本文转载自http://blog.csdn.net/fightforyourdream/article/details/16843303
题目：
1. 前序、中序、后序遍历二叉树
2. 层序遍历二叉树
3. 获得二叉树的深度
4. 获得二叉树的节点个数
5. 判断两棵二叉树是否为相同的二叉树
6. 判断二叉树是否为平衡二叉树
7. 获得二叉树的叶子节点个数
8. 获得二叉树第K层上的节点个数
9. 将二叉查找树变为有序的双向链表
10. 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点
11. 求二叉树两个节点之间的最大距离
12. 求从根节点出发到node的路径path
13. 根据两个遍历序列重建二叉树
14. 判断二叉树是否为完全二叉树
15.判断二叉树B是不是二叉树A的子结构
16.二叉树的镜像
17.判断一个序列是否是二叉搜索树的后序遍历序列
18.求二叉树中和为某一值的路径
代码如下：
二叉树的基本组成：
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
public TreeNode(int val) {
this.val = val;
}
}测试主方法：
import java.util.*;
/**
* 二叉树题目汇总
*
* 1、前序、中序、后序遍历二叉树，preOrder1，preOrder2,inOrder1,inOrder2,postOrder1,postOrder2
* 2、层序遍历二叉树，levelOrder1,levelOrder2
* 3、获得二叉树的深度，getDepth
* 4、获得二叉树的节点个数，getNodesNum
* 5、判断两棵二叉树是否为相同的二叉树，isSameTree
* 6、判断二叉树是否为平衡二叉树，isAVL
* 7、获得二叉树的叶子节点个数，getLeafNodeNum
* 8、获得二叉树第K层上的节点个数，getKthLevelNodesNum
* 9、将二叉查找树变为有序的双向链表，convertBST2DLL
* 10、求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点，getLastCommonParent
* 11、求二叉树两个节点之间的最大距离，getMaxDistance
* 12、求从根节点出发到node的路径path,getNodePath
* 13、根据两个遍历序列重建二叉树，rebuildBinaryTreeByPreAndIn,rebuildBinaryTreeByInAndPost
* 14、判断二叉树是否为完全二叉树，isCompleteBinaryTree
*/
@SuppressWarnings("All")
public class TreeDemo {
/*
1
/ 2 3
/ \ 4 5 6
*/
public static void main(String[] args) {
TreeNode r1 = new TreeNode(1);
TreeNode r2 = new TreeNode(2);
TreeNode r3 = new TreeNode(3);
TreeNode r4 = new TreeNode(4);
TreeNode r5 = new TreeNode(5);
TreeNode r6 = new TreeNode(6);
r1.left = r2;
r1.right = r3;
r2.left = r4;
r2.right = r5;
r3.right = r6;
// preOrder1(r1);
// System.out.println("前序遍历，递归");
// preOrder2(r1);
// System.out.println("前序遍历，迭代");
//
// inOrder1(r1);
// System.out.println("中序遍历，递归");
// inOrder2(r1);
// System.out.println("中序遍历，迭代");
// postOrder1(r1);
// System.out.println("后序遍历，递归");
// postOrder2(r1);
// System.out.println("后序遍历，迭代");
// levelOrder1(r1);
// System.out.println("层序遍历，迭代");
// levelOrder2(r1);
// System.out.println("层序遍历， 递归");
// System.out.println(getDepth1(r1));
// System.out.println(getDepth2(r1));
System.out.println(getNodesNum1(r1));
System.out.println(getNodesNum2(r1));
}
}以下分别是前序，中序，后序遍历二叉树的递归和迭代解法，具体思路在方法前有说明。
/**
* 前序遍历，递归解法
* （1）如果二叉树为空，空操作
* （2）如果二叉树不为空，访问根节点，前序遍历左子树，前序遍历右子树
*/
public static void preOrder1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
System.out.print(root.val + " ");
preOrder1(root.left);
preOrder1(root.right);
}/** * 前序遍历，迭代
* 用一个辅助stack，总是把右孩子放进栈
*/
public static void preOrder2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode cur = stack.pop(); //出栈顶元素
System.out.print(cur.val + " ");
// 关键点：要先压入右孩子，再压入左孩子，这样在出栈时会先打印左孩子再打印右孩子
if(cur.right != null) {
stack.push(cur.right);
}
if(cur.left != null) {
stack.push(cur.left);
}
}
}
/**
* 中序遍历，递归
*/
public static void inOrder1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
inOrder1(root.left);
System.out.print(root.val + " ");
inOrder1(root.right);
}
/**
* 中序遍历迭代解法 ，用栈先把根节点的所有左孩子都添加到栈内，
