1.二叉搜索树:若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。(即中序遍历情况下,值依次增大)
# 二叉搜索树
# 中序遍历情况下,值递增则为二叉树
def isBSTree(head):
minimum = -100000 # 设定一个最小值
if head is None:
return False
prenum = minimum
stack = []
while head or len(stack) > 0:
if head:
stack.append(head)
head = head.left
else:
head = stack.pop()
if head.val < prenum: # 保证中序遍历情况下值递增
return False
else:
prenum = head.val
head = head.right
return True
2.完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。(除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充,并且所有结点都保持向左对齐。)
# 判断一棵树是否为完全二叉树
# 左无、右有 ==> 返回 False
# 左无、右无 ==> 激活判断:之后所有节点都是叶节点
# 左有、右无 ==> 激活判断:之后所有节点都是叶节点 ==》 只要右无之后都必须是叶节点
# 左有、右有 ==> 不用处理
import queue
def isCBTree(head):
if not head:
return False
que = queue.Queue()
que.put(head)
flag = False # 是否激活判断过程
while not que.empty():
head = que.get()
if head.left:
que.put(head.left)
if head.right:
que.put(head.right)
if (not head.left) and head.right: #左空、又不空必不为CBT
return False
if flag: # 若过程激活则判断节点是否为叶节点
if head.left or head.right:
return False
if not (head.left and head.right): # 左不空、右空 | 左空、右空
flag = True # 激活判断在此之后的节点必须为叶节点
return True
3.平衡二叉树:平衡二叉树是一棵二叉树,其可以为空,或满足如下2个性质:①左右子树深度之差的绝对值不大于1。②左右子树都是平衡二叉树。
第一种写法:递归返回判断结果和子节点深度
# 判断二叉树是否为平衡二叉树
# 先判断该节点是否平衡
# 再递归去判断左节点和右节点是否平衡
def process(head):
if head is None:
return True, 0
leftData = process(head.left)
if not leftData[0]:
return False, 0
rightData = process(head.right)
if not rightData[0]:
return False, 0
if abs(leftData[1]-rightData[1]) > 1:
return False, 0
return True, max(leftData[1],rightData[1]) + 1
第二种常见写法:
# 判断二叉树是否为平衡二叉树
# 先判断该节点是否平衡
# 再递归去判断左节点和右节点是否平衡
# 递归求当前节点的深度
def getdepth(node):
if not node:
return 0
ld = getdepth(node.left)
rd = getdepth(node.right)
return max(ld, rd) + 1
def isB(head):
if not head:
return True
ld = getdepth(head.left)
rd = getdepth(head.right)
if abs(ld - rd) > 1:
return False
return isB(head.left) and isB(head.right)
转载自:https://www.cnblogs.com/icekx/p/9131304.html
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