坐下，这些都是二叉树的基本操做！

春招来了，辞了职在家里准备再找份实习工做。相信你们，尤为是大3、大四的同窗都常常在招聘要求上看到这样一条要求：熟悉常见的数据结构与算法。常见的数据结构一般有：链表、二叉树，若是要求再高点，可能会让你实现红黑树、AVL树这种高级的数据结构。因而可知，数据结构与算法仍是比较重要的，最近也是在复习这方面的知识。本篇为复习过程当中遇到过的总结，同时也给各位跟我同样准备面试的同窗一份参考。另外，因为篇幅有限，本篇的重点在于二叉树的常见算法以及实现。

常见的二叉树实现代码

以前写过相关的文章，是关于如何建立及遍历二叉树的，这里再也不赘述。提供连接给各位感兴趣的小伙伴，点此跳转

翻转二叉树

对于一棵二叉树，翻转它的左右子树，以下图所示：

下面来分析具体的实现思路：

• 对于根结点为空的状况
  这种状况须要排除，由于null不是一个对象，不可能存在左右子树而且能够翻转的状况
• 对于一棵只有一个根结点的二叉树
  emmm，这种状况也能够翻转，由于此时根结点左右子树为null，交换左右子树其实也就是在交换两个null，理论上是翻转了，但实际上咱们看到的和没有翻转以前的结果是同样的
• 对于一棵具备两个或两个以上结点的二叉树，此时二叉树能够表示为以下的图像：

能够看出，不管是只有左子树仍是只有右子树均可以进行翻转。这句话等价于，为空的子树能够和不为空的子树进行交换，也就是 不对为空的子树进行特殊处理

分析过程

其实这样咱们仍是不知道二叉树是如何翻转的，咱们能够用第一张图的二叉树为例子，看一下翻转的具体过程。

1. 首先咱们须要对根结点进行判空处理，在根结点不为空的状况下存在左右子树（即便左右子树为空），而后交换左右子树；

2. 把根结点的左子树当成左子树的根结点，对当前根结点进行判空处理，不为空时交换左右子树;

3. 把根结的右子树当成右子树的根结点，对当前根结点进行判空处理，不为空时交换左右子树;

4. 重复步骤 2、 3，最后二叉树变为原来的镜像结构,结果能够参考文章第一张示意图。

示例代码

根据上面的推理过程咱们能够得出以下的代码：

function reverseTree(root){
    if( root !== null){
        [root.left, root.right] = [root.right, root.left]
        reverseTree(root.left)
        reverseTree(root.right)
    }
}
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虽然推理过程比较复杂（也多是写的比较啰嗦。。），可是仔细观察代码，这和遍历的代码彷佛也没多大差异，只是把输出结点变为了交换结点。

判断二叉树是否彻底对称

一棵左右彻底对称的二叉树是这样的：

那到底如何判断呢？

• 根结点为空时，此时为一棵空二叉树，知足对称条件（-_-||）
• 只有一个根结点时，左右子树都为null，知足左右对称条件
• 只有两个结点时，此时左右子树一定有一个为空，不可能存在对称的状况
• 结点数在三个及三个以上时，二叉树有对称的可能。

按照咱们正常的思惟，看对称与否，首先看左边，而后看右边，最后比较左右是否相等。同时咱们注意到，在二叉树深度比较大的时候，咱们光是比较左右是不够的。能够观察到，咱们比较完左右之后还须要比较左的左和右的右，比较左的右和右的左

分析过程

这么看是比较绕，接下来咱们来看图分析：

1. 先比较根结点左右孩子

   

2. 将左子树根结点的左孩子与右子树根结点的右孩子进行比较

   

3. 将左子树根结点的右孩子与右子树根结点的左孩子进行比较

   

4. 重复以上过程...

示例代码

function isSymmetrical(pRoot) {
    // write code here
    if(!pRoot){
        return true
    }
    return funC(pRoot.left, pRoot.right)
}
 
function funC(left, right){
     
    if(!left){
        return right === null
    }
     
    if(!right){
        return false
    }
     
    if(left.val !== right.val){
        return false
    }
     
    return funC(left.right, right.left) && funC(left.left, right.right)
}
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求二叉树的深度

分析过程

• 只有一个根结点时，二叉树深度为1
• 只有左子树时，二叉树深度为左子树深度加1
• 只有右子树时，二叉树深度为右子树深度加1
• 同时存在左右子树时，二叉树深度为左右子树中深度最大者加1

示例代码

function deep(root){
    if(!root){
        return 0
    }
    let left = deep(root.left)
    let right = deep(root.right)
    return left > right ? left + 1 : right + 1
}
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求二叉树的宽度

二叉树的宽度是啥？我把它理解为具备最多结点数的层中包含的结点数，好比下图所示的二叉树，其实它的宽度就是为4：

分析过程

根据上图，咱们如何算出二叉树的宽度呢？其实有个很简单的思路：

1. 算出第一层的结点数，保存
2. 算出第二层的结点数，保存一二层中较大的结点数
3. 重复以上过程

示例代码

根据分析过程，咱们能够利用队列这种数据结构来实现这个算法，代码以下：

function width(root){
    if(!root){
        return 0
    }
    let queue = [root], max = 1, deep = 1
    while(queue.length){
        while(deep--){
            let temp = queue.shift()
            if(temp.left){
                queue.push(temp.left)
            }
            if(temp.right){
                queue.push(temp.right)
            }
        }
        deep = queue.length
        max = max > deep ? max : deep
    }
    return max
}
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重建二叉树

常见的遍历

• 前序遍历： 前序遍历首先访问根结点而后遍历左子树，最后遍历右子树。

• 中序遍历： 中序遍历首先访问左子树而后遍历根节点，最后遍历右子树。

• 后序遍历： 后序遍历首先遍历左子树，而后遍历右子树，最后访问根结点

题目描述

根据前序遍历产生的序列和中序遍历产生的序列生成一颗二叉树

思路分析

假若有这么一棵二叉树：

能够看出它 前序遍历序列为： 8 6 5 7 10 9 11， 中序遍历序列为： 5 6 7 8 9 10 11 其中有个很明显的特征，根结点的值为 前序遍历序列的第一个值，并且咱们在 中序遍历序列中很容易看出，根结点左右两边的结点分别为构成 左子树和 右子树的结点，因此咱们能够获得一种解决问题的思路：

1. 获取前序遍历的第一个值，构建根结点
2. 生成左子树的前序遍历序列和中序遍历序列
3. 生成右子树的前序遍历序列和中序遍历序列
4. 重复以上过程...

示例代码

function reConstructBinaryTree(pre, vin) {
    if(!pre || !vin || !pre.length || !vin.length){
        return null
    }
    let root = new TreeNode(pre[0]),
        tIndex = vin.indexOf(pre[0]),
        leftIn = [],leftPre = [],rightIn = [],rightPre = []
    
    for(let i = 0; i < tIndex; i++){
        leftIn.push(vin[i])
        leftPre.push(pre[i+1])
    }
    for(let i = tIndex+1; i < pre.length; i++){
        rightIn.push(vin[i])
        rightPre.push(pre[i])
    }
    //递归
    root.left = reConstructBinaryTree(leftPre, leftIn)
    root.right = reConstructBinaryTree(rightPre, rightIn)
    return root
}
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以上思路、代码有错漏请在评论区指出！

总结

代码部分来自牛客网--剑指offer，相应的题目也均可以在上面找到。不过在这期间，我也是找到了份实习工做，年后就要去搬砖了。既然找到了，春招就不参与了（春招难度比秋招难太多了）但愿看这篇文章的同窗们也能找到份合适的工做。

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