构造满二叉排序树java

㈠ 给定序列 6 8 5 7 9 3构建二叉排序树 并画出先序索二叉树

二叉排序树就是中序遍历之后是有序的；

构造二叉排序树步骤如下；

插入法构造

中序遍历结果是 ： 3456789；

先序遍历结果是：6435879；

㈡ java二叉树构造问题 要求：从控制台输入一行扩展二叉树的字符串，然后根据这个字符串构造二叉树。THX..

日日财源顺意来 年年福禄随春到 横批：新春大吉

㈢ java 构建二叉树

首先我想问为什么要用LinkedList 来建立二叉树呢? LinkedList 是线性表,
树是树形的, 似乎不太合适。

其实也可以用数组完成，而且效率更高.
关键是我觉得你这个输入本身就是一个二叉树啊，
String input = "ABCDE F G";
节点编号从0到8. 层次遍历的话:
对于节点i.
leftChild = input.charAt(2*i+1); //做子树
rightChild = input.charAt(2*i+2);//右子树

如果你要将带有节点信息的树存到LinkedList里面, 先建立一个节点类:
class Node{
public char cValue;
public Node leftChild;
public Node rightChild;
public Node(v){
this.cValue = v;
}
}

然后遍历input,建立各个节点对象.
LinkedList tree = new LinkedList();
for(int i=0;i< input.length;i++)
LinkedList.add(new Node(input.charAt(i)));

然后为各个节点设置左右子树:
for(int i=0;i<input.length;i++){
((Node)tree.get(i)).leftChild = (Node)tree.get(2*i+1);
((Node)tree.get(i)).rightChild = (Node)tree.get(2*i+2);

}

这样LinkedList 就存储了整个二叉树. 而第0个元素就是树根，思路大体是这样吧。

㈣ 二叉排序树的构造和查找方法

二叉排序树的构造过程：按照给定序列，以此将结点插入二叉排序树中，在二叉排序树中插入新结点，要保证插入后的二叉树仍符合二叉排序树的定义。

插入过程：若二叉排序树为空，则待插入结点*S作为根结点插入到空树中；

当非空时，将待插结点关键字S->key和树根关键字t->key进行比较，

若s->key = t->key,则无须插入，若s->key< t->key,则插入到根的左子树中，

若s->key> t->key,则插入到根的右子树中。而子树中的插入过程和在树中的插入过程相同，

如此进行下去，直到把结点*s作为一个新的树叶插入到二叉排序树中，或者直到发现树已有相同关键字的结点为止。
说明：

① 每次插入的新结点都是二叉排序树上新的叶子结点。

② 由不同顺序的关键字序列，会得到不同二叉排序树。

③ 对于一个任意的关键字序列构造一棵二叉排序树，其实质上对关键字进行排序。
查找的过程类似，从根结点开始进行比较，小于根结点的在左子树上，大于根结点的在右子树上，以此查找下去，直到查找成功或不成功（比较到叶子结点）。

㈤ java如何创建一颗二叉树

计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树。通常子树的根被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用作二叉查找树和二叉堆或是二叉排序树。

二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2的 i -1次方个结点；深度为k的二叉树至多有2^(k) -1个结点；对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数(即叶子结点数)为n0，度为2的结点数为n2，则n0 = n2 + 1。

树是由一个或多个结点组成的有限集合，其中：

⒈必有一个特定的称为根(ROOT)的结点；

二叉树
⒉剩下的结点被分成n>=0个互不相交的集合T1、T2、......Tn，而且， 这些集合的每一个又都是树。树T1、T2、......Tn被称作根的子树(Subtree)。

树的递归定义如下：（1）至少有一个结点（称为根）（2）其它是互不相交的子树

1.树的度——也即是宽度，简单地说，就是结点的分支数。以组成该树各结点中最大的度作为该树的度，如上图的树，其度为2;树中度为零的结点称为叶结点或终端结点。树中度不为零的结点称为分枝结点或非终端结点。除根结点外的分枝结点统称为内部结点。

