首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

二分查找树遍历法,按序toString

二分查找树(Binary Search Tree,BST)是一种常用的数据结构,它具有以下特点:

  • 每个节点都包含一个键值,且键值具有可比较性。
  • 左子树中的所有节点的键值小于根节点的键值。
  • 右子树中的所有节点的键值大于根节点的键值。
  • 左右子树也是二分查找树。

遍历法是指按照一定的顺序访问二分查找树中的所有节点。常见的遍历法有三种:前序遍历、中序遍历和后序遍历。

  1. 前序遍历(Preorder Traversal):先访问根节点,然后递归地遍历左子树和右子树。
  2. 中序遍历(Inorder Traversal):先递归地遍历左子树,然后访问根节点,最后递归地遍历右子树。
  3. 后序遍历(Postorder Traversal):先递归地遍历左子树和右子树,最后访问根节点。

按序toString是指将二分查找树按照中序遍历的顺序转化为字符串表示。具体实现可以使用递归或迭代的方式进行。

以下是一个示例的Java代码实现:

代码语言:java
复制
class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
    
    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;
    }
}

public class BSTTraversal {
    public static String inorderToString(TreeNode root) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        inorderTraversal(root, sb);
        return sb.toString();
    }
    
    private static void inorderTraversal(TreeNode node, StringBuilder sb) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        
        inorderTraversal(node.left, sb);
        sb.append(node.val).append(" ");
        inorderTraversal(node.right, sb);
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        // 构建一个二分查找树
        TreeNode root = new TreeNode(4);
        root.left = new TreeNode(2);
        root.right = new TreeNode(6);
        root.left.left = new TreeNode(1);
        root.left.right = new TreeNode(3);
        root.right.left = new TreeNode(5);
        root.right.right = new TreeNode(7);
        
        // 按序转化为字符串并输出
        String result = inorderToString(root);
        System.out.println(result);  // 输出:1 2 3 4 5 6 7
    }
}

对于二分查找树遍历法按序toString的应用场景,常见的包括但不限于:

  • 排序:二分查找树的中序遍历结果是有序的,可以用于对数据进行排序。
  • 查找:通过遍历二分查找树,可以快速找到指定的节点或键值。
  • 范围查询:利用二分查找树的有序性,可以高效地进行范围查询,例如查找某一范围内的所有节点。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中与二分查找树遍历法相关的产品可能包括:

  • 云服务器(CVM):提供虚拟化的云服务器实例,可用于部署和运行二分查找树遍历法的应用程序。产品介绍
  • 云数据库 MySQL 版(CDB):提供稳定可靠的云数据库服务,可用于存储和管理二分查找树的数据。产品介绍
  • 云函数(SCF):提供事件驱动的无服务器计算服务,可用于实现二分查找树遍历法的函数计算。产品介绍

请注意,以上仅为示例,实际选择使用哪些产品应根据具体需求和场景进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 动画 | 什么是二分搜索(二叉查找)?

    二分搜索属性 ? 二分搜索的又名比较多,有的叫二叉排序,也有的叫二叉查找,或者有序二叉查找。...它的查找、插入和删除的时间复杂度都等于高,期望值是O(logn),最坏时间复杂度是O(n),比如退化成线性表。 ? 查找元素 二分搜索是为了实现快速查找而生的,也支持快速添加和删除一个数据。...回到删除有左右子树的元素,想想它的左右子树也属于二叉排序(也是二分搜索),它左子树的最大值比它小,它右子树的最小值比它大。...所以不管选择左子树的最大值还是选择右子树的最小值,替换掉要删除的元素,整个二叉都是符合二分搜索的规则。...支持重复元素的二分搜索 二分搜索有一个规则是:没有键值相等的节点。那么就不建议把待添加的元素跳过值相等的节点,到下一步继续比较直到插入新的节点。

