- 系列文章目录
- 一、二叉树的概念
- 1.1为什么会存在树结构？
- 1.2树的基本概念
- 1.3辨别树与非树
- 二、二叉树
- 2.1概念
- 2.2二叉树重要性质（笔试常考选择题）
- 2.3常见二叉树
- 满二叉树
- 练习：辨别下列图中是不是完全二叉树
- 二分搜索树
- 2.4完全二叉树编号问题（考点）
- 2.5二叉树遍历问题（递归）
- 三中遍历方式特点总结（刷题用的上）
- 2.6二叉树的遍历问题（迭代）
- 1.前序遍历
- 2.中序遍历
- 3.后序遍历
- 2.7二叉树常用方法（都是遍历衍生问题）
- 1.计算二叉树中节点个数
- 2.统计一颗二叉树叶节点（度为0的节点）的个数
- 3.求当前二叉树第k层节点个数（重点掌握）
- 4.求当前二叉树的高度
- 5.判断当前二叉树是否包含val值
- 6.二叉树的层序遍历（借助队列）
- 练习：层序遍历统计二叉树节点个数
- 三、常见面试题（简单）
- 3.1 leetcode 144号问题
- 3.2 leetcode100 判断两颗二叉树是否相同（重点）
- 3.3 leetcode572 是否包含subTree（重点）
- 3.4 leetcode110 平衡二叉树的判断（重点）
- 3.5 leetcode101 对称二叉树
- 四、常见面试题（中等+困难）
- 4.1 leetcode958 二叉树的完全性检验
- 4.2 leetcode236 寻找公共祖先
- 4.3 nowCoder根据前序遍历与中序遍历构造二叉树
- ACM编程模式
- 4.4 leetcode105前序与中序遍历构造二叉树
- 中序遍历的特点
- 4.5 leetcode106中序和后序遍历结果构建二叉树
- 4.3和4.4两个问题总结（重点）
- 4.6nowCoder JZ36二分搜索树与双向链表
- 4.7二叉树创建字符串
一、二叉树的概念 1.1为什么会存在树结构？
高效的查找与搜素语义
线性数据结构——线性表，元素之间逻辑上一个挨着一个，呈直线排列数组，链表，栈，队列，字符串
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
1.有一个特殊的节点，称为根节点，根节点没有前驱节点
2.除根节点外，其余节点被分成M(M > 0)个互不相交的集合T1、T2、…、Tm，其中每一个集合 Ti (1 <= i <= m) 又是一棵与树类似的子树。每棵子树的根节点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继
3.树是递归定义的。
总结：
第三点中x=n-1是因为根节点没有父节点，所以比节点个数少一个
注意事项：重点记忆第三点（数据结构必考）
推导过程：
一：二叉树中只存在三种情况的节点，一种是一个子树n1，一种是两个子树n2，还有一种没有子树的n0。三种类型节点相加之后等于总结点个数n。
二：边和节点存在关系x=n-1，只有一个子树的有一条边，两个子树的有两条边，n1+2n2=n-1这是边长关系
两式相减就得出点三条结论：度为0的节点一定比度为2的节点多一个
区分是不是完全二叉树的关键点：完全二叉树节点编号与满二叉树是否完全一致，并且完全二叉树只能是在最深层不满，其它层数的节点都是满的。
不是，因为编号与满二叉树节点编号不一致。也不满足只能最深层节点数不满，图中第二层的节点数不满，关键点就是编号看是否一致。
关于"序"可以理解为访问输出根节点的次序，前就是第一次遇到就输出，以此类推。
前序遍历：根 左 右
中序遍历：左 根 右
后序遍历：左 右 根
层序遍历：从左往右，从上到下
代码练习：
class TreeNode{ //当前节点的值 E val; //左子树的根 TreeNode left; //右子树的根 TreeNode right; public TreeNode(E val) { this.val = val; } } public class MyBinTree { public TreeNode root; // 建立一个测试二叉树 public void build() { TreeNode node = new TreeNode<>('A'); TreeNode node1 = new TreeNode<>('B'); TreeNode node2 = new TreeNode<>('C'); TreeNode node3 = new TreeNode<>('D'); TreeNode node4 = new TreeNode<>('E'); TreeNode node5 = new TreeNode<>('F'); TreeNode node6 = new TreeNode<>('G'); TreeNode node7 = new TreeNode<>('H'); node.left = node1; node.right = node2; node1.left = node3; node1.right = node4; node4.left = node6; node6.right = node7; node2.right = node5; root = node; }
代码示例：掌握递归本质
public void preOrder(TreeNode root){
if(root==null){
return;
}
//打印根
System.out.print(root.val+" ");
//左子树
preOrder(root.left);
//右子树
preOrder(root.right);
}
public void inOrder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
