根据数组建立完全二叉树, 前序、中序、后序、深度优先遍历、广度优先遍历(层次遍历)的递归和非递归代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>

using namespace std;

/* 
二叉树前序、中序、后序遍历非递归写法的透彻解析
https://blog.youkuaiyun.com/zhangxiangDavaid/article/details/37115355

二叉树的建立和前序、中序、后序、深度优先遍历、广度优先遍历(层次遍历)
*/
 
struct TreeNode{
    int val;
    struct TreeNode* left;
    struct TreeNode* right;
    TreeNode(int x): val(x), left(nullptr), right(nullptr){
    }
};

// 根据数组建立完全二叉树 
TreeNode* CreateNode(vector<int> num, int start, int len){
    if(start>=len)
        return nullptr;
    TreeNode* root = new TreeNode(num[start]);
    root->left = CreateNode(num, start*2+1, len);
    root->right = CreateNode(num, start*2+2, len);
    return root;

// 递归前序遍历 
void ProOrderTraverse(TreeNode* root){
    if(root==nullptr)
        return;
    
    cout<< root->val << " ";
    ProOrderTraverse(root->left);
    ProOrderTraverse(root->right);
}

// 非递归前序遍历
vector<int> ProOrder(TreeNode* root){
    vector<int> res;
    if(root==nullptr)
        return res;
    stack<TreeNode*> s;
    TreeNode* p = root;
    while(p!=nullptr || !s.empty()){
        while(p!=nullptr){
            s.push(p);
            res.push_back(p->val);
            p = p->left;  // 执行到访问到最下面的左子树        
       &nbs

在Python中,我们可以使用递归或栈来构建二叉树并进行各种遍历。这里是一个使用前序(pre-order)、中(in-order)后序(post-order)遍历构建二叉树的例子: 首先,我们需要创建一个二叉树节点的结构: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right ``` 接下来,我们可以通过前序遍历构建二叉树: ```python def build_tree(preorder): if not preorder: return None root_val = preorder[0] root = TreeNode(root_val) index = inorder.index(root_val) # 假设inorder已知 root.left = build_tree(preorder[1:index]) root.right = build_tree(preorder[index+1:]) return root # 假设inorder列表已知 inorder = ... # 中遍历的结果 tree = build_tree(preorder) ``` 中遍历二叉树,如果我们已经有了前序遍历后序遍历,可以通过两者的组合找到每个节点的位置,如下所示: ```python def in_order_traversal(root): if root is not None: in_order_traversal(root.left) print(root.val, end=" ") in_order_traversal(root.right) in_order_traversal(tree) ``` 后序遍历也可以类似处理: ```python def post_order_traversal(root): if root is not None: post_order_traversal(root.left) post_order_traversal(root.right) print(root.val, end=" ") post_order_traversal(tree) ``` 至于层次遍历广度优先搜索),通常使用队列: ```python from collections import deque def level_order_traversal(root): if root is None: return [] queue = deque([root]) result = [] while queue: level_size = len(queue) current_level = [queue.popleft().val for _ in range(level_size)] result.append(current_level) if root.left: queue.append(root.left) if root.right: queue.append(root.right) return result level_orders = level_order_traversal(tree) ``` 注意:在这个例子中,我们需要预先知道中遍历的结果,因为它是构造二叉树的关键。如果你只有前序后序遍历,你需要另外一种方法来解决,比如利用线索二叉树
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