如何在java中编写递归四叉树遍历方法？

我理解这个概念，但不知道如何用java编写代码。据我所知，你向下移动以检查下一个节点是否是叶子，如果不是，则继续向下移动，然后再向上移动并为其他节点执行此操作。但是我该如何编码呢

这是我的四叉树构造函数

public class QuadtreeBitmap {
// location
private final int x;
private final int y;
// height and width
private final int size;
// if leaf
private boolean leaf;
// either Colour.BLACK or Colour.WHITE
private Colour colour;
// otherwise
private QuadtreeBitmap northWest;
private QuadtreeBitmap northEast;
private QuadtreeBitmap southWest;
private QuadtreeBitmap southEast;

/**
 * Constructs a new quadtree bitmap with height and width equal to the specified size, and 
 * every pixel initialized to the given colour. The specified size must be a power of 2, 
 * and must be greater than zero.
 * 
 * @param size the height and width of this quadtree bitmap
 * @param colour the colour with which to initialize every pixel in this quadtree bitmap
 */
public QuadtreeBitmap(int size, Colour colour) {
    this(0, 0, size, colour);
}
/**
 * Constructs a new quadtree bitmap with height and width equal to the specified size, and 
 * every pixel initialized to white. The specified size must be a power of 2, and must be 
 * greater than zero.
 * 
 * @param size the height and width of this quadtree bitmap
 */
public QuadtreeBitmap(int size) {
    this(0, 0, size, Colour.WHITE);
}

// specifying location only supported internally
private QuadtreeBitmap(int x, int y, int size, Colour colour) {
    // only supporting power-of-2 dimensions
    if (!powerOfTwo(size)) {
        throw new IllegalArgumentException("Size not power of 2.");
    }
    this.x = x;
    this.y = y;
    this.size = size;
    this.leaf = true;
    this.colour = colour;
    this.northWest = null;
    this.northEast = null;
    this.southWest = null;
    this.southEast = null;
}
// combining quads to form tree only supported internally, assumes well-positioned
private QuadtreeBitmap(int x, int y, int size, List<QuadtreeBitmap> quads) {
    this(x, y, size, Colour.WHITE);
    northWest = quads.get(0);
    northEast = quads.get(1);
    southWest = quads.get(2);
    southEast = quads.get(3);
    this.leaf = false;
}

// for any basic task which needs to be repeated all four quadrants
private List<QuadtreeBitmap> quadrants() {
    return Arrays.asList(northWest, northEast, southWest, southEast);
}

// retrieves the quadrant within which the specified location lies
private QuadtreeBitmap quadrantOf(int x, int y) {
    for (QuadtreeBitmap quad : quadrants()) {
        if (quad.containsPoint(x, y)) {
            return quad;
        }
    }
    return null;
}


public int getSize() {
    return size;
}

公共类四叉树映射{
//位置
私人最终int x；
私人终审法院；
//高度和宽度
私人最终整数大小；
//如果叶
私有布尔叶；
//颜色。黑色或颜色。白色
私人色彩；
//否则
西北私人四合院地图；
私人四合院地图东北部；
西南私人四合院地图；
东南部的私有四叉树地图；
/**
*构造高度和宽度等于指定大小的新四叉树位图，然后
*每个像素初始化为给定颜色。指定的大小必须是2的幂，
*并且必须大于零。
* 
*@param size此四叉树位图的高度和宽度
*@param color用于初始化此四叉树位图中每个像素的颜色
*/
公共四合院地图（内部大小、颜色）{
这（0，0，大小，颜色）；
}
/**
*构造高度和宽度等于指定大小的新四叉树位图，然后
*每个像素初始化为白色。指定的大小必须是2的幂，并且必须为
*大于零。
* 
*@param size此四叉树位图的高度和宽度
*/
公共四叉树映射（整数大小）{
这（0，0，大小，颜色，白色）；
}
//仅在内部支持指定位置
专用四叉树位图（整数x、整数y、整数大小、颜色）{
//仅支持2维幂次方
如果（！powerOfTwo（尺寸））{
抛出新的IllegalArgumentException（“大小不是2的幂”）；
}
这个.x=x；
这个。y=y；
这个。大小=大小；
this.leaf=true；
这个颜色=颜色；
this.northWest=null；
this.northEast=null；
this.soutwest=null；
this.souther=null；
}
//组合四元组以形成仅在内部支持的树，假设位置正确
私有四叉树位图（整数x、整数y、整数大小、列表四叉树）{
这（x、y、尺寸、颜色、白色）；
西北=四边形。获取（0）；
东北=四边形。获取（1）；
西南=四边形。获取（2）；
东南=四边形。获取（3）；
this.leaf=false；
}
//对于任何需要在四个象限中重复的基本任务
私有列表象限（）{
返回数组.asList（西北、东北、西南、东南）；
}
//检索指定位置所在的象限
私有象限映射象限（整数x，整数y）{
对于（QuadtreeBitmap quad:quadrants（））{
if（四边形包含点（x，y））{
返回四元组；
}
}
返回null；
}
公共int getSize（）{
返回大小；
}

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基本上，我需要为赋值实现一整套方法，比如计算特定颜色的像素，等等，但我不知道如何开始。让我们简化一下。您如何在二叉树上编写遍历

你可以写一个函数，比如

public int CountNodes(){
    int leftcount = (this.left==null) ? 0 : this.left.CountNodes();
    int rightcount = (this.right==null) ? 0 : this.right.CountNodes();
   return 1 + leftcount + rightcount;
}

因此，您希望使用固定的内部值northWest、northWest、southWest、southWest来实现这一点，而不是“left”和“right”。请注意，节点值中的+1表示节点本身，因此不需要显式的“叶检查”

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值得一提的是，您需要了解环境中的堆栈大小限制。Foxpro过去的堆栈高度限制为32次调用，类似这样的递归调用可以深入到非常大的主题材料中。

另外，请注意，您可能希望使用某种通用函数，可以在其中插入lambda函数n以提高清晰度。