--- comments: true --- # 二叉树遍历 非线性数据结构的遍历操作比线性数据结构更加复杂,往往需要使用搜索算法来实现。常见的二叉树遍历方式有层序遍历、前序遍历、中序遍历、后序遍历。 ## 层序遍历 「层序遍历 Hierarchical-Order Traversal」从顶至底、一层一层地遍历二叉树,并在每层中按照从左到右的顺序访问结点。 层序遍历本质上是「广度优先搜索 Breadth-First Traversal」,其体现着一种“一圈一圈向外”的层进遍历方式。 ![binary_tree_bfs](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_bfs.png)

Fig. 二叉树的层序遍历

广度优先遍历一般借助「队列」来实现。队列的规则是“先进先出”,广度优先遍历的规则是 ”一层层平推“ ,两者背后的思想是一致的。 === "Java" ```java title="binary_tree_bfs.java" /* 层序遍历 */ List hierOrder(TreeNode root) { // 初始化队列,加入根结点 Queue queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }}; // 初始化一个列表,用于保存遍历序列 List list = new ArrayList<>(); while (!queue.isEmpty()) { TreeNode node = queue.poll(); // 队列出队 list.add(node.val); // 保存结点值 if (node.left != null) queue.offer(node.left); // 左子结点入队 if (node.right != null) queue.offer(node.right); // 右子结点入队 } return list; } ``` === "C++" ```cpp title="binary_tree_bfs.cpp" /* 层序遍历 */ vector hierOrder(TreeNode* root) { // 初始化队列,加入根结点 queue queue; queue.push(root); // 初始化一个列表,用于保存遍历序列 vector vec; while (!queue.empty()) { TreeNode* node = queue.front(); queue.pop(); // 队列出队 vec.push_back(node->val); // 保存结点 if (node->left != nullptr) queue.push(node->left); // 左子结点入队 if (node->right != nullptr) queue.push(node->right); // 右子结点入队 } return vec; } ``` === "Python" ```python title="binary_tree_bfs.py" ``` === "Go" ```go title="binary_tree_bfs.go" /* 层序遍历 */ func levelOrder(root *TreeNode) []int { // 初始化队列,加入根结点 queue := list.New() queue.PushBack(root) // 初始化一个切片,用于保存遍历序列 nums := make([]int, 0) for queue.Len() > 0 { // poll node := queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode) // 保存结点 nums = append(nums, node.Val) if node.Left != nil { // 左子结点入队 queue.PushBack(node.Left) } if node.Right != nil { // 右子结点入队 queue.PushBack(node.Right) } } return nums } ``` === "JavaScript" ```js title="binary_tree_bfs.js" /* 层序遍历 */ function hierOrder(root) { // 初始化队列,加入根结点 let queue = [root]; // 初始化一个列表,用于保存遍历序列 let list = []; while (queue.length) { let node = queue.shift(); // 队列出队 list.push(node.val); // 保存结点 if (node.left) queue.push(node.left); // 左子结点入队 if (node.right) queue.push(node.right); // 右子结点入队 } return list; } ``` === "TypeScript" ```typescript title="binary_tree_bfs.ts" /* 层序遍历 */ function hierOrder(root: TreeNode | null): number[] { // 初始化队列,加入根结点 const queue = [root]; // 初始化一个列表,用于保存遍历序列 const list: number[] = []; while (queue.length) { let node = queue.shift() as TreeNode; // 队列出队 list.push(node.val); // 保存结点 if (node.left) { queue.push(node.left); // 左子结点入队 } if (node.right) { queue.push(node.right); // 右子结点入队 } } return list; } ``` === "C" ```c title="binary_tree_bfs.c" ``` === "C#" ```csharp title="binary_tree_bfs.cs" ``` ## 前序、中序、后序遍历 相对地,前、中、后序遍历皆属于「深度优先遍历 Depth-First Traversal」,其体现着一种“先走到尽头,再回头继续”的回溯遍历方式。 如下图所示,左侧是深度优先遍历的的示意图,右上方是对应的递归实现代码。深度优先遍历就像是绕着整个二叉树的外围“走”一圈,走的过程中,在每个结点都会遇到三个位置,分别对应前序遍历、中序遍历、后序遍历。 ![binary_tree_dfs](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_dfs.png)

