数据结构与算法-二叉树-创新互联
（1）二叉树结构
创新互联专注于平山企业网站建设,成都响应式网站建设,购物商城网站建设。平山网站建设公司,为平山等地区提供建站服务。全流程按需网站制作，专业设计，全程项目跟踪，创新互联专业和态度为您提供的服务public class Node {V value;
Node left;
Node right;
}
left和right只能往下指，没有节点就为空。
（2）创建二叉树
对于一个完全二叉树，父节点为i, 左子节点为2i+1，右子节点为2i+2，当节点index为i时，其父节点index为(i-1)/2。
对于非完全二叉树，我们可以将其看为完全二叉树，没有节点的地方补null。
private static Node createBinaryTree(int[] numbers) {Node root = null;
if (numbers != null && numbers.length >0) {ListnodeList = new ArrayList<>();
for (int number : numbers) {if (number == 0) {nodeList.add(null);
} else {nodeList.add(new Node(number));
}
}
int tmp = 0;
while (tmp<= (numbers.length - 2) / 2) {if (nodeList.get(tmp) != null) {if (2 * tmp + 1< numbers.length) {nodeList.get(tmp).left = nodeList.get(2 * tmp + 1);
}
if (2 * tmp + 2< numbers.length) {nodeList.get(tmp).right = nodeList.get(2 * tmp + 2);
}
}
tmp++;
}
root = nodeList.get(0);
}
return root;
} 二叉树的先序，中序，后序遍历(指头节点)
先序：任何子树的处理顺序都是，头节点->左子树->右子树
中序：任何子树的处理顺序都是，左子树->头节点->右子树
后序: 任何子树的处理顺序都是，左子树->右子树->头节点
注意：拿子树节点，就需要按照规则，把所有子树的先拿完。
（1）递归序
private static void f(Node root){if(root==null){return;
}
//root第一次出现
prePass(root.left);
//root第二次出现
prePass(root.right);
//root第三次出现
}（2）先序遍历
在递归序中先打印头节点的值
① 递归实现
private static void prePass(Node root){if(root==null){return;
}
System.out.println(root.value);
prePass(root.left);
prePass(root.right);
}
② 非递归实现
因为先序遍历，先打印头节点，再打印左节点，最后打印右节点。我们可以准备一个栈，头节点先进栈，每次弹出头节点之后，打印头节点的值，再将右子节点，左子节点依次放入栈中。然后继续弹出，因为栈具有逆序，所以会先弹出左子节点，再弹出右子节点。
private static void noRecursivePrePass(Node root){if(root!=null){StacknodeStack = new Stack<>();
nodeStack.add(root);
while (!nodeStack.empty()){Node tmp = nodeStack.pop();
System.out.print(tmp.value+" ");
if(tmp.right!=null){nodeStack.add(tmp.right);
}
if(tmp.left!=null){nodeStack.add(tmp.left);
}
}
}
} （3）中序遍历
在左节点之后，打印头节点的值
① 递归实现
private static void midPass(Node root){if(root==null){return;
}
midPass(root.left);
System.out.println(root.value);
midPass(root.right);
}② 非递归实现
整条左链压入栈中，若已经没有左子节点，则弹出并打印节点，并将右子节点压入栈中。然后重复上面过程。
private static void noRecursiveMidPass(Node root) {if (root != null) {StacknodeStack = new Stack<>();
while (!nodeStack.isEmpty() || root != null) {if (root != null) {nodeStack.add(root);
root = root.left;
} else {root = nodeStack.pop();
System.out.print(root.value);
root = root.right;
}
}
}
} （4）后序遍历
在左右节点之后，打印头节点的值
① 递归实现
private static void postPass(Node root){if(root==null){return;
}
postPass(root.left);
postPass(root.right);
System.out.println(root.value);
}② 非递归实现
解法一：
对于先序遍历的非递归实现，我们通过先将头节点压栈并出栈，然后将右子节点压栈，将左子节点压栈，之后再使左子节点出栈，右子节点出栈。从而出现了头左右的排序。若先将左子节点入栈，再将右子节点入栈，就会出现头右左的排序，倒叙为左右头，为后序遍历。因此再准备一个栈，每次节点弹出时，都进入另一个栈中，由于栈先进后出，具有倒叙特点，因此最后出这个栈的结果就是后序遍历结果。
private static void noRecursivePostPass(Node root){if(root!=null){StacknodeStack = new Stack<>();
StackresultStack = new Stack<>();
Node tmp;
nodeStack.add(root);
while (!nodeStack.isEmpty()){tmp = nodeStack.pop();
resultStack.add(tmp);
if(tmp.left!=null){nodeStack.add(tmp.left);
}
if(tmp.right!=null){nodeStack.add(tmp.right);
}
}
while (!resultStack.isEmpty()){System.out.print(resultStack.pop().value);
