先序遍历

1、二叉树的广度遍历 2、二叉树的深度遍历 二叉树的深度遍历，包括了前序遍历、中序遍历、后续遍历。其命名方式是根节点的遍历顺序， 即：先序遍历：先遍历根节点（根节点->左子树->右子树），即先访问根节点再递归的访问左子树，然后递归的访问右子树。 中序遍历：访问的中间位置为根位置，其主要顺序为（左子树->根节点->右子树），即我们先递归的使用中序遍历访问左子树，让后根节点，然后递归的使用中序遍历访问右子树。 后序遍历：最后访问根节点（左子树->右子树->根节点），即我们先递归的使用后续遍历访问左子树，然后递归的使用后续遍历右子树，最后访问根节点 来源： CSDN 作者： lianchaozhao 链接： https://blog.csdn.net/weixin_40809627/article/details/104105319

树的遍历方法有广度优先（层序遍历），以及深度优先两种方法，分成先序遍历，中序遍历，后序遍历三种。 一.深度优先： 1.递归实现： 先序遍历 输出顺序：根节点，左子树，右子树。 void PreOrderTraversal ( BinTree BT ) { if ( BT ) { //如果树非空 printf ( "%d" , BT - > Data ) ; //输出根节点 PreOrderTraversal ( BT - > Left ) ; //继续递归执行其左子树 PreOrderTraversal ( BT - > Right ) ; //继续递归其右子树 } } 中序输出：左子树，根节点，右子树。 只需要将输出语句放到两个递归语句之间即可。 void PreOrderTraversal ( BinTree BT ) { if ( BT ) { PreOrderTraversal ( BT - > Left ) ; printf ( "%d" , BT - > Data ) ; PreOrderTraversal ( BT - > Right ) ; } } 后序输出：左子树，右子树，根节点。 void PreOrderTraversal ( BinTree BT ) { if ( BT ) { PreOrderTraversal ( BT - > Left ) ;

二叉树遍历 1.前序（先序）：根 左 右 ==>A BDFE CGHI 2.中序：左 根 右 ==>D B EF A GH C I 3.后序：左 右 根 ==>DEFB GHIC A 错误笔记 ：后序和中序都是从 左 ，这个左就是 最左边 这个数，不能单纯记为左下角这个数，我把他记成左下角这个数刚刚就产生了疑惑，图片里面这个D和E到底怎么安排，如果记为 最左边 就毫无疑惑是D。 遍历完左子树之后到了B结点这里，然后是到左下角，而不是最左边 4.层序：从上到下，从左到右 这个遍历的顺序是理解起来最简单的，但是代码实现起来却是最难的（个人观点），反正理解起来一定错不了， 从上到下，从左到右 。 A BC DEF GHI 代码实现 建立一个结构体链表来存储。 struct node { struct node * l ; //left struct node * r ; //right int data ; } ; 先序遍历： void xian ( struct node * t ) { if ( t == NULL ) return ; printf ( "%d" , t -> data ) ; //先输出结点data xian ( t -> l ) ; //遍历左子树 xian ( t -> r ) ; //遍历右子树 } 中序遍历： void zhong ( struct

虽然很多人都觉得前端算法弱，但其实 JavaScript 也可以刷题啊！最近两个月断断续续刷完了 leetcode 前 200 的 middle + hard ，总结了一些刷题常用的模板代码。 走过路过发现 bug 请指出，拯救一个辣鸡（但很帅）的少年就靠您啦！ 常用函数 包括打印函数和一些数学函数。 const _max = Math.max.bind(Math); const _min = Math.min.bind(Math); const _pow = Math.pow.bind(Math); const _floor = Math.floor.bind(Math); const _round = Math.round.bind(Math); const _ceil = Math.ceil.bind(Math); const log = console.log.bind(console); //const log = _ => {} log 在提交的代码中当然是用不到的，不过在调试时十分有用。但是当代码里面加了很多 log 的时候，提交时还需要一个个注释掉就相当麻烦了，只要将 log 赋值为空函数就可以了。 举一个简单的例子，下面的代码是可以直接提交的。 // 计算 1+2+...+n // const log = console.log.bind(console);

