Java开发笔记14(递归查询树的层级)

Posted sensen~||^_^|||&

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Java开发笔记14(递归查询树的层级)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

/**
* 根据id查询树节点层级(012...
* @param id 主键id,code
* @return 该树节点的层级
*/
 
@Override
public Integer findLevelById(String id, String stationTelecode)
count = 0;
return findLevelByIds(id, stationTelecode);


public static Integer count = 0;
private int findLevelByIds(String id, String stationTelecode)
StationInfRelTree infRelTree = InfRelTreeDao.findById(id).get();
if(!"1".equals(infRelTree.getParentId()))
count++;
StationInfRelTree parent = InfRelTreeDao.findParentByRelaTreeId(infRelTree.getParentId(), stationTelecode);
findLevelByIds(parent.getId(), stationTelecode);

return count;
 
也可以使用 AutomicInteger

树的存储结构的设计及递归遍历(前序,后序,层序)算法实现——Java数据结构与算法笔记

文章目录

一、树

再对树的存储结构设计以及相关操作(遍历)算法实现之前,需要对树的定义和相关术语要有所了解,下面分别对这些进行简单的介绍

1. 树的定义

树:n (n ≥ 0 )个结点的有限集合,当n = 0时,称为空树;任意一棵非空树T满足以下条件︰

  • 有且仅有一个特定的称为的结点;
  • n > 1时,除根结点之外的其余结点被分成m ( m > 0)互不相交有限集合 T1,T2… ,Tm,其中每个集合又是一棵树,并称为这个根结点的子树

互不相交的具体含义是什么?

结点: 结点不能属于多个子树

边: 子树之间不能有关系

如下所示的都是相交的,故不是树

2. 树的基本术语

结点的度: 结点所拥有的子树的个数

树的度: 树中各结点度的最大值

叶子结点: 度为 0 的结点,也称为终端结点

分支结点: 度不为 0 的结点,也称为非终端结点

如下所示的树,

  • 结点A有两个子树B,C,故结点A的度为2
  • 树中最大的度为B,即有三个子树,故树的度为3
  • 红色结点的度为0,故红色结点是叶子节点,也叫终端结点
  • 非红色结点的度不为0,故非红色结点的为非终端结点

孩子: 树中某结点的子树根结点称为这个结点的孩子结点

双亲: 这个结点称为它孩子结点双亲结点

兄弟: 具有同一个双亲的孩子结点互称为兄弟

如下所示的图,结点B是结点A的孩子结点,反之,结点A是结点B双亲结点,结点C和结点B互为兄弟

类比法:

  • 在线性结构中,逻辑关系表现为前驱——后继
  • 在树结构中,逻辑关系表现为双亲——孩子

路径: 结点序列 n1, n2, …, nk 称为一条由 n1nk 的路径,当且仅当满足如下关系:结点 ni ni+1 的双亲(1<=i<k)

路径长度: 路径上经过的边的个数

祖先、子孙: 如果有一条路径从结点 x 到结点 y, 则 x 称为 y 祖先,而 y 称为 x子孙

如下所示的图中

  • 结点序列A,B,E,H称为一条由A到H的一条路径
  • 路径上经过的边为3,故路径长度为3

在树结构中,路径是唯一的

结点所在层数: 根结点的层数为 1;对其余结点,若某结点在第 k 层,则其孩子结点在第 k+1

树的深度(高度): 树中所有结点最大层数

树的宽度: 树中每一层结点个数的最大值

如下图所示

3. 树的遍历

什么是遍历?线性结构如何遍历?

简言之,遍历是对数据集合进行没有遗漏、没有重复的访问

树的遍历:根结点出发,按照某种次序访问树中所有结点,并且每个结点仅被访问一次

3.1 先序遍历

若树为空,则空操作返回;否则

  • 访问根结点
  • 从左到右前序遍历根结点的每一棵子树

例如如下图的前序遍历序列为:A,B,D,H,I,E,J,C,F,K,G

3.2 后序遍历

若树为空,则空操作返回;否则

  • 从左到右后序遍历根结点的每一棵子树
  • 访问根结点

3.3 层序遍历

从树的根结点开始,自上而下逐层遍历,在同一层中,按从左到右的顺序对结点逐个访问

4. 树的存储结构

实现树的存储结构,关键是什么?

如何表示树中结点之间的逻辑关系

什么是存储结构?

数据元素及其逻辑关系在存储器中的表示

树中结点之间的逻辑关系是什么?

