非递归的二叉树遍历

最新推荐文章于 2017-10-25 21:52:31 发布
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本文详细解析了前端开发领域的关键技术，包括HTML、CSS、JavaScript等核心语言的应用，以及Webpack、Babel等现代工具的使用。同时，文章还讨论了前端框架如Vue、React和Angular在实际项目中的应用，为前端开发者提供了全面的技术指南。
http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/25/2153720.html
非递归先序遍历二叉树和二叉树基础（二叉树）
m0_49844997的博客
12-10 432
非递归先序遍历二叉树 先序遍历（PreorderTraversal）是一种深度优先遍历二叉树的方法，其访问顺序为：根节点 -> 左子树 -> 右子树。递归实现先序遍历非常简单，但使用非递归方法（如栈）也能实现同样的功能。以下是递归和非递归两种先序遍历的实现。
数据结构课程设计二叉树的非递归遍历
07-28
数据结构 课程设计二叉树的非递归遍历 对任意给定的二叉树（顶点数自定）建立它的二叉链表存贮结构，并利用栈的五种基本运算（置空栈、进栈、出栈、取栈顶元素、判栈空）实现二叉树的先序、中序、后序三种遍历，输出三种遍历的结果。画出搜索顺序示意图
二叉树的非递归遍历
10-20
二叉树的非递归遍历，使用C++实现二叉树的非递归遍历，对正在学习算法的同学应该挺有帮助的
二叉树的非递归实现
helinsen的专栏
06-21 554
http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/25/2153720.html
非递归二叉树遍历
lanxinglan的专栏
12-08 981
非递归二叉树遍历是面试中最容易问道的问题，其可以考察应聘者对二叉树遍历的掌握程度，又可以测试出面试者的编码能力。
二叉树非递归遍历
每天进步一点点
06-14 999
面试的时候可能会问到二叉树的非递归遍历。 下面是自己写一些二叉树遍历的非递归的代码，仅供参考： 二叉树节点： class TreeNode { //二叉树节点 int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } 二叉树前序遍历非递归 代码： public
二叉树非递归遍历-二叉树非递归遍历-二叉树非递归遍历-二叉树非递归遍历
09-09
/*********************************************************** ***********************************************************/ #include #include #include #define MS 50 struct BTreeNode ...
二叉树递归与非递归遍历
11-03
二叉树遍历是计算机科学中处理二叉树数据结构的一种基本操作，它涉及到访问二叉树中的每个节点。在二叉树中，每个节点最多有两个子节点，通常分为左子节点和右子节点。遍历二叉树的目的是按照某种顺序访问所有节点，...
C#非递归先序遍历二叉树实例
09-03
非递归先序遍历是一种不依赖递归函数来遍历二叉树的方法，它通过使用栈（List）来保存待处理的节点，从而避免了递归带来的栈溢出问题。 在这个实例中，我们首先创建了一个名为`Program`的类，并在`Main`方法中初始...
C语言非递归二叉树遍历方法
资源摘要信息:"C语言实现二叉树的非递归遍历方法" 在计算机科学中，树结构是一种非线性的数据结构，它可以模拟具有层级关系的数据。在树形结构中，二叉树是最常见的一种形式，每个节点最多有两个子节点，通常称为左...
非递归遍历二叉树
weixin_36888577的博客
10-25 814
/******************************************************* >非递归遍历二叉树（先序、中序、后序遍历） *****************************************************/ #include<iostream> #include<stack> using namespace std;struct nod
非递归二叉树遍历算法
最新发布
04-28
### 非递归二叉树遍历算法实现 #### 前序遍历 前序遍历的顺序是根节点 -> 左子树 -> 右子树。通过显式的栈来模拟递归过程，可以实现非递归版本。 ```python def preorder_traversal(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: node = stack.pop() result.append(node.val) # 访问当前节点 if node.right: # 先压右孩子再压左孩子，保证左孩子先出栈 stack.append(node.right) if node.left: stack.append(node.left) return result ``` 此方法利用了一个显式栈存储待访问的节点[^1]。 --- #### 中序遍历 中序遍历的顺序是左子树 -> 根节点 -> 右子树。同样可以通过显式栈完成非递归实现。 ```python def inorder_traversal(root): if not root: return [] stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: # 沿着左子树一路向下 stack.append(current) current = current.left current = stack.pop() # 处理当前节点 result.append(current.val) current = current.right # 转向右子树 return result ``` 该方法的核心在于沿着左子树不断深入并入栈，直到到达最左侧叶节点后再逐步回溯处理父节点及其右侧子树[^1]。 --- #### 后序遍历 后序遍历的顺序是左子树 -> 右子树 -> 根节点。由于最后才访问根节点，因此需要额外标记已访问过的节点或者调整栈中的元素顺序。 ```python def postorder_traversal(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: node = stack.pop() result.insert(0, node.val) # 将根节点插入到结果列表头部 if node.left: stack.append(node.left) # 先压左孩子 if node.right: stack.append(node.right) # 再压右孩子 return result ``` 这种方法通过对结果列表采用逆序操作简化了逻辑复杂度[^1]。 --- #### 层次遍历（广度优先） 层次遍历按照从上至下、从左至右的方式逐层访问节点。通常借助队列数据结构实现。 ```python from collections import deque def level_order_traversal(root): if not root: return [] queue, result = deque([root]), [] while queue: node = queue.popleft() result.append(node.val) if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) return result ``` 此处使用双端队列 `deque` 来高效支持两端的操作，从而实现了广度优先搜索的过程[^1]。 --- ### 总结 以上四种非递归方式分别对应于二叉树的不同遍历策略：前序、中序、后序以及层次遍历。每种方法都依赖特定的数据结构——栈用于深度优先搜索，而队列则适用于广度优先搜索。
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