* 然后输出栈顶元素，再处理栈顶元素的右子树
* http://www.youtube.com/watch?v=50v1sJkjxoc
*
* 还有一种方法能不用递归和栈，基于线索二叉树的方法，较麻烦以后补上
* http://www.geeksforgeeks.org/inorder-tree-traversal-without-recursion-and-without-stack/
*/
public static void inOrder2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode cur = root;
while (true) {
while (cur != null) { // 先添加一个非空节点所有的左孩子到栈
stack.push(cur);
cur = cur.left;
}
if(stack.isEmpty()) {
break;
}
// 因为此时已经没有左孩子了，所以输出栈顶元素
cur = stack.pop();
System.out.print(cur.val + " ");
cur = cur.right;
}
}
/**
* 后序遍历，递归
*/
public static void postOrder1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
postOrder1(root.left);
postOrder1(root.right);
System.out.print(root.val + " ");
} /**
* 后序遍历，迭代
* 需要用到两个栈，分别将左子树和右子树压入栈1，再取出第一个栈中的元素存放到栈2中，完成后序遍历的逆序输出
* @param root
*/
public static void postOrder2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
Stack<TreeNode> out = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode cur = stack.pop();
out.push(cur);
if(cur.left != null) {
stack.push(cur.left);
}
if(cur.right != null) {
stack.push(cur.right);
}
}
while (!out.isEmpty()) {
System.out.print(out.pop().val + " ");
}
}分别采用迭代和递归的方法来分层遍历二叉树
/**
* 分层遍历二叉树（按层次从上往下，从左往右）迭代
* 相当于广度优先搜索，使用队列实现。队列初始化，将根节点压入队列。当队列不为空，进行如下操作：弹出一个节点
*/
public static void levelOrder1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode cur = queue.removeFirst();
System.out.print(cur.val + " ");
if(cur.left != null) {
queue.add(cur.left);
}
if(cur.right != null) {
queue.add(cur.right);
}
}
} /**
* 层序遍历，递归
* 很少有人会用递归去做level traversal
* 基本思想是用一个大的ArrayList，里面包含了每一层的ArrayList。
* 大的ArrayList的size和level有关系
*
* 这是我目前见到的最好的递归解法！
* http://discuss.leetcode.com/questions/49/binary-tree-level-order-traversal#answer-container-2543
*/
public static void levelOrder2(TreeNode root) {
ArrayList<ArrayList<Integer>> ret = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
dfs(root, 0, ret);
System.out.print(ret);
}
public static void dfs(TreeNode root, int level, ArrayList<ArrayList<Integer>> ret) {
if(root == null) {
return;
}
if(level >= ret.size()) {
ret.add(new ArrayList<Integer>());
}
ret.get(level).add(root.val); //把节点值加入到表示那一层的list集合中
dfs(root.left, level+1, ret);
dfs(root.right, level+1, ret);
}获得二叉树深度的递归和迭代解法：
/**
* 求二叉树的深度（高度） 递归解法： O(n)
* （1）如果二叉树为空，二叉树的深度为0
* （2）如果二叉树不为空，二叉树的深度 = max(左子树深度， 右子树深度) + 1
*/
public static int getDepth1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return 0;
}
int left = getDepth1(root.left);
int right = getDepth1(root.right);
return Math.max(left, right)+1;
} /**
* 求二叉树的深度（高度） 迭代解法： O(n)
* 基本思想同LevelOrder，还是用一个Queue
*/
public static int getDepth2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return 0;
}
int depth = 0;
int currentLevelNodes = 1; //当前层的节点数
int nextLevelNodes = 0; //下一层的节点数
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode cur = queue.removeFirst(); //从队头位置开始移除
currentLevelNodes--; //当前层数节点减1
if(cur.left != null) { //当前节点有左子节点，加入队列中
