遍历二叉树，一篇博客就够了

最新推荐文章于 2021-10-10 12:10:28 发布

我的暑假作业没写完

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：二叉树遍历算法 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yinhui_zhang/article/details/88558674

本文详细介绍了二叉树的前序、中序、后序遍历算法，包括递归和迭代两种实现方式，并提供了Python代码示例，帮助读者深入理解二叉树遍历的原理和应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

讲在前面的话，网上一搜遍历二叉树出来的结果真的是良莠不齐，简直不能忍啊，很多前序、中序、后序遍历分别用三个结构不一样的算法来描述，这谁能顶得住啊！！！遍历二叉树代码，看一篇博客就够了。

１.二叉树遍历分类：

　　一般我们二叉树分为前序、中序、后序遍历(说明：本文不包括层次遍历)，假设用Ｌ、Ｄ、Ｒ分别表示遍历左子树、访问根节点、遍历右子树，前序、中序、后序遍历可以分别表示为ＤＬＲ、ＬＤＲ、ＬＲＤ（一定要记住这个顺序，在后面的代码中很重要！！）。

　　算法一般分为递归版本和迭代版本，下面都给出这两个版本的python代码，所有代码都测试通过。

２.talk is easy, show me the code

2.1递归版的二叉树前序、中序、后序遍历

前序遍历：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        if not root:
            return []
        return [root.val] + self.preorderTraversal(root.left) + self.preorderTraversal(root.right)

中序遍历：

class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        if not root:
            return []
        return self.inorderTraversal(root.left) + [root.val] + self.inorderTraversal(root.right)

后序遍历：

class Solution:
    def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        if not root:
            return []
        return self.postorderTraversal(root.left) + self.postorderTraversal(root.right) +  [root.val]

发现规律没，只需要改变在代码中改变Ｌ、Ｄ、Ｒ的操作就可以了（开头已经定义过的）。

2.2迭代版的二叉树前序、中序、后序遍历

非递归的二叉树遍历思想主要是用栈和标志来不断的压栈和退栈，自己照着代码压一次栈就什么都明白了。

前序遍历：

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    def preorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        stack = []
        stack.append((0, root))
        res = []
        while len(stack) != 0:
            flag, node = stack.pop()
            if node is None:
                continue
            if flag == 1:
                res.append(node.val)
            else:
                stack.append((0, node.right)) #ＤＬＲ　right最先压入堆栈，然后依次是ＬＤ
                stack.append((0, node.left))
                stack.append((1, node))
        return res

中序遍历：

class Solution:
    def inorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        stack = []
        stack.append((0, root))
        res = []
        while len(stack) != 0:
            flag, node = stack.pop()
            if node is None:
                continue
            if flag == 1:
                res.append(node.val)
            else:
                stack.append((0, node.right)) ＃ＬＤＲ　right最先压入堆栈，然后依次是ＤＬ
                stack.append((1, node))
                stack.append((0, node.left))
        return res

后序遍历：

class Solution:
    def postorderTraversal(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        stack = []
        stack.append((0, root))
        res = []
        while len(stack) != 0:
            flag, node = stack.pop()
            if node is None:
                continue
            if flag == 1:
                res.append(node.val)
            else:
                stack.append((1, node))      #LRD　D最先压入堆栈，然后依次是RL
                stack.append((0, node.right))
                stack.append((0, node.left))
            
        return res

又发现规律没，只需要改变最后stack的压入的顺序就可以应付三种遍历算法，简直完美。秒杀其他算法。