java遍历二叉树算法

❶ java实现二叉树的问题

/**
* 二叉树测试二叉树顺序存储在treeLine中，递归前序创建二叉树。另外还有能
* 够前序、中序、后序、按层遍历二叉树的方法以及一个返回遍历结果asString的
* 方法。
*/

public class BitTree {
public static Node2 root;
public static String asString;

//事先存入的数组,符号#表示二叉树结束。
public static final char[] treeLine = {'a','b','c','d','e','f','g',' ',' ','j',' ',' ','i','#'};

//用于标志二叉树节点在数组中的存储位置，以便在创建二叉树时能够找到节点对应的数据。
static int index;

//构造函数
public BitTree() {
System.out.print("测试二叉树的顺序表示为：");
System.out.println(treeLine);
this.index = 0;
root = this.setup(root);
}

//创建二叉树的递归程序
private Node2 setup(Node2 current) {
if (index >= treeLine.length) return current;
if (treeLine[index] == '#') return current;
if (treeLine[index] == ' ') return current;
current = new Node2(treeLine[index]);
index = index * 2 + 1;
current.left = setup(current.left);
index ++;
current.right = setup(current.right);
index = index / 2 - 1;
return current;
}

//二叉树是否为空。
public boolean isEmpty() {
if (root == null) return true;
return false;
}

//返回遍历二叉树所得到的字符串。
public String toString(int type) {
if (type == 0) {
asString = "前序遍历：\t";
this.front(root);
}
if (type == 1) {
asString = "中序遍历：\t";
this.middle(root);
}
if (type == 2) {
asString = "后序遍历：\t";
this.rear(root);
}
if (type == 3) {
asString = "按层遍历：\t";
this.level(root);
}
return asString;
}

//前序遍历二叉树的循环算法，每到一个结点先输出，再压栈，然后访问它的左子树，
//出栈，访问其右子树，然后该次循环结束。
private void front(Node2 current) {
StackL stack = new StackL((Object)current);
do {
if (current == null) {
current = (Node2)stack.pop();
current = current.right;
} else {
asString += current.ch;
current = current.left;
}
if (!(current == null)) stack.push((Object)current);
} while (!(stack.isEmpty()));
}

//中序遍历二叉树
private void middle(Node2 current) {
if (current == null) return;
middle(current.left);
asString += current.ch;
middle(current.right);
}

//后序遍历二叉树的递归算法
private void rear(Node2 current) {
if (current == null) return;
rear(current.left);
rear(current.right);
asString += current.ch;
}

}

/**
* 二叉树所使用的节点类。包括一个值域两个链域
*/

public class Node2 {
char ch;
Node2 left;
Node2 right;

//构造函数
public Node2(char c) {
this.ch = c;
this.left = null;
this.right = null;
}

//设置节点的值
public void setChar(char c) {
this.ch = c;
}

//返回节点的值
public char getChar() {
return ch;
}

//设置节点的左孩子
public void setLeft(Node2 left) {
this.left = left;
}

//设置节点的右孩子
public void setRight (Node2 right) {
this.right = right;
}

//如果是叶节点返回true
public boolean isLeaf() {
if ((this.left == null) && (this.right == null)) return true;
return false;
}
}

一个作业题，里面有你要的东西。
主函数自己写吧。当然其它地方也有要改的。

❷ java层次遍历算法思路

找个例子看一下就有了。比如递归前序遍历二叉树，即先根遍历。先遍历根节点，之后向下又是一个跟节点，在遍历做节点，在遍历右节点，依次下去，知道没有右节点结束。在遍历右边的部分，根节点，左节点，右节点，知道没有右节点是为止。至此遍历结束。书上有图一看就知道了。其他的遍历按照遍历算法一样。建议看下数据结构的遍历，讲的很详细。

❸ 二叉树三种遍历技巧

在二叉树的前序遍历，中序遍历，后序遍历这三种遍历方式中，有两个相同的特点就是左子树总是在右子树的之前遍历。还有他们的遍历都可以用递归的方式来描述。
前序遍历的方式是：首先访问根节点，然后访问左子树，最后访问右子树。
中序遍历的方式是：首先访问左子树，接着访问根结点，最后访问右子树。
后序遍历的方式是：首先访问左子树，接着访问右子树，最后访问根结点。

❹ java Map 怎么遍历

关于java中遍历map具体有四种方式，请看下文详解。

1、这是最常见的并且在大多数情况下也是最可取的遍历方式，在键值都需要时使用。

Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();

for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {

System.out.println("Key = "+ entry.getKey() + ", Value = "+ entry.getValue());