    1.1K10

    二分查找

    二分查找的数学思想 将二分查找从根节点(最大类)到叶子节点(目标物)的路径扒出来,垂直放置之后就如下图左部所示。再倒”下来水平放置之后,就如下图右部所示。 ?...《自然哲学的数学原理》 二分查找法 基于二分查找数据结构的搜索算法称为“二分查找法”。 二分查找是一个递归定义,所以很容易得出递归版的二分查找法。...二分查找的节点插入算法 向二分查找插入新节点很简单,从根节点开始,根据定义逐层比较、进入对应子树下沉、直至叶子节点: ? ? ? 对应的递归版算法代码如下: ?...可以看出,整个算法结构与二分查找的搜索算法类似,时间复杂度也是O(logN)。 二分查找的节点删除算法 直接删除节点,会破坏二叉的结构,需要进行调整。 首先需要有节点补上被删节点的空缺。...做一棵“稳重的”二分查找 ? ? 上面两棵二分查找是等价的,但是可以很明显看出:第一棵一些分支会向一边倾斜,而第二棵就显得“稳重”多了。 试想,你要搜索值为17的节点。

    86920

    LeetCode动画 | 会员题1214.查找两颗二分搜索之和

    今天还是分享关于二分搜索的LeetCode题,是一个会员题,题号是 1214,标题是:查找两颗二分搜索之和。...题目描述 给出两棵二叉搜索,请你从两棵中各找出一个节点,使得这两个节点的值之和等于目标值 Target。 如果可以找到返回 True,否则返回 False。 示例 1: ?...回到解题思路,我们也利用上二分搜索的性质,可以让这道题进行二分法解决。 我们先固定一棵的一个节点,将目标值Target减去这个节点的值,得到新的目标值target。...将这个新的目标值和另外一棵进行比较,利用二分搜索数的特性进行查找命中,从根节点开始,如果新的目标值target和根节点的值相等,则直接返回true;如果新的目标值比根节点小,进行左递归查找;如果新的目标值比根节点大...固定一棵的一个节点,查找另一棵的节点的时间复杂度是O(log n)。因为一棵需要遍历,所以这道题的时间复杂度是O(nlogn)。

    38420

    LeetCode动画 | 会员题1214.查找两颗二分搜索之和

    今天还是分享关于二分搜索的LeetCode题,是一个会员题,题号是 1214,标题是:查找两颗二分搜索之和。...题目描述 给出两棵二叉搜索,请你从两棵中各找出一个节点,使得这两个节点的值之和等于目标值 Target。 如果可以找到返回 True,否则返回 False。 示例 1: ?...回到解题思路,我们也利用上二分搜索的性质,可以让这道题进行二分法解决。 我们先固定一棵的一个节点,将目标值Target减去这个节点的值,得到新的目标值target。...将这个新的目标值和另外一棵进行比较,利用二分搜索数的特性进行查找命中,从根节点开始,如果新的目标值target和根节点的值相等,则直接返回true;如果新的目标值比根节点小,进行左递归查找;如果新的目标值比根节点大...固定一棵的一个节点,查找另一棵的节点的时间复杂度是O(log n)。因为一棵需要遍历,所以这道题的时间复杂度是O(nlogn)。

    29510

    计算右侧小于当前元素的个数(二叉查找&二分查找&归并排序逆序数总结)

    解题 2.1 二叉查找 我的博客 二叉查找 每个节点增加一个数据count(记录比这个节点小的元素个数) 如果新加入的节点小于当前节点cur,cur->count++ 从根节点root向下查找,满足条件则累加...最坏情况下,BST退化成链表,时间复杂度变成O(n2) class Node //的节点 { public: int val; int count;//小于该节点的个数 Node *left,...if(n val) { //我比当前小 cur->count++; //比当前小的记录 +1 return insert(n,cur->left);//去左边子树里查找...2.2 二分插入 开辟一个空的数组,用于存放已排序的数据 将原数组,从右向左,二分插入至新数组,记录插入的位置(前面有多少小于我的) class Solution { public: vector

    95530

    排序二叉

    排序二叉 一、基本概念 二叉是一种从上往下的树状结构的数据结构,从根节点开始每个节点最多有两个子节点, 左边的为左子节点,右边的为右子节点。 排序二叉–有顺序,且没有重复元素的二叉。...二、基本算法 1.查找 1)首先与根节点比较,相同则找到; 2)如果小于根节点,则到左子树种递归查找; 3)如果大于根节点,则到右子树中递归查找; 这个步骤与在数组中进行二分查找是类似的。...此外,在排序二叉查找最大值和最小值很简单。 2.遍历 排序二叉可以方便的按序遍历,用递归的方式。...1–3–4–6–7–8–9 不用递归的方式,也可以实现按序遍历:第一个节点为最左边的节点,从第一个 节点开始,依次找后继节点,找其后继节点的算法为: 1)如果该节点有右子节点,则后继节点为右子树中的最小节点...与查找元素类似从根节点开始找: 1)与当前节点相同,则已经存在了,不能插入; 2)如果小于当前节点,则到左子树中查找,如果左子树为空,则当前节点为要找到的父节点; 3)如果大于当前节点则到右子树中查找