思考问题的出发点:如何表示结点的双亲和孩子

4.1 双亲表示法

用一维数组存储树中各个结点(一般按层序存储)的数据信息以及该结点的双亲在数组中的下标

4.1.1 代码实现

4.1.1.1 树的存储结构设计

结点数据结构

// 树的结点的数据结构
public class ParentNode<T> 

    // 存储结点的数据
    private T data;
    // 存储结点的双亲结点的下标
    private int parent;

    public ParentNode() 
    
    public ParentNode(T data, int parent) 
        this.data = data;
        this.parent = parent;
    
    public void setData(T data) 
        this.data = data;
    
    public T getData() 
        return data;
    
    public void setParent(int parent) 
        this.parent = parent;
    
    public int getParent() 
        return parent;
    

树的数据结构及初始化

public class Tree<T> 

    // 存储树所有结点的数组
    private ParentNode[] parentNodes;
    // 结点个数
    private int nodeNum;

    // 构造空的树
    public Tree(int size) 
        // 创建指定容量的树
        parentNodes = new ParentNode[size];
        // 所有结点的数据和结点的双亲下标分别初始化为“#”,-1,代表结点为空。
        for (int i = 0; i < size; i++) 
            parentNodes[i] = new ParentNode("#", -1);
        
        // 结点个数初始化为0
        nodeNum = 0;
    

以下给出的代码都是Tree类的成员方法

4.1.1.2 树的建立

树的建立

需要提供一个方法在数组中添加树的结点,由于此时树为空,因此还没有树的结点的双亲,故此方法是只需要添加树的结点的数据域,而不需要添加结点的双亲域,代码如下

// 插入树的结点,不包含结点双亲的下标
public boolean insertNode(T data) 
    if (data != "#") 
        parentNodes[nodeNum++].setData(data);
        return true;
    
    return false;

当添加完树的结点的数据后,数组就有了树的结点的双亲,因此需要一个函数来添加树的结点的双亲域来找到双亲的位置,代码如下

// 给树的结点插入它的双亲的下标,第1个参数为双亲结点数据,第2个参数为孩子结点数据
public boolean insertParent(T parentData, T childData) 
    int parentPlace = -1;
    int childPlace = -1;
    // 遍历数组,找到双亲,孩子在数组中的下标
    for (int i = 0; i < nodeNum; i++) 
        if (parentNodes[i].getData().equals(parentData)) 
            parentPlace = i;
        
        if (parentNodes[i].getData().equals(childData)) 
            childPlace = i;
        
    
    // 把孩子结点的双亲下标数据指向双亲的在数组的位置
    if (parentPlace != -1 && childPlace != -1) 
        parentNodes[childPlace].setParent(parentPlace);
        return true;
    
    return false;

4.1.1.3 树的递归遍历算法设计(先序,后序)

树的递归遍历

先序遍历

根据树先序遍历的操作定义,访问根结点的操作发生在该结点的子树遍历之前,所以,先序遍历的递归实现只需将输出操作System.out.print放到递归遍历子树之前即可,代码如下

// 先序遍历,参数为根结点下标
public void preOrder(int i) 
    if (nodeNum != 0) 
        // 先输出根结点数据
        System.out.print(parentNodes[i].getData() + " ");
        /* 遍历数组,找到根结点的子树,以此子树为根结点调用递归输出子结点数据
           由于采用层序序列构建树,所以先找到的是根结点的左子树,满足先序遍历*/
        for (int j = 0; j < nodeNum; j++) 
            if (parentNodes[j].getParent() == i) 
                preOrder(j);
            
        
    

后序遍历

根据树后序遍历的操作定义,访问根结点的操作发生在该结点的子树均遍历完毕,所以,后序遍历的递归实现只需将输出操作System.out.print放到递归遍历子树之后即可,代码如下

public void postOrder(int i) 
    if (nodeNum != 0) 
        for (int j = 0; j < nodeNum; j++) 
            if (parentNodes[j].getParent() == i) 
                postOrder(j);
            
        
        System.out.print(parentNodes[i].getData() + " ");
    

4.1.1.4 队列实现层序遍历

层序遍历(队列实现)

在进行层序遍历时,结点访问应遵循“从上至下、从左至右”逐层访问的原则,使得先被访问结点的孩子先于后被访问结点的孩子被访问。

为保证这种“先先”的特性,可应用队列作为辅助结构。首先根结点入队,队头出队,输出出队结点,出队结点的左右孩子分别入队,以此类推,直至队列为空

例如如下图的所示的树

层序遍历的执行过程如下所示

代码如下

public void levelOrder(int i) 
    if (nodeNum != 0) 
        // 创建队列存储结点
        Queue<ParentNode> queue = new LinkedList<>();
        // 根结点先入队
        queue.offer(parentNodes[i]);
        while (!queue.isEmpty())  // 队列非空
            // 出队,取出队头结点
            ParentNode parentNode = queue.poll();
            // 输出队头结点的数据域
            System.out.print(parentNode.getData() + " ");
            /* 遍历数组,找到根结点的所有孩子,并将孩子入队
            *  遍历完数组后执行下一次while循环,执行同样的操作*/
            for (int j = 1; j < nodeNum; j++) 
                if (parentNodes[parentNodes[j].getParent()] == parentNode) 
                    queue.offer(parentNodes[j]);
                
            
        
    

4.1.1.5 测试

测试如下图树的先序遍历,后序遍历,层序遍历


测试代码

@Test
public void test() 
    // 创建结点容量为10的树
    Tree<String> tree = new Tree<>(10);
    // 以层序序列插入结点
    tree.insertNode("A");
    tree.insertNode("B");
    tree.insertNode("C");
    tree.insertNode("D");
    tree.insertNode("E");
    tree.insertNode("F");
    tree.insertNode("G");
    tree.insertNode("H");
    tree.insertNode("I");

