C语言详解实现链式二叉树的遍历与相关接口
前言
二叉树的顺序结构就是用数组来存储,而「数组」一般只适合表示「满二叉树」或「完全二叉树」,因为不是完全二叉树会有「空间的浪费」。
普通二叉树的增删查改没有意义,主要学习它的结构,要加上搜索树的规则,才有价值。
一、二叉树的链式结构
在学习二叉树的基本操作前,需先要创建一棵二叉树,此处我们手动快速创建一棵简单的二叉树,快速进入二叉树操作学习,等二叉树结构了解的差不多时,我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。
#include<stdio.h> // perror, printf #include<stdlib.h> // malloc typedef char BTDataType; // 定义二叉树的节点 typedef struct BinaryTreeNode { BTDataType data; struct BinaryTreeNode* left; struct BinaryTreeNode* right; }BTNode; // 动态申请一个新节点 BTNode* BuyNode(BTDataType x) { // BTNode* newnode = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode)); if (newnode == NULL) { perror("malloc"); exit(-1); } newnode->data = x; newnode->left = newnode->right = NULL; return newnode; } // 二叉树的链式结构 BTNode* CreatBinaryTree() { // 创建多个节点 BTNode* node_A = BuyNode('A'); BTNode* node_B = BuyNode('B'); BTNode* node_C = BuyNode('C'); BTNode* node_D = BuyNode('D'); BTNode* node_E = BuyNode('E'); BTNode* node_F = BuyNode('F'); // 用链来指示节点间的逻辑关系 node_A->left = node_B; node_A->right = node_C; node_B->left = node_D; node_C->left = node_E; node_C->right = node_F; return node_A; }
注意:上述代码并不是创建二叉树的方式,真正创建二叉树方式后续讲解。
二、二叉树的遍历方式
1.1 遍历方式的规则
学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓二叉树遍历(Traversal)是按照某种特定的规则,依次对二叉树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,也是二叉树上进行其它运算的基础。
按照规则,二叉树的遍历有:前序/中序/后序的递归结构遍历 和 层序遍历:
- 前序遍历(Preorder Traversal) :访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
根 --> 左子树 --> 右子树
(比如上图中,访问的路径为:A B D NULL NULL NULL C E NULL NULL F NULL NULL)
- 中序遍历(Inorder Traversal) :访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
左子树 --> 根 --> 右子树
(比如上图中,访问的路径为:NULL D NULL B NULL A NULL E NULL C NULL F NULL)
计算中序遍历访问路径可以用简单直观的投影法:
- 后序遍历(Postorder Traversal):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
左子树 --> 右子树 --> 根
(比如上图中,访问的路径为:NULL NULL D NULL B NULL NULL E NULL NULL F C A)
- 层序遍历(LevelOrder traversal):一层一层的走
(比如上图中,访问的路径为:A B C D NULL E F NULL NULL NULL NULL NULL NULL)
由于被访问的结点必是「某子树的根」,所以N(Node)、L(Left subtree)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。
深度优先遍历:前序、中序、后序
广度优先遍历:层序
【理解前/中/后序遍历的思路】
前中后序遍历中,每一颗子树都会被分为(根、左子树、右子树)三部分来看待,分而治之。
举个栗子:
校长想要统计全校学生的人数,他并不会自己挨个挨个去数,而是把每个年级的负责人叫过来,各年级负责人又把各班的班主任叫过来,各班主任又把各班班长叫过来,班长统计人数后,大家把结果再层层上报,最终传回到校长这里,就知道学校总人数了。
1.2 前序遍历
代码是非常简单的:
// 二叉树前序遍历 void PreOrder(BTNode* root) { if (root) // 先判断树是否为空 { // 根 --> 左子树 --> 右子树 printf("%c ", root->data); PreOrder(root->left); PreOrder(root->right); } } int main() { // 创建一颗链式二叉树 BTNode* root = CreatBinaryTree(); // 前序遍历 PreOrder(root); // A B D C E F return 0; }
前序遍历函数递归调用图解:每个函数调用,都会建立一个自己的栈帧。
前序遍历递归图解:
1.3 中序遍历