}
}
} 解法二：
解法一使用了两个栈，空间占用多。我们可以使用两个Node指针，一个root一直指向栈顶位置，代表需要处理的节点，一个child指向上一次打印的节点，若child指向左子节点，则代表这次应该处理右子节点了，若指向右子节点，则表示左右子节点都已经打印，可以打印父节点了。
private static void noRecursivePostPass(Node root) {if (root != null) {StacknodeStack = new Stack<>();
nodeStack.push(root);
Node child;
while (!nodeStack.empty()) {child = nodeStack.peek();
if (child.left != null && root != child.left && root != child.right) {nodeStack.push(child.left);
} else if (child.right != null && root != child.right) {nodeStack.push(child.right);
} else {System.out.print(nodeStack.pop().value + " ");
root = child;
}
}
}
} （5）实现二叉树的层次遍历
本质是宽度优先遍历，用队列
首先将父节点入队列，然后出队列一个节点，并打印此节点，若该节点的左子节点不为空，则将左子节点入队列，若右子节点不为空，则将右子节点入队列。每次都会出队列一个节点并打印。
private static void levelPass(Node root) {if (root != null) {QueuenodeQueue = new LinkedList<>();
Node tmp;
nodeQueue.add(root);
while (!nodeQueue.isEmpty()) {tmp = nodeQueue.poll();
System.out.print(tmp.value);
if (tmp.left != null) {nodeQueue.add(tmp.left);
}
if (tmp.right != null) {nodeQueue.add(tmp.right);
}
}
}
}
(6) 寻找二叉树最宽的一层
可以通过设置flag变量的方式，来发现某一层的结束。由此可以发现二叉树每层的宽度。
方案一
使用一个map来记录每个节点的层数，这样很容易区分每一层有多少个节点
private static int getMaxWidthOfTree(Node root) {int max = 0, currentLevel, level, currentLevelCount = 0;
QueuenodeQueue = new LinkedList<>();
MapnodeLevelMap = new HashMap<>();
Node tmp;
level = 1;
nodeLevelMap.put(root, level);
nodeQueue.add(root);
while (!nodeQueue.isEmpty()) {tmp = nodeQueue.poll();
currentLevel = nodeLevelMap.get(tmp);
if (level == currentLevel) {currentLevelCount++;
} else {max = Math.max(max, currentLevelCount);
//The current node is the next level node, so set level to the next level, and set count to 1
level = currentLevel;
currentLevelCount = 1;
}
if (tmp.left != null) {nodeLevelMap.put(tmp.left, currentLevel + 1);
nodeQueue.add(tmp.left);
}
if (tmp.right != null) {nodeLevelMap.put(tmp.right, currentLevel + 1);
nodeQueue.add(tmp.right);
}
}
//We don't compare max and the last level count, so compare the in the below code.
return Math.max(max, currentLevelCount);
} 方案二
使用两个遍历来记录最后的节点，一个记录当前层最后节点，一个记录下一层最后的节点。每次都子节点入队列时，都更新下一次最后一个节点，因此当当前层最后一个节点入队列时，一定能找到下一层最后一个节点。
private static int getMaxWidthOfTree(Node root) {int max = 0, curLevelCount = 0;
QueuenodeQueue = new LinkedList<>();
Node curEnd = root, nextEnd = null, tmp;
nodeQueue.add(root);
while (!nodeQueue.isEmpty()) {tmp = nodeQueue.poll();
curLevelCount++;
if (tmp.left != null) {nextEnd = tmp.left;
nodeQueue.add(tmp.left);
}
if (tmp.right != null) {nextEnd = tmp.right;
nodeQueue.add(tmp.right);
}
if (tmp == curEnd) {max = Math.max(max, curLevelCount);
curEnd = nextEnd;
curLevelCount = 0;
}
}
return max;
} 
(7) 二叉树的序列化和反序列化
可以用先序或者中序或者后序或者层次遍历，来实现二叉树的序列化，用了什么方式序列化，就用什么样的方式反序列化。
注意：为了记录二叉树的结构，不要忽略空节点，用null补全。
例1：使用先序遍历序列化
注意：先序，中序，后序遍历都是类似操作
private static QueueserializeBinaryTree(Node root) {QueuenodeQueue = new LinkedList<>();
prePass(root, nodeQueue);
return nodeQueue;
}
private static void prePass(Node root, QueuenodeQueue) {if (root == null) {nodeQueue.add(null);
