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二叉树

2015-08-10 06:30:01 阅读( 179 )

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标签:程序员面试题

目录:
1.二叉树三种周游(traversal)方式:
2.怎样从顶部开始逐层打印二叉树结点数据
3.如何判断一棵二叉树是否是平衡二叉树
4.设计一个算法,找出二叉树上任意两个节点的最近共同父结点,复杂度如果是O(n2)则不得分。
5.如何不用递归实现二叉树的前序/后序/中序遍历?
6.在二叉树中找出和为某一值的所有路径
7.怎样编写一个程序,把一个有序整数数组放到二叉树中?
8.判断整数序列是不是二叉搜索树的后序遍历结果
9.求二叉树的镜像
10.一棵排序二叉树(即二叉搜索树BST),令 f=(最大值+最小值)/2,设计一个算法,找出距离f值最近、大于f值的结点。复杂度如果是O(n2)则不得分。
11.把二叉搜索树转变成排序的双向链表

首先写一个二叉树的C#实现,这是我们的基石:
public class BinNode
{
public int Element;
public BinNode Left;
public BinNode Right;
public BinNode(int element, BinNode left, BinNode right)
{
this.Element = element;
this.Left = left;
this.Right = right;
}

public bool IsLeaf()
{
return this.Left == null && this.Right == null;
}
}

1.二叉树三种周游(traversal)方式:
1)前序周游(preorder):节点 –> 子节点Left(包括其子树) –> 子节点Right(包括其子树)
static void PreOrder(BinNode root)
{
if (root == null)
return;
//visit current node
Console.WriteLine(root.Element);
PreOrder(root.Left);
PreOrder(root.Right);
}

2)后序周游(postorder):子节点Left(包括其子树) –> 子节点Right(包括其子树) –> 节点
static void PostOrder(BinNode root)
{
if (root == null)
return;
PostOrder(root.Left);
PostOrder(root.Right);
//visit current node
Console.WriteLine(root.Element);
}

3)中序周游(inorder):子节点Left(包括其子树) –> 节点 –> 子节点Right(包括其子树)
static void InOrder(BinNode root)
{
if (root == null)
return;
InOrder(root.Left);
//visit current node
Console.WriteLine(root.Element);
InOrder(root.Right);
}

我们发现,三种周游的code实现,仅仅是访问当前节点的这条语句所在位置不同而已。

2.怎样从顶部开始逐层打印二叉树结点数据
有2种算法:
算法1:基于Queue来实现,也就是广度优先搜索(BFS)的思想
static void PrintTree1(BinNode root)
{
if (root == null) return;
BinNode tmp = null;
Queue queue = new Queue();
queue.Enqueue(root);
while (queue.Count > 0)
{
tmp = (BinNode)queue.Dequeue();
Console.WriteLine(tmp.Element);
if (tmp.Left != null)
queue.Enqueue(tmp.Left);
if (tmp.Right != null)
queue.Enqueue(tmp.Right);
}
}

话说,BFS和DFS思想本来是用于图的,但我们不能被传统的思维方式所束缚。

算法2:基于单链表实现
如果没有Queue给我们用,我们只好使用单链表,把每个节点存在单链表的Data中,实现如下:
public class Link
{
public Link Next;
public BinNode Data;
public Link(Link next, BinNode data)
{
this.Next = next;
this.Data = data;
}
}
看过了Queue的实现,我们发现永远是先出队1个(队头),然后入队2个(把出队的Left和Right放到队尾)。
对于单链表而言,我们可以先模拟入队——把first的Data所对应的Left和Right,先后插到second的后面,即second.Next和second.Next.Next位置,同时second向前走0、1或2次,再次到达链表末尾,这取决于Left和Right是否为空;然后我们模拟出队——first前进1步。
当first指针走不下去了,那么任务也就结束了。
static void PrintTree2(BinNode root)
{
if (root == null) return;
Link head = new Link(null, root);
Link first = head;
Link second = head;
while (first != null)
{
if (first.Data.Left != null)
{
second.Next = new Link(null, first.Data.Left);
second = second.Next;
}
if (first.Data.Right != null)
{
second.Next = new Link(null, first.Data.Right);
second = second.Next;
}
Console.WriteLine(first.Data.Element);
first = first.Next;
}
}