// 先打印左子树,交给子函数
inOrder(root.left);
// 打印根
System.out.print(root.val + " ");
// 最后打印右子树
inOrder(root.right);
}
public void postOrder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
// 先打印左子树,交给子函数
postOrder(root.left);
// 再打印右子树
postOrder(root.right);
// 最后打印根
System.out.print(root.val + " ");
}
}
总结：
易错点：深度优先是借助栈的数据结构，所以压栈时，如果节点左右子节点都不为空应该先压右节点，在下次循环时就可以先弹出左节点。
public List2.中序遍历preOrder(TreeNode root){ List ret=new ArrayList<>(); if(root==null){ return ret; } Deque stack=new LinkedList<>(); stack.push(root); while (!stack.isEmpty()){ //先访问根节点 TreeNode cur= stack.pop(); ret.add(cur.val); //将右子树先压入栈中 if(cur.right!=null){ stack.push(cur.right); } //再处理左子树 if(cur.left!=null){ stack.push(cur.left); } } return ret; } }
核心思路：左根右，先一路向左走到底，碰到第一个左子树为空的根节点出栈
public ListinorderTraversal(TreeNode root){ List ret=new ArrayList<>(); if(root==null){ return ret; } Deque stack=new ArrayDeque<>(); TreeNode cur=root; //以下两个条件一个不满足都不可以停止循环 while(cur!=null||!stack.isEmpty()){ //先一路向左走到底 while (cur!=null){ stack.push(cur); cur=cur.left; } //cur已经为空，弹出栈顶元素，遇到第一个左子树为空的节点 cur= stack.pop(); ret.add(cur.val); //继续访问右子树 cur=cur.right; } return ret; } }
总结：1.第一个大的while加上cur！=null的原因是此时根节点不入栈，但栈是空的，所以表示循环还没有结束。但是cur=cur.right可能出现空节点，此时cur=null但是栈不等于空，所以他俩只要一个条件不满足循环都还要继续。
2.一开始根节点不能先入栈，要一路走到底。
3.内层while循环就是为了一路向左子树走到底
解题思路：
难点：如何判断右树也走完了？
完全访问结束的节点：例如图中的prev先置为null，因为一开始一个元素也没有处理过，当cur位于D时，左右子树都为空，此时D元素弹出栈，prev就等于D节点。
public ListpostorderTraversal(TreeNode root) { List ret=new ArrayList<>(); if(root==null){ return ret; } TreeNode cur=root; Deque stack=new ArrayDeque<>(); //上一个被完全处理的节点，左右子树都已经被访问完毕 //最开始肯定一个都没处理，所以为空 TreeNode prev=null; while(cur!=null||!stack.isEmpty()){ //1.一路向左走到底 while(cur!=null){ stack.push(cur); cur=cur.left; } //2.查看栈顶元素 cur=stack.pop(); if(cur.right==null||cur.right==prev){ ret.add(cur.val); prev=cur; cur=null; }else{ stack.push(cur); cur=cur.right; } } return ret; } }
易错点：1.cur在处理过后一定要置空，否则又会进入while循环，还是刚刚处理过的节点，变成死循环
总结：
以下所有问题基于以下这棵二叉树
public int getNodes(TreeNode root){
//边界
if(root==null){
return 0;
}
//此时根节点不为空，根节点至少都有一个
//至于根节点的左右子树还有有多少个节点
//我们根据语义，把剩下节点数交给子方法去处理
//总的节点个数=根节点+左子树所有节点+右子树所有节点
return 1+getNodes(root.left)+getNodes(root.right);
//最简洁的代码 三目运算符
//return root==null?0:1+getNodes(root.left)+getNodes(root.right);
}
递归展开图：
首先传入A节点，A节点不为空，走到return语句，分别传入左节点B和有节点C进入子方法，并且节点个数+1。再看B节点传入下一个子方法，左右节点D，E不为空，同理走到return方法，并把B节点的左右节点传入，节点个数+1。当把D节点传入子方法时，它的左右节点都为null，所以传入子方法后返回值为0。其他节点以此类推。
