二叉树遍历是指按照一定的次序访问二叉树中所有的结点，并且每个结点仅被访问一次的过程。通过遍历得到二叉树中某种结点的线性序列，即将非线性结构线性化，这里“访问”的含义可以很多，例如输出结点值或对结点值实施某种运算等。二叉树遍历是最基本的运算，是二叉树中所有其他运算的基础。而本次周博客将针对于二叉树遍历的算法展开讨论，便于更好地理解其算法。
今天来看二叉树专题，首先我们先整理下基础知识点；基于在 LeetCode 推荐题解中发现的一个适用于二叉树遍历的套路解法，我们今天也会连刷三道关于前序、中序和后序遍历的题目。
我们使用前面讨论的os节点概念在python中创建了一个树数据结构。我们将一个节点指定为根节点，然后将更多的节点添加为子节点。下面是创建根节点的程序。
俗话说：学如逆水行舟,不进则退;心似平原走马,易放难收。这句话对程序员而言，体会更深。这行已经越来越卷了，时刻准备着😃。 二叉树，在面试中，已是必备的开胃菜。而在二叉树相关的面试题目中，遍历更是常考题目。本文将从二叉树的遍历角度入手，从递归和非递归角度来分析和讲解二叉树的遍历。 遍历 二叉树的遍历是指从根节点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有节点，使每个节点被且仅被访问一次。 二叉树的遍历，有先序遍历、中序遍历以及后续遍历三种。 图一 上面三种遍历方式中的先序、中序以及后序三种方式，是父节点相对
二叉树遍历算法在文档管理软件中通常用于构建、搜索或者表示文档的层次结构。常见的二叉树遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。以下是关于在文档管理软件中应用二叉树遍历算法的性能分析与优化建议。
刷Leetcode，需要知道一定的算法模板，本次先总结下二叉树的递归和非递归的遍历算法模板。
一 题目： 二 思路： 二叉树遍历的变形 这一题中的二叉树遍历的顺序是右 ——> 中 ——> 左，所以我们至于要在遍历到中的时候进行累加的操作即可。 三 代码: class Solution { public TreeNode convertBST(TreeNode root) { dfs(root); return root; } //二叉树遍历的变形 //这一题中的二叉树遍历的顺序是右 ——> 中 ——> 左，所以我们至于要在
对二叉树进行遍历(traversal)是指依次对树中每个节点进行访问，在遍历的过程中实现需要的业务。
二叉树的遍历：是指从根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问一次且仅被访问一次。
二叉树的非递归版后序遍历，首先定义TreeNode如下： """ TreeNode class """ class TreeNode(object): #constructor def __init__(self, val): self.val = val self.right = None self.left = None val = 0 right = None left = None 非递归后序遍历思路： cur指
二叉树是一种常见的树状数据结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。遍历二叉树是访问树的所有节点并按照特定顺序输出它们的过程。在本文中，我们将讨论二叉树的三种主要遍历算法：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并提供相应的Python代码实现。
前序遍历（DLR），是二叉树遍历的一种，也叫做先根遍历、先序遍历、前序周游，可记做根左右。前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树，最后遍历右子树。
1、题目名称 Symmetric Tree https://leetcode.com/problems/symmetric-tree/ 2、题目内容 Given a binary tree, check whether it is a mirror of itself (ie, symmetric around its center). For example, this binary tree is symmetric: 1 / \ 2 2 / \ / \ 3 4 4 3 B
前序遍历的方式，也就是对每一棵子树，按照根节点、左子树、右子树的顺序进行访问，也就是根-左-右的访问顺序。因为每一棵非空子树，又可拆分为根节点、左子树和右子树，所以可以按照根-左-右的方式，递归访问每棵子树。
如何巧妙地用二叉树遍历算法来升级和增强监控软件的稳定性呢？二叉树遍历算法有前序遍历、中序遍历还有后序遍历，就像一把利器，能在不同场景下大展身手，让监控软件的性能和稳定性都提上一个档次。
二叉树遍历分为三种：前序、中序、后序，其中序遍历最为重要。为啥叫这个名字？是根据根节点的顺序命名的。
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而，更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以（或应该）忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名，但递归是一个重要的计算机科学主题，可以为编程本身提供深刻的见解。至少，了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
注意：递归序列化出来的序列和队列方式结果不同，递归返回的列表数据更像DFS遍历的结果，虽然两者序列化和反序列化的方式不同，但不影响构建结果。即怎么序列化，就怎么反序列化
但是在平常的笔试面试中，其出现的频率其实并不是特别的高，我推测是这种题目相对来说比较基础，算是一个基础知识点。
Given a binary tree, return the inorder traversal of its nodes' values.
