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java中的二叉树是什么？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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定义
树是一种重要的非线性数据结构，直观地看，它是数据元素（在树中称为结点）按分支关系组织起来的结构，很象自然界中的树那样。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示。树在计算机领域中也得到广泛应用，如在编译源程序如下时，可用树表示源源程序如下的语法结构。又如在数据库系统中，树型结构也是信息的重要组织形式之一。一切具有层次关系的问题都可用树来描述。满二叉树，完全二叉树，排序二叉树。
深度优先遍历
一般我们深度优先遍历二叉树有三种最常见的顺序遍历：前序、中序、后序。
前序的遍历顺序为：访问根结点 -> 遍历左子树 -> 遍历右子树
中序的遍历顺序为：遍历左子树 -> 访问根结点 -> 遍历右子树
后序的遍历顺序为：遍历左子树 -> 遍历右子树 -> 访问根结点
注意这里的左右是整个子树，而不是一个结点，因为我们需要遍历整棵树，所以每次遍历都是按照这个顺序去执行，直到叶子结点。
举个例子，假如有如下二叉树：
前序遍历得到的序列就是 A - B - C - D - E
中序遍历得到的序列就是 B - A - D - C - E
后序遍历得到的序列就是 B - D - E - C - A
思路我们就用前序遍历来讲（非常不建议去人肉递归，至少我的脑子吃不消三层。。。）：
第一层递归：
先访问根结点，所以输出根结点 A，然后遍历左子树（L1），再遍历右子树（R1）；
第二层递归：
对于 L1，先访问根结点，所以输出此时的根结点 B，然后发现 B 的左右子树为空，结束递归；
对于 R1，先访问根结点，所以输出此时的根结点 C，然后遍历左子树（L2），再遍历右子树（R2）；
第三层递归：
对于 L2，先访问根结点，所以输出此时的根结点 D，然后发现 D 的左右子树为空，结束递归；
对于 R2，先访问根结点，所以输出此时的根结点 E，然后发现 E 的左右子树为空，结束递归；
前中后序特征
根据前中后序的定义，其实我们不难发现有如下特征：
• 前序的第一个一定是 root 节点，后序的最后一个一定是 root 节点
• 每种排序的左子树和右子树分布都是有规律的
• 对于每一个子树都遵循上面两个规律的树
这些特征也就是定义中对顺序的表现。
各种推导
这边列举一下对于二叉树的遍历最基本的几个算法题：
• 给定二叉树得出其前/中/后序遍历的序列；
• 根据前序和中序推导后序（或者推导整颗二叉树）；
• 根据后序和中序推导前序（或者推导整颗二叉树）；
对于二叉树的遍历，前面也讲过，通常采用递归来做，对于递归，有模版可以直接套用：
public void recur(int level, int param) {
// terminator
if (level > MAX_LEVEL) {
// process result
return;
}
// process current logic
process(level, param);
// drill down
recur(level+1, newParam);
// restore current status
}这个是我这两天看极客时间的算法训练营中超哥（覃超）讲到的比较实用的小技巧（这个模版对于新手特别好），遵循上面的三步骤（如果有局部变量需要释放或者额外处理则第四步去做）能比较有条理的写出递归代码。
这里拿根据前序和中序推导后序来举例：
先初始化两个序列：
int[] preSequence = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
int[] inSequence = {2, 3, 1, 6, 7, 8, 5, 9, 4};通过上面说到的几个特征，我们已经可以找到最小重复子问题了，每次递归
根据前序的第一个结点值去匹配中序中该结点值所在的索引 i，这样我们就能得到索引 i 的前后两部份分别对应左右子树，接着分别去遍历这两个左右子树，然后输出当前前序的第一个结点值，也就是根结点。
根据自顶向下的程序设计方法，我们可以先写出如下初始递归调用：
Listresult = new ArrayList<>(); preAndInToPost(0, 0, preSequence.length, preSequence, inSequence, result);
第一个参数表示前序序列的第一个元素索引；
第二个参数表示中序序列的第一个元素索引；
第三个参数表示序列长度；
第四个参数表示前序序列；
第五个参数表示后序序列；
第六个参数用于保存结果；
先来考虑终止条件是什么，也就是什么时候结束递归，当我们的根结点为空的时候终止，对应这里就是序列长度为零的时候。
if (length == 0) {
return;
}接着考虑处理逻辑，也就是找到索引 i：
int i = 0;
while (inSequence[inIndex + i] != preSequence[preIndex]) {
i++;
}然后开始向下递归：
preAndInToPost(preIndex + 1, inIndex, i, preSequence, inSequence, result); preAndInToPost(preIndex + i + 1, inIndex + i + 1, length - i - 1, preSequence, inSequence, result); result.add(preSequence[preIndex]);
因为推导的是后序序列，所以顺序如上，添加根结点的操作是在最后的。前三个参数如何得出来的呢，我们走一下第一次遍历就可以得出来。
前序序列的第一个结点 1 在中序序列中的索引为 2，此时
左子树的中序系列起始索引为总序列的第 1 个索引，长度为 2；
左子树的前序序列起始索引为总序列的第 2 个索引，长度为 2；
右子树的中序系列起始索引为总序列的第 3 个索引，长度为 length - 3；
右子树的前序序列起始索引为总序列的第 3 个索引，长度为 length - 3；
完整代码如下：
/** * 根据前序和中序推导后序 * * @param preIndex 前序索引 * @param inIndex 中序索引 * @param length 序列长度 * @param preSequence 前序序列 * @param inSequence 中序序列 * @param result 结果序列 */ private void preAndInToPost(int preIndex, int inIndex, int length, int[] preSequence, int[] inSequence, Listresult) { if (length == 0) { return; } int i = 0; while (inSequence[inIndex + i] != preSequence[preIndex]) { i++; } preAndInToPost(preIndex + 1, inIndex, i, preSequence, inSequence, result); preAndInToPost(preIndex + i + 1, inIndex + i + 1, length - i - 1, preSequence, inSequence, result); result.add(preSequence[preIndex]); }
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