}

2、在for-each循环中遍历keys或values。

如果只需要map中的键或者值，你可以通过keySet或values来实现遍历，而不是用entrySet。

Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();

for(Integer key : map.keySet()) {

System.out.println("Key = "+ key);

}

for(Integer value : map.values()) {

System.out.println("Value = "+ value);

}

该方法比entrySet遍历在性能上稍好（快了10%），而且代码更加干净。

3、使用Iterator遍历

使用泛型：

Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();

Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet().iterator();

while(entries.hasNext()) {

Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();

System.out.println("Key = "+ entry.getKey() + ", Value = "+ entry.getValue());

}

不使用泛型：

Map map = newHashMap();

Iterator entries = map.entrySet().iterator();

while(entries.hasNext()) {

Map.Entry entry = (Map.Entry) entries.next();

Integer key = (Integer)entry.getKey();

Integer value = (Integer)entry.getValue();

System.out.println("Key = "+ key + ", Value = "+ value);

}

4、通过键找值遍历（效率低）

Map<Integer, Integer> map = newHashMap<Integer, Integer>();

for(Integer key : map.keySet()) {

Integer value = map.get(key);

System.out.println("Key = "+ key + ", Value = "+ value);

}

假设Map中的键值对为1=>11,2=>22,3=>33,现用方法1来遍历Map代码和调试结果如下：

(4)java遍历二叉树算法扩展阅读：

1、HashMap的重要参数

HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。

加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

在Java编程语言中，加载因子默认值为0.75，默认哈希表元为101。

2、HashMap的同步机制

注意，此实现不是同步的。 如果多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。

（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作；以防止对映射进行意外的异步访问，如下：

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

❺ 用java怎么构造一个二叉树呢

二叉树的相关操作，包括创建，中序、先序、后序（递归和非递归），其中重点的是java在先序创建二叉树和后序非递归遍历的的实现。
package com.algorithm.tree;

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;
import java.util.Stack;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

public class Tree<T> {

private Node<T> root;

public Tree() {
}

public Tree(Node<T> root) {
this.root = root;
}

//创建二叉树
public void buildTree() {

Scanner scn = null;
try {
scn = new Scanner(new File("input.txt"));
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
root = createTree(root,scn);
}
//先序遍历创建二叉树
private Node<T> createTree(Node<T> node,Scanner scn) {

String temp = scn.next();

if (temp.trim().equals("#")) {
return null;
} else {
node = new Node<T>((T)temp);
node.setLeft(createTree(node.getLeft(), scn));
node.setRight(createTree(node.getRight(), scn));
return node;
}

}

//中序遍历(递归)
public void inOrderTraverse() {
inOrderTraverse(root);
}

public void inOrderTraverse(Node<T> node) {
if (node != null) {
inOrderTraverse(node.getLeft());
System.out.println(node.getValue());
inOrderTraverse(node.getRight());
}
}

//中序遍历(非递归)
public void nrInOrderTraverse() {

Stack<Node<T>> stack = new Stack<Node<T>>();
Node<T> node = root;
while (node != null || !stack.isEmpty()) {
while (node != null) {
stack.push(node);
node = node.getLeft();
}
node = stack.pop();
System.out.println(node.getValue());
node = node.getRight();

}

}
//先序遍历(递归)
public void preOrderTraverse() {
preOrderTraverse(root);
}

public void preOrderTraverse(Node<T> node) {
if (node != null) {
System.out.println(node.getValue());
preOrderTraverse(node.getLeft());
preOrderTraverse(node.getRight());
}
}

//先序遍历（非递归）
public void nrPreOrderTraverse() {

Stack<Node<T>> stack = new Stack<Node<T>>();
Node<T> node = root;

while (node != null || !stack.isEmpty()) {

while (node != null) {
System.out.println(node.getValue());
stack.push(node);
node = node.getLeft();
}
node = stack.pop();
node = node.getRight();
}

}

//后序遍历(递归)
public void postOrderTraverse() {
postOrderTraverse(root);
}

public void postOrderTraverse(Node<T> node) {
if (node != null) {
postOrderTraverse(node.getLeft());
postOrderTraverse(node.getRight());
System.out.println(node.getValue());
}
}

