📷 开卷数据结构？实现链式二叉树超详解 一、前言 二、二叉树 1、二叉树概念 2、链式存储 三、链式二叉树的实现 1、接口展示 2、节点类型创建 3、快速建树 4、二叉树遍历 1）前序遍历 2）中序遍历 3）后序遍历 4）层序遍历 5）遍历测试 5、判断是否为完全二叉树 6、二叉树销毁 7、二叉树节点个数 8、二叉树叶子结点个数 9、二叉树第K层节点个数 10、二叉树查找值为x的节点 11、二叉树的深度 四、测试 一、前言 本章将讲解： 二叉树的概念以及各种接口实现 注：这里我们不会像之前数据结构
发现大家周末的时候貌似都不在学习状态，周末的文章浏览量和打卡情况照工作日差很多呀，可能是本周日是工作日了，周六得好好放松放松，哈哈，理解理解，但我还不能不更啊，还有同学要看呢。
层序遍历顺序：ABECDG A为B、E的双亲结点，遍历顺序是 根->左->右 是不是。 而且每个结点都是这样的遍历顺序 有木有。那么我们完全可以采用队列的数据结构呗。A入队->然后出队，出队时将其左右孩子入队，循环队列进行出队，每次出队将其左右孩子入队。当队列为空时，整棵树层序遍历完毕。还没明白请看下面过程。 A->出队 队列：E、B B->出队 队列：D、C、E E->出队 队列：G、D、C C->出队 队列：G、D D->出队 队列：G G->出队 队列为空，层序遍历完毕。
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
作为数据结构的基础，树分很多种，像 AVL 树、红黑树、二叉搜索树....今天我想分享的是关于二叉树，一种基础的数据结构类型。
判断是否为完全二叉树 题目要求及思路分析 题目：编写算法判别给定二叉树是否为完全二叉树。 —《数据结构习题集（C语言版）》 思路： 使用层序遍历二叉树 若完全二叉树中的某个结点没有左孩子，则其一定没有右孩子 若完全二叉树中的某个结点缺左孩子或右孩子，则其一定没有后继结点 算法实现 1.二叉树及队列的结构体定义 /*-------二叉树的二叉链结点结构定义------*/ #define TElemType char typedef struct BiTNode{
前面,我们在"树的概念"一文中已经介绍过了二叉树的基本概念,二叉树较于线性表(顺序表和链表等),难度有一定提升,主要是要熟练掌握递归,很多有关"二叉树"的操作都需要使用递归算法.
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」，代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」，详细讲解了「30+二叉树经典题目」，一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
前中后三种序列，递归都是一样的理解。迭代的话，前后两个可以互相理解。中序需要单独理解。当然我认为可能我还没有理解透彻。
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成的一个具有层次关系的集合；它被称为树因为其看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
二叉搜索树： 若它的左子树不为空，则左子树上的所有节点的值均小于它的根节点的值，若它的右子树不空， 则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值，它的左右子树也分别为二叉排序树，二叉搜索树 作为一种经典的数据结构，它既有链表的快速插入与删除操作的特点又有数组快速查找的优势，所以应用十分广泛，例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作，因此，二叉搜索树的增删查改才有意义，普通二叉树的增删查改价值不大。
•任意一个节点的值都大于其左子树的值•任意一个节点的值都小于其右子树的值•他的左右子树也是一颗二叉搜索树•二叉搜索树可以大大提高效率（搜索和添加删除时间复杂度都是logn）•二叉搜索树的元素必须是具备可比较性•自定义类型需要指定比较方式•不允许为null•二叉树没有索引的概念
解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6]。 根节点的值为 5 ，但是其右子节点值为 4 。
上一章我们从0到1的实现了一颗二叉搜索树，以及理解了二叉搜索树的特性与基本操作，这一章介绍关于二叉树的更多操作，也就是树的遍历。主要包括前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历，前面三种也叫深度优先遍历(DFS)，最后的层序遍历也叫广度优先遍历(BFS)，理解这四种遍历方式的不同，再遇到树相关的算法问题时，也就能更加游刃有余。这里不单指二叉搜索树，遍历思想同样适用于多叉树。
学过数据结构的同学一定对树这种数据结构非常熟悉了，树是一种非常高效的非线性存储结构，学好树对理解一些复杂的算法非常有帮助。树有以下内容需要掌握：
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
通过【学点数据结构和算法】系列的1-4，我们已经学习了数据结构中常用的线性结构。从物理存储方面来说，它们又分为顺序存储和链式存储结构。他们各自有自己的优缺点，顺序存储结构读快写慢，链式存储结构写快读慢。但是这些数据元素之间的关系都为一对一的关系，而我们生活中关系不止是一对一，有可能是一对多，多对多的情况… 本篇博客，我们就要学习一种新的数据结构——树，它将为我们展示一个全新的“世界”。