    37310

    极速查找(3)-算法分析

    中序遍历的结果是按序排列的序列:由于二叉排序的左子树中的节点值都小于根节点的值,而右子树 中的节点值都大于根节点的值,所以中序遍历的结果是一个按序排列的序列。...这是因为每次查找都是通过二分法来进行的, 每次可以将问题规模减半。但是如果二叉排序是不平衡的,即左右子树的高度相差较大,可能会导致 查找性能下降,退化为线性查找(O(n)时间复杂度)。...由于平衡二叉的节点值有序排列,可以使用二分查找的方式在 O(log n)时间复杂度内完成查找。 插入和删除操作: 插入和删除操作的平均时间复杂度为O(log n)。...高效的存储和查询: 平衡二叉可以使用相对较少的额外存储空间来存储平衡因子,使得空间占用更低。 在平衡二叉中,节点按照有序性排列,使得查询操作可以利用二分查找的方式,在较短时间内完成。...排序和搜索算法: 平衡二叉作为搜索和排序算法的基础结构,可以用于实现各种搜索和排序算法,如二分查找、中序 历等。 平衡二叉的有序性和快速的插入、删除操作使其成为实现这些算法的有效选择。

    22850

    二分搜索(Binary Search Tree)

    ,想一下如何在二分搜索中查找某个元素呢?...//如果根节点为空,则该二分搜索中肯定没有带查找元素e,直接返回false if (node == null) return false; //如果当前节点的值和待查找元素...遍历操作就是把所有的节点都访问一,当然访问的原因和你如何访问都和你具体的业务相关,本文主要是通过在在控制台打印输出该节点的值,来完成访问的。...toString(),我们可以用“–”来表示节点所在的深度,让输出效果更直观,实现如下: //重写toString() @Override public String toString...,我们可以先研究如何实现删除二分搜索的最大值和最小值,当然我们得先找到这棵二分搜索的最大值和最小值,查找方法如下: //寻找二分搜索中最大元素 -- 递归获取 public E maxNum

    15110

    剑指offer | 面试题8:旋转数组的最小数字

    | 面试题4:替换空格 剑指offer | 面试题5:从尾到头打印链表 剑指offer | 面试题6:重建二叉 剑指offer | 面试题7:用两个栈实现队列 “Leetcode : https://...“排序数组的查找问题首先考虑使用 二分法 解决,其可将 遍历法 的 线性级别 时间复杂度降低至 对数级别 。...算法流程: 初始化: 声明 i, j双指针分别指向 nums 数组左右两端; 循环二分: 设 m = (i + j) / 2m=(i+j)/2 为每次二分的中点( "/" 代表向下取整除法,因此恒有 i...* * 解法一:二分查找(变化点),时间复杂度:O(log n),空间复杂度:O(1) * * @param array * @return *...= mid + 1; else right = mid - 1; } return -1; } /** * 解法二:二分查找

    23620

    面试专题-基础篇

    二分查找 要求 能够用自己语言描述二分查找算法 能够手写二分查找代码 能够解答一些变化后的考法 算法描述 前提:有已排序数组 A(假设已经做好) 定义左边界 L、右边界 R,确定搜索范围,循环执行二分查找...= l + (r - l) / 2; 还有一种是: int m = (l + r) >>> 1; 其它考法 有一个有序表为 1,5,8,11,19,22,31,35,40,45,48,49,50 当二分查找值为...48 的结点时,查找成功需要比较的次数 使用二分法在序列 1,4,6,7,15,33,39,50,64,78,75,81,89,96 中查找元素 81 时,需要经过( )次比较 在拥有128...个元素的数组中二分查找一个数,需要比较的次数最多不超过多少次 对于前两个题目,记得一个简要判断口诀:奇数二分取中间,偶数二分取中间靠左。...红黑用来避免 DoS 攻击,防止链表超长时性能下降,化应当是偶然情况,是保底策略 hash 表的查找,更新的时间复杂度是 O(1),而红黑查找,更新的时间复杂度是 O(log_2⁡n ),TreeNode