Fig. 二叉树的前 / 中 / 后序遍历

| 位置 | 含义 | 此处访问结点时对应 | | ---------- | ------------------------------------ | ----------------------------- | | 橙色圆圈处 | 刚进入此结点,即将访问该结点的左子树 | 前序遍历 Pre-Order Traversal | | 蓝色圆圈处 | 已访问完左子树,即将访问右子树 | 中序遍历 In-Order Traversal | | 紫色圆圈处 | 已访问完左子树和右子树,即将返回 | 后序遍历 Post-Order Traversal |
=== "Java" ```java title="binary_tree_dfs.java" /* 前序遍历 */ void preOrder(TreeNode root) { if (root == null) return; // 访问优先级:根结点 -> 左子树 -> 右子树 list.add(root.val); preOrder(root.left); preOrder(root.right); } /* 中序遍历 */ void inOrder(TreeNode root) { if (root == null) return; // 访问优先级:左子树 -> 根结点 -> 右子树 inOrder(root.left); list.add(root.val); inOrder(root.right); } /* 后序遍历 */ void postOrder(TreeNode root) { if (root == null) return; // 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根结点 postOrder(root.left); postOrder(root.right); list.add(root.val); } ``` === "C++" ```cpp title="binary_tree_dfs.cpp" /* 前序遍历 */ void preOrder(TreeNode* root) { if (root == nullptr) return; // 访问优先级:根结点 -> 左子树 -> 右子树 vec.push_back(root->val); preOrder(root->left); preOrder(root->right); } /* 中序遍历 */ void inOrder(TreeNode* root) { if (root == nullptr) return; // 访问优先级:左子树 -> 根结点 -> 右子树 inOrder(root->left); vec.push_back(root->val); inOrder(root->right); } /* 后序遍历 */ void postOrder(TreeNode* root) { if (root == nullptr) return; // 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根结点 postOrder(root->left); postOrder(root->right); vec.push_back(root->val); } ``` === "Python" ```python title="binary_tree_dfs.py" ``` === "Go" ```go title="binary_tree_dfs.go" /* 前序遍历 */ func preOrder(node *TreeNode) { if node == nil { return } // 访问优先级:根结点 -> 左子树 -> 右子树 nums = append(nums, node.Val) preOrder(node.Left) preOrder(node.Right) } /* 中序遍历 */ func inOrder(node *TreeNode) { if node == nil { return } // 访问优先级:左子树 -> 根结点 -> 右子树 inOrder(node.Left) nums = append(nums, node.Val) inOrder(node.Right) } /* 后序遍历 */ func postOrder(node *TreeNode) { if node == nil { return } // 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根结点 postOrder(node.Left) postOrder(node.Right) nums = append(nums, node.Val) } ``` === "JavaScript" ```js title="binary_tree_dfs.js" /* 前序遍历 */ function preOrder(root){ if (root === null) return; // 访问优先级:根结点 -> 左子树 -> 右子树 list.push(root.val); preOrder(root.left); preOrder(root.right); } /* 中序遍历 */ function inOrder(root) { if (root === null) return; // 访问优先级:左子树 -> 根结点 -> 右子树 inOrder(root.left); list.push(root.val); inOrder(root.right); } /* 后序遍历 */ function postOrder(root) { if (root === null) return; // 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根结点 postOrder(root.left); postOrder(root.right); list.push(root.val); } ``` === "TypeScript" ```typescript title="binary_tree_dfs.ts" /* 前序遍历 */ function preOrder(root: TreeNode | null): void { if (root === null) { return; } // 访问优先级:根结点 -> 左子树 -> 右子树 list.push(root.val); preOrder(root.left); preOrder(root.right); } /* 中序遍历 */ function inOrder(root: TreeNode | null): void { if (root === null) { return; } // 访问优先级:左子树 -> 根结点 -> 右子树 inOrder(root.left); list.push(root.val); inOrder(root.right); } /* 后序遍历 */ function postOrder(root: TreeNode | null): void { if (root === null) { return; } // 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根结点 postOrder(root.left); postOrder(root.right); list.push(root.val); } ``` === "C" ```c title="binary_tree_dfs.c" ``` === "C#" ```csharp title="binary_tree_dfs.cs" ``` !!! note 使用循环一样可以实现前、中、后序遍历,但代码相对繁琐,有兴趣的同学可以自行实现。