这是水平视图最简单的解决方案。我举了很多例子。很适合我的目的。更新自@ ntin -k的回答。

public void print(String prefix, BTNode n, boolean isLeft) {
    if (n != null) {
        print(prefix + "     ", n.right, false);
        System.out.println (prefix + ("|-- ") + n.data);
        print(prefix + "     ", n.left, true);
    }
}

电话:

bst.print("", bst.root, false);

解决方案:

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一个Scala解决方案，改编自Vasya Novikov的答案，专门用于二叉树:

/** An immutable Binary Tree. */
case class BTree[T](value: T, left: Option[BTree[T]], right: Option[BTree[T]]) {

  /* Adapted from: http://stackoverflow.com/a/8948691/643684 */
  def pretty: String = {
    def work(tree: BTree[T], prefix: String, isTail: Boolean): String = {
      val (line, bar) = if (isTail) ("└── ", " ") else ("├── ", "│")

      val curr = s"${prefix}${line}${tree.value}"

      val rights = tree.right match {
        case None    => s"${prefix}${bar}   ├── ∅"
        case Some(r) => work(r, s"${prefix}${bar}   ", false)
      }

      val lefts = tree.left match {
        case None    => s"${prefix}${bar}   └── ∅"
        case Some(l) => work(l, s"${prefix}${bar}   ", true)
      }

      s"${curr}\n${rights}\n${lefts}"

    }

    work(this, "", true)
  }
}

你的树每一层需要两倍的距离:

       a
      / \
     /   \
    /     \
   /       \
   b       c
  / \     / \
 /   \   /   \
 d   e   f   g
/ \ / \ / \ / \
h i j k l m n o

你可以将你的树保存在一个数组的数组中，每个数组对应一个深度:

[[a],[b,c],[d,e,f,g],[h,i,j,k,l,m,n,o]]

如果你的树没有满，你需要在数组中包含空值:

       a
      / \
     /   \
    /     \
   /       \
   b       c
  / \     / \
 /   \   /   \
 d   e   f   g
/ \   \ / \   \
h i   k l m   o
[[a],[b,c],[d,e,f,g],[h,i, ,k,l,m, ,o]]

然后你可以遍历数组来打印你的树，根据深度打印第一个元素之前和元素之间的空格，根据下一层数组中对应的元素是否被填充打印行。 如果您的值可以超过一个字符长，您需要在创建数组表示时找到最长的值，并相应地乘以所有宽度和行数。

按行打印[大]树。

输出的例子:

z
├── c
│   ├── a
│   └── b
├── d
├── e
│   └── asdf
└── f

代码:

public class TreeNode {

    final String name;
    final List<TreeNode> children;

    public TreeNode(String name, List<TreeNode> children) {
        this.name = name;
        this.children = children;
    }

    public String toString() {
        StringBuilder buffer = new StringBuilder(50);
        print(buffer, "", "");
        return buffer.toString();
    }

    private void print(StringBuilder buffer, String prefix, String childrenPrefix) {
        buffer.append(prefix);
        buffer.append(name);
        buffer.append('\n');
        for (Iterator<TreeNode> it = children.iterator(); it.hasNext();) {
            TreeNode next = it.next();
            if (it.hasNext()) {
                next.print(buffer, childrenPrefix + "├── ", childrenPrefix + "│   ");
            } else {
                next.print(buffer, childrenPrefix + "└── ", childrenPrefix + "    ");
            }
        }
    }
}

附注:这个答案并不完全关注“二叉”树——相反，它打印了各种类型的树。解决方案的灵感来自linux中的“树”命令。

根据VasyaNovikov的回答。改进了一些Java魔术:泛型和函数接口。

/**
 * Print a tree structure in a pretty ASCII fromat.
 * @param prefix Currnet previx. Use "" in initial call!
 * @param node The current node. Pass the root node of your tree in initial call.
 * @param getChildrenFunc A {@link Function} that returns the children of a given node.
 * @param isTail Is node the last of its sibblings. Use true in initial call. (This is needed for pretty printing.)
 * @param <T> The type of your nodes. Anything that has a toString can be used.
 */
private <T> void printTreeRec(String prefix, T node, Function<T, List<T>> getChildrenFunc, boolean isTail) {
    String nodeName = node.toString();
    String nodeConnection = isTail ? "└── " : "├── ";
    log.debug(prefix + nodeConnection + nodeName);
    List<T> children = getChildrenFunc.apply(node);
    for (int i = 0; i < children.size(); i++) {
        String newPrefix = prefix + (isTail ? "    " : "│   ");
        printTreeRec(newPrefix, children.get(i), getChildrenFunc, i == children.size()-1);
    }
}

初始调用示例:

Function<ChecksumModel, List<ChecksumModel>> getChildrenFunc = node -> getChildrenOf(node)
printTreeRec("", rootNode, getChildrenFunc, true);

将输出如下内容

└── rootNode
    ├── childNode1
    ├── childNode2
    │   ├── childNode2.1
    │   ├── childNode2.2
    │   └── childNode2.3
    ├── childNode3
    └── childNode4

与垂直表示相比，水平表示有点复杂。垂直打印只是简单的RNL(右->节点->左或镜像的顺序)遍历，以便先打印右子树，然后打印左子树。

def printFullTree(root, delim=' ', idnt=[], left=None):
    if root:
        idnt.append(delim)
        x, y = setDelims(left)
        printFullTree(root.right, x, idnt, False)
        indent2(root.val, idnt)
        printFullTree(root.left, y, idnt, True)
        idnt.pop()

def setDelims(left):
    x = ' '; y='|'
    return (y,x) if (left == True) else (x,y) if (left == False) else (x,x)

def indent2(x, idnt, width=6):
    for delim in idnt:
        print(delim + ' '*(width-1), end='')
    print('|->', x)

output:
                        |-> 15
                  |-> 14
                  |     |-> 13
            |-> 12
            |     |     |-> 11
            |     |-> 10
            |           |-> 9
      |-> 8
            |           |-> 7
            |     |-> 6
            |     |     |-> 4
            |-> 3
                  |     |-> 2
                  |-> 1
                        |-> 0

在水平表示中，显示由TreeMap的HashMap或HashMap<Integer, TreeMap<Integer, Object>> xy构建;其中HashMap包含节点的y轴/level_no作为Key, TreeMap作为value。Treemap内部保存同一级别的所有节点，按它们的x轴值排序，作为键，从最左端开始-ve，根=0，最右端=+ve。

如果使用自平衡树/Treap，则使用HashMap使算法在每个级别的O(1)查找中工作，并在O(logn)中使用TreeMap排序。

不过，在这样做的时候，不要忘记为空子存储占位符，例如' '/空格，这样树看起来就像预期的那样。

现在唯一剩下的就是计算水平节点的距离，这可以用一些数学计算来完成，

计算树的宽度和高度。 一旦完成，在显示节点时，根据计算的宽度，高度和倾斜信息(如果有的话)，以最佳距离呈现它们。