3.如何判断一棵二叉树是否是平衡二叉树
平衡二叉树的定义,如果任意节点的左右子树的深度相差不超过1,那这棵树就是平衡二叉树。
算法思路:先编写一个计算二叉树深度的函数GetDepth,利用递归实现;然后再递归判断每个节点的左右子树的深度是否相差1
static int GetDepth(BinNode root)
{
if (root == null)
return 0;
int leftLength = GetDepth(root.Left);
int rightLength = GetDepth(root.Right);
return (leftLength > rightLength
leftLength : rightLength) + 1;
}

注意这里的+1,对应于root不为空(算作当前1个深度)
static bool IsBalanceTree(BinNode root)
{
if (root == null)
return true;
int leftLength = GetDepth(root.Left);
int rightLength = GetDepth(root.Right);
int distance = leftLength > rightLength
leftLength – rightLength : rightLength – leftLength;

if (distance > 1)
return false;
else
return IsBalanceTree(root.Left) && IsBalanceTree(root.Right);
}

上述程序的逻辑是,只要当前节点root的Left和Right深度差不超过1,就递归判断Left和Right是否也符合条件,直到为Left或Right为null,这意味着它们的深度为0,能走到这一步,前面必然都符合条件,所以整个二叉树都符合条件。

4.设计一个算法,找出二叉树上任意两个节点的最近共同父结点,复杂度如果是O(n2)则不得分。
本题网上有很多算法,都不怎么样。这里提出包氏的两个算法:
算法1:做一个容器,我们在遍历二叉树寻找节点的同时,把从根到节点的路径扔进去(两个节点就是两个容器)。由于根节点最后一个被扔进去,但我们接下来又需要第一个就能访问到它——后进先出,所以这个容器是一个栈。时间复杂度O(N),空间复杂度O(N)。
static bool GetPositionByNode(BinNode root, BinNode node, ref Stack stack)
{
if (root == null)
return false;
if (root == node)
{
stack.Push(root);
return true;
}
if (GetPositionByNode(root.Left, node, ref stack) || GetPositionByNode(root.Right, node, ref stack))
{
stack.Push(root);
return true;
}
return false;
}

然后我们要同时弹出这两个容器的元素,直到它们不相等,那么之前那个相等的元素就是我们要求的父亲节点。
static BinNode FindParentNode(BinNode root, BinNode node1, BinNode node2)
{
Stack stack1 = new Stack();
GetPositionByNode(root, node1, ref stack1);
Stack stack2 = new Stack();
GetPositionByNode(root, node2, ref stack2);
BinNode tempNode = null;
while (stack1.Peek() == stack2.Peek())
{
tempNode = (BinNode)stack1.Pop();
stack2.Pop();
}
return tempNode;
}

算法2:如果要求o(1)的空间复杂度,就是说,只能用一个变量来辅助我们。
我们选择一个64位的整数,然后从1开始,从左到右逐层为二叉树的每个元素赋值,root对应1,root.Left对应2,root.Right对应3,依次类推,而不管实际这个位置上是否有节点,我们发现两个规律:
//// 1
//// 2 3
//// 4 5 6 7
//// 8 9 10
如果要找的是5和9位置上的节点。
我们发现,它们的二进制分别是101和1001,右移1001使之与101位数相同,于是1001变成了100(也就是9的父亲4)。
这时101和100(也就是4和5位于同样的深度),我们从左往右找,101和100具有2位相同,即10,这就是我们要找的4和5的父亲,也就是9和5的最近父亲。
由上面观察,得到算法:
1)将找到的两个节点对应的数字
static bool GetPositionByNode(BinNode root, BinNode node, ref int pos)
{
if (root == null)
return false;
if (root == node)
return true;
int temp = pos;
//这么写很别扭,但是能保证只要找到就不再进行下去
pos = temp * 2;
if (GetPositionByNode(root.Left, node, ref pos))
{
return true;
}
else
{
//找不到左边找右边
pos = temp * 2 + 1;
return GetPositionByNode(root.Right, node, ref pos);
}
}
2)它们的二进制表示,从左向右逐一比较,直到一个结束或不再相同,则最大的相同子串,就是我们需要得到的最近父亲所对应的位置K。
static int FindParentPosition(int larger, int smaller)
{
if (larger == smaller) return larger;
int left = GetLen(larger) – GetLen(smaller);
while (left > 0)
{
larger = larger >> 1;
left–;
}
while (larger != smaller)
{
larger = larger >> 1;
smaller = smaller >> 1;
}
return smaller;
}
static int GetLen(int num)
{
int length = 0;
while (num != 0)
{
num = num >> 1;
length++;
}
return length;
}
3)第3次递归遍历,寻找K所对应的节点。
函数GetNodeByPosition的思想是,先算出k在第几层power,观察k的二进制表示,比如说12,即1100,从左向右数第一个位1不算,还剩下100,1表示向右走,0表示向左走,于是从root出发,1->3->6->12。
static BinNode GetNodeByPosition(BinNode root, int num)
{
if (num == 1) return root;
int pow = (int)Math.Floor(Math.Log(num, 2)); //1 return 0, 2-3 return 1, 4-7 return 2
//第一个位不算
num -= 1 << pow;
while (pow > 0)
{
if ((num & 1 << (pow - 1)) == 0)
root = root.Left;
else
root = root.Right;
pow--;
}
return root;
}