return;
}
nodeQueue.add(root);
prePass(root.left, nodeQueue);
prePass(root.right, nodeQueue);
} 使用先序遍历反序列化
private static Node deSerializeBinaryTree(QueuenodeQueue) {Node node = nodeQueue.poll();
if (node == null) {return null;
} else {node.left = deSerializeBinaryTree(nodeQueue);
node.right = deSerializeBinaryTree(nodeQueue);
}
return node;
} 例2：使用层次遍历实现序列化
序列化：先层次遍历二叉树，将节点及其子节点加入队列中，若子节点为null，就把null也加入队列中
private static QueueserializeBinaryTree(Node root) {QueuenodeQueue = new LinkedList<>();
Queuetmp = new LinkedList<>();
Node node;
tmp.add(root);
while (!tmp.isEmpty()){node=tmp.poll();
nodeQueue.add(node);
if(node!=null){tmp.add(node.left);
tmp.add(node.right);
}
}
return nodeQueue;
} 反序列化：先遍历节点队列，取出一个节点，若节点不为null，则说明该节点有左右子节点，因此再取出该节点的左右子节点。使用一个队列tmp记录有子节点的节点，因此若左右子节点不为空，则加入到tmp中。
private static Node deSerializeBinaryTree(QueuenodeQueue) {Node root = nodeQueue.poll();
if (root != null) {Queuetmp = new LinkedList<>();
Node node;
tmp.add(root);
while (!tmp.isEmpty()) {node = tmp.poll();
node.left = nodeQueue.poll();
node.right = nodeQueue.poll();
if (node.left != null) {tmp.add(node.left);
}
if (node.right != null) {tmp.add(node.right);
}
}
}
return root;
} 可以解决面试中绝大多数的二叉树问题，尤其是树型dp问题，本质是利用递归遍历二叉树的便利性
流程如下：
（1）假设以X节点为头，假设可以向X左树和X右树要任何信息
（2）在上一步的假设下，讨论以X为头节点的树，得到答案的可能性
（3）列出所有可能性后，确定到底需要向左树和右树要什么样的信息
（4）把左树信息和右树信息求全集，就是任何一棵子树都需要返回的信息S
（5）递归函数都返回S，每一棵子树都这么要求
（6）写代码，在代码中考虑如何把左树的信息和右树信息整合出整棵树的信息
注意打印整棵树，需要保持树的结构
（1）将整棵树填补成一个完全二叉树再打印
这种方法消耗太大，推荐采用第二种方法。
（2）倒着打印，不用补树
注意：可以将树逆时针旋转90度，当我们进行先右，再中，再左的遍历时，刚好可以使得节点按行打印。每个节点占一行。
//Because the diff value has diff length, so we set the length of value to length.
//If the length of "tagvaluetag" is shorter, we use " " to fill the space
//Use height to record the location of node,height is bigger, the location is far from begin of a line.
private static void inOrder(Node root, String tag, int height, int length) {if (root == null) {return;
}
inOrder(root.right, "r", height + 1, length);
String value = tag + root.value + tag;
int leftLength = (length - value.length()) / 2;
int rightLength = length - leftLength - value.length();
value = getSpace(leftLength) + value + getSpace(rightLength);
System.out.println(getSpace(height * length) + value);
inOrder(root.left, "l", height + 1, length);
}
private static String getSpace(int length) {return " ".repeat(Math.max(0, length));
}二叉树结构如下定义：
public class Node {int value;
Node left;
Node right;
Node parent;
}给你二叉树中的某个节点，返回该节点中序遍历的后续节点
注意：后继节点指，一个节点在其中序遍历的顺序中，下一个节点为后继节点。
题解：
对于一个节点，有以下三种情况：
（1）其有右子树，则后继节点为右子树的最左节点
（2）其没有右子树，但往上追溯，此节点或某个父节点为A节点的左子节点，则后继节点为A节点
（3）其没有右子树，且往上追溯，此节点或某个父节点没有父节点为左子节点，则为最右的节点，无后续节点。
public Node getTheNextNode(Node targetNode) {Node nextNode = null;
if (targetNode == null) {return targetNode;
} else { //targetNode is the parent node, the next node of it is the most left node.
if (targetNode.right != null) {nextNode = targetNode.right;
while (nextNode.left != null) {nextNode = nextNode.left;
}
} else { //If the targetNode is the left child node, the next node is it's parent.