public int getLeafNodes(TreeNode root){
//边界，空树
if(root==null){
return 0;
}
//边界，只有一个根节点
//走到这说明存在根节点
if(root.left==null&&root.right==null){
return 1;
}
//root不为空并且左右不为空，root肯定不是叶子节点
//根绝语义剩下的节点计算只能交给子方法
//总叶子结点=左树中叶子结点个数+右树中叶子节点个数
return getLeafNodes(root.left)+getLeafNodes(root.right);
}
3.求当前二叉树第k层节点个数（重点掌握）
核心思路：拆分问题，比如当k=3时，我们在A节点思考问题就是求第三层节点个数，同时可以转化为A的左树在B节点求B树的第二层节点数加上A的右树C节点求第二层节点个数
public int getKLevelNodes(TreeNode root,int k){
//边界,空树和k不合法
if(root==null||k<=0){
return 0;
}
//边界，根节点只有一层
if(k==1){
return 1;
}
//拆分问题
//求以root为根的第k层节点个数=root.left为根第k-1层个数
//加上以root.right为根的k-1层个数
return getKLevelNodes(root.left,k-1)+getKLevelNodes(root.right,k-1);
}
4.求当前二叉树的高度
核心思想：拆分问题，拆成1（根节点高度）+左右子树为根节点的树高最大值
public int height(TreeNode root){
//边界
if(root==null){
return 0;
}
//1就是当前树的树根所在第一层
//树高=根节点第一层+max(左子树树高，右子树树高)
return 1+Math.max(height(root.left),height(root.right));
}
5.判断当前二叉树是否包含val值
注意事项：泛型中的比较需要借助equals方法。
public boolean contains(TreeNode root,E val){
//边界
if(root==null){
return false;
}
//当前树根的值和传入值相等
//注意泛型使用equals方法进行比较
if(root.val.equals(val)){
return true;
}
//继续在左子树或者右子树找val
//只要有一个子树有就可以，不能是&&
return contains(root.left,val)||contains(root.right,val);
}
6.二叉树的层序遍历（借助队列）
每次遍历一层结束后，队列中就要保存好下一层所有元素
public void levelOrder(TreeNode root){
Deque> queue=new LinkedList<>();
queue.offer(root);
//循环终止条件就是队列为空
while(!queue.isEmpty()){
//取出当前层的节点个数，每当进行下一层遍历时
//队列中就存储了该层的所有元素
int n=queue.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
TreeNode node=queue.poll();
System.out.print(node.val+" ");
if(node.left!=null){
queue.offer(node.left);
}
if(node.right!=null){
queue.offer(node.right);
}
}
}
}
练习：层序遍历统计二叉树节点个数
public int getNodesNonRecursion(TreeNode root){
if(root==null){
return 0;
}
int size=0;
Deque queue=new LinkedList<>();
queue.offer(root);
while(!queue.isEmpty()){
int n=queue.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
TreeNode node=queue.poll();
//出队一个，计数器加一
size++;
if(node.left!=null){
queue.offer(node.left);
}
if(node.right!=null){
queue.offer(node.right);
}
}
}
return size;
}
三、常见面试题（简单）
3.1 leetcode 144号问题
两个易错点：
1.返回值是个List的集合，每遍历一个元素就把这个元素加入到集合中，不是简单的ruturn输出
2.new这个集合应该在方法外部，否则递归每次产生一个新的集合就只会返回根节点。（下图反映的就是这个问题，错误示例，集合中只会有根节点）
我们必须把每个节点保存在一个集合中，因此集合的声明不可以放在递归函数内部
//不可以在循环内部创建数组 List3.2 leetcode100 判断两颗二叉树是否相同（重点）ret=new ArrayList<>(); public List preorderTraversal(TreeNode root) { if (root == null) { return ret; } //先根 ret.add(root.val); //递归左子树 preorderTraversal(root.left); //递归右子树 preorderTraversal(root.right); return ret; } }