总结上面的3个步骤:
static BinNode FindParentNode(BinNode root, BinNode node1, BinNode node2)
{
int pos1 = 1;
GetPositionByNode(root, node1, ref pos1);
int pos2 = 1;
GetPositionByNode(root, node2, ref pos2);
int parentposition = 0;
if (pos1 >= pos2)
{
parentposition = FindParentPosition(pos1, pos2);
}
else //pos1
{
parentposition = FindParentPosition(pos2, pos1);
}
return GetNodeByPosition(root, parentposition);
}

5.如何不用递归实现二叉树的前序/后序/中序遍历?
算法思想:三种算法的思想都是让root的Left的Left的Left全都入栈。所以第一个while循环的逻辑,都是相同的。
下面详细分析第2个while循环,这是一个出栈动作,只要栈不为空,就始终要弹出栈顶元素,由于我们之前入栈的都是Left节点,所以每次在出栈的时候,我们都要考虑Right节点是否存在。因为前序/后序/中序遍历顺序的不同,所以在具体的实现上有略为区别。
1)前序遍历
这个是最简单的。
前序遍历是root->root.Left->root.Right的顺序。
因为在第一个while循环中,每次进栈的都可以认为是一个root,所以我们直接打印,然后root.Right和root.Left先后进栈,那么出栈的时候,就能确保先左后右的顺序。
static void PreOrder(BinNode root)
{
Stack stack = new Stack();
BinNode temp = root;
//入栈
while (temp != null)
{
Console.WriteLine(temp.Element);
if (temp.Right != null)
stack.Push(temp.Right);
temp = temp.Left;
}
//出栈,当然也有入栈
while (stack.Count > 0)
{
temp = (BinNode)stack.Pop();
Console.WriteLine(temp.Element);
while (temp != null)
{
if (temp.Right != null)
stack.Push(temp.Right);
temp = temp.Left;
}
}
}
//后序遍历比较麻烦,需要记录上一个访问的节点,然后在本次循环中判断当前节点的Right或Left是否为上个节点,当前节点的Right为null表示没有右节点。
static void PostOrder(BinNode root)
{
Stack stack = new Stack();
BinNode temp = root;
//入栈
while (temp != null)
{
if (temp != null)
stack.Push(temp);
temp = temp.Left;
}
//出栈,当然也有入栈
while (stack.Count > 0)
{
BinNode lastvisit = temp;
temp = (BinNode)stack.Pop();
if (temp.Right == null || temp.Right == lastvisit)
{
Console.WriteLine(temp.Element);
}
else if (temp.Left == lastvisit)
{
stack.Push(temp);
temp = temp.Right;
stack.Push(temp);
while (temp != null)
{
if (temp.Left != null)
stack.Push(temp.Left);
temp = temp.Left;
}
}
}
}
//中序遍历,类似于前序遍历
static void InOrder(BinNode root)
{
Stack stack = new Stack();
BinNode temp = root;
//入栈
while (temp != null)
{
if (temp != null)
stack.Push(temp);
temp = temp.Left;
}
//出栈,当然也有入栈
while (stack.Count > 0)
{
temp = (BinNode)stack.Pop();
Console.WriteLine(temp.Element);
if (temp.Right != null)
{
temp = temp.Right;
stack.Push(temp);
while (temp != null)
{
if (temp.Left != null)
stack.Push(temp.Left);
temp = temp.Left;
}
}
}
}

