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LeetCode 题目中,二叉树的遍历方式是最基本,也是最重要的一类题目,我们将从「前序」、「中序」、「后序」、「层序」四种遍历方式出发,总结他们的递归和迭代解法。
这里是 4 道相关题目:
要解决这四道题目,最基本的前提是要了解什么是二叉树,以及二叉树的遍历方式。如果你已经有所了解,则可以直接查看下一节的内容。
首先,二叉树是一种「数据结构」,详细的介绍可以参考力扣的「探索」卡片来进行学习。简单来说,就是一个包含节点,以及它的左右孩子的一种数据结构。
如果对每一个节点进行编号,你会用什么方式去遍历每个节点呢?
如果你按照 根节点 -> 左孩子 -> 右孩子
的方式遍历,即「先序遍历」,每次先遍历根节点,遍历结果为 1 2 4 5 3 6 7
;
同理,如果你按照 左孩子 -> 根节点 -> 右孩子
的方式遍历,即「中序序遍历」,遍历结果为 4 2 5 1 6 3 7
;
如果你按照 左孩子 -> 右孩子 -> 根节点
的方式遍历,即「后序序遍历」,遍历结果为 4 5 2 6 7 3 1
;
最后,层次遍历就是按照每一层从左向右的方式进行遍历,遍历结果为 1 2 3 4 5 6 7
。
这四道题目描述是相似的,就是给定一个二叉树,让我们使用一个数组来返回遍历结果,首先来看递归解法。
递归解法
由于层次遍历的递归解法不是主流,因此只介绍前三种的递归解法。它们的模板相对比较固定,一般都会新增一个 dfs
函数:
对于前序、中序和后序遍历,只需将递归函数里的 res.append(root.val)
放在不同位置即可,然后调用这个递归函数就可以了,代码完全一样。
1. 前序遍历
2. 中序遍历
3. 后序遍历
一样的代码,稍微调用一下位置就可以,如此固定的套路,使得只掌握递归解法并不足以令面试官信服。
因此我们有必要再掌握迭代解法,同时也会加深我们对数据结构的理解。
1. 二叉树的前序遍历
LeetCode 题目: 144.二叉树的前序遍历
常规解法
我们使用栈来进行迭代,过程如下:
node
,并将值添加到结果中;node
的右子树非空,将右子树入栈;node
的左子树非空,将左子树入栈;由于栈是“先进后出”的顺序,所以入栈时先将右子树入栈,这样使得前序遍历结果为 “根->左->右”的顺序。
参考代码如下:
模板解法
当然,你也可以直接启动“僵尸”模式,套用迭代的模板来一波“真香操作”。
模板解法的思路稍有不同,它先将根节点 cur
和所有的左孩子入栈并加入结果中,直至 cur
为空,用一个 while
循环实现:
然后,每弹出一个栈顶元素 tmp
,就到达它的右孩子,再将这个节点当作 cur
重新按上面的步骤来一遍,直至栈为空。这里又需要一个 while
循环。
参考代码如下:
2. 二叉树的中序遍历
LeetCode 题目:94. 二叉树的中序遍历
模板解法
和前序遍历的代码完全相同,只是在出栈的时候才将节点 tmp 的值加入到结果中。
3. 二叉树的后序遍历
LeetCode 题目:145. 二叉树的后序遍历
模板解法
继续按照上面的思想,这次我们反着思考,节点 cur
先到达最右端的叶子节点并将路径上的节点入栈;
然后每次从栈中弹出一个元素后,cur
到达它的左孩子,并将左孩子看作 cur
继续执行上面的步骤。
最后将结果反向输出即可。参考代码如下:
然而,后序遍历采用模板解法并没有按照真实的栈操作,而是利用了结果的特点反向输出,不免显得技术含量不足。
因此掌握标准的栈操作解法是必要的。
常规解法
类比前序遍历的常规解法,我们只需要将输出的“根 -> 左 -> 右”的顺序改为“左 -> 右 -> 根”就可以了。
如何实现呢?这里右一个小技巧,我们入栈时额外加入一个标识,比如这里使用 flag = 0
;
然后每次从栈中弹出元素时,如果 flag
为 0
,则需要将 flag
变为 1
并连同该节点再次入栈,只有当 flag
为 1
时才可将该节点加入到结果中。
参考代码如下:
4. 二叉树的层次遍历
LeetCode 题目:102. 二叉树的层序遍历
二叉树的层次遍历的迭代方法与前面不用,因为前面的都采用了深度优先搜索的方式,而层次遍历使用了广度优先搜索,广度优先搜索主要使用队列实现,也就不能使用前面的模板解法了。
广度优先搜索的步骤为:
q
,并将根节点 root
加入到队列中;node
,加入到结果中;由于题目要求每一层保存在一个子数组中,所以我们额外加入了 level
保存每层的遍历结果,并使用 for
循环来实现。
参考代码如下:
总结一下,在二叉树的前序、中序、后序遍历中,递归实现的伪代码为:
迭代实现的伪代码为:
掌握了以上基本的遍历方式,对待更多的进阶题目就游刃有余了。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xiongyunsheng/p/13358194.html