作者: 一颗懒能 | 来源:发表于2018-04-30 23:27 被阅读0次

    Introduction

    遍历树的三种方式

    1.Pre-order Traversal 先序遍历(根左右)

    先序遍历是首先访问根。然后遍历左侧的子树。最后,遍历右侧的子树。


    先序遍历.png

    先序遍历 代码递归遍历

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
        public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
            List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
            if(root == null){
                return result;
            }
            postorder(result,root);
            return result;
        }
        
        public void postorder(List<Integer> result,TreeNode root){
            if(root != null){
                result.add(root.val);
                if(root.left != null){
                  postorder(result,root.left);
                }
                if(root.right != null){
                    postorder(result,root.right);
                }
                
            }
        }
    }
    

    2.In-order Traversal 中序遍历 (左根右)

    中序遍历首先遍历左边的子树。然后访问根目录。最后,遍历右侧的子树。

    中序遍历.png

    中序遍历 代码递归遍历

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
     public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
     List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
     if(root == null){
     return result;
     }
     postorder(result,root);
     return result;
     }
    
     public void postorder(List<Integer> result,TreeNode root){
     if(root != null){
     result.add(root.val);
     if(root.left != null){
     postorder(result,root.left);
     }
     if(root.right != null){
     postorder(result,root.right);
     }
    
     }
     }
    }
    

    通常,对于二叉搜索树,我们可以使用按顺序遍历以排序顺序检索所有数据。

    3.Post-order Traversal 后序遍历 (左右根)

    后序遍历首先遍历左侧的子树。然后遍历右边的子树。最后,访问根。

    后序遍历.png

    后序遍历 代码递归遍历

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
     public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
     List<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
     if(root == null){
     return result;
     }
     postorder(result,root);
     return result;
     }
    
     public void postorder(List<Integer> result,TreeNode root){
     if(root != null){
     result.add(root.val);
     if(root.left != null){
     postorder(result,root.left);
     }
     if(root.right != null){
     postorder(result,root.right);
     }
    
     }
     }
    }
    

    值得注意的是,当您删除树中的节点时,删除过程将按照后续顺序进行。也就是说,当你删除一个节点时,你将删除它的左边的子节点和它的右边的子节点,然后删除节点本身。

    4.Level-order Traversal

    水平顺序遍历是逐层遍历树。Breadth-First Search是一种在数据结构(如树或图)中遍历或搜索的算法。

    该算法从一个根节点开始,并首先访问节点本身。然后遍历它的邻居,遍历它的二级邻居,遍历它的三级邻居,等等。

    水平顺序遍历.png
    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode(int x) { val = x; }
     * }
     */
    class Solution {
     public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
     List<List<Integer>> result = new ArrayList<List<Integer>>();
     helper(result,root,0);
     return result;
     }
    
     public void helper(List<List<Integer>> result,TreeNode root,int level){
    
     if(root == null){
     return;
     }
    
     if(result.size() <  level + 1){
     result.add(new ArrayList<Integer>()); //说明还要添加一行
     }
     result.get(level).add(root.val);
     helper(result,root.left,level+1);
     helper(result,root.right,level+1);
     }
    
    }
    

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