节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为6 叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点； 如上图：B、C、H、I...等节点为叶节点 非终端节点或分支节点：度不为0的节点； 如上图：D、E、F、G...等节点为分支节点 双亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点 孩子节点或子节点：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 如上图：B、C是兄弟节点 树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6 节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推； 树的高度或深度：树中节点的最大层次； 如上图：树的高度为4 堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；如上图：H、I互为兄弟节点 节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点；如上图：A是所有节点的祖先 子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图：所有节点都是A的子孙 森林：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林；
2、双亲表示法：假设以一组连续空间存储树的结点，同时在每个结点中附设一个指示器指示其双亲结点在链表中的位置。这种表示法中，求结点的孩子时需要遍历整个结构。
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
这是一篇关于 二叉树 题解博客，主要包含以下题目，可根据当前文章中的目录随意跳转查看
说道二叉树，大家对于二叉树其实都很熟悉了，本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容在啰嗦一遍，所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。
从根节点出发，按照某种次序访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问1次 且 只被访问1次
二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。简言之，二叉树是数据结构中非常重要的东西，在很多OJ试题和笔试题中，都会出现它的影子；至于高阶数据结构中的各种树，比如二叉搜索树、AVL树、红黑树、B树等都是基于二叉树的高阶树。总之，现在把普通二叉树学好了，对以后的学习是十分有帮助的。
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来自：juejin.im/post/5ba3bb52e51d450e942f3031
二叉搜索树又称二叉排序树，可以简写成 BST，它或者是一棵空树，或者是具有以下性质的二叉树:
查询节点过程是，比较元素值是否相等，相等则返回，不相等则判断大小情况，迭代查询左、右子树，直到找到相等的元素，或子节点为空，返回节点不存在。
搜集题目的难度是在简单级别和中级级别，也是面试常考的题目。题目的题解，使用的开发语言是Swift。
使用这种数据结构去存储树事实上存在一点的问题，只有在知道树的度的情况下使用这种结构才比较合理，另外也不是每个节点的度都是一样的，容易造成空间的浪费。
TIPS：前中后序遍历区别在于三字中的中间那个字，前、中、后序分别对应左、根、右。
从每个叶节点开始，一个节点一个节点往上数，数到根节点，最长的那个数就是数的高度。叶节点起始为0.
前面两篇博客介绍了线性表的顺序存储与链式存储以及对应的操作，并且还聊了栈与队列的相关内容。本篇博客我们就继续聊数据结构的相关东西，并且所涉及的相关Demo依然使用面向对象语言Swift来表示。本篇博客我们就来介绍树结构的一种：二叉树。在之前的博客中我们简单的聊了一点树的东西，树结构的特点是除头节点以外的节点只有一个前驱，但是可以有一个或者多个后继。而二叉树的特点是除头结点外的其他节点只有一个前驱，节点的后继不能超过2个。 本篇博客，我们只对二叉树进行讨论。在本篇博客中，我们对二叉树进行创建，然后进行各种遍历
Leetcode No.90 子集 II（DFS）_公众号：算法攻城狮-CSDN博客
树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
先序遍历可以想象成，小仙儿从树根开始绕着整棵树的外围转一圈，经过结点的顺序就是先序遍历的顺序 先序遍历结果：ABDHIEJCFKG
大家好，我是拿输出博客来督促自己刷题的老三，这一节我们来刷二叉树，二叉树相关题目在面试里非常高频，而且在力扣里数量很多，足足有几百道，不要慌，我们一步步来。我的文章很长，你们 收藏一下。
树是一种非线性的数据结构，它是由n(n >= 0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，叶朝下。
二叉树的遍历 我用下图的树为例，做树的遍历： 二叉树结构 树节点的定义： public class TreeNode { int val = 0; TreeNode left = nu
除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外，还可以对二叉树进行层序遍历。层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发，自上而下，自左至右逐层访问树的结点的过程。
树的概念：树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的
根据上面的图，我们大致知道了树是一个怎样的数据结构，虽然对于实现它还一头雾水，现在我们先来了解一下关于树的相关术语
上次我们介绍了线性的数据结构，数组，链表，栈，队列，这次我们来看看非线性的数据结构。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/
binarytree 库是一个 Python 的第三方库。这个库实现了一些二叉树相关的常用方法，使用二叉树时，可以直接调用，不需要再自己实现。
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