1. 几种二叉树的概念
1.1. 满二叉树
所有节点都长满了叶子。
1.2. 完全二叉树
倒数第二层是满的，最后一层完全堆在左边。
1.3. 平衡二叉树（AVL树）
任意两个子树高度差不超过1的二叉树。
2. 表示树的底层结构
可以用数组或链表(有多个指针的链表)来表示树形结构。
2.1. 数组
使用数组的下标计算来确定某个节点的左右孩子和父。
- 如果数组用下标0来存根节点，则数组下标是i的节点，它的左孩子下标是i*2+1，右孩子下标是i*2+2，父节点下标是(i-1)/2，当然根节点的父节点要除外，因为这样算下来它的父节点下标是负数了。
- 如果数组用下标1来存根节点(下标0不用)，则数组下标是i的节点，它的左孩子下标是i*2，右孩子下标是i*2+1，父节点下标是i/2，当然根节点的父节点要除外，因为这样算下来它的父节点下标是0了。
本文统一用数组下标1来存根节点的方式讨论。
因为要用null占位，表示树的结构，所以数组来存储树形结构比较浪费空间。如果是完全二叉树，它是靠左紧凑的，我们可以不用null来占位，如下图所示。
2.2. 链表
用一个节点对象表示树形结构上的一个节点，该节点中包含3个指针来存储一个其与父、左右孩子的关系。
用链表来存储树形结构，就不需要通过下标计算父、左右孩子的位置了，直接取指针就可以了。
3. 树的遍历
先总结一下，详细解释见下文：非递归的方式遍历，深度用栈、广度用队列。
3.1. 深度优先遍历（DFS）
整个遍历过程是从根节点开始，先打到左边底，再慢慢回到根部，再打到右边底。
根据遍历任何一个子树的时候，先遍历当前节点还是后遍历当前节点，可以分为先序、中序、后序3种遍历方式。
可以看到，不管哪种方式，右孩子都在左孩子之后遍历。
一般来说，这3种遍历方式都有递归和非递归两种方式来实现。
3.1.1. 递归实现3种深度优先遍历
递归实现树的深度优先遍历，是很直观的。
// 先序遍历
dfsPre(Node node){visit(node);//先访问当前节点，再访问其左右子树dfsPre(node.left);dfsPre(node.right);
}// 中序遍历
dfsMid(Node node){dfsMid(node.left);visit(node);//先访问其左子树，再访问当前节点，再访问其右子树dfsMid(node.right);
}// 后序遍历
dfsPost(Node node){dfsPost(node.left);dfsPost(node.right);visit(node);//先访问其左右子树，再访问当前节点
}3.1.2. 非递归实现3种深度优先遍历
非递归方式需要使用栈结构来实现（递归方式本质是用了计算机程序自己的调用栈）。
非递归方式没有递归方式那么直观，可以说是用了3种思路分别实现的。它们3者的共同点有：
- 都要用栈
- 节点出栈时打印，出栈顺序代表打印顺序
- 先序和后序就是颠倒一下（用栈来颠倒，详见下文），代码大部分一样
3.1.2.1. 非递归的先序遍历
每次循环出栈一个节点。
上来先把头结点丢到栈里，然后开始循环出栈。
一次循环里面先放右节点再放左节点。
void pollVisitPre(Node node) {if (node == null) return;Stack<Node> stack = new Stack<>();stack.push(node);while (!stack.isEmpty()) {Node c = stack.pop();System.out.print(c.val + ",");if (c.right != null) stack.push(c.right);//因为后打印right，所以先放rightif (c.left != null) stack.push(c.left);}
}3.1.2.2. 非递归的中序遍历
先把左树全部入栈，然后一个个地弹出来打印，然后入栈右树。
可以把一棵二叉树想象成一个个的左子树的形式：
代码如下
void pollVisitMid(Node node) {if (node == null) return;Stack<Node> stack = new Stack<>();while (node != null || !stack.isEmpty()) {while (node != null) { // 这个while可以看做上图中的斜着的一列左子树stack.push(node);node = node.left;}node = stack.pop();System.out.print(node.val + ",");node = node.right;}
}其中比较难以理解的是两个while的判断条件里都有 node != null 的条件。
3.1.2.3. 非递归的后序遍历
上面非递归的先序遍历中，左右孩子是右先进，所以左先打。如果改成左先进，就是右先打，然后在用一个栈把它的结果倒来打印，就是后续遍历了，思路如下图所示：
代码如下：
void pollVisitPost(Node node){if(node == null) return;Stack<Integer> savePrintResult = new Stack<>();//存储先序遍历时的出栈结果Stack<Node> stack = new Stack<>();stack.push(node);while(!stack.isEmpty()){node = stack.pop();savePrintResult.push(node.val);//存储先序遍历时的出栈结果，待会儿打印if(node.left!=null) stack.push(node.left);//先左进，所以会先打印右if(node.right!=null) stack.push(node.right);}while(!savePrintResult.isEmpty()){//反向打印出来System.out.print(savePrintResult.pop()+",");}
}3.2. 广度优先遍历（BFS）
整个遍历过程是从根节点开始，一层一层地遍历。
3.2.1. 非递归的广度优先遍历
非递归的广度优先遍历比较简单明了，所以先介绍。
这种方式使用了队列，也是节点出来的时候打印，同时把它的左右孩子放到队列里，出来一个打印一个、放一对（左右孩子），直到队列为空。
void bfs(Node node) {Queue<Node> queue = new LinkedList<>();queue.add(node);while (!queue.isEmpty()) {Node n = queue.poll();System.out.print(n.val + ",");if (n.left != null) queue.add(n.left);if (n.right != null) queue.add(n.right);}
}3.2.2. 递归的广度优先遍历
思路是用一个List<List<>>的容器存储每一层的遍历结果，然后最后再打印出来。代码如下：