Node parent = targetNode.parent;
//In the while condition, the targetNode is the right node
while (parent != null && parent.left != targetNode) {targetNode = parent;
parent = targetNode.parent;
}
nextNode = parent;
}
return nextNode;
}
}
平衡二叉树：该树中的每一颗树，左右子树的高度差都不超过1
每一颗子树都是平衡树
判断一棵树是否为平衡二叉树，我们需要：
1.知道该树的左右子树是不是平衡二叉树，若有一个不是，则该树也不可能是
2.知道该树的左右子树的高度，从而根据高度判断该树是不是平衡二叉树
因此需要从子树知道下面的信息
public class Info {int height;
boolean isBalance;
public Info(int height, boolean isBalance) {this.height = height;
this.isBalance = isBalance;
}
public int getHeight() {return height;
}
public void setHeight(int height) {this.height = height;
}
public boolean isBalance() {return isBalance;
}
public void setBalance(boolean balance) {isBalance = balance;
}
}使用递归从子树获得信息：
private static Info getInfoOfTree(Node root) {if (root == null) {return new Info(0, true);
} else {Info leftInfo = getInfoOfTree(root.left);
Info rightInfo = getInfoOfTree(root.right);
int height = Math.max(leftInfo.getHeight(), rightInfo.getHeight()) + 1;
boolean isBalance = false;
if (leftInfo.isBalance && rightInfo.isBalance && Math.abs(rightInfo.height - leftInfo.height)< 2) {isBalance = true;
}
root.info = new Info(height, isBalance);
return root.info;
}
}给定一棵二叉树的头节点head，任何两个节点之间都存在距离，返回整棵二叉树的大距离。
节点之间的距离指从一个节点到另一个节点的最精简距离
对于一个根节点为X的二叉树，大距离有两种可能：
（1）大距离和根节点无关
此时的大距离为左树的大距离或者右树的大距离
（2）大距离与根节点有关，即通过根节点
左树离根节点最远的点到右树离根节点最远的点，即左高+1+右高
二叉树递归就是跟左树和右树要信息，因为需要大距离和树的高度，因此向左树和右树要大距离和树的高度。对于任何一个节点，由于不知道它的大距离与此节点是否有关系，因此需要同时求(1)(2)两种情况，并取大的值作为大距离。此外，在求大距离时，由于要综合左右子树的情况，因此采用后序遍历。
package test;
public class Info {int height;
int maxInstance;
public Info(int height, int maxInstance) {this.height = height;
this.maxInstance = maxInstance;
}
public int getHeight() {return height;
}
public int getMaxInstance() {return maxInstance;
}
}
private static Info getMaxInstance(Node node) {if (node == null) {return new Info(0, 0);
}
Info leftInfo = getMaxInstance(node.left);
Info rightInfo = getMaxInstance(node.right);
int height = Math.max(leftInfo.height, rightInfo.height) + 1;
int instance = Math.max(Math.max(leftInfo.maxInstance, rightInfo.maxInstance), leftInfo.height + 1 + rightInfo.height);
return new Info(height, instance);
}员工信息定义如下：
class Employee{public int happy;//这名员工可以带来的快乐值
ListsubOrdinates;//这名员工的直属下级
} 公司的每个员工都符合Employee类的描述。整个公司的人员结构可以看作是一棵标准的，没有环的多叉树。树的头节点是公司的唯一老板。除老板之外的每个员工都有唯一的直接上级。叶节点是没有任何下属的基层员工(subOrdinates列表为空)，除基层员工外，每个员工都有一个或多个直接下级。
这个公司现在要办party，你可以绝对哪些员工来，哪些员工不来，规则：
1.如果某个员工来了，那这个员工的所有直接下级都不能来。
2.排队的整体快乐值是到场所有快乐值的累加
3.你的目标是让排队的整体快乐值尽量大。
给定一棵多叉树的头节点boss，请返回排队的大快乐值
分析：对于一个下图所示的节点，有两种可能。
第一种X来，快乐值 = x的快乐值+a不来情况下a子树的大值+b不来情况下b子树的大值+c不来情况下c子树的大快乐值
第二种X不来，X不来，不一定代表着a,b,c必须来，要看实际情况，哪个快乐值大选哪个。快乐值 = 0 + max{a来, a不来} + max{b来, b不来} + max{c来, c不来}
public class Node {public int happy;//这名员工可以带来的快乐值
ListsubOrdinates;//这名员工的直属下级
public Node(int happy, ListsubOrdinates) {this.happy = happy;
this.subOrdinates = subOrdinates;
}
}
private static Info mostHappyValue(Node node) {if (node == null) {return new Info(0, 0);
}
int comeHappy = node.happy;
int notComeHappy = 0;
ListsubOrdinates = node.subOrdinates;
for (Node subNode : subOrdinates) {Info info = mostHappyValue(subNode);
comeHappy += info.notComeHappy;
notComeHappy += Math.max(info.comeHappy, info.notComeHappy);
}
return new Info(comeHappy, notComeHappy);
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文章题目：数据结构与算法-二叉树-创新互联
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