queue.add(cur.left);
nextLevelNodes++; //并将下一层节点数加1
}
if(cur.right != null) {
queue.add(cur.right);
nextLevelNodes++;
}
if(currentLevelNodes == 0) { //如果处理完当前层的所有节点
depth++; //深度加1
currentLevelNodes = nextLevelNodes; //初始化当前层为下一层
nextLevelNodes = 0;
}
}
return depth;
}递归：
/**
* 二叉树的节点个数，递归
*/
public static int getNodesNum1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return 0;
}
int left = getNodesNum1(root.left);
int right = getNodesNum1(root.right);
return left + right + 1;
} /**
* 二叉树的节点个数，迭代
* java用LinkedList来模拟queue的用法
*/
public static int getNodesNum2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return 0;
}
int count = 1;
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode cur = queue.removeFirst();
if(cur.left != null) {
queue.add(cur.left);
count++;
}
if(cur.right != null) {
queue.add(cur.right);
count++;
}
}
return count;
} /**
* 判断两颗二叉树是否为相同的二叉树,递归
*/
public static boolean isSameTree1(TreeNode r1, TreeNode r2) {
// 如果两棵二叉树都为空，返回真
if(r1 == null && r2 == null) {
return true;
}
// 如果两棵二叉树一棵为空，另一棵不为空，返回假
else if(r1 == null || r2 == null) {
return false;
}
if(r1.val != r2.val) {
return false;
}
boolean left = isSameTree1(r1.left, r2.left); //分别比较左子树和右子树是否相等
boolean right = isSameTree1(r1.right, r2.right);
return left && right;
} /**
* 判断两颗二叉树是否相同，迭代解法
* 分别用两个栈来存储两棵树，采用前序遍历的方法依次比较两颗二叉树的各个节点的值是否相等，
* 如果不相等直接返回空，相等就继续将后面的节点入栈
*/
public static boolean isSameTree2(TreeNode r1, TreeNode r2) {
if(r1 == null && r2 == null) {
return true;
}
else if(r1 == null || r2 == null) {
return false;
}
Stack<TreeNode> s1 = new Stack<>();
Stack<TreeNode> s2 = new Stack<>();
s1.add(r1);
s2.add(r2);
while (!s1.isEmpty() && !s2.isEmpty()) {
TreeNode n1 = s1.pop();
TreeNode n2 = s2.pop();
if(n1 == null && n2 == null) {
continue;
}
else if(n1!=null && n2 != null && n1.val == n2.val) {
s1.push(n1.right);
s1.push(n1.left);
s2.push(n2.right);
s2.push(n2.left);
}
else {
return false;
}
}
return true;
} /**
* 判断二叉树是不是平衡二叉树 递归解法：
* （1）如果二叉树为空，返回真
* （2）如果二叉树不为空，如果左子树和右子树都是AVL树并且左子树和右子树高度相差不大于1，返回真，其他返回假
*/
public static boolean isAVL(TreeNode root) {
if(root == null) {
return true;
}
if(Math.abs(getDepth1(root.left) - getDepth1(root.right)) > 1) {
return false;
}
return isAVL(root.left) && isAVL(root.right);
} /**
* 求二叉树中叶子节点的个数，递归
*/
public static int getLeafNodeNum1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return 0;
}
if(root.left == null && root.right == null) {
return 1;
}
return getLeafNodeNum1(root.left) + getLeafNodeNum1(root.right);
} /**
* 求二叉树中叶子节点的个数，迭代
* 基于层序遍历的思想
*/
public static int getLeafNodeNum2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return 0;
}
int count = 0;
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode cur = queue.removeFirst();
if(cur.left == null && cur.right == null) {
count++;
}
if(cur.left != null) {
queue.add(cur.left);
}
if(cur.right != null) {
queue.add(cur.right);
}
}
return count;
} /**
* 求二叉树第K层节点的个数
* （1）如果二叉树为空或者k<1返回0