2.树的深度——组成该树各结点的最大层次。

3.森林——指若干棵互不相交的树的集合，如上图，去掉根结点A，其原来的二棵子树T1、T2、T3的集合{T1,T2,T3}就为森林；

4.有序树——指树中同层结点从左到右有次序排列，它们之间的次序不能互换，这样的树称为有序树，否则称为无序树。

树的表示
树的表示方法有许多，常用的方法是用括号：先将根结点放入一对圆括号中，然后把它的子树由左至右的顺序放入括号中，而对子树也采用同样的方法处理；同层子树与它的根结点用圆括号括起来，同层子树之间用逗号隔开，最后用闭括号括起来。如右图可写成如下形式：
二叉树
(a( b(d,e), c( f( ,g(h,i) ), )))

㈥ 二叉排序树（BST） Java实现

public class Node<E> {
int key; // data used as key value
E data; // other data
Node<E> leftChild; // this node's left child
Node<E> rightChild; // this node's right child

public Node(int key, E o) {
this.key = key;
this.data = o;
}

public void displayNode() {
System.out.printf("%d, %s\n", key, data.toString());
}
}

===============================================================

package net.acoder.adt.tree;

public class Tree<E> {
private Node<E> root;

public Tree(Node<E> root) {
if (root == null) {
throw new NullPointerException("root can't be null");
}
this.root = root;
}

public Tree(int key, E o) {
this(new Node<E>(key, o));
}

public Node<E> getRoot() {
return root;
}

/**
* find a node by its key
*
* @ key
* @return
*/
public Node<E> find(int key) {
Node<E> current = root;
while (current.key != key) {
if (key < current.key) {
current = root.leftChild;
} else {
current = root.rightChild;
}
if (current == null) {
return null;
}
}
return current;
}

/**
* insert a node to this tree
*
* @param key
* @param o
*/
public void insert(int key, E o) {
Node<E> aNode = new Node<E>(key, o);
if (root == null) {
this.root = aNode;
return;
}

Node<E> current = root;
Node<E> parent = root;
while (true) {
parent = current;
if (key < parent.key) {
current = parent.leftChild;
if (current == null) {
parent.leftChild = aNode;
return;
}
} else {
current = parent.rightChild;
if (current == null) {
parent.rightChild = aNode;
return;
}
}
}
}

public boolean delete(int key) {
Node<E> current = root;
Node<E> parent = root;
boolean isLeftChild = true;
// search for node
while (current.key != key) {
parent = current;
if (key < current.key) {
isLeftChild = true;
current = current.leftChild;
} else {
isLeftChild = false;
current = current.rightChild;
}
if (current == null) {
return false;
}
}

// if no children, simply delete it
if (current.leftChild == null && current.rightChild == null) {
if (current == parent) {
root = null;
} else if (isLeftChild == true) {
parent.leftChild = null;
} else if (isLeftChild == false) {
parent.rightChild = null;
}
return true;
}

// if no left children, replace with right subtree
if (current.leftChild == null) {
if (current == root) {
root = current.rightChild;
} else if (isLeftChild) {
parent.leftChild = current.rightChild;
} else if (!isLeftChild) {
parent.leftChild = current.rightChild;
}
return true;
}

// if no right children, replace with left subtree
if (current.rightChild == null) {
if (current == root) {
root = current.leftChild;
} else if (isLeftChild) {
parent.leftChild = current.leftChild;
} else if (!isLeftChild) {
parent.leftChild = current.leftChild;
}
return true;
}

// get successor of node to delete
Node<E> successor = getSuccessor(current);
if (current == root) {
current = successor;
} else if (isLeftChild) {
parent.leftChild = successor;
} else {
parent.rightChild = successor;
}
successor.leftChild = current.leftChild;
return true;
}

private Node<E> getSuccessor(Node<E> delNode) {
Node<E> successorParent = delNode;
Node<E> successor = delNode;
Node<E> current = delNode.rightChild;
while (current != null) {
successorParent = successor;
successor = current;
current = current.leftChild;
}

if (successor != delNode.rightChild) {
successorParent.leftChild = successor.rightChild;
successor.rightChild = delNode.rightChild;

