二叉树的前序中序后序层序遍历,递归和迭代两大类解题思路,每类细分不同解法完整版附PDF文档
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了二叉树的前序中序后序层序遍历,递归和迭代两大类解题思路,每类细分不同解法完整版附PDF文档相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
二叉树文章系列:
本文目录
一、二叉树的前序遍历
二叉树的前序遍历的记忆法则是“根左右",即先遍历根节点,再遍历左子树节点,再遍历右子树节点。
以上图为例,前序遍历的结果是【A, B, D, E, C, F, G】
1.1 解题思路:递归
递归是我们实现前中后序遍历最常用的方法。
什么问题可以采用递归求解呢?
需要满足三个条件:
- 一个问题的解可以分解为若干个子问题的解;
- 这个问题与分解的子问题,除了数据规模不同外,求解思路相同
- 存在递归终止条件。
那么在知道一个问题可以采用递归实现之后,如何写出递归代码呢?
关键在于能写出递归公式,找到终止条件。
在二叉树的前序遍历问题上,它的递归公式是:
preorder(node) = print node —> preorder(node->left) --> preorder(node->right)
它的终止条件是:
node 是否为空,为空则返回。
class Solution
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
preorder(res, root);
return res;
void preorder(vector<int>& res, TreeNode* root)
if(!root) return;
res.emplace_back(root->val);
preorder(res, root->left);
preorder(res, root->right);
;
1.2 解题思路:迭代(方法1)
在递归方法实现过程中,它的底层是基于系统栈的结构来实现的。因此,我们可以使用栈的数据结构来辅助实现基于迭代方式的前序遍历。
具体思路为:
- 初始化栈stack,初始化输出列表res
- 根节点入栈
- while(栈不为空),在循环体内部:
- 栈顶元素出栈
- 栈顶元素添加到输出列表
- 如果栈顶元素的右子树节点不为空,将右子树节点入栈
- 如果栈顶元素的左子树节点不为空,将左子树节点入栈
- 返回输出列表res
class Solution
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
if(!root) return res;
stack<TreeNode*> s;
s.push(root);
while(!s.empty())
TreeNode* node = s.top();
s.pop();
res.emplace_back(node->val);
if(node->right) s.push(node->right);
if(node->left) s.push(node->left);
return res;
;
1.3 解题思路:迭代(方法2)
基于迭代方法的第二种思路如下:
- 初始化栈stack,初始化输出列表res
- 设置一个变量cur, 表示当前节点。并赋初始值为根节点root
- while(栈不为空 或者 当前节点cur不为空),在循环体内部:
- 沿着当前节点的左分支一直走,直到为空。在这个过程中将遍历的节点都入栈,同时添加到输出列表
- 栈顶元素出栈
- 更新当前节点cur为栈顶元素的右子树节点。
- 返回输出列表res
以图中的二叉树为例,来一步步来展示这个过程:
初始时,当前节点cur = root ,即节点A
class Solution
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
if(!root) return res;
TreeNode* cur = root;
stack<TreeNode*> s;
while(!s.empty() || cur)
// 沿着当前节点cur的左分支一直走到底
while(cur)
s.push(cur);
res.emplace_back(cur->val);
cur = cur->left;
TreeNode* node = s.top();
s.pop();
cur = node->right;
return res;
;
二、二叉树的中序遍历
二叉树的中序遍历的记忆法则是“左根右",即先遍历左子树节点,再遍历根节点,再遍历右子树节点。
以上图为例,中序遍历的结果是【D, B, E, A, F, C, G】
2.1 解题思路:递归
递归是我们实现前中后序遍历最常用的方法。
什么问题可以采用递归求解呢?
需要满足三个条件:
- 一个问题的解可以分解为若干个子问题的解;
- 这个问题与分解的子问题,除了数据规模不同外,求解思路相同
- 存在递归终止条件。
那么在知道一个问题可以采用递归实现之后,如何写出递归代码呢?
