二叉树面试题集锦，轻松应对面试挑战

2024-01-01 22:41:57

深入理解二叉树

在探讨面试题之前，我们先来深入理解二叉树的基本概念。二叉树是一种特殊的数据结构，它由一组节点组成，每个节点最多可以有两个子节点。最顶端的节点称为根节点，而连接其他节点的节点称为父节点。父节点下方的节点称为子节点，子节点可以不存在或有多个。没有子节点的节点称为叶子节点。

常见的二叉树面试题

以下是一些常见的二叉树面试题，涵盖了二叉树的遍历、递归和深度/广度优先搜索：

1. 二叉树先序遍历

给定一个二叉树，以先序遍历的方式输出它的节点值。

def preorder(root):
  if not root:
    return

  print(root.val)
  preorder(root.left)
  preorder(root.right)

2. 二叉树中序遍历

给定一个二叉树，以中序遍历的方式输出它的节点值。

def inorder(root):
  if not root:
    return

  inorder(root.left)
  print(root.val)
  inorder(root.right)

3. 二叉树后序遍历

给定一个二叉树，以后序遍历的方式输出它的节点值。

def postorder(root):
  if not root:
    return

  postorder(root.left)
  postorder(root.right)
  print(root.val)

4. 二叉树递归遍历

使用递归遍历二叉树，以先序、中序或后序的方式输出节点值。

def recursive_traversal(root, order):
  if order == 'pre':
    print(root.val)
  
  recursive_traversal(root.left, order)

  if order == 'in':
    print(root.val)

  recursive_traversal(root.right, order)

  if order == 'post':
    print(root.val)

5. 二叉树深度优先搜索（DFS）

使用深度优先搜索算法遍历二叉树，并在每个节点执行操作。

def dfs(root):
  if not root:
    return

  # 在每个节点执行操作

  dfs(root.left)
  dfs(root.right)

6. 二叉树广度优先搜索（BFS）

使用广度优先搜索算法遍历二叉树，并在每个节点执行操作。

from collections import deque

def bfs(root):
  if not root:
    return

  queue = deque([root])

  while queue:
    node = queue.popleft()

    # 在每个节点执行操作

    if node.left:
      queue.append(node.left)

    if node.right:
      queue.append(node.right)

面试技巧

除了了解二叉树的概念和解题方法外，面试中还有一些技巧可以帮助你脱颖而出：