二叉树part1

最新推荐文章于 2026-01-10 11:31:55 发布
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#算法

本文讲述了作者在国庆游玩后，通过实际例子介绍二叉树的前序、后序遍历，重点在于递归的理解和实现，包括递归函数参数设定、终止条件以及单层递归逻辑。

国庆去成都玩来的，火车硬卧缓咯几天终于是有精神头了，直接开干

思路

这个文章主要是二叉树的三种遍历，但其实就是用着三种遍历来熟练掌握递归，递归我记得我第一次写递归是阶乘问题，那时候就写的很懵逼了，慢慢的可能就稍微明白点了，但其实递归无非就三个步骤，第一步是确定递归函数的参数和返回值类型，本题就是俩参数一个是二叉树，一个是集合来存储遍历之后的结果，第二步就是确定终止条件，本题就是当节点是空节点时终止，第三步是确定单层递归的逻辑，前中后分别是中左右，左中右，左右中，确定这三步也就好弄很多了。下面是代码

题目链接

二叉树前序遍历

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后序遍历

2c04b5dbf9dd41ae9fcb3fe66450c688.png

 中

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20230822 | 二叉树 Part1
weixin_50644138的博客
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day 14 二叉树part1
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1.确定递归函数的参数返回值。3.确定单层递归逻辑。主函数名字不一样，不能直接复制。
day13 二叉树part1
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本文介绍了二叉树的基础知识，重点讲解了递归遍历和层序遍历的实现方法。递归遍历部分提出了方法论三要素：确定参数和返回值、终止条件、单层递归逻辑，并展示了前序、中序、后序遍历的统一封装实现。层序遍历部分比较了队列和栈的应用场景，给出了递归和迭代两种实现方式的分层结果模板。文章还推荐了可视化学习网站Hello算法，帮助理解二叉树遍历过程。通过代码示例和原理说明，为读者提供了清晰的二叉树遍历思路和实践方法。
【算法训练营Day11】二叉树part1
十八岁讨厌编程的博客
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二叉树理论基础与遍历方法 本文介绍了二叉树的基本概念和遍历方法。主要内容包括： 二叉树结构类型：满二叉树、完全二叉树、二叉搜索树和平衡二叉搜索树（AVL树） 存储方式： 顺序存储（数组） 链式存储（指针） 遍历方式： 深度优先遍历（前序、中序、后序） 广度优先遍历（层序） 递归遍历实现：详细讲解了前序、中序、后序三种递归遍历方法，并总结了递归算法的三要素 层序遍历应用：通过两道LeetCode题目（102.二叉树的层序遍历和199.二叉树的右视图）展示了层序遍历的实现方法及其变式应用 文章提供了完整的Jav
二叉树part04
2501_93733665的博客
01-02 761
也需要在遇到叶子节点，判断后进行回溯，层数-1，和减去当前节点的左叶子节点或右叶子节点的值。每层递归逻辑：根据层数，找到层数的最大值 中的叶子节点 +回溯层数遍历左右节点。也是先根据前序遍历序列的第一个元素去分中序序列，再根据分好的中序序列分前序序列。注意此时左右节点的second要加入当前节点的val和左/右节点的val。后序序列的最后元素是根节点，根据根节点将中序遍历序列分成左右子树序列。参数和返回值：参数就是当前遍历的节点，和当前的深度。参数是当前节点，层数与到当前节点的路径的和。
二叉树part2
2501_93733665的博客
12-30 285
这个和二叉树的最大深度不同，由于最大深度会排除初始根节点就没有子树的情况去找最大值。而中序递归 由于先递归左侧 后交换根节点 导致根节点的右子树变成了原来的左子树。求出左子树和右子树的最大深度后，取最大值+1就是二叉树的最大深度。而最小深度会直接返回这个没有子树的最小深度，导致结果错误。当前节点没有左子树时，最小深度就是右子树的最小深度+1。当前节点没有右子树时，最小深度就是左子树的最小深度+1。递归终止条件是当前节点为空，返回0代表子树的深度是0。最小深度的定义是从根节点到叶子节点的路径上的节点个数。
代码随想录Day14：二叉树Part1
weixin_72783626的博客
03-19 939
然后呢我们直接就pop掉stack中的元素，因为这是中序遍历，所以我们检查完node是否存在以后，就直接把他的val加入到res中去，然后再重新把node的左右节点加入stack等待下一轮的遍历，这里因为stack采用后进先出，所以如果我们想要让我们的前序遍历遵循root->left->right 的顺序，我们要先把root.right 加入stack，后把root.left 加入。这里的中序遍历有一点区别，主要原因是我们对于节点的处理和我们遍历的顺序不一样了。
代码随想录算法训练营Day12 | 二叉树 Part 1
m0_52918393的博客
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代码随想录冲冲冲 Day13 二叉树Part1
