二叉树(2)——遍历的非递归实现

算法概述

递归算法简洁明了、可读性好，但与非递归算法相比要消耗更多的时间和存储空间。为提高效率，我们可采用一种非递归的二叉树遍历算法。非递归的实现要借助栈来实现，因为堆栈的先进后出的结构和递归很相似。

对于中序遍历来说，非递归的算法比递归算法的效率要高的多。其中序遍历算法的实现的过程如下：

(1).初始化栈，根结点进栈；

(2).若栈非空，则栈顶结点的左孩子结点相继进栈，直到null(到叶子结点时)退栈；访问栈顶结点(执行visit操作)并使栈顶结点的右孩子结点进栈成为栈顶结点。

(3).重复执行(2)，直至栈为空。

算法实现

package datastructure.tree;

import datastructure.stack.ArrayStack;
import datastructure.stack.Stack;

public class UnrecOrderBTree implements Visit{
private Stack stack = new ArrayStack();
private BTree bt;
@Override
public void visit(BTree btree) {
System.out.print("\t" + btree.getRootData());
}

public void inOrder(BTree boot) {
stack.clear();
stack.push(boot);
while(!stack.isEmpty()) {
//左孩子结点进栈
while((bt = ((BTree)(stack.peek())).getLeftChild()) != null) {
stack.push(bt);
}
//如果该结点没有右孩子，则逐级往上出栈
while(!stack.isEmpty() &&!( (BTree)stack.peek() ).hasRightTree()) {
bt = (BTree)stack.pop();
visit(bt);
}
//如果该结点有右孩子，则右孩子进栈
if(!stack.isEmpty() && ( (BTree)stack.peek() ).hasRightTree()){
bt = (BTree)stack.pop();
visit(bt);
stack.push(bt.getRightChild());
}
}
}

}

测试：

要构建的树

package datastructure.tree;
/**
* 测试二叉树
* @author Administrator
*
*/
public class BTreeTest {
public static void main(String args[]) {
BTree btree = new LinkBTree('A');
BTree bt1, bt2, bt3, bt4;
bt1 = new LinkBTree('B');
btree.addLeftTree(bt1);
bt2 = new LinkBTree('D');
bt1.addLeftTree(bt2);

bt3 =  new LinkBTree('C');
btree.addRightTree(bt3);
bt4 =  new LinkBTree('E');
bt3.addLeftTree(bt4);
bt4 =  new LinkBTree('F');
bt3.addRightTree(bt4);

RecursionOrderBTree order = new RecursionOrderBTree();
System.out.println("\n中序遍历：");
order.inOrder(btree);

}
}

结果如下：

中序遍历：
D B A E C F