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核心思路：还是要根据语义来写递归。比如这道题方法：给一个根节点然后判断这棵树是否相同，那我们就先处理根节点，然后根节点的左右子树就交给子方法处理。
还有一个易错点需要注意：一定要先写&&的关系，如果先写||的关系，两个都为空的节点也会走||的关系，此时就会把都为null的节点判断为false。
public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
//1.边界，有一个树为空就不相同
if(p==null&&q==null){
return true;
}
//边界，两棵树都为空肯定相同
if(p==null||q==null){
return false;
}
//根据语义，根节点相同，再用子方法去解决左右节点为根节点的子树是否相同
return p.val==q.val&&isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);
}
}
3.3 leetcode572 是否包含subTree（重点）
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注意事项：为何要用100号问题辅助解决？是因为此题根据语义只能判断是否包含subRoot，可能根节点就是我们要找的子树
public boolean isSubtree(TreeNode root, TreeNode subRoot) {
//边界都为空肯定相同
if(root==null&&subRoot==null){
return true;
}
//边界有一个树为空肯定不相同
if(root==null||subRoot==null){
return false;
}
//剩下三种情况判断是否包含
//第一种情况就是用到100号问题的方法，用根节点判断两棵树是否相同
//第二种情况就是把root左子树交给子方法判断是否包含subTree
//注意：subRoot是不变的
//第三种同理
return isSameTree(root,subRoot)||isSubtree(root.left,subRoot)||isSubtree(root.right,subRoot);
}
public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) {
//1.边界，有一个树为空就不相同
if(p==null&&q==null){
return true;
}
//边界，两棵树都为空肯定相同
if(p==null||q==null){
return false;
}
//根据语义，根节点相同，再用子方法去解决左右节点为根节点的子树是否相同
return p.val==q.val&&isSameTree(p.left,q.left)&&isSameTree(p.right,q.right);
}
}
3.4 leetcode110 平衡二叉树的判断（重点）
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核心思路：一个树是否满足，先看根节点是否满足，通过求深度的方法，再求以根节点左右为子树的深度，再通过求绝对值方法比较出两个节点相差高度，如果根节点满足平衡二叉树之后，根节点的左右子树交给子方法去处理。
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
//边界
if(root==null){
return true;
}
//计算根节点左树高度
int left=height(root.left);
//计算根节点右树高度
int right=height(root.right);
//计算绝对值
int abs=Math.abs(right-left);
return abs<=1&&isBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right);
}
//计算高度的方法
public int height(TreeNode root){
if(root==null){
return 0;
}
return 1+Math.max(height(root.left),height(root.right));
}
}
3.5 leetcode101 对称二叉树
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边界条件：空树是一切的树！！！！！用来作为边界条件
此时会发现一个方法不够用，原方法只能传入一个根节点判断是否是镜像树，所以此时还要引用一个方法来判断左右子树是否对称
public class Num101_IsSymmetric {
public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
//传入两个根节点，判断两个树是否镜像是相等的
return isMirror(root.left, root.right);
}
private boolean isMirror(TreeNode t1, TreeNode t2) {
//边界 空树是一切的树
if (t1 == null && t2 == null) {
return true;
}
if (t1 == null || t2 == null) {
return false;
}