zzhzeel的博客
08-13 294
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NzN的数据结构--二叉树part1
一个闪现必杀技的博客
04-08 2030
的。注意：树形结构中，子树是不相交的，否则就不是树形结构。除了根结点外，每个结点有且仅有一个父结点。一棵N个结点的树有N-1条边。上面两种都不是树形结构！！！
Day17 二叉树part5
2404_89070380的博客
08-22 670
本文介绍了二叉树相关的四个算法题解：1）最大二叉树通过递归构造，每次选取当前区间的最大值作为根节点；2）合并二叉树采用前序遍历，重叠节点值相加；3）二叉搜索树的查找利用BST特性递归搜索；4）验证BST通过中序遍历检查是否严格递增。所有解法均采用递归实现，时间复杂度为O(n)。其中验证BST需注意处理边界值，使用指针记录前驱节点。这些题目展示了二叉树的基本操作和BST特性的应用。
Day 15 二叉树part03
2401_83448199的博客
11-15 681
null && root.left.left == null && root.left.right == null不应该是退出条件，因为这相当于找到一个数值，并没有找完，如果直接退出了，那就只收集到一个节点的值，会漏掉很多。因为递归中，当一个节点的所有子节点都处理完成后，需要将当前节点从路径中移除，确保回溯到上一层时路径是正确的。但注意到最后一次递归终止的时候，我们就直接返回了完整的路径，所以对中间节点的处理要放在这个终止条件的前面，这样就会把最后一个节点也加入进去。5.注意回溯和递归是成对出现的。
Day 14 二叉树 part02
2401_83448199的博客
11-15 735
因为后序遍历返回的是中间节点的高度，如果传入的是根节点的话，根节点的高度就是最大深度。递归还是先确定返回类型和输入参数，然后确定终止条件，然后单层的逻辑一个是求左子树的最大高度，求右子树的最大高度，然后中间节点就是左右子树高度的最大值+1。节点为空的情况有：（2.处理单层的逻辑我们可以把整个树想象成左树和右树，如果左树的外侧和右树的外侧相等并且左树的内侧和右树的内侧相等，就可以返回true。2.第二种方法就是套用层序遍历的外壳，只不过我们处理某一层的时候，要干的事情是交换左右节点，其他部分的代码基本一样。
算法详解（一）--算法系列开篇：什么是算法？
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算法定义与特性 算法是解决特定问题的明确有限步骤，具有五大核心特性：必须在有限步骤内结束（有穷性）、每步操作明确无歧义（确定性）、能用基本操作实现（可行性）、可接受输入数据、并产生输出结果。算法是抽象思想，不同于具体代码实现。 效率评估体系 通过时间复杂度和空间复杂度衡量算法效率。时间复杂度关注运行时间随数据规模的增长趋势，使用大O表示法描述；空间复杂度分析算法所需的额外内存空间。实际设计常需在时间与空间效率间权衡取舍。
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本文全面解析YOLO目标检测算法的发展历程与技术特点。文章首先对比CNN与YOLO的本质区别，指出CNN是基础组件而YOLO是完整解决方案。随后详细梳理YOLO从v1到最新版本的演进之路，包括各版本核心创新与性能提升。重点分析了目标检测算法的两大类别（Two-stage与One-stage）的技术差异，并通过YOLOv1的实例详解其将检测转化为回归问题的核心思想。文章还介绍了非极大值抑制(NMS)等关键技术，以及YOLOv3的多尺度预测改进。最后总结了YOLO在自动驾驶、工业检测等领域的广泛应用，并展望其未
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
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一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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计算机视觉入门到实战系列（九） SIFT算法（尺度空间、极值点判断）
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SIFT算法是一种经典的图像局部特征检测方法，具有尺度、旋转和光照不变性。其核心流程包括：1）构建高斯尺度空间和DoG金字塔检测极值点；2）精确定位关键点并剔除低对比度和边缘点；3）为关键点分配主方向；4）生成128维描述符。算法通过高斯卷积构建多尺度表示，利用DoG近似LoG检测稳定特征点，并结合梯度方向直方图实现旋转不变性。代码实现了第一步的尺度空间生成，包括高斯模糊图像序列和DoG空间计算，其中利用了高斯核的可分离性原理高效构建多尺度表示。该算法在图像匹配和物体识别等领域有广泛应用。
代码随想录刷题训练营DAY 15 二叉树 Part 02 | 102. 二叉树的层序遍历 107. 二叉树的层序遍历 Ⅱ 226. 反转二叉树 101. 对称二叉树---火腿
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