* （2）如果二叉树不为空并且k==1，返回1
* （3）如果二叉树不为空且k>1，返回root左子树中k-1层的节点个数与root右子树k-1层节点个数之和
*
* 求以root为根的k层节点数目 等价于 求以root左孩子为根的k-1层（因为少了root那一层）节点数目 加上
* 以root右孩子为根的k-1层（因为少了root那一层）节点数目
*
* 所以遇到树，先把它拆成左子树和右子树，把问题降解
*/
public static int getKthLevelNodesNum1(TreeNode root, int k) {
if(root == null || k < 1) {
return 0;
}
if(k == 1) {
return 1;
}
int left = getKthLevelNodesNum1(root.left, k-1); //求root左子树的k-1层节点数
int right = getKthLevelNodesNum1(root.right, k-1);
return left+right;
} /**
* 求二叉树第K层节点数目，迭代
* 利用层序遍历的思想
*/
public static int getKthLevelNodesNum2(TreeNode root, int k) {
if(root == null || k < 1) {
return 0;
}
if(k == 1) {
return 1;
}
LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
int currentLevelNodes = 1;
int nextLevelNodes = 0;
int i = 1;
while (!queue.isEmpty() && i < k) {
TreeNode cur = queue.removeFirst(); //移除队头位置
currentLevelNodes--; //当前层节点数减1
if(cur.left != null) {
queue.add(cur.left);
nextLevelNodes++;
}
if(cur.right != null) {
queue.add(cur.right);
nextLevelNodes++;
}
if(currentLevelNodes == 0) {
currentLevelNodes = nextLevelNodes;
nextLevelNodes = 0;
i++;
}
}
return currentLevelNodes;
} /**
* 将二叉查找树变为有序的双向链表 要求不能创建新节点，只调整指针。
* 节点的左即为链表前一节点，右即为链表后一节点
* 递归解法：
* 参考了http://stackoverflow.com/questions/11511898/converting-a-binary-search-tree-to-doubly-linked-list#answer-11530016
* 感觉是最清晰的递归解法，但要注意递归完，root会在链表的中间位置，因此要手动
* 把root移到链表头或链表尾
*/
public static TreeNode convertBST2DLL1(TreeNode root) {
root = convertBST2DLLSub(root);
// root会在链表的中间位置，因此要手动把root移到链表头
while (root.left != null) {
root = root.left;
}
return root;
}
/**
* 递归转换二叉查找树为双向链表(DLL)
*/
public static TreeNode convertBST2DLLSub(TreeNode root) {
if(root == null || (root.left == null && root.right == null)) {
return root;
}
TreeNode tmp = null;
if(root.left != null) { //处理左子树
tmp = convertBST2DLLSub(root.left);
while (tmp.right != null) { //寻找最右节点
tmp = tmp.right;
}
tmp.right = root; //把左子树处理后结果和root连接
root.left = tmp;
}
if(root.right != null) { //处理右子树
tmp = convertBST2DLLSub(root.right);
while (tmp.left != null) { //寻找最左节点
tmp = tmp.left;
}
tmp.left = root; //把右子树处理后结果和root连接
root.right = tmp;
}
return root;
} /**
* 二叉查找树转换为双向链表，迭代解法
* 基本思想同中序遍历二叉树
*/
public static TreeNode convertBST2DLL2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return null;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
TreeNode cur = root; //指向当前正在处理的节点
TreeNode old = null; //前一节点
TreeNode head = null; //双向链表的头结点
while (true) {
while (cur != null) { //将所有左节点全部入栈
stack.push(cur);
cur = cur.left;
}
if(stack.isEmpty()) {
break;
}
//由于此时没有左孩子了，所以输出栈顶元素
cur = stack.pop();
if(old != null) {
old.right = cur;
}
if(head == null) { //第一个结点为双向链表头结点
head = cur;
}
old = cur; //更新old
cur = cur.right; //准备处理右子树
}
return head;
} /**
* 求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点
* 递归解法：
* （1）如果两个节点分别在根节点的左子树和右子树，则返回根节点
* （2）如果两个节点都在左子树，则递归处理左子树；如果两个节点都在右子树，则递归处理右子树
*/
public static TreeNode getLastCommonParent(TreeNode root, TreeNode n1, TreeNode n2) {
