Java二叉树的前中后序遍历

简介: Java二叉树的前中后序遍历

Java二叉树的前中后序遍历

大家好,我是晓星航。今天为大家带来的是 Java二叉树的前中后序遍历 的讲解!😀

1.前序遍历

1.1前序遍历概念

[前序遍历](前序遍历_百度百科 (baidu.com))(VLR), [1] 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。

数学表达式形式:当对一棵数学表达式树进行中序,前序和后序遍历时,就分别得到表达式的中缀、前缀和后缀形式。

在后缀(postfix)表达式中,每个操作符跟在操作数之后,操作数按从左到右的顺序出现。在前缀(prefix)表达式中,操作符位于操作数之前。在前缀和后缀表达式中不会存在歧义。

因此,在前缀和后缀表达式中都不必采用括号或优先级。从左到右或从右到左扫描表达式并采用操作数栈,可以很容易确定操作数和操作符的关系。若在扫描中遇到一个操作数,把它压入堆栈,若遇到一个操作符,则将其与栈顶的操作数相匹配。把这些操作数推出栈,由操作符执行相应的计算,并将所得结果作为操作数压入堆栈。

1.2前序遍历习题

二叉树的前序遍历。 OJ链接

 

解法一(遍历思路:只new一个list,然后直接递归走完每一次,直接返回list):

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return list;
        }
        list.add(root.val);
        preorderTraversal(root.left);
        preorderTraversal(root.right);
        return list;
    }
}

解法二(子问题思路:每次都new一个新的list 再每一次递归时将他们直接存入list中):

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return list;
        }
        list.add(root.val);
        List<Integer> leftTree = preorderTraversal(root.left);
        list.addAll(leftTree);
        List<Integer> rightTree = preorderTraversal(root.right);
        list.addAll(rightTree);
        return list;
    }
}

思路:利用循环递归的方法来解决前序遍历法。

2.中序遍历

2.1中序遍历概念

[中序遍历](中序遍历_百度百科 (baidu.com))是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。在二叉树中,中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。

数学表达式形式:当对一棵数学表达式树进行中序,前序和后序遍历时,就分别得到表达式的中缀、前缀和后缀形式。中缀(infix)形式即平时所书写的数学表达式形式,在这种形式中,每个二元操作符(也就是有两个操作数的操作符)出现在左操作数之后,右操作数之前。在使用中缀形式时,可能会产生一些歧义。例如,x+y ×z可以理解为(x+y) ×z或x+ (y ×z)。为了避免这种歧义,可对操作符赋于优先级并采用优先级规则来分析中缀表达式。在完全括号化的中缀表达式中,每个操作符和相应的操作数都用一对括号括起来。更甚者把操作符的每个操作数也都用一对括号括起来。如( (x) + (y) ),( (x) + ( (y) * (z) ) )和( ( (x) + (y) ) * ( (y) + (z) ) ) * (w)。

2.2中序遍历习题

二叉树中序遍历 。OJ链接

 

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return list;
        }
        List<Integer> leftTree = inorderTraversal(root.left);
        list.addAll(leftTree);
        list.add(root.val);
        List<Integer> rightTree = inorderTraversal(root.right);
        list.addAll(rightTree);
        return list;
    }
}

思路:子问题思路:每次都new一个新的list 再每一次递归时将他们直接存入list中,利用循环递归的方法来解决前序遍历法。

3.后续遍历

3.1后序遍历概念

后序遍历(LRD)是二叉树遍历的一种,也叫做后根遍历、后序周游,可记做左右根。后序遍历有递归算法和非递归算法两种。在二叉树中,先左后右再根,即首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点。

3.2后序遍历习题

二叉树的后序遍历 。OJ链接

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        if (root == null) {
            return list;
        }
        List<Integer> leftTree = postorderTraversal(root.left);
        list.addAll(leftTree);
        List<Integer> rightTree = postorderTraversal(root.right);
        list.addAll(rightTree);
        list.add(root.val);
        return list;
    }
}

思路:子问题思路:每次都new一个新的list 再每一次递归时将他们直接存入list中,利用循环递归的方法来解决前序遍历法。

 

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