java二叉树非递归

⑴ 二叉树先序遍历递归算法和非递归算法本质区别

在前面一文，说过二叉树的递归遍历算法（二叉树先根（先序）遍历的改进），此文主要讲二叉树的非递归算法，采用栈结构
总结先根遍历得到的非递归算法思想如下：
1）入栈，主要是先头结点入栈，然后visit此结点
2）while，循环遍历当前结点，直至左孩子没有结点
3）if结点的右孩子为真，转入1）继续遍历，否则退出当前结点转入父母结点遍历转入1）
先看符合此思想的算法：

[cpp] view plain print?
int (const BiTree &T, int (*VisitNode)(TElemType data))
{
if (T == NULL)
{
return -1;
}

BiTNode *pBiNode = T;
SqStack S;
InitStack(&S);
Push(&S, (SElemType)T);

while (!IsStackEmpty(S))
{
while (pBiNode)
{
VisitNode(pBiNode->data);
if (pBiNode != T)
{
Push(&S, (SElemType)pBiNode);
}
pBiNode = pBiNode->lchild;
}
if(pBiNode == NULL)
{
Pop(&S, (SElemType*)&pBiNode);
}
if ( pBiNode->rchild == NULL)
{
Pop(&S, (SElemType*)&pBiNode); //如果此时栈已空，就有问题
}
pBiNode = pBiNode->rchild;
}

return 0;
}

⑵ 如何不用递归遍历二叉树

非递归的方法是用存储代替计算，就是在建立树时，实现了存储展开，相当于存储了未来需要遍历的路径，所以就快了。递归是送快递，一层层往下递，非递归是先建好区域仓库，由各地仓库储存发货，所以速度更快，但需要仓库储存（内存占用更多）。
二叉树遍历在数据结构中用得多，这种算法是从kb时代的内存来的，主要用于理解概念，提升编程时的思想用。
实际用途中
如果用于商业一般用数据库代替，根本用不到二叉树，是用存储代替计算。速度快，可以用内存数据库，如我用h2 database的Memory Mode 在java下可以实现1秒1百万次插入。用sqlite内存模式代替以前在c++需要手工管理的数据结构。数据量大一个电脑存不下时，用hadoop/spark/redis，对分布式大数据支持比较好。
如果用于计算量大的任务或内核结构，可以用矩阵数组，链表，k/v这种比较直观模式存储。
对于树和图这种在内存中复杂的数据结构，尽量不要在生产环境下使用，容易内存泄露，用简单方式代替。对于图结构，可以使用图数据库，如neo4j。对于树结构，可以在数据库中存储一棵树。实际上数据库的存储多用树，如B树、B-树、B+树、B*树。
当然如果你写加密算法，这种要求极高的程序时，还是需要考虑性能最大化的，否则一般用存储代替遍历计算，因为内存和硬盘，现在很便宜了，而cpu还是一种宝贵的资源。

⑶ 用java怎么构造一个二叉树

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 {

private Node root;

public Tree() {
}

public Tree(Node 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 createTree(Node node,Scanner scn) {

String temp = scn.next();

if (temp.trim().equals("#")) {
return null;
} else {
node = new Node((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 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> stack = new Stack<Node>();
Node 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 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> stack = new Stack<Node>();
Node 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 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> stack = new Stack<Node>();
Node node = root;
Node 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 node) {

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

Node 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 {

private Node left;
private Node right;
private T value;

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

public Node(T value) {
this(null,null,value);
}
public Node getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(Node left) {
this.left = left;
}
public Node getRight() {
return right;
}
public void setRight(Node 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 tree = new Tree();
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();

//
}

}

⑷ 用JAVA语言实现二叉树的层次遍历的非递归算法及查找算法。

分块查找
typedef struct
{ int key;
int link;
}SD;
typedef struct
{ int key;
float info;
}JD;

int blocksrch(JD r[],SD nd[],int b,int k,int n)
{ int i=1,j;
while((k>nd[i].key)&&(i<=b) i++;
if(i>b) { printf("\nNot found");
return(0);
}
j=nd[i].link;
while((j<n)&&(k!=r[j].key)&&(r[j].key<=nd[i].key))
j++;
if(k!=r[j].key) { j=0; printf("\nNot found"); }
return(j);
}

哈希查找算法实现
#define M 100

int h(int k)
{ return(k%97);
}

int slbxxcz(int t[],int k)
{ int i,j=0;
i=h(k);
while((j<M)&&(t[(i+j)%M]!=k)&&(t[(i+j}%M]!=0))
j++;
i=(i+j)%M;
if(t[i]==k) return(i);
else return(-1);
}

int slbxxcr(int t[],int k)
{ int i,j=0;
i=h(k);
while((j<M)&&(t[(i+j)%M]!=k)&&(t[(i+j}%M]>0))
j++;
if(j==M) return(0);
i=(i+j)%M;
if(t[i]<=0)
{ t[i]=k; return(1); }
if(t[i]==k) return(1);
}

int slbxxsc(int t[],int k)
{ int i,j=0;
i=h(k);
while((j<M)&&(t[(i+j)%M]!=k)&&(t[(i+j}%M]!=0))
j++;
i=(i+j)%M;
if(t[i]==k)
{ t[i]=-1; return(1); }
return(0);
}