if(findNode(root.left, n1)) { //如果节点n1在树的左子树
if(findNode(root.right, n2)) { //节点n2在树的右子树
return root;
}
else { //节点n2也在左子树，则递归处理左子树
return getLastCommonParent(root.left, n1, n2);
}
}
else { //n1在右子树
if(findNode(root.left, n2)) {
return root;
}
else {
return getLastCommonParent(root.right, n1, n2);
}
}
}
//递归判断一个节点是否在树里
public static boolean findNode(TreeNode root, TreeNode n) {
if(root == null || n == null) {
return false;
}
if(root == n) {
return true;
}
//先尝试在左子树里查找
boolean found = findNode(root.left, n);
if(!found) { //如果不在左子树中
found = findNode(root.right, n); //在右子树中查找
}
return found;
} //求二叉树中两个节点的最低公共祖先节点，更加简便的递归方法
public static TreeNode getLastCommonParent1(TreeNode root, TreeNode n1, TreeNode n2) {
if(root == null) {
return null;
}
//如果两者有一个与root 相同
if(root.equals(n1) || root.equals(n2)) {
return root;
}
TreeNode commonInLeft = getLastCommonParent1(root.left, n1, n2);
TreeNode commonInRight = getLastCommonParent1(root.right, n1, n2);
//如果一个在左子树找到一个在右子树找到，则为root
if(commonInLeft != null && commonInRight != null) {
return root;
}
//其他情况要不然在左子树要不然在右子树
if(commonInLeft != null) {
return commonInLeft;
}
return commonInRight;
}/**
* 获取两个节点的最低公共祖先节点，复杂度比较低，也是面试官想看到的解法
* 算法思路：
* 1）分别获得一条从根节点到指定节点的路径，该过程需要辅助空间List来存放路径上的节点
* 2）求这两条路径的最后一个橡胶的节点即为题目想要找到的节点
* 得到两条路在最坏情况下的时间复杂度是O(n),通常情况下两条路径的长度是O(logn)
*/
public static TreeNode getLastCommonParent2(TreeNode root, TreeNode n1, TreeNode n2) {
if(root == null || n1 == null || n2 == null) {
return null;
}
ArrayList<TreeNode> path1 = new ArrayList<>();
getNodePath(root, n1, path1);
ArrayList<TreeNode> path2 = new ArrayList<>();
getNodePath(root, n2, path2);
return getCommonNode(path1, path2);
}
//获得两条路径的最后一个公共节点
public static TreeNode getCommonNode(List<TreeNode> path1, List<TreeNode> path2) {
int i = 0;
TreeNode res = null;
while (i < path1.size() && i < path2.size()) {
if(path1.get(i) == path2.get(i)) {
res = path1.get(i);
i++;
}
else {
break;
}
}
return res;
} /**
* 求二叉树中节点的最大距离 即二叉树中相距最远的两个节点之间的距离。 (distance / diameter)
* 递归解法：
* （1）如果二叉树为空，返回0，同时记录左子树和右子树的深度，都为0
* （2）如果二叉树不为空，最大距离要么是左子树中的最大距离，要么是右子树中的最大距离，
* 要么是左子树节点中到根节点的最大距离+右子树节点中到根节点的最大距离，
*
* 同时记录左子树和右子树节点中到根节点的最大距离。
*
* http://www.cnblogs.com/miloyip/archive/2010/02/25/1673114.html
*
* 计算一个二叉树的最大距离有两个情况:
情况A: 路径经过左子树的最深节点，通过根节点，再到右子树的最深节点。
情况B: 路径不穿过根节点，而是左子树或右子树的最大距离路径，取其大者。
只需要计算这两个情况的路径距离，并取其大者，就是该二叉树的最大距离
*/
public static Result getMaxDistance(TreeNode root) {
if(root == null) {
Result empty = new Result(0, -1); // 目的是让调用方 +1 后，把当前的不存在的 (NULL) 子树当成最大深度为 0
return empty;
}
//计算出左右子树分别最大距离
Result lmd = getMaxDistance(root.left);
Result rmd = getMaxDistance(root.right);
Result res = new Result();
res.maxDepth = Math.max(lmd.maxDepth, rmd.maxDepth)+1; //计算最大深度
//取情况A和情况B中较大值
res.maxDistance = Math.max(lmd.maxDepth+rmd.maxDepth, Math.max(lmd.maxDistance, rmd.maxDistance));
return res;
}
private static class Result {
int maxDistance;
int maxDepth;
public Result() {
