Day1.线索化二叉树

2023-10-27

线索二叉树基本介绍

        
1) n 个结点的二叉链表中含有 n+1
【公式 2n-(n-1)=n+1】 个空指针域。利用二叉链表中的空指针域,存放指向
该结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针(这种附加的指针称为"线索")
2) 这种加上了线索的二叉链表称为线索链表,相应的二叉树称为线索二叉树(Threaded BinaryTree)。根据线索性质
的不同,线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种
3) 一个结点的前一个结点,称为 前驱 结点
4) 一个结点的后一个结点,称为后继结点

 

!!!线索化二叉树每个节点都用上了左右指针,故一个节点左右指针连的要么是子节点要么是前驱或者后继,不可能滞空,故借此可以讨论情况。

1.前序线索化二叉树

public void turnToPre(ThreadedNode temp) {
    if(temp == null) {
        return ;
    }
    if(temp.left == null) {
        temp.left = pre;
        temp.leftType = true;
    }
    if(pre != null && pre.right == null) {
        pre.right = temp;
        pre.rightType = true;
    }
    pre = temp;
    //只有当类型为false时才进入,否则进入死循环
    if(!temp.leftType) {
        turnToPre(temp.left);
    }
    if(!temp.rightType) {
        turnToPre(temp.right);
    }
}

前序遍历线索化二叉树

//前序遍历线索二叉树
public void preOrderThreaded() {
    ThreadedNode temp = root;
    while(temp != null) {
        System.out.print(temp.data + " ");
        //如果存在左子节点就往左走,否则往右走,此时右指针一定是前序遍历的下一个节点
        if(!temp.leftType) {
            temp = temp.left;
        }else {
            temp = temp.right;
        }
    }
}
 

2.中序线索化二叉树

public void turnToIn(ThreadedNode temp) {
    if(temp == null) {
        return ;
    }
    turnToIn(temp.left);
    
    if(temp.left == null) {
        temp.left = pre;
        temp.leftType = true;
    }
    if(pre != null && pre.right == null) {
        pre.right = temp;
        pre.rightType = true;
    }
    pre = temp;
    turnToIn(temp.right);
}


中序遍历线索化二叉树算法一

//中序遍历线索二叉树算法一
public void inOrderThreaded1() {
    ThreadedNode temp = root;
    while(temp != null) {
        while(!temp.leftType) {
            temp = temp.left;
        }

//此时temp指向第一个没有左子节点的节点,故他就是首先输出的节点
        System.out.print(temp.data + " ");

//此时tmep要么没有右子节点而右指针指向后继节点,即其父节点;要么就是有右子节点并指向它,此时就不能直接输出而需要判断该右子节点有没有左子节点了。
        while(temp.rightType) {
            temp = temp.right;
            System.out.print(temp.data + " ");
        }
        temp = temp.right;
    }
}


中序遍历线索化二叉树算法二

//中序遍历线索二叉树算法二
public void inOrderThreaded2() {
    ThreadedNode temp = root;
    while(temp != null) {
        if(!temp.leftType) {
            temp = temp.left;
            
        }else {
            System.out.print(temp.data + " ");
            //如果temp的右指针是线索指针,则需要先走一步,否则会陷入死循环
            if(temp.rightType) {
                temp = temp.right;
                System.out.print(temp.data + " ");
            }
            temp = temp.right;
        }
    }
}
 

3后序线索化二叉树

//转化为后序线索二叉树
  
    public void turnToPost(ThreadedNode temp) {
        if(temp == null) {
            return ;
        }
        turnToPost(temp.left);
        turnToPost(temp.right);
        if(temp.left == null) {
            temp.left = pre;
            temp.leftType = true;
        }
        if(pre != null && pre.right == null) {
            pre.right = temp;
            pre.rightType = true;
        }
        pre = temp;
    }

后序遍历线索化二叉树

/**
     * 后续线索化遍历
     */
    public void threadedListPost(){
        MyThreadedNode node = root;
        //找到第一个线索化的结点
        while(node!=null && node.getLeftType()==0){
            node = node.getLeft();
        }
        while(node!=null){
            //后继已经线索化的直接打印
            if(node.getRightType()==1){
                System.out.println(node);
                preNode = node;
                node = node.getRight();
            }else{
                //这是一个子树的根节点,此时要区分:
                //如果当前结点的右子节点是前一个被打印结点,即右子树回调的,则直接打印
                if(node.getRight()==preNode){
                    System.out.println(node);      
                    if(node==root){
                        return;
                    }
                    preNode = node;                    
                    node = node.getParent();
                }else {     

//如果当前结点的右子节点不是前一个被打印结点,则是左子树回调回到的父节点,则去他的右子树继续循环         
                    node = node.getRight();
                    while(node!=null && node.getLeftType()==0){
                        node = node.getLeft();
                    }
                }
            }
        }
    }

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