前言

二叉树作为一种重要的数据结构,在算法中起到了承前启后的作用,它是数组和链表的延伸,也是图的基础。所以学习二叉树的相关知识是十分有必要的,而在相关的操作中,二叉树的遍历是最频繁的,今天就来看看二叉树的 4 种遍历方法!

二叉树数据结构

所谓二叉树,指的是每个结点最多有两个分支的树结构,其分支通常被称为“左子树”和“右子树”,而且他们的次序是固定的,不能随意颠倒,一棵二叉树的示例如下:

二叉树的四种遍历 - 图1

  1. class TreeNode{
  2. int val;
  3. // 左子树
  4. TreeNode left;
  5. // 右子树
  6. TreeNode right;
  7. }

前序遍历

也叫做先序遍历,首先访问根节点,然后遍历左子树,最后再遍历右子树。而在遍历左右子树时,仍然按照先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树的方式,直到二叉树为空则返回!

遍历的方式又主要分为递归和迭代的方式,其具体实现如下所示。

递归

  1. public ArrayList<Integer> preOrderReverse(TreeNode root){
  2. ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
  3. preOrder(root, list);
  4. return list;
  5. }
  6. public void preOrder(TreeNode root, ArrayList<Integer> list){
  7. if(root != null){
  8. list.add(root.val);
  9. preOrder(root.left, list);
  10. preOrder(root.right, list);
  11. }
  12. }

迭代

  1. /**
  2. * 用栈来进行迭代,由于栈是一种 先进后出 的数据结构,要输出的顺序是 中、左、右
  3. * 所以我们优先将根节点加入 stack 后,然后先加入右子树,再加入左子树
  4. */
  5. public ArrayList<Integer> preOrderReverse(TreeNode root){
  6. // 栈,先进后出
  7. Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();
  8. ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
  9. if(root != null){
  10. // 入栈
  11. stack.push(root);
  12. while(!stack.empty()){
  13. // 出栈
  14. TreeNode node = stack.pop();
  15. list.add(node.val);
  16. // 栈是一种先进后出的数据结构,所以先入右子树,再入左子树
  17. if(node.right != null){
  18. stack.push(node.right);
  19. }
  20. if(node.left != null){
  21. stack.push(node.left);
  22. }
  23. }
  24. }
  25. return list;
  26. }

中序遍历

首先遍历左子树,然后访问根节点,最后再遍历右子树。而在遍历左右子树时,仍然按照先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树的方式,直到二叉树为空则返回!

遍历的方式又主要分为递归和迭代的方式,其具体实现如下所示。

递归

  1. public ArrayList<Integer> inOrderReverse(TreeNode root){
  2. ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
  3. inOrder(root, list);
  4. return list;
  5. }
  6. public void inOrder(TreeNode root, ArrayList<Integer> list){
  7. if(root != null){
  8. inOrder(root.left, list);
  9. list.add(root.val);
  10. inOrder(root.right, list);
  11. }
  12. }

迭代

  1. /**
  2. * 中序遍历,按照 左、中、右 的顺序打印
  3. * 所以优先将左子树压入栈中,接着处理中间节点,最后处理右子树
  4. *
  5. */
  6. public ArrayList<Integer> inOrderReverse(TreeNode root){
  7. ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
  8. Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
  9. TreeNode curr = root;
  10. while(curr != null || !stack.isEmpty()){
  11. // 节点不为空就一直压栈
  12. while(curr != null){
  13. stack.push(curr);
  14. // 考虑左子树
  15. curr = curr.left;
  16. }
  17. // 节点为空,出栈
  18. curr = stack.pop();
  19. // 加入当前值
  20. list.add(curr.val);
  21. // 考虑右子树
  22. curr = curr.right;
  23. }
  24. return list;
  25. }

后序遍历

后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点,直到二叉树为空则返回!

遍历的方式又主要分为递归和迭代的方式,其具体实现如下所示。

递归

  1. public ArrayList<Integer> postOrderReverse(TreeNode root){
  2. ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
  3. postOrder(root, list);
  4. return list;
  5. }
  6. public void postOrder(TreeNode root, ArrayList<Integer> list){
  7. if(root != null){
  8. postOrder(root.left, list);
  9. postOrder(root.right, list);
  10. list.add(root.val);
  11. }
  12. }

迭代

  1. public ArrayList<Integer> postOrderReverse(TreeNode root){
  2. List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
  3. Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
  4. TreeNode current = root;
  5. // 用来区分之前的结点是否被访问过
  6. TreeNode last = null;
  7. while(current != null || !stack.isEmpty()){
  8. // 到树的最左面
  9. if(current != null){
  10. stack.push(current);
  11. current = current.left;
  12. }else{
  13. //看最左结点有没有右子树
  14. current = stack.peek();
  15. if(current.right != null && current.right != last){
  16. current = current.right;
  17. stack.push(current);
  18. //右子树再到最左
  19. current = current.left;
  20. }else{
  21. //访问该结点,并标记被访问
  22. current = stack.pop();
  23. list.add(current.val);
  24. last = current;
  25. current = null;
  26. }
  27. }
  28. }
  29. return list;
  30. }

层次遍历

层次遍历也叫做广度优先遍历,它会优先访问离根节点最近的节点,其实现一般借助队列实现。

遍历的方式又主要分为递归和迭代的方式,其具体实现如下所示。

递归

  1. public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {
  2. List<List<Integer>> lists = new ArrayList<List<Integer>>();
  3. if(root != null){
  4. // 根节点不为 null,递归
  5. dfs(1, root, lists);
  6. }
  7. return lists;
  8. }
  9. // index : 层数
  10. public void dfs(int index, TreeNode root, List<List<Integer>> lists){
  11. // 若 lists 中序列数小于层数,则将 lists 中加入一个空的序列
  12. if(lists.size() < index){
  13. lists.add(new ArrayList<Integer>());
  14. }
  15. // 然后将当前节点加入 lists 的子序列中
  16. lists.get(index - 1).add(root.val);
  17. // 以上就处理完 root 节点
  18. // 接着处理左右子树即可,处理时,层数到下一次,所以要 +1
  19. if(root.left != null){
  20. dfs(index + 1, root.left, lists);
  21. }
  22. if(root.right != null){
  23. dfs(index + 1, root.right, lists);
  24. }
  25. }

迭代

  1. ArrayList<ArrayList<Integer>> levelOrder(TreeNode root){
  2. List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
  3. Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
  4. if (root != null) {
  5. queue.add(root);
  6. }
  7. while (!queue.isEmpty()) {
  8. // 获取当前队列的长度,这个长度相当于当前这一层的节点个数
  9. int n = queue.size();
  10. // 将队列中的元素都拿出来(也就是获取这一层的节点),放到临时list中
  11. // 如果节点的左/右子树不为空,也放入队列中
  12. List<Integer> level = new ArrayList<>();
  13. int i = 0;
  14. while(i < n){
  15. TreeNode node = queue.poll();
  16. level.add(node.val);
  17. if (node.left != null) {
  18. queue.add(node.left);
  19. }
  20. if (node.right != null) {
  21. queue.add(node.right);
  22. }
  23. i++;
  24. }
  25. // 将临时list加入最终返回结果中
  26. res.add(level);
  27. }
  28. return res;
  29. }

总结

以上就是数据结构二叉树的 4 种遍历,如果你有更多关于各种遍历的实现,欢迎留言交流呀!