}
public Result(int maxDistance, int maxDepth) {
this.maxDistance = maxDistance;
this.maxDepth = maxDepth;
}
} /**
* 把从根节点出发到node节点的路径所有经过的节点添加到路径path中
*/
public static boolean getNodePath(TreeNode root, TreeNode node, ArrayList<TreeNode> path) {
if(root == null) {
return false;
}
path.add(root); //先将根节点添加到路径中
if(root == node) {
return true;
}
boolean found = getNodePath(root.left, node, path); //在左子树中找node节点
if(!found) { //左子树中没有node节点，在右子树中查找
found = getNodePath(root.right, node, path);
}
if(!found) { //如果左右子树中都不存在node节点，则将之前加到path中的root节点删除
path.remove(root);
}
return found;
} /**
* 根据前序遍历序列和中序遍历序列重建二叉树
*/
public static TreeNode rebuildBinaryTreeByPreAndIn(List<TreeNode> preOrder, List<TreeNode> inOrder) {
TreeNode root = null; //定义二叉树根节点
List<TreeNode> leftPreOrder; //左子树前序遍历序列
List<TreeNode> rightPreOrder; //右子树前序遍历序列
List<TreeNode> leftInOrder; //左子树中序遍历序列
List<TreeNode> rightInOrder; //右子树中序遍历序列
int preNum = 0;
int inNum = 0;
if((!preOrder.isEmpty()) && (!inOrder.isEmpty())) {
root = preOrder.get(0); //前序遍历的第一个节点即为根节点
//根据root的位置，可以确定inOrder左边的是左子树序列，右边的是右子树序列
inNum = inOrder.indexOf(root); //找到root在inOrder中的位置
leftInOrder = inOrder.subList(0, inNum); //左子树中序遍历序列
rightInOrder = inOrder.subList(inNum+1, inOrder.size()); //右子树中序遍历序列
preNum = leftInOrder.size(); //前序序列的分割点
leftPreOrder = preOrder.subList(1, preNum+1);
rightPreOrder = preOrder.subList(preNum+1, preOrder.size());
root.left = rebuildBinaryTreeByPreAndIn(leftPreOrder, leftInOrder); // root的左子树就是preorder和inorder的左侧区间而形成的树
root.right = rebuildBinaryTreeByPreAndIn(rightPreOrder, rightInOrder);
}
return root;
} /**
* 根据中序和后序遍历序列重建二叉树
*/
public static TreeNode rebuildBinaryTreeByInAndPost(List<TreeNode> inOrder, List<TreeNode> postOrder) {
TreeNode root = null; //新建根节点
List<TreeNode> leftInOrder;
List<TreeNode> rightInOrder;
List<TreeNode> leftPostOrder;
List<TreeNode> rightPostOrder;
int inNum = 0;
int postNum = 0;
if((inOrder.size() != 0) && (postOrder.size() != 0)) {
root = postOrder.get(postOrder.size()-1); //后序遍历序列的最后一个节点即为根节点
//由root节点的位置可以分割中序遍历序列
inNum = inOrder.indexOf(root);
leftInOrder = inOrder.subList(0, inNum);
rightInOrder = inOrder.subList(inNum+1, inOrder.size());
postNum = leftInOrder.size(); //后序遍历序列的左右子树分割点
leftPostOrder = postOrder.subList(0, postNum);
rightPostOrder = postOrder.subList(postNum, postOrder.size());
root.left = rebuildBinaryTreeByInAndPost(leftInOrder, leftPostOrder);
root.right = rebuildBinaryTreeByInAndPost(rightInOrder, rightPostOrder);
}
return root;
} /**
* 判断二叉树是否为完全二叉树，迭代
* 若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，
第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。
有如下算法，按层次（从上到下，从左到右）遍历二叉树，当遇到一个节点的左子树为空时，
则该节点右子树必须为空，且后面遍历的节点左右子树都必须为空，否则不是完全二叉树。
*/
public static boolean isCompleteBinaryTree1(TreeNode root) {
if(root == null) {
return false;
}
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.add(root);
boolean mastHaveNoChild = false;
boolean result = false;