//后续遍历(非递归)
public void nrPostOrderTraverse() {

Stack<Node<T>> stack = new Stack<Node<T>>();
Node<T> node = root;
Node<T> preNode = null;//表示最近一次访问的节点

while (node != null || !stack.isEmpty()) {

while (node != null) {
stack.push(node);
node = node.getLeft();
}

node = stack.peek();

if (node.getRight() == null || node.getRight() == preNode) {
System.out.println(node.getValue());
node = stack.pop();
preNode = node;
node = null;
} else {
node = node.getRight();
}

}

}

//按层次遍历
public void levelTraverse() {
levelTraverse(root);
}

public void levelTraverse(Node<T> node) {

Queue<Node<T>> queue = new LinkedBlockingQueue<Node<T>>();
queue.add(node);
while (!queue.isEmpty()) {

Node<T> temp = queue.poll();
if (temp != null) {
System.out.println(temp.getValue());
queue.add(temp.getLeft());
queue.add(temp.getRight());
}

}

}

}

//树的节点

class Node<T> {

private Node<T> left;
private Node<T> right;
private T value;

public Node() {
}
public Node(Node<T> left,Node<T> right,T value) {
this.left = left;
this.right = right;
this.value = value;
}

public Node(T value) {
this(null,null,value);
}
public Node<T> getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(Node<T> left) {
this.left = left;
}
public Node<T> getRight() {
return right;
}
public void setRight(Node<T> right) {
this.right = right;
}
public T getValue() {
return value;
}
public void setValue(T value) {
this.value = value;
}

}
测试代码：
package com.algorithm.tree;

public class TreeTest {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
Tree<Integer> tree = new Tree<Integer>();
tree.buildTree();
System.out.println("中序遍历");
tree.inOrderTraverse();
tree.nrInOrderTraverse();
System.out.println("后续遍历");
//tree.nrPostOrderTraverse();
tree.postOrderTraverse();
tree.nrPostOrderTraverse();
System.out.println("先序遍历");
tree.preOrderTraverse();
tree.nrPreOrderTraverse();