return t1.val==t2.val&&isMirror(t1.left,t2.right)&&isMirror(t1.right,t2.left);
}
}
注意和100号sameTree问题的区别：
sameTree是结构和数值完全相同，相同的结构的树不一定是对称的树。
Mirror结构一定是相同的，但是数值不一定相同
使用二叉树的层序遍历解决：
public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
if (root == null) {
return true;
}
Deque queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root.left);
queue.offer(root.right);
while (!queue.isEmpty()) {
//每次都必须两个元素同时入队，同时出队
TreeNode t1 = queue.poll();
TreeNode t2 = queue.poll();
//可能有空节点入队
if (t1 == null && t2 == null) {
continue;
}
//找反例
if (t1 == null || t2 == null) {
return false;
}
if(t1.val!=t2.val){
return false;
}
//继续入队，对称入队
queue.offer(t1.left);
queue.offer(t2.right);
//继续入队
queue.offer(t1.right);
queue.offer(t2.left);
}
return true;
}
}
四、常见面试题（中等+困难）
4.1 leetcode958 二叉树的完全性检验
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核心思想：首先要理解什么是完全二叉树（2.3中有阐述）
例如上图：首先位于第一阶段，遍历了1和2节点，当遍历到3节点时，就切换状态，变为第二阶段。
找反例：
总结：
1.掌握标志位的使用
2.找反例的方法
3.题目中说明节点个数是1——100所以不用判空
4.易错点：容易忽略遇到叶子节点也要转阶段的情况
public boolean isCompleteTree(TreeNode root) {
Deque queue=new LinkedList<>();
queue.offer(root);
//判断是否是第二阶段
boolean isSecondStep=false;
//层序循环终点
while(!queue.isEmpty()){
//进入第一阶段
if(!isSecondStep){
TreeNode cur=queue.poll();
//第一个阶段必须所有节点都有左右子树
if(cur.left!=null&&cur.right!=null){
//都符合第一阶段，入队左右子树
queue.offer(cur.left);
queue.offer(cur.right);
}else if(cur.left!=null){
//此时遇到只有左子树没有右子树的节点，进入第二阶段
isSecondStep=true;
queue.offer(cur.left);
}else if(cur.right!=null){
//只有右树没有左树，找到反例
return false;
}else{
//还有一种情况转阶段就是碰到叶子节点
//可以画图看看，易错点
//左树空，右树也空
isSecondStep=true;
}
}else{
//上面if分支所有语句结束
//此时处在第二阶段，所有节点都必须为叶子节点
if(cur.left!=null||cur.right!=null){
//不是叶子节点，反例
return false;
}
}
}
//遍历完所有节点还没找到反例，就说明是完全二叉树
return true;
}
}
4.2 leetcode236 寻找公共祖先
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核心思路：
1.首先要弄清什么是最近公共祖先，并且确定使用什么方法去遍历。（如上图示例）
2.画图找技巧，例如当p=6，q=7时。
3.通过大量画图可以确定，如果一个节点是p和q的lca，那么p和q只可能出现在3个位置，第一种情况：p和q其中一个在lca，另一个在lca左子树；第二种情况：p和q其中一个在lca，另一个在lca右子树；第三种情况：p和q都不在lca，p和q分别在lca的左右子树中；
4.以上三步就确定了我们写代码的边界条件：
板书5_15有递归展开图
public class Num236_Lca {
//最近公共祖先
private TreeNode lca;
public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
//丛树中每个节点开始遍历找p,q
findNode(root, p, q);
return lca;
}
private boolean findNode(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
if(root==null){
return false;
}
//返回1时说明左子树中找到一个节点
int left=findNode(root.left,p,q)?1:0;
//返回1时说明右子树中找到一个节点
int right=findNode(root.right,p,q)?1:0;
//根节点就是p或者q中的一个
int mid=(root==p||root==q)?1:0;
