前序遍历

给定一个二叉树，返回它的 前序 遍历。 示例: 输入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 输出: [1,2,3] 1 //迭代算法 2 class Solution { 3 public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { 4 Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>(); 5 List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); 6 if(root==null)return list; 7 stack.push(root); 8 while(!stack.empty()){ 9 TreeNode tmpnode = stack.pop(); 10 list.add(tmpnode.val); 11 if(tmpnode.right!=null)stack.push(tmpnode.right); 12 if(tmpnode.left!=null)stack.push(tmpnode.left); 13 } 14 return list; 15 } 16 } 17 18 //递归算法 19 class Solution { 20 public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode

面试题：二叉树的前中后序遍历 二叉树的前中后遍历，其前中后，您可理解为指的是根结点所在的序。前序遍历：前序遍历的顺序为根-左-右中序遍历：中序遍历的顺序为左-根-右后序遍历：后序遍历的顺序为左-右-根 1.前序遍历 思路：利用栈后进先出的特性。1.根结点入栈；2.循环取栈顶元素、右子结点入栈、左子结点入栈。JAVA参考代码public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right;​ TreeNode(int val) { this.val = val; }}public List<Integer> preorderTree(TreeNode root) { Stack<TreeNode> stack = new Stack<>(); List<Integer> preorder = new ArrayList<>();​ if (root == null) { return preorder; }​ stack.push(root); while (!stack.empty()) { TreeNode node = stack.pop(); preorder.add(node.val); if (node.right != null) { stack.push(node.right); } if (node

二叉树的前序遍历（递归版）： public ArrayList<Integer> inOrder(TreeNode root ){ ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>(); if(root == null){ return result; } result.add(root.val); inOrder(root.left);+ inOrder(root.right); return result; } 二叉树的中序遍历（递归版）： public ArrayList<Integer> inOrder(TreeNode root ){ ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>(); if(root == null){ return result; } inOrder(root.left); result.add(root.val); inOrder(root.right); return result; } 二叉树的后续遍历（递归版）： public ArrayList<Integer> inOrder(TreeNode root ){ ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>(); if(root =

public class Solution { int i=0; public TreeNode reConstructBinaryTree(int [] pre,int [] in) { return constructBiTree(pre,in,0,pre.length-1); } public TreeNode constructBiTree(int pre[],int in[],int start,int end){ if(start>end) return null; TreeNode node = new TreeNode(pre[i]); int index=Location(pre[i],in); i++; if(i>=pre.length) return node; node.left=constructBiTree(pre,in,start,index-1); node.right=constructBiTree(pre,in,index+1,end); return node; } public int Location(int target,int in[]){ int i=0; for( i=0;i<in.length;i++){ if(target==in[i]) break; } return i; } } 来源： https://my.oschina

二叉树的前序遍历 　　二叉树的前序遍历过程相当于先访问最左边路径上的所有节点，然后在从后往前访问各个节点的右子树， 因此应该想到要使用栈结构。访问当前的节点的同时将其右子树节点放入栈中等待访问。先序遍历的代码如 下： vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> res; stack<TreeNode*> s; TreeNode* temp = root; // 当栈不为空或者root不为空节点时 while(!s.empty() || temp){ //`先遍历、访问、压栈左节点` while(temp){ s.push(temp); res.push_back(temp->val); temp = temp->left; } //当访问节点不存在左子树时，退栈对右子树进行访问 temp = s.top(); s.pop(); temp = temp->right; } return res; } 　　使用一个辅助栈的结构进行访问，访问当前的节点并将其右子树存入栈中，直到节点的左子树不存在时从栈中将节点取出，开始 迭代访问其右子树。 来源： https://www.cnblogs.com/wangkaia/p/11960183.html

20182333 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》第十周学习总结 教材学习内容总结 图 与树类似，图由结点和这些结点之间的连接构成。 顶点（vertice）:就是结点。 边（edge）:就是这些结点连接起来的线段。 路径（path）：图中的一系列边，每条边连通两个顶点。 路径的长度（length）：是该路径中边的条数（或者是顶点数减去1）。 环路（cycle）：一种首结点和末结点相同且没有重边的路径。没有环路的图称为无环的（acyclic）。 完全图（complete graph）：含有最多条边的无向图 无向图 边没有方向的图称为无向图。 无向图中，表示边的顶点对是无序的，例如，标记顶点A，B，C，D，一条边可以表示为（A，B）。无向图表示顶点对是无序的，所以边（A,B）意味着A和B之间的连接是双向的，在一个无向图中，（A，B）和（B，A）所代表的边的含义完全一样。 含有最多条边的无向图称为完全图：Edges=(n-1)*n/2. 如果无向图中任意两个顶点间都有路径，则无向图称为连通的。 路径是连接图中两个顶点的边的序列，路径长度为路径所含边的数目（顶点个数减一） 第一个顶点和最后一个顶点是同一个顶点且没有重复边的路径，称为一个环。 如果图中两个顶点之间有边连接，则称这两个顶点是邻接的（邻居），自己连接到自己的边称为自循环或悬挂。 有向图

