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  • 前序遍历(DLR) 前序遍历也叫做先根遍历、先序遍历,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。在遍历左、右子树时,仍然先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。 若二叉树为...

    前序遍历(DLR)

    前序遍历也叫做先根遍历、先序遍历,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。在遍历左、右子树时,仍然先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。

    二叉树为空则结束返回,否则:

    (1)访问根结点。

    2)前序遍历左子树

    (3)前序遍历右子树 。

    需要注意的是:遍历左右子树时仍然采用前序遍历方法。

    如右图所示二叉树

      

    前序遍历,也叫先根遍历,遍历的顺序是,根,左子树,右子树

    遍历结果:ABDECF

    中序遍历,也叫中根遍历,顺序是 左子树,根,右子树

    遍历结果:DBEAFC

    后序遍历,也叫后根遍历,遍历顺序,左子树,右子树,根

    遍历结果:DEBFCA

    编辑本段程序实现

    树的遍历一般都用递归实现,比较方便

    C语言版本

    树中节点结构为:

    typedef struct TreeNode

    {

    int data;

    TreeNode * left;

    TreeNode * right;

    TreeNode * parent;

    }TreeNode;

    void pre_order(TreeNode* Node)

    {

    if(Node != NULL)

    {

    printf("%d ",Node->data);

    pre_order(Node->left);

    pre_order(Node->right);

    }

    }

    调用时: pre_order(Root); //Root为树的根

    展开全文
  • 按照根节点位置的不同分为前序遍历中序遍历后序遍历。一:前序遍历 1. 访问根结点; 2. 遍历左子树; 3. 遍历右子树。 二:中序遍历 1. 遍历左子树; 2. 访问根结点; 3. 遍历右子树。 三:后续...

    遍历即将树的所有结点访问且仅访问一次。
    按照根节点位置的不同分为前序遍历,中序遍历,后序遍历。

    一:前序遍历
    1. 访问根结点;
    2. 遍历左子树;
    3. 遍历右子树。
    二:中序遍历
    1. 遍历左子树;
    2. 访问根结点;
    3. 遍历右子树。
    三:后续遍历
    1. 遍历左子树;
    2. 遍历右子树;
    3. 访问根结点。

    求下图的三种遍历
    这里写图片描述

    前序遍历:A B C D E F
    中序遍历:B C A E D F
    后序遍历:B C D E F A


    1 已知一棵二叉树,如果先序遍历的节点顺序是:ADCEFGHB,中序遍历是:CDFEGHAB,则后序遍历结果为:(D)

      A.CFHGEBDA B.CDFEGHBA C.FGHCDEBA D.CFHGEDBA
      
    根据先序遍历和中序遍历能唯一确定二叉树:
    这里写图片描述

    具体代码实现
    深度优先与广度优先遍历

    展开全文
  • 二叉树的遍历规则主要有三种:前序遍历中序遍历后序遍历。它们是根据访问根节点的先后顺序来划分的。 前序遍历: 1.访问根节点 2.前序遍历左子树 3.右序遍历右子树 中序遍历: 1.中序遍历左子树 2.访问根节点...

    二叉树的遍历规则主要有三种:前序遍历,中序遍历,后序遍历。它们是根据访问根节点的先后顺序来划分的。

    前序遍历:

    1.访问根节点
    2.前序遍历左子树
    3.右序遍历右子树

    中序遍历:

    1.中序遍历左子树
    2.访问根节点
    3.中序遍历右子树

    后序遍历:

    1.后序遍历左子树
    2.后序遍历右子树
    3.访问根节点

    在这里插入图片描述
    如上图

    前序遍历:1 2 4 8 9 5 3 6 7
    中序遍历:8 4 9 2 5 1 6 3 7
    后序遍历:8 9 4 5 2 6 7 3 1
    层次遍历:1 2 3 4 5 6 7 8 9

    class Node():
        # 节点类
        def __init__(self, data=-1):
            self.data = data
            self.left = None
            self.right = None
    
    
    class Tree():
        # 树类
        def __init__(self):
            self.root = Node()
    
        def add(self, data):
            # 为树加入节点
            node = Node(data)
            if self.root.data == -1:  # 如果树为空,就对根节点赋值
                self.root = node
            else:
                myQueue = [self.root]
                while myQueue:  # 对已有的节点进行层次遍历
                    treeNode = myQueue.pop(0)
                    if not treeNode.left:
                        treeNode.left = node
                        return
                    elif not treeNode.right:
                        treeNode.right = node
                        return
                    else:
                        myQueue.append(treeNode.left)
                        myQueue.append(treeNode.right)
    
        def pre_order_recursion(self, root):  # 递归实现前序遍历
            if not root:
                return
            print(root.data)
            self.pre_order_recursion(root.left)
            self.pre_order_recursion(root.right)
    
        def in_order_recursion(self, root):  # 递归实现中序遍历
            if not root:
                return
            self.in_order_recursion(root.left)
            print(root.data)
            self.in_order_recursion(root.right)
    
        def post_order_recursion(self, root):  # 递归实现后序遍历
            if not root:
                return
            self.post_order_recursion(root.left)
            self.post_order_recursion(root.right)
            print(root.data)
    