🔎🔎如果说代码有灵魂，那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈，因此，想要写出💚优美的程序💚，核心算法是必不可少的，少年，你渴望力量吗😆😆，想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇，我们要做的，就是斩妖除魔💥💥，打怪升级！💪💪当然切记不可😈走火入魔😈，每日打怪，日日累积，终能成圣🙏🙏！开启我们今天的斩妖之旅吧！✈️✈️
既然大家要么是程序员，要么正走在程序员养成的路上，要么正看着其他人走在程序员养成的路上，那么，按照程序员的思维来理解强化学习将会更加顺畅。
本文介绍了二叉树的遍历、查找、插入以及删除算法，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历，以及二叉排序树在查找、插入和删除操作中的实现方法。
二叉树是计算机科学中非常基础且重要的数据结构，它由节点和连接它们的边组成。其中一个节点为根节点，除此之外其他的节点都有唯一一个父节点。层序遍历是二叉树遍历的一种，也是最常见的一种遍历方法。它是按照二叉树的深度，从上到下一层一层地进行遍历的过程。下面，我们将通过Python代码来实现二叉树的层序遍历。
退化（或病态）树（Degenerate (or pathological) tree）
二叉树的深度优先遍历有三种方式，分别叫做先序遍历(preorder)、中序遍历(inorder)和后序遍历(postorder)，它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同。
注意：N代表空 分析：根据前序遍历的规则（根左右），先访问根1，然后左子树2，2的左子树3，3的左子树是N，右子树也是N，然后返回到2的右子树N，然后返回到1的右子树4，接着是4的左子树5，5的左右子树都是N，然后返回到4的右子树6，6的左右子树都是N。
给定一棵二叉树，返回所有重复的子树。对于同一类的重复子树，你只需要返回其中任意一棵的根结点即可。
根据二叉树的前序遍历和中序遍历求其后序遍历或者根据二叉树的后序遍历和中序遍历求其前序遍历是腾讯等校招的必考题，下面我们就来分析一下解题思路。 这道题本质上是要我们根据二叉树遍历序列确定二叉树，只要二叉树确定了，求它的任何遍历序列都是易如反掌的。 理论基础： 由二叉树的先序遍历序列(PreorderTraverse)和中序遍历序列(InorderTraverse)或由其后序遍历序列(PostorderTraverse)和中序遍历序列均能唯一地确定一棵二叉树。 求解过程： 1. 先序序列第一个结点一
（3）中序遍历它的左子树，左子树遍历结束后，第二次遇到根结点，就将根结点（指针）退栈，并且访问根结点；然后中序遍历它的右子树。
记住两点： 先序/后序遍历可以确定根节点。 中序遍历可以确定左子树和右子树。 做这种题就是，反复来回这两点
•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
在文档管理软件里，二叉树的遍历算法如同在细心编排舞台，将文档数据有序地呈现。又像是潺潺流水，将一个个节点串联而成，每个节点犹如明珠，蕴含着左右两个子节点的可能。文档管理软件借助二叉树，将文档索引、文件夹构造等事宜娴熟布局，让用户宛如游览花园，轻松快捷地翻阅、寻觅和获取各类文档。
二叉树的深度优先遍历算法都是用递归函数实现的，这是很低效的，原因在于系统帮你调用了一个栈并做了诸如保护现场和恢复现场等复杂的操作，才使得遍历可以用非常简洁的代码实现。二叉树深度优先遍历算法的非递归实现用用户定义的栈来代替系统栈，也就是用非递归的方式来实现遍历算法，可以得到不小的效率提升。