顺序查找
#define M 500
typedef struct
{ int key;
float info;
}JD;

int seqsrch(JD r[],int n,int k)
{ int i=n;
r[0].key=k;
while(r[i].key!=k)
i--;
return(i);
}

折半查找
int binsrch(JD r[],int n,int k)
{ int low,high,mid,found;
low=1; high=n; found=0;
while((low<=high)&&(found==0))
{ mid=(low+high)/2;
if(k>r[mid].key) low=mid+1;
else if(k==r[mid].key) found=1;
else high=mid-1;
}
if(found==1)
return(mid);
else
return(0);
}

虽然都是C++写的，万变不离其中，JAVA我现在 刚学习，就不献丑了

⑸ 如何用非递归算法求二叉树的高度

if（T＝＝null）

return0；

intfront＝－1，

rear＝－1；

／／front出队指针

rear入队指针intlast＝0，

level＝0；

／／last每一层的最右指针

（front＝＝last时候一层遍历结束level＋＋）BiTreeQ［Maxsize］；

／／模拟队列Q［＋＋rear］＝T；

BiTreep；

while(front<rear){

p＝Q［＋＋front］；／／开始出队

因为front要赶到lash

实现level＋＋

if(p->lchild)

Q[++rear] = p->lchild;

if(p->rchild)

Q[++rear] = p->rchild;

if（front＝＝last）｛

level＋＋；

last＝rear；／／last指向下层节点｝

｝

(5)java二叉树非递归扩展阅读

非递归算法思想：

（1）设置一个栈S存放所经过的根结点（指针）信息；初始化S；

（2）第一次访问到根结点并不访问，而是入栈；

（3）中序遍历它的左子树，左子树遍历结束后，第二次遇到根结点，就将根结点（指针）退栈，并且访问根结点；然后中序遍历它的右子树。

（4）当需要退栈时，如果栈为空则结束。

⑹ 二叉树中序遍历的非递归算法

推荐这篇文章，把二叉树的前序、中序和后续的递归和非递归算法都讲了。
http://www.cppblog.com/ngaut/archive/2006/01/01/2351.html

⑺ 二叉树的非递归遍历有什么优点

• 递归和非递归只是解决问题的方法的不同，本质还是一样的。

2. 递归算法相对于非递归算法来说效率通常都会更低

2.1 递归算法会有更多的资源需要压栈和出栈操作（不仅仅是参数，还有函数地址等）

2.2 由于编译器对附加的一些栈保护机制会导致递归执行的更加低效

3. 使用循环代替递归算法，通常可以获得更好的执行效率和空间效率，在二叉树层次较深的情况下，采用非递归方式遍历能够有效的提升遍历的性能。

⑻ 在二叉树T中，编写一个非递归程序输出该树的所有叶子结点。

importjava.util.LinkedList;
importjava.util.List;
importjava.util.Queue;


publicclassSolutions{
	publicstaticclassTreeNode{
		TreeNodeleft=null;
		TreeNoderight=null;
		intvalue;
		TreeNode(intvalue){
			this.value=value;
		}
		
		@Override
		publicStringtoString(){
			//TODOAuto-generatedmethodstub
			return"<TreeNodevalue:"+this.value+">";
		}
	}

	
	publicList<TreeNode>getLeaf(TreeNoderoot){
		List<TreeNode>result=newLinkedList<TreeNode>();
		Queue<TreeNode>nodeQueue=newLinkedList<TreeNode>();
		TreeNodenode=null;
		nodeQueue.add(root);
		while(!nodeQueue.isEmpty()){
			node=nodeQueue.poll();
			if(node.left==null){
				if(node.right==null){
					result.add(node);
				}else{
					nodeQueue.add(node.right);
				}
			}else{
				nodeQueue.add(node.left);
				if(node.right!=null){
					nodeQueue.add(node.right);
				}
			}
		}
				
		returnresult;
	}
	
	publicstaticvoidmain(String[]args){
		TreeNoderoot=newTreeNode(0);
		root.left=newTreeNode(1);
		root.right=newTreeNode(2);
		root.left.left=newTreeNode(3);
		root.left.right=newTreeNode(4);
		root.right.left=newTreeNode(5);
		root.right.right=newTreeNode(6);
		Solutionss=newSolutions();
		System.out.println(s.getLeaf(root));
		//[<TreeNodevalue:3>,<TreeNodevalue:4>,<TreeNodevalue:5>,<TreeNodevalue:6>]
	}
}

⑼ 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();

//
}

}