}
return successor;
}

public void inOrder(Node<E> aNode) {
if (aNode != null) {
inOrder(aNode.leftChild);
aNode.displayNode();
inOrder(aNode.rightChild);
}
}

public void preOrder(Node<E> aNode) {
if (aNode != null) {
aNode.displayNode();
inOrder(aNode.leftChild);
inOrder(aNode.rightChild);
}
}

public void backOrder(Node<E> aNode) {
if (aNode != null) {
inOrder(aNode.leftChild);
inOrder(aNode.rightChild);
aNode.displayNode();
}
}

public Node<E> minimum() {
Node<E> current = this.root;
Node<E> result = null;
while (current != null) {
result = current;
current = current.leftChild;
}
return result;
}

public Node<E> maximum() {
Node<E> current = this.root;
Node<E> result = null;
while (current != null) {
result = current;
current = current.rightChild;
}
return result;
}
}

以前的代码, 记得没写完, 好像就是BST

㈦ 二叉排序树怎么构造

假设二叉排序树T为空，则创建一个keyword为k的结点。将其作为根结点。

否则将k和根结点的keyword进行比较，假设相等则返回，假设k小于根结点的keyword则插入根结点的左子树中，否则插入根结点的右子树中。

int InsertBST(BSTNode *p, KeyType k)
{
if(p==NULL)
{
p=(BSTNode*)malloc(sizeof(BSTNode));
p->key=k;
p->lchild=p->rchild=NULL;
return 1;
}
else if(k==p->key)
return 0;
else if(k<p->key)
return InsertBST(p->lchild, k);
else
return InsertBST(p->rchild, k);
}
二叉排序树的生成算法：
BSTNode *CreateBST(KeyType A[], int n)
{
BSTNode *bt=NULL;
int i=0;
while(i<n)
{
InsertBST(bt, A[i]);
i++;
}
return bt;
}

(7)构造满二叉排序树java扩展阅读：

在一般情况下，设 P（n，i）为它的左子树的结点个数为 i 时的平均查找长度。如图的结点个数为 n = 6 且 i = 3; 则 P（n,i）= P（6, 3） = [ 1+ ( P(3) + 1) * 3 + ( P(2) + 1) * 2 ] / 6= [ 1+ ( 5/3 + 1) * 3 + ( 3/2 + 1) * 2 ] / 6

注意：这里 P(3)、P(2) 是具有 3 个结点、2 个结点的二叉分类树的平均查找长度。 在一般情况，P（i）为具有 i 个结点二叉分类树的平均查找长度。平均查找长度= 每个结点的深度的总和 / 总结点数。

㈧ java构建二叉树算法

//******************************************************************************************************//
//*****本程序包括简单的二叉树类的实现和前序,中序,后序,层次遍历二叉树算法,*******//
//******以及确定二叉树的高度,制定对象在树中的所处层次以及将树中的左右***********//
//******孩子节点对换位置,返回叶子节点个数删除叶子节点,并输出所删除的叶子节点**//
//*******************************CopyRight By phoenix*******************************************//
//************************************Jan 12,2008*************************************************//
//****************************************************************************************************//
public class BinTree {
public final static int MAX=40;
private Object data; //数据元数
private BinTree left,right; //指向左,右孩子结点的链
BinTree []elements = new BinTree[MAX];//层次遍历时保存各个节点
int front;//层次遍历时队首
int rear;//层次遍历时队尾

