二叉树的三种遍历

1.先序遍历:按照根节点->左子树->右子树的顺序访问二叉树

先序遍历:(1)访问根节点;(2)采用先序递归遍历左子树;(3)采用先序递归遍历右子树;

(注:每个节点的分支都遵循上述的访问顺序,体现“递归调用”)

先序遍历结果:A BDFE CGHI

思维过程:

(1)先访问根节点A,

(2)A分为左右两个子树,因为是递归调用,所以左子树也遵循“先根节点-再左-再右”的顺序,所以访问B节点,

(3)然后访问D节点,

(4)访问F节点的时候有分支,同样遵循“先根节点-再左--再右”的顺序,

  (5)访问E节点,此时左边的大的子树已经访问完毕,

  (6)然后遵循最后访问右子树的顺序,访问右边大的子树,右边大子树同样先访问根节点C,

  (7)访问左子树G,

  (8)因为G的左子树没有,所以接下俩访问G的右子树H,

  (9)最后访问C的右子树I

2.中序遍历:按照左子树->根节点->右子树的顺序访问

中序遍历:(1)采用中序遍历左子树;(2)访问根节点;(3)采用中序遍历右子树

中序遍历结果:DBEF    A    GHCI

3.后序遍历

 

后序遍历:(1)采用后序递归遍历左子树;(2)采用后序递归遍历右子树;(3)访问根节点;

后序遍历的结果:DEFB  HGIC   A

 

小结:三种方法遍历过程中经过节点的路线一样;只是访问各个节点的时机不同。

二叉树三种遍历方式是前序遍历、中序遍历和后序遍历。每种遍历方法都有其特定的访问节点顺序。 1. **前序遍历(Pre-order Traversal)**: - 访问根节点 - 遍历左子树 - 遍历右子树 2. **中序遍历(In-order Traversal)**: - 遍历左子树 - 访问根节点 - 遍历右子树 3. **后序遍历(Post-order Traversal)**: - 遍历左子树 - 遍历右子树 - 访问根节点 以下是用Python实现的二叉树三种遍历代码: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def preorder_traversal(root): """前序遍历""" result = [] if root: result.append(root.val) result += preorder_traversal(root.left) result += preorder_traversal(root.right) return result def inorder_traversal(root): """中序遍历""" result = [] if root: result += inorder_traversal(root.left) result.append(root.val) result += inorder_traversal(root.right) return result def postorder_traversal(root): """后序遍历""" result = [] if root: result += postorder_traversal(root.left) result += postorder_traversal(root.right) result.append(root.val) return result # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 构建二叉树 root = TreeNode(1) root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(3) root.left.left = TreeNode(4) root.left.right = TreeNode(5) print("前序遍历结果:", preorder_traversal(root)) print("中序遍历结果:", inorder_traversal(root)) print("后序遍历结果:", postorder_traversal(root)) ``` 这段代码中,我们首先定义了一个`TreeNode`类来表示二叉树的节点。然后实现了三种遍历方法:`preorder_traversal`(前序遍历)、`inorder_traversal`(中序遍历)和`postorder_traversal`(后序遍历)。最后,我们构建了一个示例二叉树并调用了这些遍历方法。
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