void recurseBfs(Node node){List<List<Integer>> lists = new ArrayList<>();doRecurseBfs(lists, 0, node);for(List<Integer> list:lists){for(Integer i:list){System.out.print(i+",");}}
}void doRecurseBfs(List<List<Integer>> lists, int i, Node node) {if(node==null) return;if(lists.size()==i){lists.add(new ArrayList<>());}List<Integer> list = lists.get(i);list.add(node.val);doRecurseBfs(lists, i+1, node.left);doRecurseBfs(lists, i+1, node.right);
}本文前面介绍的用数组存储的方式，其实是一种“广度优先”遍历后存下来的节点。如果不用广度优先，则位置i的左右孩子和父就不一定是2*i、2*i+1、i/2的关系了。
4. 树的序列化和反序列化
序列化就是把对象保存成字符串或二进制，反序列化就是把保存的字符串或二进制再转成内存里的对象。
4.1. 树的序列化
树的序列化需要记录下所有null节点（不然树的造型可能会变）如下图所示
如果是完全二叉树，可以不记录null节点。
序列化的过程跟前面遍历过程一致，只是把前面打印和返回空节点的地方，改成用字符串存起来（返回的空节点用"null"存储）。
StringBuilder serializeNode(Node node) {if (node == null) {return new StringBuilder("null");} else {return new StringBuilder(node.val + "");}
}下面给一个先序遍历方式序列化的示例代码(递归、非递归，先/中/后序都有对应的序列化代码)：
StringBuilder serializeTreePre(Node node) {if (node == null) {return serializeNode(null);}return serializeNode(node).append(",").append(serializeTreePre(node.left)).append(",").append(serializeTreePre(node.right));
}再给一个广度优先的序列化的示例代码(这里用非递归方式，递归方式也可以实现)：
StringBuilder serializeTreeBfs(Node node) {if (node == null) {return serializeNode(null);}StringBuilder sb = new StringBuilder();Queue<Node> queue = new LinkedList<>();queue.add(node);//广度优先的架子while (!queue.isEmpty()) {//广度优先的架子node = queue.poll();//广度优先的架子sb.append(serializeNode(node)).append(",");if (node != null) queue.add(node.left);//这里注意，空孩子也要丢到队列里输出if (node != null) queue.add(node.right);}return sb;
}4.2. 树的反序列化
树的反序列化要与序列化方式对应起来用，比如用先序遍历序列化的，就要用先序遍历反序列化、用广度优先序列化的，就要用广度优先反序列化来还原。
树的反序列化都要用到队列，从队列里一个个地poll出来，构造树的节点。
4.2.1. 深度优先反序列化
直接上代码，先序遍历的反序列化（中序、后序类似）
Node deserializeTreePre(String txt) {return doDeserializeTreePre(new LinkedList<>(Arrays.asList(txt.split(","))));
}Node doDeserializeTreePre(Queue<String> queue) {if (queue.isEmpty()) return null;String val = queue.poll();if (val.equals("null")) {return null;}Node n = new Node(Integer.parseInt(val));//先序，先处理当前节点Node left = doDeserializeTreePre(queue);//再处理左、右孩子Node right = doDeserializeTreePre(queue);// 把3个节点连起来n.left = left;n.right = right;if (left != null) left.parent = n;if (right != null) right.parent = n;return n;
}4.2.2. 广度优先反序列化
广度优先反序列化，也是广度优先遍历的过程，所以需要一个广度优先遍历的队列，加上反序列化用于存储字符串的那个队列，就有两个队列了。
代码如下，跟广度优先遍历过程的架子是一样的：
Node deserializeTreeBfs(String txt) {Queue<String> strQueue = new LinkedList<>(Arrays.asList(txt.split(",")));if(strQueue.isEmpty()||strQueue.peek().equals("null")) return null;Queue<Node> resultQueue = new LinkedList<>(); //广度优先遍历的队列Node head = new Node(Integer.parseInt(strQueue.poll()));resultQueue.add(head); //与广度优先遍历架子一样while(!resultQueue.isEmpty()){//广度优先的架子Node n = resultQueue.poll();//广度优先的架子String leftStr = strQueue.poll();String rightStr = strQueue.poll();if(!"null".equals(leftStr)){Node left = new Node(Integer.parseInt(leftStr));n.left = left;left.parent = n;resultQueue.add(left);}if(!"null".equals(rightStr)){Node right = new Node(Integer.parseInt(rightStr));n.right = right;right.parent = n;resultQueue.add(right);}}return head;
}
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