基于递归的BFS(Level-order)

上篇中学习了二叉树的DFS深度优先搜索算法,这次学习另外一种二叉树的搜索算法:BFS,下面看一下它的概念:

有些抽象是不?下面看下整个的遍历过程的动画演示就晓得是咋回事啦:

了解其概念之后,下面看下如何实现它?在正式实现逐层遍历之前,需要解决一个问题,那就是:得知道该树有多少层,也就是树的深度如何计算,下面来解决这个问题:

还是基于上篇的搜索二叉树的代码进行实现:

public class BinarySearchTree {
    TreeNode root = null;

    class TreeNode{
      int value;
      int position;
      TreeNode left = null, right = null;
      TreeNode(int value, int position){ 
        this.value = value; 
        this.position = position; 
      }
    }

    public void add(int value, int position){
      if(root == null){//生成一个根结点
        root = new TreeNode(value, position);
      } else {
        //生成叶子结点
        add(value, position, root);
      }
    }

    private void add(int value, int position, TreeNode node){
      if(node == null)
        throw new RuntimeException("treenode cannot be null");
      if(node.value == value)
        return; //ignore the duplicated value
      if(value < node.value){
        if(node.left == null){
          node.left = new TreeNode(value, position);
        }else{
          add(value, position, node.left);
        }
      }else{
        if(node.right == null){
          node.right = new TreeNode(value, position);
        }else{
          add(value, position, node.right);
        }
      }
    }


    //打印构建的二叉搜索树
    static void printTreeNode(TreeNode node) {
      if(node == null)
        return;
      System.out.println("node:" + node.value);
      if(node.left != null) {
        printTreeNode(node.left);
      }
      if(node.right != null) {
        printTreeNode(node.right);
      }
    }

    //搜索结点
    public int search(int value){
      return search(value, root);
    }

    private int search(int value, TreeNode node){
      if(node == null)
        return -1; //not found
      else if(value < node.value){
        System.out.println("Searching left");
        return search(value, node.left);
      }
      else if(value > node.value){
        System.out.println("Searching right");
        return search(value, node.right);
      }
      else  
        return node.position;
    }

    //二叉树DFS遍历
    public void travel(){
      travel(root);
    }
    public void travel(TreeNode node){
      if(node == null)
        return;
      travel(node.left);
      travel(node.right);
      System.out.println(" " + node.value);
    }

    //二叉树的深度数
    public int depth(){
      return depth(root);
    }

    private int depth(TreeNode node){
      if(node == null)
        return 0;
      int leftDepth = depth(node.left);
      int rightDepth = depth(node.right);
      return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;
    }

    public static void main(String[] args) {
      BinarySearchTree bst = new BinarySearchTree();
      int a[] = { 5, 8, 3, 4, 1, 7, 6};
      for(int i = 0; i < a.length; i++){
        bst.add(a[i], i);    
      }

      System.out.println("Tree Depth:" + bst.depth());
    }

}

其上面搜索二叉树再贴一下,以便可以直观的可以查看:

编译运行:

下面来debug看一下程序看如何计算出树的深度的:

a、将root = TreeNode(5, 0)传给带参数的depth方法进行递归遍历。

Loop1:其参数node = TreeNode(5, 0)

  b、,条件不满足,执行步骤c;

  c、,int leftDepth = depth(node.left = TreeNode(3, 2)),继续递归左结点:

    cb、,条件不满足,执行步骤cc;

    cc、,int leftDepth = depth(node.left = TreeNode(1, 4)),继续递归左结点:

      ccb、,条件不满足,执行步骤ccc;

      ccc、,int leftDepth = depth(node.left = null),继续递归左结点:

        cccb、,条件满足退出返回leftDepth = 0,执行步骤ccd;
      ccd、,int rightDepth = depth(node.right = null),继续递归右结点:

        cccb、,条件满足退出返回rightDepth = 0,执行步骤cce;

      cce、,result = 1; 

    所以这时leftDepth = 1;  

    cd、,int rightDepth = depth(node.right = TreeNode(4, 3)),继续递归右结点:

      cdb、,条件不满足,执行步骤cdc;

      cdc、,int leftDepth = depth(node.left = null),继续递归左结点:

        cdcb、,条件满足退出返回leftDepth = 0,执行步骤cdd;
      cdd、,int rightDepth = depth(node.right = null),继续递归右结点:

        cddb、,条件满足退出返回rightDepth = 0,执行步骤cde;

      cde、,result = 1; 
    所以这时leftDepth = 1;

    ce、,result = max(1, 1) + 1 = 2;