6.在二叉树中找出和为某一值的所有路径
算法思想:这道题目的苦恼在于,如果用递归,只能打出一条路径来,其它符合条件的路径打不出来。
为此,我们需要一个Stack,来保存访问过的节点,即在对该节点的递归前让其进栈,对该节点的递归结束后,再让其出栈——深度优先原则(DFS)。
此外,在递归中,如果发现某节点(及其路径)符合条件,如何从头到尾打印是比较头疼的,因为DFS使用的是stack而不是queue,为此我们需要一个临时栈,来辅助打印。
static void FindBinNode(BinNode root, int sum, Stack stack)
{
if (root == null)
return;
stack.Push(root.Element);
//Leaf
if (root.IsLeaf())
{
if (root.Element == sum)
{
Stack tempStack = new Stack();
while (stack.Count > 0)
{
tempStack.Push(stack.Pop());
}
while (tempStack.Count > 0)
{
Console.WriteLine(tempStack.Peek());
stack.Push(tempStack.Pop());
}
Console.WriteLine();
}
}
if (root.Left != null)
FindBinNode(root.Left, sum – root.Element, stack);
if (root.Right != null)
FindBinNode(root.Right, sum – root.Element, stack);
stack.Pop();
}

7.怎样编写一个程序,把一个有序整数数组放到二叉树中?
算法思想:我们该如何构造这棵二叉树呢?当然是越平衡越好,如下所示:
//// arr[0]
//// arr[1] arr[2]
//// arr[3] arr[4] arr[5]
相应编码如下:
public static void InsertArrayIntoTree(int[] arr, int pos, ref BinNode root)
{
root = new BinNode(arr[pos], null, null);
root.Element = arr[pos];
//if Left value less than arr length
if (pos * 2 + 1 > arr.Length – 1)
{
return;
}
else
{
InsertArrayIntoTree(arr, pos * 2 + 1, ref root.Left);
}
//if Right value less than arr length
if (pos * 2 + 2 > arr.Length – 1)
{
return;
}
else
{
root.Right = new BinNode(arr[pos * 2 + 2], null, null);
InsertArrayIntoTree(arr, pos * 2 + 2, ref root.Right);
}
}

8.判断整数序列是不是二叉搜索树的后序遍历结果
比如,给你一个数组: int a[] = [1, 6, 4, 3, 5] ,则F(a) => false
算法思想:在后续遍历得到的序列中,最后一个元素为树的根结点。从头开始扫描这个序列,比根结点小的元素都应该位于序列的左半部分;从第一个大于跟结点开始到跟结点前面的一个元素为止,所有元素都应该大于跟结点,因为这部分元素对应的是树的右子树。根据这样的划分,把序列划分为左右两部分,我们递归地确认序列的左、右两部分是不是都是二元查找树。
由于不能使用动态数组,所以我们每次递归都使用同一个数组arr,通过start和length来模拟“部分”数组。
public static bool VerifyArrayOfBST(int[] arr, int start, int length)
{
if (arr == null || arr.Length == 0 || arr.Length == 1)
{
return false;
}
int root = arr[length + start - 1];
int i = start;
for (; i < length - 1; i++)
{
if (arr[i] >= root)
break;
}
int j = i;
for (; j < length - 1; j++)
{
if (arr[j] < root)
return false;
}
bool left = true;
if (i > start)
{
left = VerifyArrayOfBST(arr, start, i – start);
}
bool right = true;
if (j > i)
{
right = VerifyArrayOfBST(arr, i, j – i + 1);
}
return left && right;
}

9.求二叉树的镜像
算法1:利用上述遍历二叉树的方法(比如说前序遍历),把访问操作修改为交换左右节点的逻辑:
static void PreOrder(ref BinNode root)
{
if (root == null)
return;
//visit current node
BinNode temp = root.Left;
root.Left = root.Right;
root.Right = temp;
PreOrder(ref root.Left);
PreOrder(ref root.Right);
}

算法2:使用循环也可以完成相同的功能。
static void PreOrder2(ref BinNode root)
{
if (root == null)
return;
Stack stack = new Stack();
stack.Push(root);
while (stack.Count > 0)
{
//visit current node
BinNode temp = root.Left;
root.Left = root.Right;
root.Right = temp;
if (root.Left != null)
stack.Push(root.Left);
if (root.Right != null)
stack.Push(root.Right);
}
}

