二叉树遍历
跳转到“二叉树遍历”树是一种基于链表的数据结构,因此其遍历方式是通过指针逐个访问节点。然而,树是一种非线性数据结构,遍历更复杂,需要借助搜索算法来实现。二叉树常见的遍历方式包括层序遍历、前序遍历、中序遍历和后序遍历等。
层序遍历
跳转到“层序遍历”「层序遍历 level-order traversal」从顶部到底部逐层遍历二叉树,并在每一层按照从左到右的顺序访问节点。(从顶到底,从左到右)
层序遍历本质上属于「广度优先遍历 breadth-first traversal」,也称「广度优先搜索 breadth-first search, BFS」,它体现了一种**“一圈一圈向外扩展”**的逐层遍历方式。
- 时间复杂度为 O(n) :所有节点被访问一次,使用O(n)时间,其中 n 为节点数量。
- 空间复杂度为 O(n) :在最差情况下,即满二叉树时,遍历到最底层之前,队列中最多同时存在 (n+1)/2 个节点,占用 O(n)空间。
广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则,而广度优先遍历则遵循“逐层推进”的规则,两者背后的思想是一致的。实现代码如下:
/* 层序遍历 */vector<int> levelOrder(TreeNode *root) { // 初始化队列,加入根节点 queue<TreeNode *> queue; queue.push(root); // 初始化一个列表,用于保存遍历序列 vector<int> vec; while (!queue.empty()) { TreeNode *node = queue.front(); queue.pop(); // 队列出队 vec.push_back(node->val); // 保存节点值 if (node->left != nullptr) queue.push(node->left); // 左子节点入队 if (node->right != nullptr) queue.push(node->right); // 右子节点入队 } return vec;}前序、中序、后序遍历
跳转到“前序、中序、后序遍历”前序、中序和后序遍历都属于「深度优先遍历 depth-first traversal」,也称「深度优先搜索 depth-first search, DFS」,它体现了一种**“先走到尽头,再回溯继续”**的遍历方式。(从顶到底,从底到顶)
深度优先遍历就像是绕着整棵二叉树的外围“走”一圈,在每个节点都会遇到三个位置,分别对应前序遍历、中序遍历和后序遍历。
深度优先搜索通常基于递归实现:
/* 前序遍历 */void preOrder(TreeNode *root) { if (root == nullptr) return; // 访问优先级:根节点 -> 左子树 -> 右子树 vec.push_back(root->val); preOrder(root->left); preOrder(root->right);}
/* 中序遍历 */void inOrder(TreeNode *root) { if (root == nullptr) return; // 访问优先级:左子树 -> 根节点 -> 右子树 inOrder(root->left); vec.push_back(root->val); inOrder(root->right);}
/* 后序遍历 */void postOrder(TreeNode *root) { if (root == nullptr) return; // 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根节点 postOrder(root->left); postOrder(root->right); vec.push_back(root->val);}前序遍历二叉树的递归过程,其可分为“递”和“归”两个逆向的部分。
- “递”表示开启新方法,程序在此过程中访问下一个节点。
- “归”表示函数返回,代表当前节点已经访问完毕。
- 时间复杂度为 O(n) :所有节点被访问一次,使用 O(n)时间。
- 空间复杂度为 O(n) :在最差情况下,即树退化为链表时,递归深度达到 n ,系统占用 O(n)栈帧空间。