LeetCode进阶：算法实战演练——二叉树遍历类型题实践（一）

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2023-10-18 02:13:25

二叉树遍历：LeetCode中的必备技能

在LeetCode的广阔世界中，二叉树遍历算法是一颗耀眼的明珠，吸引着无数程序员前来探索。本文将带你踏上二叉树遍历的奇妙旅程，从算法原理到Python实现，再到LeetCode实战演练，为你提供全方位的攻略。

1. 二叉树遍历的奥秘

想象一下一棵枝繁叶茂的二叉树，它的每个结点代表着一个宝藏。二叉树遍历就是一种逐一收集这些宝藏的方法，而前序、中序和后序这三种遍历方式则为我们提供了不同的路径。

前序遍历： 从根结点开始，先探寻根结点，然后依次探寻左子树和右子树。就像一位果农，先摘取枝头的果实，再逐一探索左边的树枝和右边的树枝。

中序遍历： 同样从根结点出发，但这次我们先探索左子树，然后再探寻根结点，最后探寻右子树。就好比一位图书管理员，先整理书架左边的书籍，再处理中间的书籍，最后整理右边的书籍。

后序遍历： 和前序遍历相反，后序遍历先探索左子树和右子树，最后再探寻根结点。如同一位建筑师，先检查房屋的左翼和右翼，最后再评估房屋的中心结构。

2. 用Python征服二叉树

理解了二叉树遍历的原理，我们就可以用Python来征服这片丛林了。递归是一种简洁而优雅的实现方式，它就像一个探险家，不断地深入二叉树，直到找到宝藏。

class Solution:
    def preorder_traversal(self, root):
        if not root:
            return []

        result = [root.val]  # 先收集根结点的宝藏
        result += self.preorder_traversal(root.left)  # 继续探索左子树
        result += self.preorder_traversal(root.right)  # 再探索右子树

        return result

    def inorder_traversal(self, root):
        if not root:
            return []

        result = self.inorder_traversal(root.left)  # 先探索左子树
        result += [root.val]  # 再收集根结点的宝藏
        result += self.inorder_traversal(root.right)  # 最后探索右子树

        return result

    def postorder_traversal(self, root):
        if not root:
            return []

        result = self.postorder_traversal(root.left)  # 先探索左子树
        result += self.postorder_traversal(root.right)  # 再探索右子树
        result += [root.val]  # 最后收集根结点的宝藏

        return result