二叉树遍历有先序遍历中序遍历和后序遍历
以下遍历以该二叉树为例:
3.1 前序遍历
思想:先访问根节点,再先序遍历左子树,然后再先序遍历右子树。总的来说是根—左—右
上图先序遍历结果为为:
代码如下:
def PreOrder(self, root):
'''打印二叉树(先序)'''
if root == None:
return
print(root.val, end=' ')
self.PreOrder(root.left)
self.PreOrder(root.right)
3.2 中序遍历
思想:先中序访问左子树,然后访问根,最后中序访问右子树。总的来说是左—根—右
上图中序遍历结果为为:
代码如下:
def InOrder(self, root):
'''中序打印'''
if root == None:
return
self.InOrder(root.left)
print(root.val, end=' ')
self.InOrder(root.right)
3.3 后序遍历
思想:先后序访问左子树,然后后序访问右子树,最后访问根。总的来说是左—右—根
上图后序遍历结果为为:
代码如下:
def BacOrder(self, root):
'''后序打印'''
if root == None:
return
self.BacOrder(root.left)
self.BacOrder(root.right)
print(root.val, end=' ')
3.4 层次遍历(宽度优先遍历)
思想:利用队列,依次将根,左子树,右子树存入队列,按照队列的先进先出规则来实现层次遍历。
上图后序遍历结果为为:
代码如下:
def BFS(self, root):
'''广度优先'''
if root == None:
return
# queue队列,保存节点
queue = []
# res保存节点值,作为结果
#vals = []
queue.append(root)
while queue:
# 拿出队首节点
currentNode = queue.pop(0)
#vals.append(currentNode.val)
print(currentNode.val, end=' ')
if currentNode.left:
queue.append(currentNode.left)
if currentNode.right:
queue.append(currentNode.right)
#return vals
3.5 深度优先遍历
思想:利用栈,先将根入栈,再将根出栈,并将根的右子树,左子树存入栈,按照栈的先进后出规则来实现深度优先遍历。
上图后序遍历结果为为:
代码如下:
def DFS(self, root):
'''深度优先'''
if root == None:
return
# 栈用来保存未访问节点
stack = []
# vals保存节点值,作为结果
#vals = []
stack.append(root)
while stack:
# 拿出栈顶节点
currentNode = stack.pop()
#vals.append(currentNode.val)
print(currentNode.val, end=' ')
if currentNode.right:
stack.append(currentNode.right)
if currentNode.left:
stack.append(currentNode.left)
#return vals