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定义一个结点类：
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public class Node {
private int value;
private Node leftNode;
private Node rightNode;
public Node getRightNode() {
return rightNode;
}
public void setRightNode(Node rightNode) {
this.rightNode = rightNode;
}
public int getValue() {
return value;
}
public void setValue(int value) {
this.value = value;
}
public Node getLeftNode() {
return leftNode;
}
public void setLeftNode(Node leftNode) {
this.leftNode = leftNode;
}
}
初始化结点树：
public void initNodeTree()
{
int nodeNumber;
HashMapString, Integer map = new HashMapString, Integer();
Node nodeTree = new Node();
Scanner reader = new Scanner(System.in);
nodeNumber = reader.nextInt();
for(int i = 0; i nodeNumber; i++) {
int value = reader.nextInt();
String str = reader.next();
map.put(str, value);
}
if (map.containsKey("#")) {
int value = map.get("#");
nodeTree.setValue(value);
setChildNode(map, value, nodeTree);
}
preTraversal(nodeTree);
}
private void setChildNode(HashMapString, Integer map, int nodeValue, Node parentNode) {
int value = 0;
if (map.containsKey("L" + nodeValue)) {
value = map.get("L" + nodeValue);
Node leftNode = new Node();
leftNode.setValue(value);
parentNode.setLeftNode(leftNode);
setChildNode(map, value, leftNode);
}
if (map.containsKey("R" + nodeValue)) {
value = map.get("R" + nodeValue);
Node rightNode = new Node();
rightNode.setValue(value);
parentNode.setRightNode(rightNode);
setChildNode(map, value, rightNode);
}
}
前序遍历该结点树：
public void preTraversal(Node nodeTree) {
if (nodeTree != null) {
System.out.print(nodeTree.getValue() + "\t");
preTraversal(nodeTree.getLeftNode());
preTraversal(nodeTree.getRightNode());
}
}
计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树。通常子树的根被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用作二叉查找树和二叉堆或是二叉排序树。
二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2的 i -1次方个结点；深度为k的二叉树至多有2^(k) -1个结点；对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数(即叶子结点数)为n0，度为2的结点数为n2，则n0 = n2 + 1。
树是由一个或多个结点组成的有限集合，其中：
⒈必有一个特定的称为根(ROOT)的结点；
二叉树
⒉剩下的结点被分成n=0个互不相交的集合T1、T2、......Tn，而且， 这些集合的每一个又都是树。树T1、T2、......Tn被称作根的子树(Subtree)。
树的递归定义如下：（1）至少有一个结点（称为根）（2）其它是互不相交的子树
1.树的度——也即是宽度，简单地说，就是结点的分支数。以组成该树各结点中最大的度作为该树的度，如上图的树，其度为2;树中度为零的结点称为叶结点或终端结点。树中度不为零的结点称为分枝结点或非终端结点。除根结点外的分枝结点统称为内部结点。
2.树的深度——组成该树各结点的最大层次。
3.森林——指若干棵互不相交的树的集合，如上图，去掉根结点A，其原来的二棵子树T1、T2、T3的集合{T1,T2,T3}就为森林；
4.有序树——指树中同层结点从左到右有次序排列，它们之间的次序不能互换，这样的树称为有序树，否则称为无序树。
树的表示
树的表示方法有许多，常用的方法是用括号：先将根结点放入一对圆括号中，然后把它的子树由左至右的顺序放入括号中，而对子树也采用同样的方法处理；同层子树与它的根结点用圆括号括起来，同层子树之间用逗号隔开，最后用闭括号括起来。如右图可写成如下形式：
二叉树
(a( b(d,e), c( f( ,g(h,i) ), )))
你说的是二叉树吧·····
/**
* 二叉树测试二叉树顺序存储在treeLine中，递归前序创建二叉树。另外还有能
* 够前序、中序、后序、按层遍历二叉树的方法以及一个返回遍历结果asString的
* 方法。
*/
public class BitTree {
public static Node2 root;
public static String asString;
//事先存入的数组,符号#表示二叉树结束。
public static final char[] treeLine = {'a','b','c','d','e','f','g',' ',' ','j',' ',' ','i','#'};
//用于标志二叉树节点在数组中的存储位置，以便在创建二叉树时能够找到节点对应的数据。
static int index;
//构造函数
public BitTree() {
System.out.print("测试二叉树的顺序表示为：");
System.out.println(treeLine);
this.index = 0;
root = this.setup(root);
}
//创建二叉树的递归程序
private Node2 setup(Node2 current) {
if (index = treeLine.length) return current;
if (treeLine[index] == '#') return current;
