67. Binary Tree Inorder Traversal

本文介绍了一种实现二叉树中序遍历的方法,通过递归方式访问树的所有节点,并将节点值按中序顺序收集到一个列表中。

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67. Binary Tree Inorder Traversal

Description

Given a binary tree, return the inorder traversal of its nodes' values.

Example

Given binary tree {1,#,2,3},
   1
    \
     2
    /
   3
return [1,3,2].

Solution

import java.util.*;
/**
 * Definition of TreeNode:
 * public class TreeNode {
 *     public int val;
 *     public TreeNode left, right;
 *     public TreeNode(int val) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = this.right = null;
 *     }
 * }
 */

public class Solution {
    /**
     * @param root: A Tree
     * @return: Inorder in ArrayList which contains node values.
     */
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        // write your code here
        if(root!=null){
            inorderTraversal(root.left);
            list.add(root.val);
            inorderTraversal(root.right);
        }
        return list;
    }
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 在本文中,我们将探讨如何通过 Vue.js 实现一个带有动画效果的“回到顶部”功能。Vue.js 是一款用于构建用户界面的流行 JavaScript 框架,其组件化和响应式设计让实现这种交互功能变得十分便捷。 首先,我们来分析 HTML 代码。在这个示例中,存在一个 ID 为 back-to-top 的 div 元素,其中包含两个 span 标签,分别显示“回到”和“顶部”文字。该 div 元素绑定了 Vue.js 的 @click 事件处理器 backToTop,用于处理点击事件,同时还绑定了 v-show 指令来控制按钮的显示与隐藏。v-cloak 指令的作用是在 Vue 实例渲染完成之前隐藏该元素,避免出现闪烁现象。 CSS 部分(backTop.css)主要负责样式设计。它首先清除了一些默认的边距和填充,对 html 和 body 进行了全屏布局,并设置了相对定位。.back-to-top 类则定义了“回到顶部”按钮的样式,包括其位置、圆角、阴影、填充以及悬停时背景颜色的变化。此外,与 v-cloak 相关的 CSS 确保在 Vue 实例加载过程中隐藏该元素。每个 .page 类代表一个页面,每个页面的高度设置为 400px,用于模拟多页面的滚动效果。 接下来是 JavaScript 部分(backTop.js)。在这里,我们创建了一个 Vue 实例。实例的 el 属性指定 Vue 将挂载到的 DOM 元素(#back-to-top)。data 对象中包含三个属性:backTopShow 用于控制按钮的显示状态;backTopAllow 用于防止用户快速连续点击;backSeconds 定义了回到顶部所需的时间;showPx 则规定了滚动多少像素后显示“回到顶部”按钮。 在 V
### 解决方案 要找到二叉树中节点'C'的兄弟节点,可以通过分析给定的中序遍历序列来实现。在中序遍历中,父节点位于其左子树和右子树之间。因此,通过定位'C'的位置并查找与其在同一层上的其他节点,可以推断出它的兄弟节点。 #### 中序遍历的特点 中序遍历遵循“左根右”的顺序访问节点。对于任意节点,如果它有兄弟节点,则该兄弟节点会在同一层次上被访问到。假设我们已知某个节点(如'C')的位置,那么我们可以利用这个位置信息进一步判断哪个节点可能是它的兄弟节点[^1]。 #### 给定数据 输入的中序遍历序列为 `{E, A, D, B, F, H, C, G}`。 目标是找出'C'的兄弟节点。 --- #### 步骤解析 1. **确定'C'的位置** 在中序遍历序列中,'C'出现在索引`6`处(基于零索引)。这意味着'C'属于某棵子树中的右侧部分,因为它是靠近序列末端的一个元素。 2. **寻找可能的父亲节点** 根据中序遍历特性,“父亲”总是介于两个孩子节点之间。观察序列可知,在'C'之前最近的一次分隔是由'H'完成的,而'H'本身又紧随'B'之后。这表明'B'很可能是'C'所在子树的一部分,并且作为潜在的父亲候选者之一。 3. **验证兄弟关系** 如果'B'确实是'C'的父亲,则另一个儿子应该是与'C'处于相同级别的节点——即'H'。这是因为'H'直接跟随着'B'出现,并且也满足父子结构的要求。 4. **结论** 基于上述推理过程得出最终答案:节点'C'的唯一兄弟节点为'H'[ ^2 ]. --- ### Python 实现代码示例 以下是用于解决此问题的一种简单方法: ```python def find_sibling(inorder_traversal, target_node): try: idx_target = inorder_traversal.index(target_node) # 查找左侧相邻项 (可能的兄弟节点) if idx_target > 0: potential_sibling_left = inorder_traversal[idx_target - 1] # 查找右侧相邻项 (可能的兄弟节点) if idx_target < len(inorder_traversal)-1: potential_sibling_right = inorder_traversal[idx_target + 1] return [potential_sibling_left,potential_sibling_right] except ValueError: return None inorder_sequence = ['E', 'A', 'D', 'B', 'F', 'H', 'C', 'G'] target = 'C' siblings_of_C = find_sibling(inorder_sequence,target) print(f"Siblings of '{target}' : {siblings_of_C}") ``` 运行以上脚本会返回如下结果: ``` Siblings of 'C' : ['H','G'] ``` 注意这里额外包含了后续节点‘G’,但实际上根据具体上下文需确认实际逻辑关联度再做筛选处理。 --- ###
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