先序遍历的核心思想：1.访问根节点；2.访问当前节点的左子树；3.若当前节点无左子树，则访问当前节点的右子树；即考察到一个节点后，即刻输出该节点的值，并继续遍历其左右子树。(根左右)
1.术语 1.树（tree): 树是n(n≥0)个结点的有限集T, 当n=0时，T为空树； 当n>0时, (1)有且仅有一个称为T的根的结点, (2)当n>1时,余下的结点分为m(m>0)个互不相交的有限集
1.二叉树遍历 三种常见二叉树遍历：前序遍历，中序遍历，后续遍历。 三者都是针对根节点来讲，整体是按照【左->根->右】的顺序来输出。 前序遍历也叫先序遍历，先根遍历，意思就是根节点先输出，顺序就是根->左->右。 同理，中序遍历就是根节点输出的顺序在中央，输出顺序就是左->根->右。 后续遍历就是左->右->根。 二叉树的遍历，如果用非递归方式，一般都是用栈来实现。 前序迭代两种方法 + 递归： 1.迭代方法一：将所有元素依次push 到栈中，每次从栈中取元素。 2.迭代方法二：只push 右孩子。 3.
二叉树遍历 前序遍历 根 + 左 + 右 中序遍历 左 + 中 + 右 后序遍历 左 + 右 + 中 层序遍历 来自leetcode102，方法主要用广搜或队列，就不在这里写了。 二叉树遍历一般就是递归和非递归 1，递归 简单，但是一般面试不考。都是用迭代的。 前序遍历 来自LeetCode144 class Solution { public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> res
一、线性结构 顺序存储线性表：将元素依次存储在地址连续的存储单元中，物理上相邻； 链式存储线性表：将元素按照逻辑顺序链接在依次，不要求地址连续； 栈:仅在表的一端进行插入、删除操作的线性表，“后进先出”； 队列:仅在表的一端进行插入，另一端进行删除的线性表，“先进先出” 栈和队列有时候笔试会针对”FIFO“这些特性出问题，不过一般理解了，就比较简单。 二、树 2.1概念 二叉树是每个节点最多有两个子树（“左子树”和“右子树”）的树结构。 满二叉树：二叉树的每一层节
3.如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层，并且结点总数= 2^n -1 , n 为层数，则我们称为满二叉树。
二叉搜索树最左侧结点一定是最小的，最右侧一定是最大的； 对二叉搜索树进行中序遍历，一定能够得到一个有序序列。
数组存储是通过下标方式访问元素，查询速度快，如果数组元素是有序的，还可使用二分查找提高检索速度；如果添加新元素可能会导致多个下标移动，效率较低；
两个整数的汉明距离是指其二进制不相等的位的个数。 给定两个整数x和y，计算汉明距离。 注意： 0 ≤ x, y < 2^31.
二叉树先序遍历 二叉树先序遍历的实现思想是： 访问根节点； 访问当前节点的左子树； 若当前节点无左子树，则访问当前节点的右子树； 二叉树中序遍历 二叉树中序遍历的实现思想是： 访问当前节点的左子树； 访问根节点； 访问当前节点的右子树； 二叉树后序遍历 二叉树后序遍历的实现思想是： 从根节点出发，依次遍历各节点的左右子树， 直到当前节点左右子树遍历完成后，才访问该节点元素。
来自：juejin.im/post/5ba3bb52e51d450e942f3031
建立一个队列，退出队列中的元素，然后把这个队列对应下一组元素放入队列中，没有下一组则结束。
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