数据结构 - Binary Tree

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笔者将在本文记录和学习 二叉树 的解题笔记。

Ref: labuladong, liweiwei, etc.

Intuition

二叉树解题的思维模式分两类：

是否可以通过遍历一遍二叉树得到答案？如果可以，用一个 traverse 函数配合外部变量来实现，这叫「遍历」的思维模式。
是否可以定义一个递归函数，通过子问题（子树）的答案推导出原问题的答案？ 如果可以，写出这个递归函数的定义，并充分利用这个函数的返回值，这叫「分解问题」的思维模式。

无论使用哪种思维模式，你都需要思考：

如果单独抽出一个二叉树节点，它需要做什么事情？需要在什么时候（前/中/后序位置）做？ 其他的节点不用你操心，递归函数会帮你在所有节点上执行相同的操作。

二叉树的重要性

二叉树的算法思想的运用广泛，甚至可以说，只要涉及递归，都可以抽象成二叉树的问题。

快速排序是二叉树的前序排序，归并排序是二叉树的后序排序

快速排序的思想是，若要对 nums[lo..hi] 进行排序，我们先找一个分界点 p，通过交换元素使得 nums[lo..p-1] 都小于等于 nums[p]，且 nums[p+1..hi] 都大于 nums[p]，然后递归地去 nums[lo..p-1] 和 nums[p+1..hi] 中寻找新的分界点，最后整个数组就被排序了。

void sort(int[] nums, int lo, int hi) {
    /****** 前序遍历位置 ******/
    // 通过交换元素构建分界点 p
    int p = partition(nums, lo, hi);
    /************************/

    sort(nums, lo, p - 1);
    sort(nums, p + 1, hi);
}

归并排序的思想是，若要对 nums[lo..hi] 进行排序，我们先对 nums[lo..mid] 排序，再对 nums[mid+1..hi] 排序，最后把这两个有序的子数组合并，整个数组就排好序了。

// 定义：排序 nums[lo..hi]
void sort(int[] nums, int lo, int hi) {
    int mid = (lo + hi) / 2;
    // 排序 nums[lo..mid]
    sort(nums, lo, mid);
    // 排序 nums[mid+1..hi]
    sort(nums, mid + 1, hi);

    /****** 后序位置 ******/
    // 合并 nums[lo..mid] 和 nums[mid+1..hi]
    merge(nums, lo, mid, hi);
    /*********************/
}

深入理解前中后序

二叉树遍历框架

树的遍历是指按照某种顺序将树中所有节点的数据访问一遍。这个过程类似于搜索，比如要在树中判断某个值是否存在，需要把树的所有节点值访问一遍。

void traverse(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return;
    }
    // 前序位置
    traverse(root.left);
    // 中序位置
    traverse(root.right);
    // 后序位置
}

如何理解？

前中后序是遍历二叉树过程中处理每一个节点的三个特殊时间点

前序位置的代码在刚刚进入一个二叉树节点的时候执行；
后序位置的代码在将要离开一个二叉树节点的时候执行；
中序位置的代码在一个二叉树节点左子树都遍历完，即将开始遍历右子树的时候执行。

二叉树的所有问题，就是让你在前中后序位置注入巧妙的代码逻辑，去达到自己的目的，你只需要单独思考每一个节点应该做什么，其他的不用你管，抛给二叉树遍历框架，递归会在所有节点上做相同的操作。

后序遍历的特殊之处

中序位置主要用在 BST 场景中，你完全可以把 BST 的中序遍历认为是遍历有序数组。

前序位置本身其实没有什么特别的性质，之所以你发现好像很多题都是在前序位置写代码，实际上是因为我们习惯把那些对前中后序位置不敏感的代码写在前序位置罢了。

你可以发现，前序位置的代码执行是自顶向下的，而后序位置的代码执行是自底向上的。

正如前文所说，前序位置是刚刚进入节点的时刻，后序位置是即将离开节点的时刻。

意味着前序位置的代码只能从函数参数中获取父节点传递来的数据，而后序位置的代码不仅可以获取参数数据，还可以获取到子树通过函数返回值传递回来的数据。

举具体的例子，现在给你一棵二叉树，两个简单的问题：

1、如果把根节点看做第 1 层，如何打印出每一个节点所在的层数？

// 二叉树遍历函数
void traverse(TreeNode root, int level) {
    if (root == null) {
        return;
    }
    // 前序位置
    printf("节点 %s 在第 %d 层", root, level);
    traverse(root.left, level + 1);
    traverse(root.right, level + 1);
}

// 这样调用
traverse(root, 1);

2、如何打印出每个节点的左右子树各有多少节点？

// 定义：输入一棵二叉树，返回这棵二叉树的节点总数
int count(TreeNode root) {
    if (root == null) {
        return 0;
    }
    int leftCount = count(root.left);
    int rightCount = count(root.right);
    // 后序位置
    printf("节点 %s 的左子树有 %d 个节点，右子树有 %d 个节点",
            root, leftCount, rightCount);

    return leftCount + rightCount + 1;
}

这两个问题的根本区别在于：一个节点在第几层，你从根节点遍历过来的过程就能顺带记录；而以一个节点为根的整棵子树有多少个节点，你需要遍历完子树之后才能数清楚。

即，只有后序位置才能通过返回值获取子树的信息。

换句话说，一旦你发现题目和子树有关，那大概率要给函数设置合理的定义和返回值，在后序位置写代码了。

层序遍历

不同于大部分递归思想的二叉树遍历，层序遍历属于 迭代遍历

// 输入一棵二叉树的根节点，层序遍历这棵二叉树
void levelTraverse(TreeNode root) {
    if (root == null) return;
    Deque<TreeNode> q = new ArrayDeque<>();
    q.offer(root);

    // 从上到下遍历二叉树的每一层
    while (!q.isEmpty()) {
        int sz = q.size();
        // 从左到右遍历每一层的每个节点
        for (int i = 0; i < sz; i++) {
            TreeNode cur = q.poll();
            // 将下一层节点放入队列
            if (cur.left != null) {
                q.offer(cur.left);
            }
            if (cur.right != null) {
                q.offer(cur.right);
            }
        }
    }
}

这里面 while 循环和 for 循环分管从上到下和从左到右的遍历

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深入理解前中后序​

二叉树遍历框架​

如何理解？​

后序遍历的特殊之处​

层序遍历​