#include <iostream> #include <cstdlib> #include<queue> #include <stack> using namespace std; //二叉树链表的存储结构 typedef struct BiTNode { int data;//节点数据 struct BiTNode *lchild, *rchild;//左右孩子指针 }BiTNode, *BiTree; //二叉树的建立 void CreatBiTree(BiTree &T) { int ch; cin >> ch; if (ch == 0) T = NULL; else { T = new BiTNode;//生成根节点 if (!T) exit(1); T->data = ch; CreatBiTree(T->lchild); //构造左子树 CreatBiTree(T->rchild); //构造右子树 } } //创建二叉树 BiTNode* create(int b[], int n) { BiTNode* ptree =new BiTNode [n]; int i; for (i = 0; i < n; i++) { ptree[i].data = b[i];//给每个节点赋值 ptree[i].lchild = NULL;// ptree[i].rchild =

如何遍历一棵树 有两种通用的遍历树的策略： 宽度优先搜索（BFS） 我们按照高度顺序一层一层的访问整棵树，高层次的节点将会比低层次的节点先被访问到。 深度优先搜索（DFS） 在这个策略中，我们采用深度作为优先级，以便从跟开始一直到达某个确定的叶子，然后再返回根到达另一个分支。 深度优先搜索策略又可以根据根节点、左孩子和右孩子的相对顺序被细分为前序遍历，中序遍历和后序遍历。 public class Solution{ private int preIndex=0; private int[] preOrder; private int[] inOrder; Map<Integer,Integer> map=new HashMap<Integer,Integer>(); publice TreeNode bulidTree(in[] preOrder,int[] inOrder){ this.preOrder=preOrder; this.inOrder=inOrder; int idx=0; for(Integer s:inOrder){ map.put(s,idx++); } } private TreeNode helper(Int left,int right){ if(left==right){ return null; } int index=0; int root

二叉树的遍历 二叉树的前序，中序，后序，层序遍历 package 剑指offer;import java.util.ArrayList;import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;/** * @author WangXiaoeZhe * @Date: Created in 2019/11/22 18:11 * @description: */public class Main17 { public class TreeNode { int val = 0; TreeNode left = null; TreeNode right = null; public TreeNode(int val) { this.val = val; } } ArrayList<Integer> resultList = new ArrayList<>(); /** * 前序遍历:ABDEC * 1.首先遍历左子树,遍历到叶子结点为止 * @return * */ public boolean preorderTraverse(TreeNode node) { //首先从根节点开始遍历 resultList.add(node.val); if (node.left != null) { preorderTraverse(node.left); }

一、课前思考 前面我们讲的都是线性表结构，栈、队列等等。今天我们讲一种非线性表结构，树。树这种数据结构牛逼线性表的数据结构要复杂得多，内容也比较多，所以我会分四节来讲解。 我反复强调过，带着问题学习，是最有效的学习方式之一，所以在正式的内容开始之前，我还是给你出几道思考题： 二叉树有哪几种存储方式？什么样的二叉树适合用数组来存储？ 带着这些问题，我们就来学习今天的内容，树！ 二、树 1、一些节本概念 图中画了几棵“树”。你来看看，这些“树”都有什么特征？ 你有没有发现，“树”这种数据结构真的很像我们现实生活中的“树”，这里面每个元素我们叫作“节点”；用来连线相邻节点之间的关系，我们叫作“父子关系”。 比如下面这幅图： A节点就是B节点的 父节点 ，B节点是A节点的 子节点 。 B、C、D这三个节点的父节点是同一个节点，所以它们之间互称为 兄弟节点 。 我们把没有父节点的节点叫作 根节点 ，也就是图中的节点E。 我们把没有子节点的节点叫作叶子节点或者 叶节点 ，比如图中的G、H、I、J、K、L都是叶子节点。 2、高度深度和层 除此之外，关于“树”，还有三个比较相似的概念：高度（Height）、深度（Depth）、层（Level）。它们的定义是这样的： 这三个概念的定义比较容易混淆，描述起来也比较空洞。我举个例子说明一下，你一看应该就能明白。 记这住个概念，我还有一个小窍们，就是类比