二叉树的遍历

本文详细介绍了二叉树的遍历方法,包括深度优先遍历(前序、中序、后序)和广度优先遍历(层序),提供了递归与非递归的实现方式,帮助读者深入理解二叉树的遍历过程。

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二叉树的遍历,从大角度看,可以分为DFS(深度优先遍历)和BFS(广度优先遍历),其中DFS对应着最常用的前序、中序、后序遍历,而BFS对应着层序遍历
下面对每种遍历分别实现其递归和非递归实现:
//二叉树的DFS(前中后序遍历)和BFS(层序遍历)的递归和非递归实现
       
//前序遍历:
       //递归
       void PreOrder_recursive(BiTNode* root)
       {
              if (root == nullptr)
                     return;
              cout << root->data << " ";        //根节点操作
              PreOrder_recursive(root->lchild);
              PreOrder_recursive(root->rchild);
       }
       //非递归
       /*第一种思路:
       对于任一结点P:
     1)访问结点P,并将结点P入栈;
     2)判断结点P的左孩子是否为空,若为空,则取栈顶结点并进行出栈操作,并将栈顶结点的右孩子置为当前的结点P,循环至1);若不为空,则将P的左孩子置为当前的结点P;
     3)直到P为NULL并且栈为空,则遍历结束。*/
       void PreOrder_iterative(BiTNode* root)
       {
              stack<BiTNode*> BTstack;
              BiTNode* currentNode = root;
              while (!BTstack.empty() || currentNode != nullptr)             //栈为空时,表明遍历完成
              {
                     while (currentNode != nullptr)
                     {
                           cout << currentNode->data << " ";
                           BTstack.push(currentNode);
                           currentNode = currentNode->lchild;
                     }
                     if (!BTstack.empty())
                     {
                           currentNode = BTstack.top();
                           BTstack.pop();
                           currentNode = currentNode->rchild;
                     }
              }
       }
       /*第二种思路:在遍历了根结点后,就开始遍历左子树,最后才是右子树。因此可以借助堆栈的数据结构,由于堆栈是后进先出的顺序,由此可以先将右子树压栈,然后再对左子树压栈,
这样一来,左子树结点就存在了栈顶上,因此某结点的左子树能在它的右子树遍历之前被遍历。
       */
       void PreOrder_iterative1(BiTNode* root) {
              stack<BiTNode *> nodeStack;  //使用C++的STL标准模板库
              nodeStack.push(root);
              BiTNode *node;
              while (!nodeStack.empty()) {
                     node = nodeStack.top();
                     cout << node->data << " ";               //访问根结点
                     nodeStack.pop();
                     if (node->rchild) {
                           nodeStack.push(node->rchild);  //先将右子树压栈
                     }
                     if (node->lchild) {
                           nodeStack.push(node->lchild);  //再将左子树压栈
                     }
              }
       }
       
//中序遍历:
       //递归
       void InOrder_recursive(BiTNode* root)
       {
              if (root == nullptr)
                     return;
              InOrder_recursive(root->lchild);
              cout << root->data << " ";
              InOrder_recursive(root->rchild);
       }
       //非递归
       /*对于任一结点P:
       1)将节点入栈;
       2)判断栈顶结点P的左孩子是否为空,若为空,则取栈顶结点进行访问并进行出栈操作,并将栈顶结点的右孩子置为当前的结点P,循环至1);若不为空,则将P的左孩子置为当前的结点P;
       3)直到P为NULL并且栈为空,则遍历结束。*/
       void InOrder_iterative(BiTNode* root)
       {
              stack<BiTNode*> BTstack;
              BiTNode* currentNode = root;
              while (!BTstack.empty() || currentNode != nullptr)
              {
                     while (currentNode != nullptr)
                     {
                           BTstack.push(currentNode);
                           currentNode = currentNode->lchild;
                     }
                     if (!BTstack.empty())
                     {
                           currentNode = BTstack.top();
                           BTstack.pop();
                           cout << currentNode->data << " ";
                           currentNode = currentNode->rchild;
                     }
              }
       }
       