while (!queue.isEmpty()) {
TreeNode cur = queue.remove(); //队列先进先出
if(mastHaveNoChild){ // 已经出现了有空子树的节点了，后面出现的必须为叶节点（左右子树都为空）
if(cur.left != null || cur.right != null) {
result = false;
break;
}
}
else {
if(cur.left == null && cur.right != null) { //如果左子树为空，右子树非空则说明不是完全二叉树
result = false;
break;
}
else if(cur.left != null && cur.right == null) { //如果左子树非空，右子树为空，则左子节点不能有左右子树
mastHaveNoChild = true;
queue.add(cur.left);
}
else if(cur.left != null && cur.right != null) { //如果左右子孩子都非空，则加入队列继续循环
queue.add(cur.left);
queue.add(cur.right);
}
else { // 如果左右子树都为空，则后面的必须也都为空子树
mastHaveNoChild = true;
}
}
}
return result;
} /**
* 判断二叉树是否是完全二叉树，递归解法
*/
public static boolean isCompleteBinaryTree2(TreeNode root) {
return isCompleteTree(root).height != -1;
}
public static Pair isCompleteTree(TreeNode root) {
if(root == null) {
return new Pair(0, true);
}
Pair left = isCompleteTree(root.left);
Pair right = isCompleteTree(root.right);
//如果左树是满树，且左右子树同高度，则是唯一可能形成满树（右树也是满树）的情况
if(left.isFull && left.height == right.height) {
return new Pair(1+left.height, right.isFull);
}
//左树非满，但右树是满树，且左树比右树高度高1
if(right.isFull && left.height == right.height +1) {
return new Pair(left.height+1, false);
}
//其他情况都不是完全二叉树
return new Pair(-1, false);
}
private static class Pair {
int height; //树的高度
boolean isFull; //是否是满树
public Pair(int height, boolean isFull) {
this.height = height;
this.isFull = isFull;
}
} /**
* 两颗二叉树A,B，判断B是不是A的子树
*
* 解题思路：
* 1）在树A中找到树B的根节点值一样的节点R
* 2）判断A中以R为根节点的子树是不是包含和树B一样的结构
*/
public static boolean isSubTree(TreeNode root1, TreeNode root2) {
boolean result = false;
if(root1 != null && root2 != null) { //两颗二叉树都不为空的时候
//如果在A中找到和B的根节点值相同的节点R，则调用doseTree1HasTree2做第二步判断
if(root1.val == root2.val) {
result = doseTree1HasTree2(root1, root2);
}
//如果在A中没有找到和B的根节点相同的节点R，则递归遍历左右子树寻找
if(!result) {
result = isSubTree(root1.left, root2);
}
if(!result) {
result = isSubTree(root1.right, root2);
}
}
return result;
}
//第二步，判断A中以R为根节点的子树是不是和树B有相同的结构
public static boolean doseTree1HasTree2(TreeNode root1, TreeNode root2) {
//这里一定是root2的判断在前，若先判断root1则可能会出现root1和root2都为空的情况，此时返回的是false答案将会是错误的，所以一定要先判断root2
if(root2 == null) {
return true;
}
if(root1 == null) {
return false;
}
if(root1.val != root2.val) {
return false;
}
//递归判断他们左右子节点的值是否相同
return doseTree1HasTree2(root1.left, root2.left) &&
doseTree1HasTree2(root1.right, root2.right);
} /**
* 求一棵二叉树的镜像
*
* 解题过程：（递归）
* 先前序遍历这棵树的每个节点，如果遍历到的节点有子节点，则交换两个子节点（同时也是交换了它的左右子树），
* 当交换完所有非叶子结点的子节点以后，就得到了树的镜像
* 该解法会破坏原二叉树的结构
*/
public static void mirrorTree(TreeNode root) {
//如果该树为空树或者是只有一个节点的树，则直接返回
if(root == null || (root.left == null && root.right == null)) {
return;
}
//交换左右子节点
TreeNode temp = root.left;
root.left = root.right;
root.right = temp;
if(root.left != null) { //如果左子节点存在
//递归遍历左子树
mirrorTree(root.left);
}
if(root.right != null) {
mirrorTree(root.right);
}
} /**
* 求一棵二叉树的镜像
*
* 迭代解法
* 仍然采用前序遍历的方法，用栈来实现
*/
public static void mirrorTree2(TreeNode root) {