//
}

}

❻ 遍历二叉树

遍历方案：
1．遍历方案
从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：
（1）访问结点本身(N)，
（2）遍历该结点的左子树(L)，
（3）遍历该结点的右子树(R)。
以上三种操作有六种执行次序：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。
注意：
前三种次序与后三种次序对称，故只讨论先左后右的前三种次序。
2．三种遍历的命名
根据访问结点操作发生位置命名：
① NLR：前序遍历(PreorderTraversal亦称(先序遍历))
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
② LNR：中序遍历(InorderTraversal)
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
③ LRN：后序遍历(PostorderTraversal)
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
注意：
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。
遍历算法
1．中序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1)遍历左子树；
(2)访问根结点；
(3)遍历右子树。
2．先序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1) 访问根结点；
(2) 遍历左子树；
(3) 遍历右子树。
3．后序遍历得递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1)遍历左子树；
(2)遍历右子树；
(3)访问根结点。
4．中序遍历的算法实现
用二叉链表做为存储结构，中序遍历算法可描述为：
void InOrder(BinTree T)
{ //算法里①~⑥是为了说明执行过程加入的标号
① if(T) { // 如果二叉树非空
② InOrder(T->lchild)；
③ printf("％c"，T->data)； // 访问结点
④ InOrder(T->rchild);
⑤ }
⑥ } // InOrder
遍历序列
1．遍历二叉树的执行踪迹
三种递归遍历算法的搜索路线相同（如下图虚线所示）。
具体线路为：
从根结点出发，逆时针沿着二叉树外缘移动，对每个结点均途径三次，最后回到根结点。
2．遍历序列
A
/ \
B C
/ / \
D E F
图
（1） 中序序列（inorder traversal）
中序遍历二叉树时，对结点的访问次序为中序序列
【例】中序遍历上图所示的二叉树时，得到的中序序列为：
D B A E C F
（2） 先序序列（preorder traversal）
先序遍历二叉树时，对结点的访问次序为先序序列
【例】先序遍历上图所示的二叉树时，得到的先序序列为：
A B D C E F
（3） 后序序列（postorder traversal）
后序遍历二叉树时，对结点的访问次序为后序序列
【例】后序遍历上图所示的二叉树时，得到的后序序列为：
D B E F C A
（4）层次遍历（level traversal）二叉树的操作定义为：若二叉树为空，则退出，否则，按照树的结构，从根开始自上而下，自左而右访问每一个结点，从而实现对每一个结点的遍历
注意：
（1）在搜索路线中，若访问结点均是第一次经过结点时进行的，则是前序遍历；若访问结点均是在第二次(或第三次)经过结点时进行的，则是中序遍历(或后序遍历)。只要将搜索路线上所有在第一次、第二次和第三次经过的结点分别列表，即可分别得到该二叉树的前序序列、中序序列和后序序列。
（2）上述三种序列都是线性序列，有且仅有一个开始结点和一个终端结点，其余结点都有且仅有一个前趋结点和一个后继结点。为了区别于树形结构中前趋(即双亲)结点和后继(即孩子)结点的概念，对上述三种线性序列，要在某结点的前趋和后继之前冠以其遍历次序名称。
【例】上图所示的二叉树中结点C，其前序前趋结点是D，前序后继结点是E；中序前趋结点是E，中序后继结点是F；后序前趋结点是F，后序后继结点是A。但是就该树的逻辑结构而言，C的前趋结点是A，后继结点是E和F。
二叉链表的构造
1． 基本思想
基于先序遍历的构造，即以二叉树的先序序列为输入构造。
注意：
先序序列中必须加入虚结点以示空指针的位置。
【例】
建立上图所示二叉树，其输入的先序序列是：ABD∮∮∮CE∮∮F∮∮。
2． 构造算法
假设虚结点输入时以空格字符表示，相应的构造算法为：
void CreateBinTree (BinTree *T)
{ //构造二叉链表。T是指向根指针的指针，故修改*T就修改了实参(根指针)本身
char ch；
if((ch=getchar())=='') *T=NULL； //读人空格，将相应指针置空
else{ //读人非空格
*T=(BinTNode *)malloc(sizeof(BinTNode))； //生成结点
(*T)->data=ch；
CreateBinTree(&(*T)->lchild)； //构造左子树
CreateBinTree(&(*T)->rchild)； //构造右子树
}
}
注意：
调用该算法时，应将待建立的二叉链表的根指针的地址作为实参。
【例】
设root是一根指针(即它的类型是BinTree)，则调用CreateBinTree(&root)后root就指向了已构造好的二叉链表的根结点。
二叉树建立过程见http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/flashhtml/erchashujianli.htm
下面是关于二叉树的遍历、查找、删除、更新数据的代码(递归算法):
[code]
#include <iostream>
using namespace std;
typedef int T;
class bst{
struct Node{
T data;
Node* L;
Node* R;
Node(const T& d, Node* lp=NULL, Node* rp=NULL):data(d),L(lp),R(rp){}
};
Node* root;
int num;
public:
bst():root(NULL),num(0){}
void clear(Node* t){
if(t==NULL) return;
clear(t->L);
clear(t->R);
delete t;
}
~bst(){clear(root);}
void clear(){
clear(root);
num = 0;
root = NULL;
}
bool empty(){return root==NULL;}
int size(){return num;}
T getRoot(){
if(empty()) throw "empty tree";
return root->data;
}
void travel(Node* tree){
if(tree==NULL) return;
travel(tree->L);
cout << tree->data << ' ';
travel(tree->R);
}
void travel(){
travel(root);
cout << endl;
}
int height(Node* tree){
if(tree==NULL) return 0;
int lh = height(tree->L);
int rh = height(tree->R);
return 1+(lh>rh?lh:rh);
}
int height(){
return height(root);
}
void insert(Node*& tree, const T& d){
if(tree==NULL)
tree = new Node(d);
else if(ddata)
insert(tree->L, d);
else
insert(tree->R, d);
}
void insert(const T& d){
insert(root, d);
num++;
}
Node*& find(Node*& tree, const T& d){
if(tree==NULL) return tree;
if(tree->data==d) return tree;
if(ddata)
return find(tree->L, d);
else
return find(tree->R, d);
}
bool find(const T& d){
return find(root, d)!=NULL;
}
bool erase(const T& d){
Node*& pt = find(root, d);
if(pt==NULL) return false;
combine(pt->L, pt->R);
Node* p = pt;
pt = pt->R;
delete p;
num--;
return true;
}
void combine(Node* lc, Node*& rc){
if(lc==NULL) return;
if(rc==NULL) rc = lc;
else combine(lc, rc->L);
}
bool update(const T& od, const T& nd){
Node* p = find(root, od);
if(p==NULL) return false;
erase(od);
insert(nd);
return true;
}
};
int main()
{
bst b;
cout << "input some integers:";
for(;;){
int n;
cin >> n;
b.insert(n);
if(cin.peek()=='\n') break;
}
b.travel();
for(;;){
cout << "input data pair:";
int od, nd;
cin >> od >> nd;
if(od==-1&&nd==-1) break;
b.update(od, nd);
b.travel();
}
}
[/code]