  所以这时leftDepth = 2;

  d、,int rightDepth = depth(node.right = TreeNode(8, 1)),继续递归右结点:

    db、,条件不满足,执行步骤dc;

    dc、,int leftDepth = depth(node.left = TreeNode(7, 5)),继续递归左结点:

      dcb、,条件不满足,执行步骤dcc;

      dcc、,int leftDepth = depth(node.left = TreeNode(6, 6)),继续递归左结点:

        dccb、,条件不满足,执行步骤dccc;

        dccc、,int leftDepth = depth(node.left = null),继续递归左结点:
          dcccb、,条件满足退出返回leftDepth = 0,执行步骤dccd;

        dccd、,int rightDepth = depth(node.right = null),继续递归右结点:

          dccdb、,条件满足退出返回rightDepth = 0,执行步骤dcce; 

        dcce、,result = max(0, 0) + 1 = 1;

      所以这时leftDepth = 1;  

      dcd、,int rightDepth = depth(node.right = null),继续递归右结点:

        dcdb、,条件满足退出返回rightDepth = 0,执行步骤dce;

      dce、,result = max(1, 0) + 1 = 2; 

    所以这时leftDepth = 2;

    dd、,int rightDepth = depth(node.right = null),继续递归右结点:

      ddb、,条件满足退出返回rightDepth = 0,执行步骤de;

    所以这时rightDepth = 0;

    de、,result = max(2, 0) + 1 = 3;

  所以这时rightDepth = 3;

  e、,result = max(2,3) + 1 = 4,所以最终此树的深度为4!

总结其实现思路:

1、递归的边界结束条件是传过来的节点为空了。

2、递归左结点的深度

3、递归右结点的深度

4、总结点的深度为左结点的深度+右结点的深度+1

上面已经实现了树的深度的计算,接下来则是利用DFS来将二叉树进行遍历啦,先上代码:

public class BinarySearchTree {
    TreeNode root = null;

    class TreeNode{
      int value;
      int position;
      TreeNode left = null, right = null;
      TreeNode(int value, int position){ 
        this.value = value; 
        this.position = position; 
      }
    }

    public void add(int value, int position){
      if(root == null){//生成一个根结点
        root = new TreeNode(value, position);
      } else {
        //生成叶子结点
        add(value, position, root);
      }
    }

    private void add(int value, int position, TreeNode node){
      if(node == null)
        throw new RuntimeException("treenode cannot be null");
      if(node.value == value)
        return; //ignore the duplicated value
      if(value < node.value){
        if(node.left == null){
          node.left = new TreeNode(value, position);
        }else{
          add(value, position, node.left);
        }
      }else{
        if(node.right == null){
          node.right = new TreeNode(value, position);
        }else{
          add(value, position, node.right);
        }
      }
    }


    //打印构建的二叉搜索树
    static void printTreeNode(TreeNode node) {
      if(node == null)
        return;
      System.out.println("node:" + node.value);
      if(node.left != null) {
        printTreeNode(node.left);
      }
      if(node.right != null) {
        printTreeNode(node.right);
      }
    }

    //搜索结点
    public int search(int value){
      return search(value, root);
    }

    private int search(int value, TreeNode node){
      if(node == null)
        return -1; //not found
      else if(value < node.value){
        System.out.println("Searching left");
        return search(value, node.left);
      }
      else if(value > node.value){
        System.out.println("Searching right");
        return search(value, node.right);
      }
      else  
        return node.position;
    }

    //二叉树DFS遍历
    public void travel(){
      travel(root);
    }
    public void travel(TreeNode node){
      if(node == null)
        return;
      travel(node.left);
      travel(node.right);
      System.out.println(" " + node.value);
    }

    //二叉树的深度数
    public int depth(){
      return depth(root);
    }

    private int depth(TreeNode node){
      if(node == null)
        return 0;
      int leftDepth = depth(node.left);
      int rightDepth = depth(node.right);
      return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;
    }

    //二叉树的BFS遍历
    public void levelOrder(){
      int depth = depth();
      for(int level = 0; level < depth; level ++){
        printLevel(root, level);
        System.out.println("\n-------------------");
      }
    }
    private void printLevel(TreeNode node, int level){
      if(node == null)
        return;
      if(level == 0){
        System.out.print(" " + node.value);
      }else{
        printLevel(node.left, level - 1);
        printLevel(node.right, level - 1);
      }
    }

    public static void main(String[] args) {
      BinarySearchTree bst = new BinarySearchTree();
      int a[] = { 5, 8, 3, 4, 1, 7, 6};
      for(int i = 0; i < a.length; i++){
        bst.add(a[i], i);    
      }

      System.out.println("Tree Depth:" + bst.depth());
      bst.levelOrder();
    }

}

编译运行:

下面再来debug一下其利用递归来BFS遍历的整个过程:

a、depth = 4

b、根据树的层次依次进行遍历打印,具体如下:

  Loop1:level = 0,level < 4条件为真,进入循环体:

    ①、递归打印第一层的所有结点:printLevel(root = TreeNode(5, 0), 0):

      c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

      d、条件为真,直接打印"5"【level=0表示当前就是要打印的结点,因为每递归一次层会递减一,等到指定层也就减为0了】

    ②、打印一个分隔行以便结果可以看起来比较直观。"-------------------"

    level = level + 1 = 1;

  Loop2:level = 1,level < 4条件为真,进入循环体:

    ①、递归打印第一层的所有结点:printLevel(root = TreeNode(5, 0), 1):

      c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

      d、条件为假,继续执行e;

      e、分别递归左右结点:

        ①、printLevel(node.left = TreeNode(3, 2), 0);

          c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

          d、条件为真,直接打印"3";

        ②、printLevel(node.right = TreeNode(8, 1), 0);

          c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

          d、条件为真,直接打印"8";

    ②、打印一个分隔行以便结果可以看起来比较直观。"-------------------"

    level = level + 1 = 2;

  Loop3:level = 2,level < 4条件为真,进入循环体:

    ①、递归打印第一层的所有结点:printLevel(root = TreeNode(5, 0), 2):

      c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

      d、条件为假,继续执行e;

      e、分别递归左右结点:

        ①、printLevel(node.left = TreeNode(3, 2), 1);

          c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

          d、条件为假,继续执行e;

          e、分别递归左右结点:
            ①、printLevel(node.left = TreeNode(1, 4), 0);   

              c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

              d、条件为真,直接打印"1";

            ②、printLevel(node.right = TreeNode(4, 3), 0);

              c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

              d、条件为真,直接打印"4";

        ②、printLevel(node.right = TreeNode(8, 1), 1);

          c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

          d、条件为假,继续执行e;

          e、分别递归左右结点:
            ①、printLevel(node.left = TreeNode(7, 5), 0);   

              c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

              d、条件为真,直接打印"7";

            ②、printLevel(node.right = null);

              c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。

    ②、打印一个分隔行以便结果可以看起来比较直观。"-------------------"

    level = level + 1 = 3;

  Loop4:level = 3,level < 4条件为真,进入循环体:

    ①、递归打印第一层的所有结点:printLevel(root = TreeNode(5, 0), 3):

      c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

      d、条件为假,继续执行e;

      e、分别递归左右结点:

        ①、printLevel(node.left = TreeNode(3, 2), 2);

          c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

          d、条件为假,继续执行e;

          e、分别递归左右结点:
            ①、printLevel(node.left = TreeNode(1, 4), 1);   

              c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

              d、条件为假,继续执行e;

              e、分别递归左右结点:

                ①、printLevel(node.left = null, 0);

                  c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。

                ②、printLevel(node.right = null, 0);    

                  c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。            

            ②、printLevel(node.right = TreeNode(4, 3), 1);

              c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

              d、条件为假,继续执行e;

              e、分别递归左右结点:

                ①、printLevel(node.left = null, 0);

                  c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。

                ②、printLevel(node.right = null, 0);    

                  c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。  

        ②、printLevel(node.right = TreeNode(8, 1), 2);

          c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

          d、条件为假,继续执行e;

          e、分别递归左右结点:
            ①、printLevel(node.left = TreeNode(7, 5), 1);   

              c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

              d、条件为假,继续执行e;

              e、分别递归左右结点:

                ①、printLevel(node.left = TreeNode(6, 6), 0);   

                  c、判断node是否为null,条件为假,继续执行d;

                  d、条件为真,直接打印"6";

                ②、printLevel(node.right = null);

                  c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。

            ②、printLevel(node.right = null);

              c、判断node是否为null,条件为真,直接返回递归结束。

    ②、打印一个分隔行以便结果可以看起来比较直观。"-------------------"

    level = level + 1 = 4;

  Loop5:level = 4,level < 4条件为假,结束循环。

总结其实现思路:

1、首先获得树的层数,然后进行逐层打印。

2、每层打印时,都是从根节点开始来遍历的【很显示这种做法不是很高效,这节先学一种,未来会有更高效的做法】

3、在递归函数中有三个条件:

  a、如果当前节点是null,则直接返回递归结束。

  b、如果当前的层数为0,那证明就是要打印的层,则直接打印当前节点。

  c、以上两个条件都不满足,则说明该结点还有子结点,于是乎分别再次递归它的左结点和右结点,并且将层数减一。

 

下面来分析一下它的时间复杂度:

实际上整个算法是比较低效的,而上面的时间复杂度是O(n^2)级别的,未来会有更高效的O(n)线性级别的算法待学习,加油! 

posted on 2017-07-31 13:55  cexo  阅读(4346)  评论(0编辑  收藏  举报

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