树

树的学术名词

树的种类

二叉树的遍历

算法实现

遍历命名

二叉树的中序遍历

二叉树的后序遍历

二叉树的后序遍历迭代算法

二叉树的前序遍历

二叉树的前序遍历迭代算法

树封面

树

树是一种非线性的数据结构，它是由n(n≥0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：

每个节点有零个或多个子节点；
没有父节点的节点称为根节点；
每一个非根节点有且只有一个父节点；
除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树

树的学术名词

根节点(root): 树的最上层的节点，任何非空的树都有一个节点
路径(path): 从起始节点到终止节点经历过的边
父亲(parent)：除了根节点，每个节点的上一层边连接的节点就是它的父亲(节点)
孩子(children): 每个节点由边指向的下一层节点
兄弟(siblings): 同一个父亲并且处在同一层的节点
子树(subtree): 每个节点包含它所有的后代组成的子树
叶子节点(leaf node): 没有孩子的节点成为叶子节点

树的种类

无序树：树中任意节点的子结点之间没有顺序关系，这种树称为无序树,也称为自由树；

有序树：树中任意节点的子结点之间有顺序关系，这种树称为有序树；

二叉树：每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树；

满二叉树：所有节点均含有两个子树的树被称为满二叉树；

完全二叉树：除最后一层外，所有层都是满节点，且最后一层缺右边连续节点的二叉树称为完全二叉树；

哈夫曼树（最优二叉树）：带权路径最短的二叉树称为哈夫曼树或最优二叉树。

二叉树的遍历

所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问

访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础

算法实现

从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：

访问节点的本身（Node）
遍历该节点的左子树（L）
遍历该节点的右子树（R）

以上三种操作拥有六种执行顺序：

NLR，LNR，LRN，NRL，RNL，RLN。

但是注意前三种次序和后三种次序对称，所以我们只学习前三种次序

遍历命名

根据访问结点操作发生位置命名：

NLR：二叉树的前序遍历(Preorder Traversal 亦称(先序遍历))

访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前
LNR：二叉树的中序遍历(Inorder Traversal)

访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)
LRN：二叉树的后序遍历(Postorder Traversal)

访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后

二叉树的中序遍历

若二叉树非空，则依次执行如下操作：

遍历左子树
访问根节点
遍历右子树

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#   def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#     self.val = val
#     self.left = left
#     self.right = right
class Solution:def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:# 左 根 右def inorder(root : TreeNode):if not root:returninorder(root.left)res.append(root.val)inorder(root.right)res = list()inorder(root)return res

二叉树的后序遍历

若二叉树非空，则依次执行如下操作：

遍历左子树
遍历右子树
访问根节点

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#   def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#     self.val = val
#     self.left = left
#     self.right = right
class Solution:def postorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:# 后序遍历的顺序：左 右 根def postorder(root : TreeNode):if not root:returnpostorder(root.left)postorder(root.right)res.append(root.val)res = list()postorder(root)return res

二叉树的后序遍历迭代算法

建立一个栈，用来存储节点。
根据根右左的顺序将节点依次压入栈中，在压入栈中的同时，按照顺序把节点里的元素依次压入栈中。输出完毕之后按照顺序弹栈。
将答案数组进行反转，得到左右根顺序的数组
输出答案

期望结果:[9,5,7,4,3]

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#   def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#     self.val = val
#     self.left = left
#     self.right = right
class Solution:def postorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:res = []stack = []while root or stack:while root:res.append(root.val)stack.append(root)root = root.rightroot = stack.pop().left #根 右 左的顺序res.reverse() return res

二叉树的前序遍历

若二叉树非空，则依次执行如下操作：

访问根节点
遍历左子树

遍历右子树

class Solution:def preorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:# 创建一个集合存储数据res = []def preorder(root:TreeNode):# 判断root是否有值if not root:returnelse:# 获取根节点res.append(root.val)# 获取左节点preorder(root.left)# 获取右节点preorder(root.right)preorder(root)return res

二叉树的前序遍历迭代算法

建立一个栈，用来存储节点。
根据左右根的顺序将节点依次压入栈中，在压入栈中的同时，按照顺序把节点里的元素依次压入栈中。输出完毕之后按照顺序弹栈。
输出答案。

class Solution:def preorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:# 创建res存储结果res = []stack = [] # 存储分支节点# 只要root有数据 或者stack的数据while root or stack:# 只要root有数据,第一轮循环把左节点搞定while root:res.append(root.val)stack.append(root)# 获取左节点root = root.left# 取出右节点，遍历root = stack.pop().rightreturn res