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二叉树的四种遍历算法

2019-11-06 06:32:05
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来源:转载
供稿:网友

二叉树在作为一种重要的数据结构,它的很多算法的思想在很多地方都用到了,比如说大名鼎鼎的 STL 算法模板,里面的优先队列(PRiority_queue)、集合(set、map)等等都用到了二叉树里面的思想,如果有兴趣的小伙伴可以去查找一些这些方面的资料。但是我们现在先不讨论那么高深的数据结构,我们先从二叉树的遍历开始:

先来看一下二叉树长什么样子:

这里写图片描述

这是百度来的一张二叉树图,我们可以看到, 这棵二叉树一共有 7 个节点, 其中, 0 号节点叫做“根节点”, 下面的 1 号节点和 2 号节点是 0 号节点的子节点,1 号节点为 0 号节点的“左子节点, 2 号节点为 0 号节点的 右子节点 同时 1 号节点和 2 号节点又是 3 号节点、 4 号节点和 5 号节点、6号节点的双亲节点, 0 号节点有分别以 1 号节点和 2 号节点作为根节点的左右子树。 5 号节点和 6 号节点没有子节点(子树),那么它们被称为“叶子节点”。 好了,一些常用的基本概念就到这了,能理解就行,如果还想了解更多专业术语,可以去找一些别的资料。

下面进入正题,二叉树的遍历:

一般来说,二叉树常用的遍历方式有:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历 四种遍历方式,不同的遍历算法,其思想略有不同,我们来看一下这四种遍历方法主要的算法思想:

1、先序遍历二叉树顺序:根节点 –> 左子树 –> 右子树,即先访问根节点,然后是左子树,最后是右子树。 上图中二叉树的前序遍历结果为:0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 6

2、中序遍历二叉树顺序:左子树 –> 根节点 –> 右子树,即先访问左子树,然后是根节点,最后是右子树。 上图中二叉树的中序遍历结果为:3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 6

3、后续遍历二叉树循序:左子树 –> 右子树 –> 根节点,即先访问左子树,然后是右子树,最后是根节点。 上图中二叉树的后序遍历结果为:3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 0

4、层序遍历二叉树顺序:从最顶层的节点开始,从左往右依次遍历,之后转到第二层,继续从左往右遍历,持续循环,直到所有节点都遍历完成 上图中二叉树的中序遍历结果为:0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6

下面给出这四种算法思想的伪代码:

前序遍历:

preOrderParse(int n) { if(tree[n] == NULL) return ; // 如果这个节点不存在,那么结束 cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容 preOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左子树 preOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右子树 }

中序遍历:

inOrderParse(int n) { if(tree[n] == NULL) return ; // 如果这个节点不存在,那么结束 inOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左子树 cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容 inOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右子树 }

后续遍历:

pastOrderParse(int n) { if(tree[n] == NULL) return ; // 如果这个节点不存在,那么结束 pastOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左子树 pastOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右子树 cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容 }

可以看到前三种遍历都是直接通过递归来完成,用递归遍历二叉树简答方便而且好理解,接下来层序遍历就需要动点脑筋了,我们如何将二叉树一层一层的遍历输出?其实在这里我们要借助一种数据结构来完成:队列。 我们都知道,队列是一种先进先出的数据结构,我们可以先将整颗二叉树的根节点加入队尾,然后循环出队,每次读取对头元素输出并且将队头元素出队,然后将这个输出的元素节点的的左右子树分别依次加入队尾,重复这个循环,知道队列为空的时候结束输出。那么整个二叉树就被我们采用层序遍历的思想输出来了。下面我们看一下上图的二叉树用层序遍历思想的遍历步骤:

这里写图片描述

因为笔者不会用 PS,所以用手工代替了,字写的不好,大家多担待,理解过程就行了。好了,对于上图中的步骤,我们用伪代码来实现:

while(!que.empty()) { int n = que.front(); // 得到队头元素 que.pop(); // 队头元素出队列 // 如果当前节点的右子树不为空,那么输出节点的数值,并且在队尾插入左右子节点 if(tree[n].w != NULL) { cout << tree[n].w; que.push(tree[n].leftChild); que.push(tree[n].rightChild); }}

Ok,下面来看一下这几个遍历算法的最终代码:

/* * 二叉树的四种遍历方式,这里没有采用真实的指针去做, * 而是采用数组下标去模拟指针,是一种更加方便快速的方法 */#include <iostream>#include <queue> using namespace std;const int N = 10010;const int INF = -1; // 我们用一个常数来表示当前二叉树节点为空的情况 struct Node { int w; // 当前树节点的值 int p; // 当前树节点的双亲所在数组下标 int l; // 当前树节点的左子节点所在数组下标 int r; // 当前树节点的右子节点所在数组下标 }; Node node[N];// 按照前序遍历二叉树的顺序输入树节点 void input(int n) { cin >> node[n].w; if(node[n].w == INF) { // 输入 -1 代表当前节点所在子二叉树停止输入 return ; } node[n].p = n / 2; node[n].l = n * 2; node[n].r = n * 2 + 1; input(n*2); input(n*2+1);}// 前序遍历二叉树 void preOrderParse(int n) { if(node[n].w == INF) { return ; } cout << node[n].w << " "; preOrderParse(node[n].l); preOrderParse(node[n].r);} // 中序遍历二叉树 void inOrderParse(int n) { if(node[n].w == INF) { return ; } inOrderParse(n*2); cout << node[n].w << " "; inOrderParse(n*2+1); }// 后续遍历二叉树 void postOrderParse(int n) { if(node[n].w == INF) { return ; } postOrderParse(n*2); postOrderParse(n*2+1); cout << node[n].w << " ";} /* * 层序遍历二叉树,这里采用的是 C++ STL 模板的提供的队列(queue), * 并没有自己去实现一个队列 */ void sequenceParse() { queue<int> que; int n = 1; que.push(1); // 插入根节点所在数组下标 while(!que.empty()) { n = que.front(); que.pop(); // 得到队头元素并且将队头元素出队列 // 如果当前节点不为空,那么输出该节点,并且将该节点的左右子节点插入队尾 if(node[n].w != INF) { cout << node[n].w << " "; que.push(node[n].l); que.push(node[n].r); } }}int main() { cout << "请以前序遍历的顺序输入二叉树,空节点输入 -1 :" << endl; input(1); // 从下标为 1 开始前序输入二叉树 cout << "前序遍历:" << endl; preOrderParse(1); cout << endl << "中序遍历:" << endl; inOrderParse(1); cout << endl << "后序遍历:" << endl; postOrderParse(1); cout << endl << "层序遍历:" << endl; sequenceParse(); return 0;}

结果:

这里写图片描述

我们和上面的结果对比一下,完全符合,OK,关于二叉树的四种遍历算法就完成了,希望能帮到你。

如果博客中有什么不正确的地方,还请多多指点,如果觉得我写的不错,请点个赞支持我吧。 谢谢观看。。。


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