分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例

简介: 这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。

以下是使用递归和非递归方式实现二叉树先序遍历的代码示例:

使用递归实现先序遍历:

class TreeNode {
   
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;

    TreeNode(int val) {
   
        this.val = val;
    }
}

public class BinaryTreeTraversalExample {
   

    public static void preOrderTraversal(TreeNode root) {
   
        if (root == null) {
   
            return;
        }
        System.out.print(root.val + " ");
        preOrderTraversal(root.left);
        preOrderTraversal(root.right);
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        // 构建二叉树
        TreeNode root = new TreeNode(1);
        root.left = new TreeNode(2);
        root.right = new TreeNode(3);
        root.left.left = new TreeNode(4);
        root.left.right = new TreeNode(5);

        // 执行先序遍历
        preOrderTraversal(root);
    }
}

使用非递归实现先序遍历(使用栈):

class TreeNode {
   
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;

    TreeNode(int val) {
   
        this.val = val;
    }
}

public class BinaryTreeTraversalExample {
   

    public static void preOrderTraversalNonRecursive(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 + " ");

            if (node.right!= null) {
   
                stack.push(node.right);
            }
            if (node.left!= null) {
   
                stack.push(node.left);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        // 构建二叉树
        TreeNode root = new TreeNode(1);
        root.left = new TreeNode(2);
        root.right = new TreeNode(3);
        root.left.left = new TreeNode(4);
        root.left.right = new TreeNode(5);

        // 执行先序遍历
        preOrderTraversalNonRecursive(root);
    }
}

这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
257 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
174 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
178 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 负载均衡
结合多种启发式解码方法的混合多目标进化算法,用于解决带工人约束的混合流水车间调度问题(Matlab代码实现)
结合多种启发式解码方法的混合多目标进化算法,用于解决带工人约束的混合流水车间调度问题(Matlab代码实现)
161 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【基于TTNRBO优化DBN回归预测】基于瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法(TTNRBO)优化深度信念网络(DBN)数据回归预测研究(Matlab代码实现)
【基于TTNRBO优化DBN回归预测】基于瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法(TTNRBO)优化深度信念网络(DBN)数据回归预测研究(Matlab代码实现)
150 0
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
198 2
|
3月前
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
223 3
|
3月前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
159 6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法,通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts,提升聚类精度。对比传统DBSCAN,MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题,适应复杂数据分布,增强鲁棒性,适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
251 14