一、树
树是一种非线性的数据结构。它是由 n (n >= 0) 个有限结点组成的具有层级关系的集合,不同于数组、链表这类线性结构,树的结点之间呈现出“一对多”的层级关联特性。

树的核心概念
在学习树结构之前,需要先掌握这些基础术语,它们是理解后续内容的前提:
- 结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度
- 树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度
- 叶子结点:度为 0 的结点称为叶结点(也叫终端结点)
- 双亲结点/父节点:若一个结点含有子结点,则称这个结点为子结点的父结点
- 孩子结点/子结点:一个结点含有子树的根结点称为该节点的子结点
- 根结点:没有双亲结点的结点,一棵树有且仅有一个根结点(n>0 时)
- 结点的层次:根为第一层,根的子结点为第二层,以此类推
- 树的高度:树中结点的最大层次(也叫树的深度)
二、二叉树
树的结构有很多种,其中二叉树是最基础、应用最广泛的一种,满足以下两个条件的树就是二叉树:
- 本身是有序树(结点的左右子树有明确区分,不能随意交换);
- 树中包含的各个节点的度不能超过 2(即每个结点最多有 2 棵子树,分别称为左子树和右子树)
两种特殊的二叉树
二叉树中有两种特殊形态,在算法题和实际开发中出现频率极高,分别是满二叉树和完全二叉树。
- 满二叉树:除了叶子结点,每个结点的度都为 2,且所有叶子结点都在同一层上。

- 完全二叉树:除去最后一层结点为满二叉树,且最后一层的结点从左到右连续分布,没有空缺。(满二叉树是一种特殊的完全二叉树)

二叉树的核心性质
二叉树具有一些固定的数学性质,这些性质常常作为算法题的解题突破口,需要熟练掌握:
- 一棵非空二叉树的第 i 层最多有 2 ^ (i - 1) 个结点(i >= 1)
- 深度为 k 的二叉树最多有 2 ^ k - 1 个结点(k >= 1)
- 对于任意一棵二叉树,若叶子结点数为 n0,度为 2 的结点数为 n2,则必有 n0 = n2 + 1
- 具有 n 个结点的完全二叉树深度为 ⌊log₂n⌋ + 1(或 log₂(n + 1) 向上取整)
- 对于具有 n 个结点的完全二叉树,若按从上至下、从左至右的顺序对所有结点从 0 开始编号,则对于序号为 i 的结点,满足以下关系:
| 条件 | i = 0 | i > 0 | 2i + 1 < n | 2i + 2 < n |
|---|---|---|---|---|
| 对应关系 | 无双亲结点 | 双亲序号:(i - 1) / 2(整数除法) | 左孩子序号:2i + 1 | 右孩子序号:2i + 2 |
二叉树的遍历
二叉树的遍历是指按照某种规则,依次访问二叉树中的所有结点,且每个结点仅被访问一次。其中最基础的是前序、中序、后序三种深度优先遍历,它们的区别在于访问根结点的时机不同。
- 前序遍历:根结点 >> 左子树 >> 右子树
- 中序遍历:左子树 >> 根结点 >> 右子树
- 后序遍历:左子树 >> 右子树 >> 根结点
递归实现
递归实现是三种遍历最简洁的方式,利用了函数调用栈的特性,代码可读性极强,是日常开发和面试中的基础写法:
// 前序遍历
public void preOrder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
System.out.print(root.val + " "); // 先访问根结点
preOrder(root.left); // 再递归遍历左子树
preOrder(root.right); // 最后递归遍历右子树
}
// 中序遍历
public void inOrder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
inOrder(root.left); // 先递归遍历左子树
System.out.print(root.val + " "); // 再访问根结点
inOrder(root.right); // 最后递归遍历右子树
}
// 后序遍历
public void postOrder(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
postOrder(root.left); // 先递归遍历左子树
postOrder(root.right); // 再递归遍历右子树
System.out.print(root.val + " "); // 最后访问根结点
}
迭代实现
递归实现虽然简洁,但存在栈溢出的风险(当二叉树深度过大时),此时需要用迭代方式实现,手动借助栈(Stack)数据结构来模拟递归调用栈的过程。
import java.util.Stack;
// 前序遍历迭代实现
public void preOrderIteration(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
stack.push(root);
while (!stack.isEmpty()) {
TreeNode node = stack.pop();
System.out.print(node.val + " "); // 访问根结点
// 栈先进后出,先压右子树,再压左子树
if (node.right != null) {
stack.push(node.right);
}
if (node.left != null) {
stack.push(node.left);
}
}
}
二叉树的常用方法
在操作二叉树时,有一些高频的基础方法,同样可以用递归实现,核心思路是“分治”——将大问题拆解为左子树和右子树的小问题,再合并结果。
// 获取二叉树的结点总个数
public int size(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
// 根结点个数 + 左子树结点个数 + 右子树结点个数
return size(root.left) + size(root.right) + 1;
}
// 获取二叉树的叶子结点个数
public int getLeafNodeCount(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
// 叶子结点的判断条件:左右子树都为空
if (root.left == null && root.right == null) {
return 1;
}
// 合并左、右子树的叶子结点个数
return getLeafNodeCount(root.left) + getLeafNodeCount(root.right);
}
// 求二叉树的高度(深度)
public int getHeight(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
// 二叉树高度 = 左、右子树高度的最大值 + 根结点所在层
return Math.max(getHeight(root.left), getHeight(root.right)) + 1;
}
// 查找二叉树中是否存在指定值的结点,存在则返回该结点,否则返回null
public TreeNode find(TreeNode root, int val) {
if (root == null) {
return null;
}
// 先判断当前根结点是否是目标结点
if (root.val == val) {
return root;
}
// 递归查找左子树
TreeNode tmp = find(root.left, val);
if (tmp != null) {
return tmp;
}
// 左子树未找到,递归查找右子树
tmp = find(root.right, val);
if (tmp != null) {
return tmp;
}
// 左右子树均未找到
return null;
}