关键在于能写出递归公式,找到终止条件。
在二叉树的中序遍历问题上,它的递归公式是:
preorder(node) = preorder(node->left) --> print node —> preorder(node->right)
它的终止条件是:
node 是否为空,为空则返回。
class Solution
public:
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
inorder(res, root);
return res;
void inorder(vector<int>& res , TreeNode* root)
if(!root) return;
inorder(res, root->left);
res.emplace_back(root->val);
inorder(res, root->right);
;
2.2 解题思路:迭代
基于迭代方法的思路如下:
- 初始化栈stack,初始化输出列表res
- 设置一个变量cur, 表示当前节点。并赋初始值为根节点root
- while(栈不为空 或者 当前节点cur不为空),在循环体内部:
- 沿着当前节点的左分支一直走,直到为空。在这个过程中将遍历的节点都入栈
- 栈顶元素出栈,同时将栈顶元素添加到输出列表
- 更新当前节点cur为栈顶元素的右子树节点。
- 返回输出列表res
以图中的二叉树为例,来一步步来展示这个过程:
初始时,当前节点cur = root ,即节点A
class Solution
public:
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
if(!root) return res;
stack<TreeNode* > s;
TreeNode* cur = root;
while(!s.empty() || cur)
// 沿着当前节点cur的左分支一直走到底
while(cur)
s.push(cur);
cur = cur->left;
TreeNode* node = s.top();
s.pop();
res.emplace_back(node->val);
cur = node->right;
return res;
;
三、二叉树的后序遍历
二叉树的后序遍历的记忆法则是“左右根",即先遍历左子树节点,再遍历右子树节点,最后遍历根节点。
以上图为例,后序遍历的结果是【D, E, B, F, G, C, A】
3.1 解题思路:递归
递归是我们实现前中后序遍历最常用的方法。
什么问题可以采用递归求解呢?
需要满足三个条件:
- 一个问题的解可以分解为若干个子问题的解;
- 这个问题与分解的子问题,除了数据规模不同外,求解思路相同
- 存在递归终止条件。
那么在知道一个问题可以采用递归实现之后,如何写出递归代码呢?
关键在于能写出递归公式,找到终止条件。
在二叉树的前序遍历问题上,它的递归公式是:
preorder(node) = preorder(node->left) --> preorder(node->right) —> print node
它的终止条件是:
node 是否为空,为空则返回。
class Solution
public:
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
preorder(res, root);
return res;
void preorder(vector<int>& res, TreeNode* root)
if(!root) return;
res.emplace_back(root->val);
preorder(res, root->left);
preorder(res, root->right);
;
3.2 解题思路:迭代(方法1)
我们在使用迭代法来实现后序遍历的时候,通常有两大类思路。第一类是先得到“根右左”,然后对输出列表反序,即得到“左右根”; 第二类是直接求出“左右根”。
咱们知道,前序遍历是求“根左右”,那么我们可以使用前序遍历的方法,去求得“根右左”。以上图为例,我们求得的“根右左”的结果是【A, C, G, F, B, E, D】。再对这个结果反序,得到【D, E, B, F, G, C, A】。这正是咱们想得到的后序遍历。
本文第二节和第三节介绍的两种迭代方法,都是采用这种思路来实现。最后第四小节,我们会介绍直接求出后序遍历的思路。
在递归方法实现过程中,它的底层是基于系统栈的结构来实现的。因此,我们可以使用栈的数据结构来辅助实现基于迭代方式的后序遍历。
具体思路为:
- 初始化栈stack,初始化输出列表res
- 根节点入栈
- while(栈不为空),在循环体内部:
- 栈顶元素出栈
- 栈顶元素添加到输出列表
- 如果栈顶元素的左子树节点不为空,将左子树节点入栈
- 如果栈顶元素的右子树节点不为空,将右子树节点入栈
- 对输出列表res 进行反序
- 返回输出列表res
class Solution
public:
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
if(!root) return res;
stack<TreeNode*> s;
s.push(root);
while(!s.empty())
TreeNode* node = s.top();
s.pop();
res.emplace_back(node->val);
if(node->left) s.push(node->left);
if(node->right) s.push(node->right);
reverse(res.begin(), res.end());
return res;
;
3.3 解题思路:迭代(方法2)
基于迭代方法的第二种思路如下:
- 初始化栈stack,初始化输出列表res
- 设置一个变量cur, 表示当前节点。并赋初始值为根节点root
- while(栈不为空 或者 当前节点cur不为空),在循环体内部:
- 沿着当前节点的右分支一直走,直到为空。在这个过程中将遍历的节点都入栈,同时添加到输出列表
- 栈顶元素出栈
- 更新当前节点cur为栈顶元素的左子树节点。