    
        def pre_order_stack(self, root):  # 堆栈实现前序遍历(非递归)
            if not root:
                return
            myStack = []
            node = root
            while myStack or node:
                while node:  # 从根节点开始,一直寻找他的左子树
                    print(node.data)
                    myStack.append(node)
                    node = node.left
                node = myStack.pop()  # while结束表示当前节点node为空,即前一个节点没有左子树了
                node = node.right  # 开始查看它的右子树
    
        def in_order_stack(self, root):  # 堆栈实现中序遍历(非递归)
            if not root:
                return
            myStack = []
            node = root
            while myStack or node:  # 从根节点开始,一直寻找它的左子树
                while node:
                    myStack.append(node)
                    node = node.left
                node = myStack.pop()  # while结束表示当前节点node为空,即前一个节点没有左子树了
                print(node.data)
    
                node = node.right  # 开始查看它的右子树
    
        def post_order_stack(self, root):  # 堆栈实现后序遍历(非递归)
            # 先遍历根节点,再遍历右子树,最后是左子树,这样就可以转化为和先序遍历一个类型了,最后只把遍历结果逆序输出就OK了。
            if not root:
                return
            myStack1 = []
            myStack2 = []
            node = root
            while myStack1 or node:
                while node:
                    myStack2.append(node)
                    myStack1.append(node)
                    node = node.right
                node = myStack1.pop()
                node = node.left
            while myStack2:
                print(myStack2.pop().data)
    
        def level_order_queue(self, root):  # 队列实现层次遍历(非递归)
            if not root:
                return
            myQueue = []
            node = root
            myQueue.append(node)
            while myQueue:
                node = myQueue.pop(0)
                print(node.data)
                if node.left:
                    myQueue.append(node.left)
                if node.right:
                    myQueue.append(node.right)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 主函数
        datas = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
        tree = Tree()  # 新建一个树对象
        for data in datas:
            tree.add(data)  # 逐个加入树的节点
        #
        print('递归实现前序遍历:')
        tree.pre_order_recursion(tree.root)
    
        print('\n堆栈实现前序遍历')
        tree.pre_order_stack(tree.root)
    
        print("\n\n递归实现中序遍历:")
        tree.in_order_recursion(tree.root)
    
        print("\n堆栈实现中序遍历:")
        tree.in_order_stack(tree.root)
    
        print('\n\n递归实现后序遍历:')
        tree.post_order_recursion(tree.root)
    
        print('\n堆栈实现后序遍历:')
        tree.post_order_stack(tree.root)
    
        print('\n\n队列实现层次遍历:')
        tree.level_order_queue(tree.root)
    
    
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  • 二叉树的前序遍历 中序遍历 后序遍历 层次遍历的递归与非递归实现
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  • 二叉树(前序中序后序遍历图片步骤详解)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-08 15:40:59
    中序遍历:左子树—> 根结点 —> 右子树 这棵树的前序遍历为:DBGEHACF 后序遍历:左子树 —> 右子树 —> 根结点 这棵树的前序遍历为:DGHEBFCA 层次遍历:按层次遍历 这棵树的前序遍历为:...
  • 树的遍历一般是从左至右,按照根结点在前中后的顺序分为了前序遍历中序遍历后序遍历 前序遍历: 根结点 --》左节点--》右节点 中序遍历: 左节点--》根结点--》右节点 后序遍历: 左节点--》右节点--》根节点...
  • 2.中序遍历 3.后序遍历 4.层序遍历 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。二叉树的遍历方式很多,如果我们限制了从左到右的习惯方式,...
  • 前序遍历中序遍历后序遍历

    千次阅读 2019-07-02 22:32:33
  • 针对树这一数据结构的遍历问题主要有四种,前序遍历中序遍历后序遍历、层序遍历,今天我们主要说明一下前序、中序、后序的递归方式代码模板。 前序遍历 前序遍历可以理解为向前遍历,也就是遍历时,时刻保持...
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  • 示例的图片 前序遍历 DLR 理解:前面的,小的,<符号是形状 顺序 根节点,左子树,右子树 前序遍历结果 ...中序遍历 LDR 顺序 左根右 遍历图示 后序遍历 LRD 顺序 左,右,根 遍历图示 ...
  • 前序遍历:根 左 右 中序遍历:左 根 右 后序遍历:左 右 根
  • 关于二叉树的前序中序后序三种遍历

    万次阅读 多人点赞 2018-05-07 12:25:02
    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。比如上图正常的一个满节点... 比如上图二叉树遍历结果 前序遍历:ABCDEFGHK 中序遍历:BDCAEHGKF 后序...
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  •  前序遍历(DLR) 中序遍历(LDR) 后序遍历(LRD)   2. 算法上的前中后序实现 除了下面的递归实现,还有一种使用栈的非递归实现。因为递归实现比较简单,且容易关联到前中后,所以 typedef ...
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  • 已知前序遍历中序遍历后序遍历代码
  • python实现二叉树遍历(前序遍历中序遍历后序遍历).pdf
  • 二叉树的创建、前序遍历中序遍历后序遍历.pdf
  • 树的递归、非递归前序中序后序遍历实现,层序遍历,及树的Morris前序中序后序遍历实现。main函数有测试样例,测试样例是A B D F E C G H I 。注意空出的地方是空格,前序建树。
  • 已知中序遍历后序遍历,求前序遍历。有比较详尽的中文注释。
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空空如也

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前序遍历中序遍历后序遍历