if(root == null) {
return;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode cur = stack.pop();
TreeNode temp = cur.left;
cur.left = cur.right;
cur.right = temp;
if(cur.right != null) { //前序遍历，先压入右节点，再压入左节点
stack.push(cur.right);
}
if(cur.left != null) {
stack.push(cur.left);
}
}
}
//不改变原二叉树的迭代解法
public static TreeNode mirrorTree3(TreeNode root) {
if(root == null) {
return null;
}
TreeNode newRoot = new TreeNode(root.val);
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
Stack<TreeNode> newStack = new Stack<>();
stack.push(root);
newStack.push(newRoot);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode cur = stack.pop();
TreeNode newCur = newStack.pop();
if(cur.right != null) {
stack.push(cur.right);
newCur.left = new TreeNode(cur.right.val);
newStack.push(newCur.left);
}
if(cur.left != null) {
stack.push(cur.left);
newCur.right = new TreeNode(cur.left.val);
newStack.push(newCur.right);
}
}
return newRoot;
} /**
* 判断一个序列是否是二叉搜索树的后序遍历序列
*
* 根据后序遍历序列的规则，最后一个元素即根元素，比根元素小的是左子树，大的是右子树，然后递归判断
*
* @param start 起始索引下标
* @param end 结束索引下标
*/
public static boolean verifySequenceOfBST(int[] sequence, int start, int end) {
if(sequence == null || start < 0 || end <= 0) {
return false;
}
int root = sequence[end]; //根节点就是最后一个元素
//在二叉搜索树中左子树的节点都比右子树小
int i = 0;
for (; i < end; i++) {
if(sequence[i] > root) {
break;
}
}
//在二叉搜索树中右子树的节点大于根节点
int j = i; //右子树的第一个元素（序列中的元素）
for (; j < end; j++) {
if(sequence[j] < root) {
return false;
}
}
//判断左子树是不是二叉搜索树
boolean left = true;
i--;
if(i > 0) {
left = verifySequenceOfBST(sequence, 0, i);
}
//判断右子树是不是二叉搜索树
boolean right = true;
i++;
if(i < end) {
right = verifySequenceOfBST(sequence, i, end-1);
}
return (left && right);
} /**
* 求二叉树中和为某一值的路径
* 题目描述：从树的根节点开始往下一直到叶节点所经过的节点形成一条路径
*
* 解题思路：
* 用前序遍历的方式访问某一节点时，把该节点加入到路径上，并且累加该节点的值。
* 如果该节点为叶子节点并且路径中节点值的和刚好等于输入的整数，则当前路径符合要求，可以打印出来；
* 如果当前节点不是叶子节点，则继续访问它的子节点。
* 当前节点访问结束后，递归函数自动回到它的父节点。（实际可以用栈来满足）
* 因此在退出之前要在路径上删除当前节点，并且减去当前节点的值，以确保返回父节点时路径刚好是从根节点到父节点的路径
*/
public static void findPath(TreeNode root, int sum) {
if(root == null) {
return;
}
int currentSum = 0;
//用java里面LinkedList的add和removeLast方法实现栈的先进后出特性，这样方便和面打印路径
LinkedList<Integer> path = new LinkedList<>(); //用于存储路径
findPathTemp(root, sum, path, currentSum);
}
public static void findPathTemp(TreeNode root, int sum, LinkedList<Integer> path, int currentSum) {
currentSum += root.val;
path.addLast(root.val);
//如果是叶子节点，并且路径上节点值的和等于输入的整数
boolean isLeaf = false;
if(root.left == null && root.right == null) {
isLeaf = true;
}
if(currentSum == sum && isLeaf) {
System.out.println("A path is found:");
for (int i = 0; i < path.size(); i++) {
System.out.printf("%d\t", path.get(i));
}
System.out.println();
}
//如果不是叶子节点，则遍历它的子节点
if(root.left != null) {
findPathTemp(root.left, sum, path, currentSum);
}
if(root.right != null) {
findPathTemp(root.right, sum, path, currentSum);
}
//在返回父节点之前，在路径上删除当前节点
path.removeLast();
}原文：https://www.cnblogs.com/jerry-bk/p/10575328.html