- 对输出列表res 进行反序
- 返回输出列表res
以图中的二叉树为例,来一步步来展示这个过程:
初始时,当前节点cur = root ,即节点A
class Solution
public:
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
if(!root) return res;
stack<TreeNode*> s;
TreeNode* cur = root;
while(!s.empty() || cur)
while(cur)
res.emplace_back(cur->val);
s.push(cur);
cur = cur->right;
TreeNode* node = s.top();
s.pop();
cur = node->left;
reverse(res.begin(), res.end());
return res;
;
3.4 解题思路:迭代(方法3)
这次我们要尝试直接得到后序遍历的结果。
我们知道后序遍历的顺序是”左右根“。那么对于一个根节点,要先遍历它的左子树节点和右子树节点,再回头遍历根节点。
为了防止遍历根节点的时候,再次遍历到它的左、右子树节点;我们需要一个变量,来表示最后一次出栈的元素。
class Solution
public:
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root)
vector<int> res;
if(!root) return res;
stack<TreeNode* > s;
s.push(root);
TreeNode* lastPopNode = root;
while(!s.empty())
TreeNode* node = s.top();
if(node->left && node->left != lastPopNode && node->right != lastPopNode)
s.push(node->left);
else if(node->right && node->right != lastPopNode)
s.push(node->right);
else
res.emplace_back(node->val);
s.pop();
lastPopNode = node;
return res;
;
四、二叉树的层序遍历
4.1 解题思路:广度优先搜索BFS
广度优先搜索是从树的根节点开始,沿着树的宽度来遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。广度优先搜索通常采用队列来辅助实现。
在题目中要求按照层序遍历,实现逐层地从左向右访问所有的结点。这正好符合广度优先搜索的策略。
我们可以立即想到普通广度优先搜索的模板:
vector<int> bfs(TreeNode* root)
std::vector<int> result;
if(!root)
return result;
queue<TreeNode*> q;
q.push(root);
while(!q.empty())
TreeNode* node = q.front();
q.pop();
result.emplace_back(node->val);
if(node->left)
q.push(node->left);
if(node->right)
q.push(node->right);
return result;
但是,这里返回的是一个一维数组,和题目要求的二维数组不一致。因此,我们需要稍作修改,修改内容如下:
- 在while循环每次遍历时,获取队列的长度N(即队列中的节点个数)
- 一次性的处理这N个节点,然后再进入下一轮循环。
通过这种修改,确保每次循环时要处理的队列中元素都是本层的元素。
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root)
vector<vector<int>> result;
if(!root)
return result;
queue<TreeNode*> q;
q.push(root);
while(!q.empty())
vector<int> tmp;
// 每次q.size() 获取的都是队列的长度(一个层的节点个数)
for(int i = q.size(); i > 0 ; i--)
TreeNode* node = q.front();
q.pop();
tmp.emplace_back(node->val);
if(node->left) q.push(node->left);
if(node->right) q.push(node->right);
result.emplace_back(tmp);
return result;
4.2 解题思路:深度优先搜索DFS
本题也可以使用深度优先搜索来实现。
深度优先搜索是采用栈或者递归来实现。(递归在系统内部也是基于栈来实现)
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root)
std::vector<std::vector<int>> res;
if(!root) return res;
dfs(0, root, res);
return res;
// index 是节点所在层的层索引
void dfs(int index, TreeNode* node, std::vector<std::vector<int>>& res)
// node 应该放到res[index]中, 如果res[index]元素不存在, 需要先创建一个
if(res.size() < index + 1)
res.push_back();
res[index].emplace_back(node->val);
if(node->left)
dfs(index+1, node->left, res);
if(node->right)
dfs(index+1, node->right, res);
后记:
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