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前序遍历
前序遍历的顺序是根节点 - 左子树 - 右子树,遍历的方式是:
- 初始化栈,栈中只有根节点
- 如果栈不为空,则出栈。访问出栈节点,并按右节点,左节点的方式添加到栈中(如果对应节点不为空)。
- 重复步骤2,直到栈为空
用Python实现如下:
def preorder(root):
stack = [root]
res = []
while stack:
node = stack.pop()
res.append(node.val)
node.right and stack.append(node.right)
node.left and stack.append(node.left)
return res
# res: [1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]
# 遍历的节点与其对应栈的状态如下(压栈后):
# 1 [3, 2]
# 2 [3, 5, 4]
# 4 [3, 5]
# 5 [3]
# 3 [7, 6]
# 6 [7]
# 7 []
中序遍历
前序遍历的顺序是** 左子树 - 根节点 -右子树**,遍历的方式是:
- 初始化栈为空,节点指针为根节点
- 当节点不为空时,将指针指向的节点放入栈,并将指针指向节点的左子树
- 出栈并访问,并将指针指向右子树
- 重复 2-3 直到节点与栈同时为空(即需要出栈时栈为空)
用Python实现如下:
def inorder(root):
stack = []
node = root
res = []
while node or stack:
while node:
stack.append(node)
node = node.left
else:
node = stack.pop()
res.append(node.val)
node = node.right
return res
# res: [4, 2, 5, 1, 6, 3, 7]
后序遍历
后序遍历的顺序为右子树-左子树-根节点,遍历方式为:
- 初始化栈中包含根节点
- 出栈,访问出栈节点,并将节点左右节点添加到栈中
- 重复2,直到栈为空
- 逆序输出结果集
此方法远比网上的两个栈实现的方式精妙,来源于官方题解-二叉树后序遍历。用Python实现为:
def postorder(root):
stack = [root]
res = []
while stack:
node = stack.pop()
res.insert(0, node.val) # 每次插入到最前端,相当于输出反向
node.left and stack.append(node.left)
node.right and stack.append(node.right)
return res
# res: [4, 5, 2, 6, 7, 3, 1]
层次遍历
层次遍历顺序为按层进行遍历,遍历方式为:
- 初始化队列中包含根节点
- 出队列,访问出队列节点,并将节点左右节点添加到栈中
- 重复2,直到队列为空
用Python实现为:
def layer_order(root):
que = Queue()
que.put(root)
i = 0
res = defaultdict(list)
while not que.empty(): # 层级循环
new_que = Queue() # 用两个 queue 便于分辨节点处于哪一层
while not que.empty(): # 层內元素循环
node = que.get()
res[i].append(node.val)
node.left and new_que.put(node.left)
node.right and new_que.put(node.right)
que = new_que
i += 1
return dict(res)
遍历使用场景
- 前序遍历:
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