//后序遍历:
       //递归
       void PostOrder_recursive(BiTNode* root)
       {
              if (root == nullptr)
                     return;
              PostOrder_recursive(root->lchild);
              PostOrder_recursive(root->rchild);
              cout << root->data << " ";
       }
       //非递归
       /*第一种思路:对于任一结点P,将其入栈,然后沿其左子树一直往下搜索,直到搜索到没有左孩子的结点,此时该结点出现在栈顶,但是此时不能将其出栈并访问, 因此其右孩子还为被访问。所以接下来按照相同的规则对其右子树进行相同的处理,
       当访问完其右孩子时,该结点又出现在栈顶,此时可以将其出栈并访问。这样就保证了正确的访问顺序。可以看出,在这个过程中,每个结点都两次出现在栈顶,只有在第二次出现在栈顶时,才能访问它。因此需要多设置一个变量标识该结点是 否是第一次出现在栈顶。*/
       struct BTNode
       {
              BiTNode* node;
              bool isFirst;        //标记位用于标记是否第一次访问
       };
       void PostOrder_iterative(BiTNode* root)
       {
              stack<BTNode*> BTstack;
              BiTNode* currentNode = root;
              BTNode* temp = nullptr;
              while (!BTstack.empty() || currentNode != nullptr)
              {
                     while (currentNode != nullptr)
                     {
                           BTNode* btn = new BTNode;
                           btn->node = currentNode;
                           btn->isFirst = true;
                           BTstack.push(btn);
                           currentNode = currentNode->lchild;
                     }
                     if (!BTstack.empty())
                     {
                           temp = BTstack.top();
                           BTstack.pop();
                           if (temp->isFirst == true)                                    //该栈顶之前没有出现过,表明该栈顶节点的右孩子还没有访问过,对右孩子进行访问,当右孩子访问完之后,会再次对该节点进行访问,此时就可以出栈了
                           {
                                  temp->isFirst = false;
                                  BTstack.push(temp);
                                  currentNode = temp->node->rchild;        
                           }
                           else
                           {
                                  cout << temp->node->data << " ";
                                  currentNode = nullptr;
                           }
                     }
              }
       }
       /*第二种思路:要保证根结点在左孩子和右孩子访问之后才能访问,因此对于任一结点P,先将其入栈。如果P不存在左孩子和右孩子,则可以直接访问它;或者P存 在左孩子或者右孩子,但是其左孩子和右孩子都已被访问过了,则同样可以直接访问该结点。
       若非上述两种情况,则将P的右孩子和左孩子依次入栈,这样就保证了 每次取栈顶元素的时候,左孩子在右孩子前面被访问,左孩子和右孩子都在根结点前面被访问。*/
       void PostOrder_iterative1(BiTNode* root)
       {
              stack<BiTNode*> BTstack;
              BiTNode* currentNode = nullptr;          //当前节点
              BiTNode* previousNode = nullptr;  //前一次访问的节点
              BTstack.push(root);
              while (!BTstack.empty())
              {
                     currentNode = BTstack.top();
                     //如果当前节点没有孩子节点或者孩子节点都已经访问过,那么就直接出栈访问          不用怀疑下面这句话为什么可以成立,因为永远都是先访问的左节点再访问的右节点,这个在下面是保证了的
                     if ((currentNode->lchild == nullptr && currentNode->rchild == nullptr) || (previousNode != nullptr) && ((previousNode == currentNode->lchild) || (previousNode == currentNode->rchild)))
                     {
                           cout << currentNode->data << " ";
                           BTstack.pop();
                           previousNode = currentNode;
                     }
                     else         //表明当前节点还有孩子节点没有访问,注意由于是栈,所以要先右孩子进,再左孩子进
                     {
                           if (currentNode->rchild != nullptr)
                                  BTstack.push(currentNode->rchild);
                           if (currentNode->lchild != nullptr)
                                  BTstack.push(currentNode->lchild);
                     }
                                                
              }
       }
       
//层序遍历(BFS)
       //递归
       void Levelorder(BiTNode* root, vector<vector<int>>& res, int level)
       {
              if (root != nullptr)
              {
                     if (level == res.size() + 1)
                           res.push_back({});
                     res[level - 1].push_back(root->data);
                     Levelorder(root->lchild, res, level + 1);
                     Levelorder(root->rchild, res, level + 1);
              }
       }
       void Levelorder_recursive(BiTNode* root)
       {
              vector<vector<int>> res;
              Levelorder(root, res, 1);
              for (int i = 0; i < res.size(); ++i)
              {
                     for (int j = 0; j < res[i].size(); ++j)
                     {
                           cout << res[i][j] << " ";
                     }
                     cout << endl;
              }
       }
       //非递归,需要使用队列实现
       void Levelorder_iterative(BiTNode* root)
       {
              queue<BiTNode*> BTqueue;
              BiTNode* currentNode = nullptr;
              BTqueue.push(root);
              while (!BTqueue.empty())
              {
                     currentNode = BTqueue.front();
                     BTqueue.pop();
                     cout << currentNode->data << " ";
                     if (currentNode->lchild != nullptr)
                           BTqueue.push(currentNode->lchild);
                     if (currentNode->rchild != nullptr)
                           BTqueue.push(currentNode->rchild);
              }
       }


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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