❼ 什么是树的遍历java

树遍历方法:有先序遍历、中序遍历、后序遍历以及广度优先遍历四种遍历树的方法

Demo:

publicclassThreeLinkBinTree<E>{

publicstaticclassTreeNode{

Objectdata;
TreeNodeleft;
TreeNoderight;
TreeNodeparent;

publicTreeNode(){

}

publicTreeNode(Objectdata){
this.data=data;
}

publicTreeNode(Objectdata,TreeNodeleft,TreeNoderight,TreeNodeparent){
this.data=data;
this.left=left;
this.right=right;
this.parent=parent;
}

}

privateTreeNoderoot;

//以默认的构造器创建二叉树
publicThreeLinkBinTree(){
this.root=newTreeNode();
}

//以指定根元素创建二叉树
publicThreeLinkBinTree(Edata){
this.root=newTreeNode(data);
}

/**
*为指定节点添加子节点
*
*@paramparent需要添加子节点的父节点的索引
*@paramdata新子节点的数据
*@paramisLeft是否为左节点
*@return新增的节点
*/
publicTreeNodeaddNode(TreeNodeparent,Edata,booleanisLeft){

if(parent==null){
thrownewRuntimeException(parent+"节点为null，无法添加子节点");
}
if(isLeft&&parent.left!=null){
thrownewRuntimeException(parent+"节点已有左子节点，无法添加左子节点");
}
if(!isLeft&&parent.right!=null){
thrownewRuntimeException(parent+"节点已有右子节点，无法添加右子节点");
}

TreeNodenewNode=newTreeNode(data);
if(isLeft){
//让父节点的left引用指向新节点
parent.left=newNode;
}else{
//让父节点的left引用指向新节点
parent.right=newNode;
}
//让新节点的parent引用到parent节点
newNode.parent=parent;
returnnewNode;
}

//判断二叉树是否为空
publicbooleanempty(){
//根据元素判断二叉树是否为空
returnroot.data==null;
}

//返回根节点
publicTreeNoderoot(){
if(empty()){
thrownewRuntimeException("树为空，无法访问根节点");
}
returnroot;
}

//返回指定节点（非根节点）的父节点
publicEparent(TreeNodenode){
if(node==null){
thrownewRuntimeException("节点为null，无法访问其父节点");
}
return(E)node.parent.data;
}

//返回指定节点（非叶子）的左子节点，当左子节点不存在时返回null
publicEleftChild(TreeNodeparent){
if(parent==null){
thrownewRuntimeException(parent+"节点为null，无法添加子节点");
}
returnparent.left==null?null:(E)parent.left.data;
}

//返回指定节点（非叶子）的右子节点，当右子节点不存在时返回null
publicErightChild(TreeNodeparent){
if(parent==null){
thrownewRuntimeException(parent+"节点为null，无法添加子节点");
}
returnparent.right==null?null:(E)parent.right.data;
}

//返回该二叉树的深度
publicintdeep(){
//获取该树的深度
returndeep(root);
}

//这是一个递归方法：每一棵子树的深度为其所有子树的最大深度+1
privateintdeep(TreeNodenode){
if(node==null){
return0;
}
//没有子树
if(node.left==null&&node.right==null){
return1;
}else{
intleftDeep=deep(node.left);
intrightDeep=deep(node.right);
//记录其所有左、右子树中较大的深度
intmax=leftDeep>rightDeep?leftDeep:rightDeep;
//返回其左右子树中较大的深度+1
returnmax+1;
}
}

//实现先序遍历
//1、访问根节点
//2、递归遍历左子树
//3、递归遍历右子树
publicList<TreeNode>preIterator(){
returnpreIterator(root);
}

privateList<TreeNode>preIterator(TreeNodenode){

List<TreeNode>list=newArrayList<TreeNode>();
//处理根节点
list.add(node);

//递归处理左子树
if(node.left!=null){
list.addAll(preIterator(node.left));
}

//递归处理右子树
if(node.right!=null){
list.addAll(preIterator(node.right));
}

returnlist;

}

//实现中序遍历
//1、递归遍历左子树
//2、访问根节点
//3、递归遍历右子树
publicList<TreeNode>inIterator(){
returninIterator(root);
}

privateList<TreeNode>inIterator(TreeNodenode){

List<TreeNode>list=newArrayList<TreeNode>();

