数据结构 | 树遍历 | 问题1

介绍

在计算机科学中，树是一种非常重要的数据结构。树由节点（英语：node）和边组成，其中一种节点被称为根（英语：root），它没有父节点。每个节点可以具有零个或多个子节点，每个子节点可以有一个父节点。

树的遍历是指按照一定的规则，依次访问树中的每个节点。树的遍历可以分为深度优先遍历和广度优先遍历。

在本篇文章中，我们主要介绍树的深度优先遍历，其中包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历

前序遍历是一种深度优先遍历方法，其遍历顺序为：根节点、左子树、右子树。具体实现中，可以使用递归或者栈来进行遍历。

以下是使用递归实现前序遍历的代码片段：

def preorder_traversal(root):
    if root is None:
        return []
    return [root.val] + preorder_traversal(root.left) + preorder_traversal(root.right)

中序遍历

中序遍历是一种深度优先遍历方法，其遍历顺序为：左子树、根节点、右子树。具体实现中，可以使用递归或者栈来进行遍历。

以下是使用递归实现中序遍历的代码片段：

def inorder_traversal(root):
    if root is None:
        return []
    return inorder_traversal(root.left) + [root.val] + inorder_traversal(root.right)

后序遍历

后序遍历是一种深度优先遍历方法，其遍历顺序为：左子树、右子树、根节点。具体实现中，可以使用递归或者栈来进行遍历。

以下是使用递归实现后序遍历的代码片段：

def postorder_traversal(root):
    if root is None:
        return []
    return postorder_traversal(root.left) + postorder_traversal(root.right) + [root.val]

总结

树的深度优先遍历是一种非常重要的算法，其包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。在实际开发中，我们需要根据问题的需求来选择不同的遍历方式，以达到最优解。