利用随机函数产生 80 个 ( 不大于 200 且各不相同的 ) 随机整数，用这些整数来生成一棵二树，分别对二叉树进行先序遍历，中序遍历和后序列遍历输出树中结点元素序列。注意：先序遍历输出要求采用非递归来实现。 （ 2 ）程序实现的基本思想 1. 建立合适的二叉树 程序是以 图 1.1 的形式建立的。 2. 前序遍历是以 stack 栈和指针左右子女实现的。 3. 前序遍历，中序遍历，后序遍历分别用了递归实现。 4. 如建立二叉树，其中随机产生的数值是（ 因为 80 个数比较多，所以就以 #define Max_size 10 ，若要以 80 个数，可 #define Max_size 10 改成 #define Max_size 80 ）： 106 199 95 144 102 164 26 96 87 168 由以上数值可以建立出以下的树： 图 1.2 由图 1.2 可得出他们的前序，中序和后序。 前序序列： 106 95 26 87 102 96 199 144 164 168 中序序列： 26 87 95 96 102 106 144 164 168 199 后序序列： 87 26 96 102 95 168 164 144 199 106 （ 3 ）系统流程图 程序步骤： #include "stdio.h" #include "conio.h" #define Max

遍历二叉树的递归方法使用了函数栈，非递归方法使用了申请的栈， 两者的额外空间都与树的高度有关，所以空间复杂度为O(h)，h为二叉树的高度。 可以使用二叉树叶子节点中大量指向null的指针实现空间复杂度O(1)的遍历。 Morris遍历的实质就是避免使用栈结构，让下层到上层有指针， 具 体是通过让底层节点指向null的空闲指针指回上层的某个节点，从而完成下层到上层的移动。 先序中序后序主要基于两个主要步骤，然后输出的位置有所不同，以中序遍历为例。 中序遍历： 1、假设当前子树的头节点为h，让h的左子树中最右节点的right指针指向h， 然后h的左子树继续步骤1的处理过程，直到遇到某一个节点没有左子树时记为node，进入步骤2。 2、从node开始通过每个节点的right指针进行移动并以此打印，假设移动到的节点为cur。 对每一个cur节点都判断cur节点的左子树中最右节点是否指向cur。 Ⅰ 如果是，令cur节点的左子树中最右节点的right指针指向null，即恢复树的本来面貌， 然后打印cur，继续通过cur的right指针移动到下一个节点。重复步骤2。 Ⅱ 如果不是，以cur为头的子树重回步骤1执行。 public void morrisIn(TreeNode root) { if (root == null) return; TreeNode cur1 = root;

/*二叉树的遍历之非递归实现*/ /*非递归实现采用栈去模拟实现*/ //参考代码http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/12977901 节点访问 1 void visit(BTNode*b) 2 { 3 //输出格式依赖于elementType 4 printf("%c",b->data); 5 } 先序遍历 根据先序遍历的顺序，先访问根节点，再访问左子树，后访问右子树，而对于每个子树来说， 又按照同样的访问顺序进行遍历。非递归的实现思路如下： 对于任一节点P， 1）输出节点P，然后将其入栈，再看P的左孩子是否为空； 2）若P的左孩子不为空，则置P的左孩子为当前节点，重复1）的操作； 3）若P的左孩子为空，则将栈顶节点出栈，但不输出，并将出栈节点的右孩子置为当前节点， 看其是否为空； 4）若不为空，则循环至1）操作； 5）如果为空，则继续出栈，但不输出，同时将出栈节点的右孩子置为当前节点，看其是否 为空，重复4）和5）操作； 6）直到当前节点P为NULL并且栈空，遍历结束。 void PreOrder(BTree bt) { PSTACK stack=NULL; stack=CreateStack(); //创建一个空栈 elementType node_pop; //用来保存出栈节点 elementType pCur=bt;