// 二叉树中序遍历 void InOrder(BTNode* root) { if (root) // 先判断树是否为空 { // 左子树 --> 根 --> 右子树 InOrder(root->left); printf("%c ", root->data); InOrder(root->right); } }
1.4 后序遍历
// 二叉树后序遍历 void PostOrder(BTNode* root) { if (root) // 先判断树是否为空 { // 左子树 --> 右子树 --> 根 PostOrder(root->left); PostOrder(root->right); printf("%c ", root->data); } }
1.5 层序遍历
层序遍历:除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。
核心思路:
用一个队列来进行层序遍历:
- 先入第一层的节点(根节点)
- 上一层出来后,再入下一层(即它的左右孩子节点)
比如:
先入根节点 A
根节点 A 出来后,再入它的孩子节点 B 和 C
节点 B 出来后,再入它的孩子节点 D 和 E,节点 C 出来后,再入它的孩子节点 F ……
// 二叉树的层序遍历 void LevelOrder(BTNode* root) { LinkQueue q; // 链式队列 QueueInit(&q); // 初始化队列 // 树的根节点root不为空,把根节点入队 if (root) { QueuePush(&q, root); } // 当队列不为空时,不断的出队,以及入队根节点root的左右子树 while (!QueueEmpty(&q)) { // 当前树的根节点出队 BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队头元素 printf("%c ", front->data); // 打印节点值 QueuePop(&q); // 出队 // 如果当前树根的左右孩子不为空,则分别入队 if (front->left) { QueuePush(&q, front->left); } if (front->right) { QueuePush(&q, front->right); } } printf("\n"); QueueDestroy(&q); // 销毁队列 }
三、二叉树的相关接口实现
3.1 二叉树节点个数
// 二叉树节点个数 /* 方法一: 1、递归遍历 -- 用全局变量/静态局部变量来记录节点个数 2、递归遍历 -- 函数外定义一个局部变量记录节点个数,传址给函数 */ // 方法二:分而治之的思路 int BinaryTreeSize(BTNode* root) { if (root == NULL) // 1. 先判断当前访问的节点是否为空 { return 0; } // 2. 当前节点不为空,节点个数累+1,则继续访问其左右子树 return 1 + BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right); }
3.2 二叉树叶子节点个数
// 二叉树叶子节点个数 /* 方法一: 1、递归遍历 -- 用全局变量/静态局部变量来记录节点个数 2、递归遍历 -- 函数外定义一个局部变量记录节点个数,传址给函数 */ // 方法二:分而治之的思路 int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root) { if (root == NULL) // 1. 先判断当前访问的节点是否为空 { return 0; } // 2. 当前节点不为空,它的左右孩子都为空,说明该节点是叶子节点 if (root->left == NULL && root->right == NULL) { return 1; } // 3. 当前节点不为空,左右孩子不都为空,则继续往下遍历 return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right); }
3.3 二叉树第 k 层节点个数
核心思路:
- 求当前树第 k 层的节点个数 = 求左子树第 k-1 层的节点个数 + 求右子树第 k-1 层的节点个数
- 比如:
- 求当前树(A)第 2 层的节点个数
- = 求左子树(B)第 1 层的节点个数 + 求右子树(C)第 1 层的节点个数
- = 1 + 1
- = 2
如何知道这个节点是不是第 k 层的?我自己复习时是用的这个思路来写,感觉容易理解些:
求二叉树第 k 层的节点个数,我们从根节点开始往下遍历(我在代码中是根左右的顺序),每遍历一次 k 减 1一次,当 k == 1 时,说明我们遍历到了第 k 层,我们此时访问该层的节点,如果它不为空,则二叉树第 k 层的节点个数就要+1。
// 二叉树第k层节点个数 int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k) { if (root == NULL) // 1. 先判断当前访问的节点是否为空 { return 0; } if (k == 1) // 2. 当前节点不为空,而k已经减到1了,说明遍历到了第k层,说明该节点是第k层的 { return 1; } // 3. 还没有遍历到第k层,我们就继续往下遍历 return BinaryTreeLevelKSize(root->left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->right, k - 1); }
3.4 二叉树的深度(高度)
核心思想:
当前树的深度 = Max(左子树的深度,右子树的深度) + 1
- root 是空节点:height ( root ) = 0
- root 是非空节点:height ( root ) = max ( height ( root->left ), height ( root->right ) ) + 1