if(left+right+mid==2){
//此时p和q出现在以root为根的两个位置，这个root一定是lca
lca=root;
}
//大于0只找到一个节点
return (left+mid+right)>0;
}
}
4.3 nowCoder根据前序遍历与中序遍历构造二叉树
ACM编程模式
白板编程，就是给你了一张大白纸，此时所有的方法，类定义，输入输出都需要我们自己来实现。
还需要注意一些细节，例如下题：
1.需要多次输入
2.输出的每个结果都需要打上空格
3.输入输出各占一行
解析：输入的是先序遍历，输出的是中序遍历，先序遍历是根左右。
画出树的结构：
根据图写出中序遍历的结果：对比题目中输出结果一致，说明还原的是正确的。
递归展开图在5_15的板书
import java.util.Scanner;
class TreeNode{
//题目要求数据类型是字符
char val;
TreeNode left;
TreeNode right;
public TreeNode(char val) {
this.val = val;
}
}
public class KY11_BuildTree {
//先序遍历处理到第几个字符
private static int index=0;
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
//题目要求多次输入
while (scanner.hasNextLine()) {
//接收多组输入
String str = scanner.nextLine();
//题目要求，根据字符串建立二叉树，并返回根节点
TreeNode root=preOrderBuild(str);
//题目要去输出该二叉树中序遍历的结果
inOrder(root);
//输出一个结果换行
System.out.println();
//继续读取下一个字符串
index=0;
}
}
private static void inOrder(TreeNode root) {
if(root==null){
return;
}
//左
inOrder(root.left);
//根
System.out.print(root.val+" ");
//右
inOrder(root.right);
}
private static TreeNode preOrderBuild(String str) {
//读取字符串第一个字符
//abc##de#g##f###
char cur=str.charAt(index);
if(cur=='#'){
//空树，无需创造节点
return null;
}
//题目要求创建二叉树
//首先要先创建这个根节点
TreeNode root=new TreeNode(cur);
//第一个字符处理完要处理下一个
index++;
//根据语义，第一个字符之后的字符串交给子方法处理（构建左子树）
root.left=preOrderBuild(str);
//处理了第一个和第二个字符，剩下的交给子方法（构建右子树）
index++;
root.right=preOrderBuild(str);
return root;
}
}
4.4 leetcode105前序与中序遍历构造二叉树
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先思考一个问题：只给其中一种遍历方式，不给空节点，能否确定一棵树？
答案肯定是不行的。会有好几种情况
BST：二分搜索树
根据前序遍历和中序遍历特点（下图解释），用题目中例子模拟画图找规律：图中前序遍历的"3"一定是这棵树的根节点，再从中序遍历中得知，“9"一定在根节点"3"的左树，“15 20 7"在右树。” 9"这个数字通过中序遍历观察，左右都为空，所以9是个叶子结点。再通过前序访问到"20”，根据前序知道它是右树的根节点，再根据中序遍历结果发现’‘20’'是右子树根节点。剩下画法以此类推。
递归展开图在5_15板书中
private int index = 0;
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
//不用判空
return builderTreeHelper(preorder,inorder,0,inorder.length-1);
}
private TreeNode builderTreeHelper(int[] preorder, int[] inorder, int left, int right) {
//边界条件
//空区间
if(left>right){
return null;
}
//边界：前序遍历中根节点已经全部访问结束。没有新节点
if(index==preorder.length){
return null;
}
//从前序遍历中取出根节点
TreeNode root=new TreeNode(preorder[index]);
//遍历下一次要处理的根节点
index++;
//从前序遍历得到的根节点在中序遍历中的索引位置
int pos=find(root.val,inorder);
//中序遍历中根节点左侧左子树交个子函数处理
root.left=builderTreeHelper(preorder,inorder,left,pos-1);
root.right=builderTreeHelper(preorder,inorder,pos+1,right);
return root;
}
private int find(int val,int[] inOrder){
//遍历数组
for (int i = 0; i < inOrder.length;i++) {
