从小白到专家，树形结构遍历一文全讲！

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2023-10-09 01:43:32

导语

树形结构广泛存在于各种编程场景中，高效的树形结构遍历是解决这些问题的前提。本文将系统介绍几种常用的树形结构遍历方法，深入剖析其原理和应用场景，帮助您掌握树形结构遍历的精髓，从小白到专家，一文通晓！

树形结构遍历方法概述

树形结构遍历是指按照一定的规则访问树中所有节点的过程。根据访问顺序的不同，树形结构遍历可分为深度优先遍历和广度优先遍历。

深度优先遍历

深度优先遍历按照树的深度优先顺序访问节点，即从根节点开始，依次访问其所有子节点，再访问其子节点的子节点，以此类推，直到所有节点都被访问。深度优先遍历的实现方法主要有递归遍历和迭代遍历。

递归遍历

递归遍历是一种经典的深度优先遍历方法，其基本思想是将当前节点及其子节点的遍历问题分解成若干个子问题，每个子问题对应一个子树的遍历。递归遍历的实现代码如下：

def dfs(node):
    # 访问当前节点
    visit(node)

    # 遍历当前节点的所有子节点
    for child in node.children:
        dfs(child)

迭代遍历

迭代遍历也是一种深度优先遍历方法，但它使用栈来实现，无需借助递归。迭代遍历的实现代码如下：

def dfs_iterative(node):
    # 将当前节点压入栈中
    stack.append(node)

    # 只要栈不为空，就循环访问节点
    while stack:
        # 从栈中弹出当前节点
        node = stack.pop()

        # 访问当前节点
        visit(node)

        # 将当前节点的所有子节点压入栈中
        for child in node.children:
            stack.append(child)

广度优先遍历

广度优先遍历按照树的广度优先顺序访问节点，即先访问根节点，再访问其所有子节点，再访问其子节点的子节点，以此类推，直到所有节点都被访问。广度优先遍历的实现方法主要有队列遍历。

队列遍历

队列遍历是一种经典的广度优先遍历方法，其基本思想是将当前节点及其子节点的遍历问题分解成若干个子问题，每个子问题对应一个层级的遍历。队列遍历的实现代码如下：

def bfs(node):
    # 将当前节点加入队列
    queue.append(node)

    # 只要队列不为空，就循环访问节点
    while queue:
        # 从队列中弹出当前节点
        node = queue.pop(0)

        # 访问当前节点
        visit(node)

        # 将当前节点的所有子节点加入队列
        for child in node.children:
            queue.append(child)