    59230

    看得见的数据结构Android版之二分搜索

    零、前言 1.个人感觉这个二叉搜索实现的还是很不错的,基本操作都涵盖了 2.在Activity中对view设置监听函数,可以动态传入数据,只要可比较,都可以生成二分搜索 3.二分搜索的价值:...二分搜索操作合集.gif ---- 2、二叉简介 二叉特性 1.一个二叉一定有且仅有一个根节点 2.一个二叉除了数据之外,还有[左子]、[右子]的引用,节点本身称为[父] 3.树形:...二叉树形.png ---- 3、二分搜索简介 二分搜索是一种特殊的二叉树形的数据结构 存储的数据必须具有可比较性 特性:对于每个节点 1.[父]的值都要大于[左子]的值。...想一下一群西瓜按二分搜索排列,怎么看是否包含10kg的西瓜?...= target.right = null; return successor; } } return target; } 好了,二叉的基本操作都讲了以

    67640

    对线面试官 | 字节跳动一面

    其底层是使用数组+链表+红黑(JDK1.8增加了红黑部分)实现的。...大彬:进行查找操作时,首先在根节点进行二分查找,找到key所在的指针,然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点,然后在叶子节点上进行二分查找,找出 key 所对应的数据项。...大彬:虽然二叉也有很好的查找性能log2N,但是当N比较大的时候,的深度比较高。数据查询的时间主要依赖于磁盘IO的次数,二叉深度越大,查找的次数越多,性能越差。最坏的情况会退化成链表。...大彬:因为B的分支结点存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫。而由于B+的数据都存储在叶子结点中,叶子结点均为索引,方便扫库,只需要扫一叶子结点即可。...数据访问更快,因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+中,因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快。 大彬:2. 聚集索引叶子节点的存储是逻辑上连续的,所以对于主键的排序查找和范围查找速度会更快。

    76910

    数据结构基础温故-6.查找(上):基本查找查找

    二、二分查找 2.1 基本思想   折半查找(Binary Search)技术,又称为二分查找。...在.NET中的数组类Array中,内置了一个二分查找的方法—Array.BinarySearch,它是一个静态方法。...其中SortedList使用了两个数组来分别存放key和value,并巧妙地运用了二分查找使得它的各项性能与ArrayList十分近似。...三、查找方法   前面讨论的几种查找方法中,二分查找效率最高,但其要求表中记录按照关键字有序,且只能在顺序表上实现,从而需要在插入和删除操作时移动很多的元素。...SortedDictionary则是一个二叉排序,查询效率理论上也是O(logn),但其较有序数组的二分查找效率还是差了一点点。

    75430

    对线面试官 | 字节跳动一面

    其底层是使用数组+链表+红黑(JDK1.8增加了红黑部分)实现的。...大彬:进行查找操作时,首先在根节点进行二分查找,找到key所在的指针,然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点,然后在叶子节点上进行二分查找,找出 key 所对应的数据项。...大彬:虽然二叉也有很好的查找性能log2N,但是当N比较大的时候,的深度比较高。数据查询的时间主要依赖于磁盘IO的次数,二叉深度越大,查找的次数越多,性能越差。最坏的情况会退化成链表。...大彬:因为B的分支结点存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫。而由于B+的数据都存储在叶子结点中,叶子结点均为索引,方便扫库,只需要扫一叶子结点即可。...数据访问更快,因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+中,因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快。 大彬:2. 聚集索引叶子节点的存储是逻辑上连续的,所以对于主键的排序查找和范围查找速度会更快。

    38710

    动态图展示 6 个常用的数据结构,一目了然!

    4 线性查找 线性查找的关键码如果位于序列后部,查询性能就会变差。如下查找 735 时,几乎快搜索一: ? 5 二分查找 二分查找,每次搜索都会使区间减半,性能更好。...每次查找,灰色显示的区间表示关键码不可能位于的区间。 ? 6 二分查找 二分查找的左子树都小于根节点,右子树都大于根节点。...节点插入过程如下,依次在原有中插入节点值等于 1,4,7,3的节点 ?...节点删除过程如下,依次删除值等于 4 的节点, 值等于 5 的节点,等于 10 的节点,注意观察调整过程,如何保证删除节点后依然是一颗二叉查找的。 ? 以上总结基本的数据结构的动态图。

    50330
    领券