二叉搜索树到 inOrder 数组答案

【问题标题】：Binary Search Tree to inOrder Array二叉搜索树到 inOrder 数组
【发布时间】：2013-04-09 15:15:25
【问题描述】：

很简单的问题：

如何递归地创建一个使用此构造函数的二叉搜索树数组（按顺序）：

public class OrderedSet<E extends Comparable<E>> {
    private class TreeNode {
    private E data;
    private TreeNode left, right;

    public TreeNode(E el) {
        data = el;
        left = null;
        right = null;
    }
}

  private TreeNode root;
  public int size = 0;

  public OrderedSet() {
    root = null;
  }

【问题讨论】：

标签： java arrays binary-search-tree

【解决方案1】：

有序意味着您首先必须遍历树的左侧，所以：

TreeNode tree  // this is your tree you want to traverse
E[] array = new E[tree.size];  // the arrays length must be equivalent to the number of Nodes in the tree
int index = 0; // when adding something to the array we need an index
inOrder(tree, array, index);  // thats the call for the method you'll create

方法本身可能如下所示：

public void inOrder(TreeNode node, E[] array, int index){
    if(node == null){  // recursion anchor: when the node is null an empty leaf was reached (doesn't matter if it is left or right, just end the method call
       return;
    }
    inOrder(node.getLeft(), array, index);   // first do every left child tree
    array[index++]= node.getData();          // then write the data in the array
    inOrder(node.getRight(), array, index);  // do the same with the right child
}

有点像。我只是不确定索引以及它需要在哪里增加。如果您不想担心索引，或者您不知道树中有多少个节点，那么请改用 ArrayList 并将其最后转换为数组。

通常围绕递归方法构建更简洁的调用方法，如下所示：

public E[] inOrderSort(TreeNode tree){
    E[] array = new E[tree.size];
    inOrder(tree, array, 0);
    return array;
}

【讨论】：

【解决方案2】：

谢谢，效果很好。 Java不允许我创建一个泛型数组，所以使用你的算法我让它与一个ArrayList一起工作（就像你建议的那样）这是方法（使用上面的构造函数），以防其他人问同样的问题。（ref是我对当前树节点的引用）

public ArrayList<E> toArray() {
    ArrayList<E> result = new ArrayList<E>();
    toArrayHelp(root, result);
    return result;
}

private void toArrayHelp(TreeNode ref, ArrayList<E> result) {
    if (ref == null) {
        return;
    }
    toArrayHelp(ref.left, result); 
    result.add(ref.data); 
    toArrayHelp(ref.right, result); 
}

【讨论】：