二叉树遍历

二叉树遍历详解



总结:如果根据先序和中序求后序?

      第一步: 先序判断根节点,第一个出现的是根

      第二步:根据中序判断左右,在根节点坐标的是左子树,在根节点右边的是右子树

      第三步:再分别分析左子树和右子树,子树在先序中第一个出现的节点为下一个子节点,

           之后循环第二、三步


现用代码做一个示例:

假设有以下一个二叉树:


根据此二叉树编写一个程序遍历该二叉树:

#include <iostream>
using namespace std;

struct BNode  //节点
{
	char data;              //存放数据
	struct BNode* pLChild;  //左子树
	struct BNode* pRChild;  //右子树
};

//创建二叉树
struct BNode* CreateBTree() 
{
	//先创建五个节点
	struct BNode *pA=new struct BNode();
	struct BNode *pB=new struct BNode();
	struct BNode *pC=new struct BNode();
	struct BNode *pD=new struct BNode();
	struct BNode *pE=new struct BNode();

	//指定各节点左右子树
	pA->pLChild=pB;
	pA->pRChild=pC;
	pB->pLChild=pB->pRChild=NULL;
	pC->pLChild=pD;
	pC->pRChild=NULL;
	pD->pLChild=NULL;
	pD->pRChild=pE;
	pE->pLChild=pE->pRChild=NULL;

	//各节点保存数据
	pA->data='A';
	pB->data='B';
	pC->data='C';
	pD->data='D';
	pE->data='E';

	return pA; //返回根节点
}

//先序遍历
void PreTraverserBTree(struct BNode *pT)
{
	/*****************
	*伪算法
	*1.先访问根节点
	*2.再先序访问左子树
	*3.再先序访问右子树
	*/

	if(pT!=NULL)
	{
		//1.先访问根节点
		cout<<pT->data<<endl;  
		if(pT->pLChild!=NULL)
		{
			//2.再先序访问左子树(pTLChild可以代表整个左子树)
			PreTraverserBTree(pT->pLChild);
		}

		if(pT->pRChild!=NULL)
		{
			//3.再先序访问右子树(pTRChild可以代表整个右子树)
			PreTraverserBTree(pT->pRChild);
		}	
	}
}

//中序遍历
void MidTraverserBTree(struct BNode *pT)
{
	if(pT!=NULL)
	{	 
		if(pT->pLChild!=NULL)
		{
			//1.先中序访问左子树(pTLChild可以代表整个左子树)
			MidTraverserBTree(pT->pLChild);
		}

		//2.再访问根节点
		cout<<pT->data<<endl; 

		if(pT->pRChild!=NULL)
		{
			//3.再中序访问右子树(pTRChild可以代表整个右子树)
			MidTraverserBTree(pT->pRChild);
		}	
	}
}

//后序遍历
void BackTraverserBTree(struct BNode *pT)
{
	if(pT!=NULL)
	{	 
		if(pT->pLChild!=NULL)
		{
			//1.先后序访问左子树(pTLChild可以代表整个左子树)
			BackTraverserBTree(pT->pLChild);
		}	

		if(pT->pRChild!=NULL)
		{
			//2.再后序访问右子树(pTRChild可以代表整个右子树)
			BackTraverserBTree(pT->pRChild);
		}	
		//3.再访问根节点
		cout<<pT->data<<endl; 
	}
}

int main()
{
	struct BNode *pT=CreateBTree();
	//PreTraverserBTree(pT);
	//MidTraverserBTree(pT);
	BackTraverserBTree(pT);
	system("pause");
	return 0;
}


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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