二叉树是树的特殊一种，具有如下特点：1、每个结点最多有两颗子树，结点的度最大为2。2、左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。3、即使某结点只有一个子树，也要区分左右子树。 一、特殊的二叉树及特点 1、斜树 所有的结点都只有左子树（左斜树），或者只有右子树（右斜树）。这就是斜树，应用较少 2、满二叉树 所有的分支结点都存在左子树和右子树，并且所有的叶子结点都在同一层上，这样就是满二叉树。就是完美圆满的意思，关键在于树的平衡。 根据满二叉树的定义，得到其特点为： 叶子只能出现在最下一层。 非叶子结点度一定是2. 在同样深度的二叉树中，满二叉树的结点个数最多，叶子树最多。 3、完全二叉树 对一棵具有n个结点的二叉树按层序排号，如果编号为i的结点与同样深度的满二叉树编号为i结点在二叉树中位置完全相同，就是完全二叉树。满二叉树必须是完全二叉树，反过来不一定成立。 其中关键点是按层序编号，然后对应查找。 在上图中，树1，按层次编号5结点没有左子树，有右子树，10结点缺失。树2由于3结点没有字数，是的6,7位置空挡了。树3中结点5没有子树。 上图就是一个完全二叉树。 结合完全二叉树定义得到其特点： 叶子结点只能出现在最下一层（满二叉树继承而来） 最下层叶子结点一定集中在左 部连续位置。 倒数第二层，如有叶子节点，一定出现在右部连续位置。 同样结点树的二叉树，完全二叉树的深度最小

内容简介 本次作业在二叉树的建立方面，我使用了先序输入的方法来建立，即使用递归来实现。在遍历输出方面，有先序、中序、和后序三种。 其中，本次建立二叉树时，输入结束的条件为输入数据为0。 本程序创建的二叉树如下： 相关代码： include using namespace std; typedef struct node//创建节点结构 { char data;//数据元素 struct node Lchild;//指向左孩子结点 struct node Rchild;//指向右孩子结点 }BinNode,*BinTree; void CreateTree(BinTree &T);//递归法建立二叉树 void PreOrder(BinTree &T);//先序遍历 void InOrder(BinTree &T);//中序遍历 void PostOrder(BinTree &T);//后序遍历 int main() { BinTree T; cout<<"请输入二叉树节点:"; CreateTree(T); cout<<"先序遍历："; PreOrder(T); cout<<endl; cout<<"中序遍历："; InOrder(T); cout<<endl; cout<<"后序遍历："; PostOrder(T); cout<<endl; return 0; } void

内容简介 本次作业在建立二叉树方面，使用了先序输入建立的方法(递归实现)。在遍历输出方面，有先序/中序/后序遍历三种。 其中，本次建立二叉树时，输入结束的条件为输入数据为'.'。 用链式结构存储，生成的树大体如上图 二叉树的建立 树的结构体 typedef struct dfs *tree; struct dfs { tree lchild ,rchild; char data; }; 按先序输入建立二叉树 tree DFS() { char m; cin>>m; tree father; father=new struct dfs; if(m=='.') father = NULL; else { father->data=m; father->lchild=DFS(); father->rchild=DFS(); } return father; } 这里用递归法创建树，每次递归返回父节点指针，当碰到表示为空的'.'时,使父节点为空。先序输入建立二叉树是从根节点出发， 先建立每个父节点的左孩子，当没有左孩子时依次返回建立每个父节点右孩子，直至最后一个右孩子被创建，返回所有父节点， 生成一棵二叉树。 二叉树的遍历 1.先序遍历 思路：先访问根结点 -> 遍历左子树 -> 遍历右子树；先访问根结点 void frontorder(tree root) { if(root) {