前端小技巧：揭秘二叉树纵向遍历之奥妙

2024-02-12 10:20:03





二叉树是一种广泛用于计算机科学中的数据结构，其特点是每个节点最多有两个子节点，即左子节点和右子节点。二叉树的纵向遍历是指以某种顺序访问二叉树中的所有节点。

**二叉树纵向遍历的实现** 

二叉树纵向遍历的实现主要分为两种方式：递归和迭代。

* **递归实现** 

递归是一种将问题分解为更小的子问题，然后通过递归调用来解决这些子问题的过程。在二叉树纵向遍历中，我们可以使用递归来遍历二叉树的每个节点。

```python
def preorder_traversal(root):
    if root is None:
        return

    # 访问当前节点
    print(root.data)

    # 递归访问左子树
    preorder_traversal(root.left)

    # 递归访问右子树
    preorder_traversal(root.right)

def inorder_traversal(root):
    if root is None:
        return

    # 递归访问左子树
    inorder_traversal(root.left)

    # 访问当前节点
    print(root.data)

    # 递归访问右子树
    inorder_traversal(root.right)

def postorder_traversal(root):
    if root is None:
        return

    # 递归访问左子树
    postorder_traversal(root.left)

    # 递归访问右子树
    postorder_traversal(root.right)

    # 访问当前节点
    print(root.data)

迭代实现

迭代是一种逐个访问数据结构中元素的过程，而不使用递归。在二叉树纵向遍历中，我们可以使用迭代来遍历二叉树的每个节点。

def preorder_traversal_iterative(root):
    stack = []
    while stack or root is not None:
        if root is not None:
            # 将当前节点压入栈中
            stack.append(root)

            # 访问当前节点
            print(root.data)

            # 继续访问左子树
            root = root.left
        else:
            # 弹出栈顶元素
            root = stack.pop()

            # 继续访问右子树
            root = root.right

def inorder_traversal_iterative(root):
    stack = []
    while stack or root is not None:
        if root is not None:
            # 将当前节点压入栈中
            stack.append(root)

            # 继续访问左子树
            root = root.left
        else:
            # 弹出栈顶元素
            root = stack.pop()

            # 访问当前节点
            print(root.data)

            # 继续访问右子树
            root = root.right

def postorder_traversal_iterative(root):
    stack = []
    last_visited = None
    while stack or root is not None:
        if root is not None:
            # 将当前节点压入栈中
            stack.append(root)

            # 继续访问左子树
            root = root.left
        else:
            # 弹出栈顶元素
            root = stack.pop()

            # 如果当前节点没有右子树或右子树已经被访问过，则访问当前节点
            if root.right is None or root.right == last_visited:
                # 访问当前节点
                print(root.data)

                # 将当前节点标记为已访问
                last_visited = root

                # 继续访问父节点
                root = None
            else:
                # 继续访问右子树
                root = root.right