if(inOrder[i]==val){
return i;
}
}
return -1;
}
}
总结：
添加链接描述
public class Num106_InOrderAndPostOrder {
//后序遍历倒置处理到第几个节点
private int index=0;
public TreeNode buildTree(int[] inorder, int[] postorder) {
//倒置后序遍历结果
reverse(postorder);
return buildTreeHelper(postorder,inorder,0,inorder.length-1);
}
private TreeNode buildTreeHelper(int[] postorder, int[] inorder, int left, int right) {
if(left>right){
return null;
}
if(index==postorder.length){
return null;
}
TreeNode root=new TreeNode(postorder[index]);
index++;
//从前序遍历找到的根节点找到对应中序遍历的索引
int pos=find(root.val,inorder);
root.right=buildTreeHelper(postorder,inorder,pos+1,right);
root.left=buildTreeHelper(postorder,inorder,left,pos-1);
return root;
}
private int find(int val, int[] inorder) {
for (int i = 0; i < inorder.length; i++) {
if(inorder[i]==val){
return i;
}
}
//不会返回-1，题中要求后序的结果在中序都能找到
return -1;
}
private void reverse(int[] postorder) {
int left=0;
int right=postorder.length-1;
while(left
int tmp=postorder[left];
postorder[left]=postorder[right];
postorder[right]=tmp;
left++;
right--;
}
}
}
4.3和4.4两个问题总结（重点）
1.为什么4.3中可以通过前序遍历结果构建出二叉树，而4.4中必须要前序遍历结果和中序遍历结果才可以构建二叉树？
2.为什么4.3中的index++需要加两次，而4.4中只需要index++一次？
包含空节点，如果不index++会一直停留在空null
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根据题目要求将树的节点想象成链表的节点
解题思路：把握递归语义
第一步：
第二步：
第三步：
递归展开图在5_16的板书中
public class NowCoder_Bst2List {
public TreeNode Convert(TreeNode pRootOfTree) {
//边界条件
if(pRootOfTree==null){
return null;
}
//1.将左子树转换为排序后的双向链表
TreeNode leftHead=Convert(pRootOfTree.left);
//2.找到左链表的尾结点和当前根节点拼接
TreeNode leftTail=leftHead;
//遍历链表
while(leftTail!=null&&leftTail.right!=null){
leftTail=leftTail.right;
}
//此时走到了左链表的尾结点，拼接链表
//可能存在左子树为空的情况
if(leftTail!=null){
leftTail.right=pRootOfTree;
pRootOfTree.left=leftTail;
}
//3.将右子树转化为双向链表
TreeNode rightHead=Convert(pRootOfTree.right);
//拼接右链表，只需要和头节点拼接即可
if(rightHead!=null){
pRootOfTree.right=rightHead;
rightHead.left=pRootOfTree;
}
//返回链表头节点，还需要再判断一次左子树是否为空
return leftHead==null?pRootOfTree:leftHead;
}
}
4.7二叉树创建字符串
核心思路：掌握递归语义
public class Num606_Tree2Str {
StringBuilder sb=new StringBuilder();
public String tree2str(TreeNode root) {
if(root==null){
return "";
}
//1.处理根节点
sb.append(root.val);
//2.处理左子树
if(root.left!=null){
sb.append("(");
tree2str(root.left);
sb.append(")");
}else{
//左子树为空右子树不为空补上()
if(root.right!=null){
sb.append("()");
}
}
//3.处理右子树
if(root.right!=null){
sb.append("(");
tree2str(root.right);
sb.append(")");
}
return sb.toString();
}
}
