder() {
inOrder(root);
}
private void inOrder(TreeNode node) {
if (node == null) {
return;
}
inOrder(node.left);System.out.printf("%s ", node.data);inOrder(node.right);
}
public void inOrderWithoutRecursion() {
Stack nodes = new Stack();
TreeNode current = root;
while (!nodes.isEmpty() || current != null) { if (current != null) { nodes.push(current); current = current.left; } else { TreeNode node = nodes.pop(); System.out.printf("%s ", node.data); current = node.right; }}
}
/**
- Java method to create binary tree with test data
- @return a sample binary tree for testing
*/
public static BinaryTree create() {
BinaryTree tree = new BinaryTree();
TreeNode root = new TreeNode(“4”);
tree.root = root;
tree.root.left = new TreeNode(“2”);
tree.root.left.left = new TreeNode(“1”);
tree.root.left.right = new TreeNode("3");tree.root.right = new TreeNode("5");tree.root.right.right = new TreeNode("6");return tree;
}
}
Output
printing nodes of a binary tree on InOrder using recursion
1 2 3 4 5 6
printing nodes of a binary tree on InOrder using iteration
1 2 3 4 5 6
这就是如何使用InOrder遍历算法访问二叉树的所有节点。 正如我之前所说,InOrder是一种深度优先遍历算法,在访问root之前首先探索左子树,最后探索右子树,因此它也被称为LNR(左节点右)算法。 inorder遍历还有一个独特的属性,如果给定的二叉树是二叉搜索树,它会按排序顺序打印节点。 因此,如果必须按BST的排序顺序打印所有节点,则可以使用此算法。