二叉树遍历终极指南：前序/中序/后序递归与迭代实现详解
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeetCode-Py 掌握二叉树遍历是算法学习的必经之路，也是面试中必考的知识点。LeetCode-Py项目提供了完整的二叉树遍历教程和800+道LeetCode题目解析，帮助算法初学者从零基础到精通。本文将为你详细解析二叉树的前序、中序、后序遍历技巧，包括递归和迭代两种实现方法，让你轻松应对各类算法挑战。💪
什么是二叉树遍历？
二叉树遍历是指按照某种顺序访问树中的所有节点，确保每个节点都被访问且仅被访问一次。遍历二叉树主要有三种经典方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。每种遍历方式都有其特定的访问顺序和应用场景。
前序遍历：根节点优先
前序遍历的顺序是：根节点 → 左子树 → 右子树。这种遍历方式的特点是先访问根节点，再递归遍历左右子树。
应用场景：复制二叉树、序列化二叉树、计算前缀表达式等。
中序遍历：中间访问根节点
中序遍历的顺序是：左子树 → 根节点 → 右子树。对于二叉搜索树，中序遍历可以得到有序序列。
应用场景：二叉搜索树的中序遍历得到升序序列、表达式树的中序遍历得到中缀表达式。
后序遍历：最后访问根节点
后序遍历的顺序是：左子树 → 右子树 → 根节点。这种遍历方式先处理子节点，最后处理根节点。
应用场景：删除二叉树、计算后缀表达式、计算目录大小等。
递归实现：简单直观
递归实现是最直观的遍历方式，代码简洁易懂：
# 前序遍历递归实现
def preorder_traversal(root):
if not root:
return
print(root.val) # 访问根节点
preorder_traversal(root.left) # 遍历左子树
preorder_traversal(root.right) # 遍历右子树
递归方法的优势在于代码简洁，逻辑清晰，非常适合初学者理解和掌握遍历的基本概念。
迭代实现：性能更优
迭代实现使用栈来模拟递归过程，避免了递归带来的函数调用开销：
# 前序遍历迭代实现
def preorder_traversal_iterative(root):
if not root:
return []
stack = [root]
result = []
while stack:
node = stack.pop()
result.append(node.val)
if node.right: # 先右后左，保证出栈顺序正确
stack.append(node.right)
if node.left:
stack.append(node.left)
return result
快速掌握技巧
- 理解访问顺序：记住"前序=根左右、中序=左根右、后序=左右根"的口诀
- 递归到迭代转换：掌握使用栈模拟递归调用的技巧
- 多练习题目：通过LeetCode-Py中的大量练习题巩固知识
学习资源推荐
LeetCode-Py项目提供了丰富的二叉树学习资源：
- 基础教程：docs/05_tree/05_01_tree_basic.md
- 遍历专题：docs/05_tree/05_02_binary_tree_traverse.md
- 实践代码：codes/python/05_tree/
通过系统学习这些内容，你将能够熟练运用各种二叉树遍历技巧，轻松应对算法面试中的相关问题。🚀
记住，掌握二叉树遍历是算法学习的重要里程碑，也是开启更复杂数据结构学习的关键一步。坚持练习，你一定能成为算法高手！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