public BinTree()
{
}
public BinTree(Object data)
{ //构造有值结点
this.data = data;
left = right = null;
}
public BinTree(Object data,BinTree left,BinTree right)
{ //构造有值结点
this.data = data;
this.left = left;
this.right = right;
}
public String toString()
{
return data.toString();
}//前序遍历二叉树
public static void preOrder(BinTree parent){
if(parent == null)
return;
System.out.print(parent.data+" ");
preOrder(parent.left);
preOrder(parent.right);
}//中序遍历二叉树
public void inOrder(BinTree parent){
if(parent == null)
return;
inOrder(parent.left);
System.out.print(parent.data+" ");
inOrder(parent.right);
}//后序遍历二叉树
public void postOrder(BinTree parent){
if(parent == null)
return;
postOrder(parent.left);
postOrder(parent.right);
System.out.print(parent.data+" ");
}// 层次遍历二叉树
public void LayerOrder(BinTree parent)
{
elements[0]=parent;
front=0;rear=1;
while(front<rear)
{
try
{
if(elements[front].data!=null)
{
System.out.print(elements[front].data + " ");
if(elements[front].left!=null)
elements[rear++]=elements[front].left;
if(elements[front].right!=null)
elements[rear++]=elements[front].right;
front++;
}
}catch(Exception e){break;}
}
}//返回树的叶节点个数
public int leaves()
{
if(this == null)
return 0;
if(left == null&&right == null)
return 1;
return (left == null ? 0 : left.leaves())+(right == null ? 0 : right.leaves());
}//结果返回树的高度
public int height()
{
int heightOfTree;
if(this == null)
return -1;
int leftHeight = (left == null ? 0 : left.height());
int rightHeight = (right == null ? 0 : right.height());
heightOfTree = leftHeight<rightHeight?rightHeight:leftHeight;
return 1 + heightOfTree;
}

//如果对象不在树中,结果返回-1;否则结果返回该对象在树中所处的层次,规定根节点为第一层
public int level(Object object)
{
int levelInTree;
if(this == null)
return -1;
if(object == data)
return 1;//规定根节点为第一层
int leftLevel = (left == null?-1:left.level(object));
int rightLevel = (right == null?-1:right.level(object));
if(leftLevel<0&&rightLevel<0)
return -1;
levelInTree = leftLevel<rightLevel?rightLevel:leftLevel;
return 1+levelInTree;

}

//将树中的每个节点的孩子对换位置
public void reflect()
{
if(this == null)
return;
if(left != null)
left.reflect();
if(right != null)
right.reflect();
BinTree temp = left;
left = right;
right = temp;
}// 将树中的所有节点移走,并输出移走的节点
public void defoliate()
{
String innerNode = "";
if(this == null)
return;
//若本节点是叶节点，则将其移走
if(left==null&&right == null)
{
System.out.print(this + " ");
data = null;
return;
}
//移走左子树若其存在
if(left!=null){
left.defoliate();
left = null;
}
//移走本节点，放在中间表示中跟移走...
innerNode += this + " ";
data = null;
//移走右子树若其存在
if(right!=null){
right.defoliate();
right = null;
}
}

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
BinTree e = new BinTree("E");
BinTree g = new BinTree("G");
BinTree h = new BinTree("H");
BinTree i = new BinTree("I");
BinTree d = new BinTree("D",null,g);

BinTree f = new BinTree("F",h,i);
BinTree b = new BinTree("B",d,e);
BinTree c = new BinTree("C",f,null);

BinTree tree = new BinTree("A",b,c);

System.out.println("前序遍历二叉树结果: ");
tree.preOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("中序遍历二叉树结果: ");
tree.inOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("后序遍历二叉树结果: ");
tree.postOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("层次遍历二叉树结果: ");
tree.LayerOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("F所在的层次: "+tree.level("F"));
System.out.println("这棵二叉树的高度: "+tree.height());
System.out.println("--------------------------------------");
tree.reflect();
System.out.println("交换每个节点的孩子节点后......");
System.out.println("前序遍历二叉树结果: ");
tree.preOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("中序遍历二叉树结果: ");
tree.inOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("后序遍历二叉树结果: ");
tree.postOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("层次遍历二叉树结果: ");
tree.LayerOrder(tree);
System.out.println();
System.out.println("F所在的层次: "+tree.level("F"));
System.out.println("这棵二叉树的高度: "+tree.height());
}