二叉树【算法】

最新推荐文章于 2025-05-12 00:16:28 发布

hjhcos

最新推荐文章于 2025-05-12 00:16:28 发布

阅读量257

点赞数

分类专栏：力扣文章标签：算法数据结构

hjhcos

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hjh_cos/article/details/122299350

版权

力扣专栏收录该内容

5 篇文章

订阅专栏

文章目录

基本概念
- 树
- - 度高度深度层次
二叉树

基本概念

树

在了解二叉树之前，我们需要知道什么是树这个数据结构。
一颗树上面有很多树枝，而树枝上面又有很多树枝，这些树枝是可以扩展的，但它终究是有限的。因为长到一定程度，它就会停止分支。因此对于我来说树是 由根节点自上向下自左向右地扩展分支的有限数据集（根节点可以是不固定的） 。

度高度深度层次

节点的度：一个节点含有的子节点的个数；
度为零的节点称为叶节点或终端节点；
树的度：一棵树中，最大的节点的度；
节点的层次：从最顶部根开始定义起，最顶部根为第1层，最顶部根的子节点为第2层，以此类推；
树的高度或深度：树中最大的节点的层次，高度从下往上，深度从上往下；

二叉树

来源于力扣

class TreeNode:
	def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
		self.val = val
		self.left = left
		self.right = right

对于我来说每个节点不超过两个分支的树称为二叉树
树的遍历方式：前序 中序 后序 层序
二叉树的分类：满二叉树、完全二叉树、排序二叉树、平衡二叉树、哈夫曼树

前序遍历

根 -> 左 -> 右
前序遍历首先访问最顶部根节点，然后遍历最顶部根节点的左子树，最后遍历最顶部根节点的右子树。
以上面二叉树的图片为例前序遍历结果为：FBADCEGIH

def preorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
	if root == None: return []
    return [root.val] + self.preorderTraversal(root.left) + self.preorderTraversal(root.right)

力扣题目：144. 二叉树的前序遍历

中序遍历

左 -> 根 -> 右
中序遍历是先遍历最顶部根节点的左子树，然后访问最顶部根节点，最后遍历最顶部根节点的右子树。
以上面二叉树的图片为例中序遍历结果为：ABCDFGHI

def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
    if root == None: return []
    return self.inorderTraversal(root.left) + [root.val] + self.inorderTraversal(root.right)

力扣题目：94. 二叉树的中序遍历

后序遍历

左 -> 右 -> 根
后序遍历是先遍历最顶部根节点的左子树，然后遍历最顶部根节点的右子树，最后访问最顶部根节点。
以上面二叉树的图片为例后序遍历结果为：ACEDBHIGF

def postorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
    if root == None: return []
    return self.postorderTraversal(root.left) + self.postorderTraversal(root.right) + [root.val]