10.一棵排序二叉树(即二叉搜索树BST),令 f=(最大值+最小值)/2,设计一个算法,找出距离f值最近、大于f值的结点。复杂度如果是O(n2)则不得分。
算法思想:最小最大节点分别在最左下与最右下节点,O(N)
static BinNode Find(BinNode root)
{
BinNode min = FindMinNode(root);
BinNode max = FindMaxNode(root);
double find = (double)(min.Element + max.Element) / 2;
return FindNode(root, find);
}

static BinNode FindMinNode(BinNode root)
{
BinNode min = root;
while (min.Left != null)
{
min = min.Left;
}
return min;
}
static BinNode FindMaxNode(BinNode root)
{
BinNode max = root;
while (max.Right != null)
{
max = max.Right;
}
return max;
}
递归寻找BST的节点,O(logN)。
static BinNode FindNode(BinNode root, double mid)
{
//如果小于相等,则从右边找一个最小值
if (root.Element <= mid)
{
if (root.Right == null)
return root;
BinNode find = FindNode(root.Right, mid);
//不一定找得到
return find.Element < mid
root : find;
}
//如果大于,则找到Left
else //temp.Element > find
{
if (root.Left == null)
return root;
BinNode find = FindNode(root.Left, mid);
//不一定找得到
return find.Element < mid
root : find;
}
}

11.把二叉搜索树转变成排序的双向链表,如
//// 13
//// 10 15
//// 5 11 17
//// 16 22
转变为Link:5=10=11=13=15=16=17=22
算法思想:这个就是中序遍历啦,因为BST的中序遍历就是一个从小到大的访问顺序。局部修改中序遍历算法,于是有如下代码:
static void ConvertNodeToLink(BinNode root, ref DoubleLink link)
{
if (root == null)
return;
BinNode temp = root;
if (temp.Left != null)
ConvertNodeToLink(temp.Left, ref link);
//visit current node
link.Next = new DoubleLink(link, null, root);
link = link.Next;
if (temp.Right != null)
ConvertNodeToLink(temp.Right, ref link);
}

但是我们发现,这样得到的Link是指向双链表最后一个元素22,而我们想要得到的是表头5,为此,我们不得不额外进行while循环,将指针向前移动到表头:
static DoubleLink ReverseDoubleLink(BinNode root, ref DoubleLink link)
{
ConvertNodeToLink(root, ref link);
DoubleLink temp = link;
while (temp.Prev != null)
{
temp = temp.Prev;
}
return temp;
}
这么写有点蠢,为什么不直接在递归中就把顺序反转呢?于是有算法2:

算法2:观察算法1的递归方法,访问顺序是Left -> Root –> Right,所以我们要把访问顺序修改为Right -> Root –> Left。
此外,算法的节点访问逻辑,是连接当前节点和新节点,同时指针link向前走,即5=10=11=13=15=16=17=22=link
代码如下所示:
link.Next = new DoubleLink(link, null, root);
link = link.Next;
那么,即使我们颠倒了访问顺序,新的Link也只是变为:22=17=16=15=13=11=10=5=link。
为此,我们修改上面的节点访问逻辑——将Next和Prev属性交换:
link.Prev = new DoubleLink(null, link, root);
link = link.Prev;
这样,新的Link就变成这样的顺序了:link=5=10=11=13=15=16=17=22
算法代码如下所示:
static void ConvertNodeToLink2(BinNode root, ref DoubleLink link)
{
if (root == null)
return;
BinNode temp = root;
if (temp.Right != null)
ConvertNodeToLink2(temp.Right, ref link);
//visit current node
link.Prev = new DoubleLink(null, link, root);
link = link.Prev;
if (temp.Left != null)
ConvertNodeToLink2(temp.Left, ref link);
}

以下算法属于二叉树的基本概念,未列出:
1.Huffman Tree的生成、编码和反编码
2.BST的实现
3.Heap的实现,优先队列

4.非平衡二叉树如何变成平衡二叉树?

http://www.cppblog.com/bellgrade/archive/2009/10/12/98402.html

玩二叉树,基本都要用到递归算法。
唉,对于递归函数,我一直纠结,到底要不要返回值?到底先干正事还是先递归?到底要不要破坏原来的数据结构?到底要不要额外做个stack/queue/link/array来转存,还是说完全在递归里面实现?到底终结条件要写成什么样子? ref在递归里面貌似用的很多哦。

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