//递归处理左子树
if(node.left!=null){
list.addAll(inIterator(node.left));
}

//处理根节点
list.add(node);

//递归处理右子树
if(node.right!=null){
list.addAll(inIterator(node.right));
}

returnlist;

}

//实现后序遍历
//1、递归遍历左子树
//2、递归遍历右子树
//3、访问根节点
publicList<TreeNode>postIterator(){
returnpostIterator(root);
}

privateList<TreeNode>postIterator(TreeNodenode){

List<TreeNode>list=newArrayList<TreeNode>();

//递归处理左子树
if(node.left!=null){
list.addAll(postIterator(node.left));
}

//递归处理右子树
if(node.right!=null){
list.addAll(postIterator(node.right));
}

//处理根节点
list.add(node);

returnlist;

}

//实现广度优先遍历
//广度优先遍历又称为按层遍历，整个遍历算法先遍历二叉树的第一层（根节点），再遍历根节点的两个子节点（第二层），以此类推
publicList<TreeNode>breadthFirst(){

Queue<TreeNode>queue=newArrayDeque<TreeNode>();
List<TreeNode>list=newArrayList<TreeNode>();
if(root!=null){
//将根元素加入“队列”
queue.offer(root);
}
while(!queue.isEmpty()){
//将该队列的“队尾”的元素添加到List中
list.add(queue.peek());
TreeNodep=queue.poll();
//如果左子节点不为null，将它加入“队列”
if(p.left!=null){
queue.offer(p.left);
}
//如果右子节点不为null，将它加入“队列”
if(p.right!=null){
queue.offer(p.right);
}
}
returnlist;
}

}

❽ java二叉树中序遍历 的递归算法没有看懂。。search(data.getLeft());之后不就回到最左边的一个

最左边的节点是没有左子树和右子树的。
if(data.getLeft()!=null){ // 这里getLetf()为null

search(data.getLeft());
}
System.out.print(data.getObj()+","); //只有这句是执行的！

if(data.getRight()!=null){ // 这里getRight()为null

search(data.getRight());
}

然后就会退到上一个节点的遍历函数了。

❾ java构建二叉树算法

下面是你第一个问题的解法，是构建了树以后又把后序输出的程序。以前写的，可以把输出后序的部分删除，还有检验先序中序的输入是否合法的代码也可以不要。/*****TreeNode.java*********/public class TreeNode {
char elem;
TreeNode left;
TreeNode right;
}/*******PlantTree.java*********/import java.io.*;
public class PlantTree {
TreeNode root;
public static void main(String[] args) {
PlantTree seed=new PlantTree();
String preorder=null;
String inorder=null;
try {
BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
System.out.println("Please input the preorder");
preorder=br.readLine();
System.out.println("Please input the inorder");
inorder=br.readLine();
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}

if(preorder!=null&&seed.checkTree(preorder,inorder)) {

seed.root=new TreeNode();
seed.root.elem=preorder.charAt(0);
seed.makeTree(preorder,inorder,seed.root);
System.out.println("The tree has been planted,the postorder is:");
seed.printPostorder(seed.root);
}
}

void makeTree(String preorder,String inorder,TreeNode root) {
int i=inorder.lastIndexOf(root.elem);

if(i!=0) {//有左子树
String leftPre=preorder.substring(1, i+1);
String leftIn=inorder.substring(0,i);
TreeNode leftNode=new TreeNode();
leftNode.elem=leftPre.charAt(0);
root.left=leftNode;
makeTree(leftPre,leftIn,leftNode);
}
if(i!=inorder.length()-1) {//有右子树
String rightPre=preorder.substring(i+1,preorder.length());
String rightIn=inorder.substring(i+1,inorder.length());
TreeNode rightNode=new TreeNode();
rightNode.elem=rightPre.charAt(0);
root.right=rightNode;
makeTree(rightPre,rightIn,rightNode);
}

}
void printPostorder(TreeNode root) {
if(root.left!=null)
printPostorder(root.left);
if(root.right!=null)
printPostorder(root.right);
System.out.print(root.elem);

}
boolean checkTree(String a,String b) {
for(int i=0;i<a.length();i++) {
if(i!=a.lastIndexOf(a.charAt(i))) {
System.out.println("There are same element in the tree");
return false;
}
if(!b.contains(""+a.charAt(i))) {
System.out.println("Invalid input");
return false;
}

}
if(a.length()==b.length())
return true;
return false;
}
}