    // 插入结点的双亲域,指明双亲在数组中的位置,第1参数是双亲的结点值,第2参数是双亲的孩子结点值
    tree.insertParent("#", "A");
    tree.insertParent("A", "B");
    tree.insertParent("A", "C");
    tree.insertParent("B", "D");
    tree.insertParent("B", "E");
    tree.insertParent("B", "F");
    tree.insertParent("C", "G");
    tree.insertParent("E", "H");
    tree.insertParent("E", "I");

    System.out.println("前序遍历");
    tree.preOrder(0);

    System.out.println("\\n后序遍历");
    tree.postOrder(0);

    System.out.println("\\n层序遍历");
    tree.levelOrder(0);

测试效果

4.1.2 复杂度分析

查找结点的双亲结点的时间复杂度: 数组每一个元素不仅存储的结点的数据,还存储了此结点的双亲在数组的下标,故查找当前结点的双亲结点的时间复杂度为O(1)

查找结点的孩子结点的时间复杂度: 由于数组并没有存储结点的孩子结点信息,要想找到结点的孩子结点,只能遍历数组,最坏情况下,时间复杂度为O(n)

总结: 显然双亲表示法适合与查找双亲结点,不适合与查找孩子结点,下面介绍一种适合查找孩子结点的孩子表示法,即时间复杂度为O(1)

4.2 孩子表示法

树的孩子表示法是一种基于链表+数组的存储方法,即把每个结点的孩子排列起来,看成一个线性表,且以单链表存储,称为该结点的孩子链表,所以n个结点共有n个孩子链表(叶子结点的孩子链表为空表)。

n个孩子链表共有n头引用(头指针),这n个头引用又构成了一个线性表,为了便于进行查找操作,可采用顺序存储(数组实现)。

最后,将存放n个头引用的数组和存放n个结点数据信息的数组结合起来,构成孩子链表的表头数组

在孩子表示法中存在两类结点:孩子结点表头结点,其结点结构如下图所示(表头数组的建立是以层序序列建立的)

4.2.1 代码实现

4.2.1.1 树的存储结构设计

孩子结点的数据结构

public class ChildNode 

    // 存放孩子结点在数组的下标
    private int child;
    // 连接孩子的兄弟结点的指针,指向下一个兄弟
    private ChildNode next;

    public ChildNode() 
    

    public ChildNode(int child, ChildNode next) 
        this.child = child;
        this.next = next;
    

    public int getChild() 
        return child;
    

    public void setChild(int child) 
        this.child = child;
    

    public ChildNode getNext() 
        return next;
    

    public void setNext(ChildNode next) 
        this.next = next;
    

结点(表头结点)的数据结构

public class TreeNode 

    // 存放结点的数据
    private String data;
    // 表头结点
    private ChildNode firstNode;

    public TreeNode() 
    

    public TreeNode(String data, ChildNode firstNode) 
        this.data = data;
        this.firstNode = firstNode;
    

    public String getData() 
        return data;
    

    public void setData(String data) 
        this.data = data;
    

    public ChildNode getFirstNode() 
        return firstNode;
    

    public void setFirstNode(ChildNode firstNode) 
        this.firstNode = firstNode;
    

树的数据结构及初始化

// 树的数据结构
public class Tree 

    // 存放结点(表头)的数组
    private TreeNode[] treeNodes;
    // 结点个数
    private int nodeNum;
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);

    // 构造空的树
    public Tree() 
        System.out.print("请输入树的结点容量:");
        int size = scanner.nextInt();
        // 创建指定容量的树
        treeNodes = new TreeNode[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) 
            treeNodes[i] = new TreeNode("#", new ChildNode());
            treeNodes[i].getFirstNode().setNext(null);
        
        // 结点个数初始化为0
        nodeNum = 0;
    

以下给出的代码都是Tree类的成员方法

4.2.1.2 树的建立

树的建立(按层序序列建立)

public void AddTreeNode() 
    System.out.print("请输入结点数量:");
    int n = scanner.nextInt();
    System.out.print("请输入结点数据:");
    for (int i = 0; i < n; i++) 
        String c = scanner.next();
        treeNodes[i].setData(c);
        nodeNum++;
    
    for (int i = 0; i < n; i++) 
        String data = (String)treeNodes[i].getData();
        System.out.printf("%c [%d]\\n", data.charAt(0), i);
    
    for (int i = 0; i < n; i++) 
        ChildNode preNode = treeNodes[i].getFirstNode(以上是关于Java开发笔记14(递归查询树的层级)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

树的存储结构的设计及递归遍历(前序,后序,层序)算法实现——Java数据结构与算法笔记

树的存储结构的设计及递归遍历(前序,后序,层序)算法实现——Java数据结构与算法笔记

树的存储结构的设计及递归遍历(前序,后序,层序)算法实现——Java数据结构与算法笔记

树的存储结构的设计及递归遍历(前序,后序,层序)算法实现——Java数据结构与算法笔记

Vue 开发实战基础篇 # 13:如何优雅地获取跨层级组件实例(拒绝递归)

DNS学习笔记