// 二叉树的深度(高度) int BinaryTreeDepth(BTNode* root) { // 1. 先判断当前树的根节点是否为空 if (root == NULL) { return 0; } // 2. 当前树的根节点不为空,分别计算其左右子树的深度 int leftDepth = BinaryTreeDepth(root->left); int rightDepth = BinaryTreeDepth(root->right); // 3. 比较当前树左右子树的深度,最大的那个+1 就是当前树的深度 return leftDepth > rightDepth ? leftDepth + 1 : rightDepth + 1; }
有一道OJ题考到了该算法,链接如下:二叉树的最大深度
3.5 二叉树查找值为 x 的节点
核心思路:
先判断是不是当前节点,是就返回,不是就先去该节点的左子树找,找到了就返回,左子树没找到,再去该节点的右子树找。
// 二叉树查找值为x的节点,若有则返回该节点的地址,若没有则返回NULL BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x) { if (root == NULL) // 1. 先判断当前访问的节点是否为空 { return NULL; } if (root->data == x) // 2. 判断要找的x值节点是不是当前节点 { return root; } // 3. 不是当前节点,则继续去该节点的左子树中找 BTNode* ret = BinaryTreeFind(root->left, x); if (ret != NULL) { return ret; // 找到了返回地址 } // 3. 还没找到,再继续去该节点的右子树中找 ret = BinaryTreeFind(root->right, x); if (ret != NULL) { return ret; // 找到了返回地址 } // 4. 当前节点及其左右子树中都没找到,返回NULL return NULL; }
3.6 总结 & 注意
二叉树相关的算法,如果用的是递归遍历,且代码中需要一个变量在整个递归过程中去记录什么信息,一定要注意,不要把这个变量直接定义成了局部变量。(因为每次递归调用,都会建立一个栈帧,各栈帧中的局部变量是彼此独立的)
所以需要下面这样做:
1、递归遍历 – 用全局变量/静态局部变量来记录节点个数
2、递归遍历 – 函数外定义一个局部变量记录节点个数,传址给函数
四、二叉树的创建和销毁
4.1 通过前序遍历的字符串来构建二叉树
// 通过前序遍历的字符串数组arr "ABD##E#H##CF##G##" 构建二叉树 BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* arr, int size, int* pi);
4.2 二叉树销毁
// 二叉树销毁 // 一级指针(头节点指针),形参是实参的一份拷贝,函数内改变形参的值,无法改变外部实参的值 // 所以我们需要在函数外置头节点指针为NULL void BinaryTreeDestroy(BTNode* root) { // 不建议使用前中序遍历销毁,如果节点先被销毁,就变成随机值了,不知道它的左右子树位置了 // 所以我们采用后序遍历销毁 if (root) { BinaryTreeDestroy(root->left); BinaryTreeDestroy(root->right); free(root); } } int main() { // 创建一颗链式二叉树 BTNode* root = CreatBinaryTree(); // 销毁二叉树 BinaryTreeDestroy(root); // 头节点指针置NULL root = NULL; return 0; }
4.3 判断二叉树是否是完全二叉树
核心思路:
层序遍历时,把空节点也入队列
- 完全二叉树,「非空节点」是连续的,则「空节点」是连续的。
- 非完全二叉树,「非空节点」不是连续的,则「空节点」不是连续的。
所以在出队时,判断一下,出到第一个「空节点」时,跳出循环;
在下面重新写一个循环继续出队,并检查出队元素:
- 如果「第一个空节点」后面的全是「空节点」,说明是完全二叉树
- 如果「第一个空节点」后面的有「非空节点」,说明是非完全二叉树
// 判断二叉树是否是完全二叉树(利用层序遍历的思想来判断) bool BinaryTreeComplete(BTNode* root) { LinkQueue q; // 链式队列 QueueInit(&q); // 初始化队列 // 树的根节点root不为空,把根节点入队 if (root) { QueuePush(&q, root); } while (!QueueEmpty(&q)) { // 当前树的根节点出队 BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队头元素 QueuePop(&q); // 出队 // @@@ 出队的节点中,出到第一个空节点时,跳出循环 @@@ if (front == NULL) { break; } // 不管当前树根的左右孩子是否为空,都分别入队 QueuePush(&q, front->left); QueuePush(&q, front->right); } // @@@ 出队的节点中,出到第一个空节点时,跳出上面循环 @@@ // 在这里继续出队: // 1、如果队列中全是空节点,则是完全二叉树 // 2、如果队列中有非空节点,则是非完全二叉树 while (!QueueEmpty(&q)) { BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队头元素 QueuePop(&q); // 出队 // @@@ 出队的节点中,如果出现非空节点,说明是非完全二叉树 @@@ if (front) { QueueDestroy(&q); // 销毁队列 return false; } } QueueDestroy(&q); // 销毁队列 // @@@ 出队的节点中,如果没有出现非空节点,说明是完全二叉树 @@@ return true; }
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