if (treeLine[index] == ' ') return current;
current = new Node2(treeLine[index]);
index = index * 2 + 1;
current.left = setup(current.left);
index ++;
current.right = setup(current.right);
index = index / 2 - 1;
return current;
}
//二叉树是否为空。
public boolean isEmpty() {
if (root == null) return true;
return false;
}
//返回遍历二叉树所得到的字符串。
public String toString(int type) {
if (type == 0) {
asString = "前序遍历：\t";
this.front(root);
}
if (type == 1) {
asString = "中序遍历：\t";
this.middle(root);
}
if (type == 2) {
asString = "后序遍历：\t";
this.rear(root);
}
if (type == 3) {
asString = "按层遍历：\t";
this.level(root);
}
return asString;
}
//前序遍历二叉树的循环算法，每到一个结点先输出，再压栈，然后访问它的左子树，
//出栈，访问其右子树，然后该次循环结束。
private void front(Node2 current) {
StackL stack = new StackL((Object)current);
do {
if (current == null) {
current = (Node2)stack.pop();
current = current.right;
} else {
asString += current.ch;
current = current.left;
}
if (!(current == null)) stack.push((Object)current);
} while (!(stack.isEmpty()));
}
//中序遍历二叉树
private void middle(Node2 current) {
if (current == null) return;
middle(current.left);
asString += current.ch;
middle(current.right);
}
//后序遍历二叉树的递归算法
private void rear(Node2 current) {
if (current == null) return;
rear(current.left);
rear(current.right);
asString += current.ch;
}
}
/**
* 二叉树所使用的节点类。包括一个值域两个链域
*/
public class Node2 {
char ch;
Node2 left;
Node2 right;
//构造函数
public Node2(char c) {
this.ch = c;
this.left = null;
this.right = null;
}
//设置节点的值
public void setChar(char c) {
this.ch = c;
}
//返回节点的值
public char getChar() {
return ch;
}
//设置节点的左孩子
public void setLeft(Node2 left) {
this.left = left;
}
//设置节点的右孩子
public void setRight (Node2 right) {
this.right = right;
}
//如果是叶节点返回true
public boolean isLeaf() {
if ((this.left == null) (this.right == null)) return true;
return false;
}
}
一个作业题，里面有你要的东西。
主函数自己写吧。当然其它地方也有要改的。
我有很多个(假设10万个)数据要保存起来，以后还需要从保存的这些数据中检索是否存在某
个数据，（我想说出二叉树的好处，该怎么说呢？那就是说别人的缺点），假如存在数组中，
那么，碰巧要找的数字位于99999那个地方，那查找的速度将很慢，因为要从第1个依次往
后取，取出来后进行比较。平衡二叉树（构建平衡二叉树需要先排序，我们这里就不作考虑
了）可以很好地解决这个问题，但二叉树的遍历（前序，中序，后序）效率要比数组低很多，
public class Node {
public int value;
public Node left;
public Node right;
public void store(intvalue)
right.value=value;
}
else
{
right.store(value);
}
}
}
public boolean find(intvalue)
{
System.out.println("happen" +this.value);
if(value ==this.value)
{
return true;
}
else if(valuethis.value)
{
if(right ==null)returnfalse;
return right.find(value);
}else
{
if(left ==null)returnfalse;
return left.find(value);
}
}
public void preList()
{
System.out.print(this.value+ ",");
if(left!=null)left.preList();
if(right!=null) right.preList();
}
public void middleList()
{
if(left!=null)left.preList();
System.out.print(this.value+ ",");
if(right!=null)right.preList();
}
public void afterList()
{
if(left!=null)left.preList();
if(right!=null)right.preList();
System.out.print(this.value+ ",");
}
public static voidmain(String [] args)
{
int [] data =new int[20];
for(inti=0;idata.length;i++)
{
data[i] = (int)(Math.random()*100)+ 1;
System.out.print(data[i] +",");
}
System.out.println();
Node root = new Node();
root.value = data[0];
for(inti=1;idata.length;i++)
{
root.store(data[i]);
}
root.find(data[19]);
root.preList();
System.out.println();
root.middleList();
System.out.println();
root.afterList();
}
}