--- comments: true --- # 7.3   二叉树数组表示 在链表表示下,二叉树的存储单元为节点 `TreeNode` ,节点之间通过指针相连接。在上节中,我们学习了在链表表示下的二叉树的各项基本操作。 那么,我们能否用数组来表示二叉树呢?答案是肯定的。 ## 7.3.1   表示完美二叉树 先分析一个简单案例。给定一个完美二叉树,我们将所有节点按照层序遍历的顺序存储在一个数组中,则每个节点都对应唯一的数组索引。 根据层序遍历的特性,我们可以推导出父节点索引与子节点索引之间的“映射公式”:**若节点的索引为 $i$ ,则该节点的左子节点索引为 $2i + 1$ ,右子节点索引为 $2i + 2$** 。下图展示了各个节点索引之间的映射关系。 ![完美二叉树的数组表示](array_representation_of_tree.assets/array_representation_binary_tree.png)

图:完美二叉树的数组表示

**映射公式的角色相当于链表中的指针**。给定数组中的任意一个节点,我们都可以通过映射公式来访问它的左(右)子节点。 ## 7.3.2   表示任意二叉树 完美二叉树是一个特例,在二叉树的中间层通常存在许多 $\text{None}$ 。由于层序遍历序列并不包含这些 $\text{None}$ ,因此我们无法仅凭该序列来推测 $\text{None}$ 的数量和分布位置。**这意味着存在多种二叉树结构都符合该层序遍历序列**。 如下图所示,给定一个非完美二叉树,上述的数组表示方法已经失效。 ![层序遍历序列对应多种二叉树可能性](array_representation_of_tree.assets/array_representation_without_empty.png)

图:层序遍历序列对应多种二叉树可能性

为了解决此问题,**我们可以考虑在层序遍历序列中显式地写出所有 $\text{None}$** 。如下图所示,这样处理后,层序遍历序列就可以唯一表示二叉树了。 === "Java" ```java title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 int 的包装类 Integer ,就可以使用 null 来标记空位 Integer[] tree = { 1, 2, 3, 4, null, 6, 7, 8, 9, null, null, 12, null, null, 15 }; ``` === "C++" ```cpp title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 int 最大值 INT_MAX 标记空位 vector tree = {1, 2, 3, 4, INT_MAX, 6, 7, 8, 9, INT_MAX, INT_MAX, 12, INT_MAX, INT_MAX, 15}; ``` === "Python" ```python title="" # 二叉树的数组表示 # 使用 None 来表示空位 tree = [1, 2, 3, 4, None, 6, 7, 8, 9, None, None, 12, None, None, 15] ``` === "Go" ```go title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 any 类型的切片, 就可以使用 nil 来标记空位 tree := []any{1, 2, 3, 4, nil, 6, 7, 8, 9, nil, nil, 12, nil, nil, 15} ``` === "JS" ```javascript title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 null 来表示空位 let tree = [1, 2, 3, 4, null, 6, 7, 8, 9, null, null, 12, null, null, 15]; ``` === "TS" ```typescript title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 null 来表示空位 let tree: (number | null)[] = [1, 2, 3, 4, null, 6, 7, 8, 9, null, null, 12, null, null, 15]; ``` === "C" ```c title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 int 最大值标记空位,因此要求节点值不能为 INT_MAX int tree[] = {1, 2, 3, 4, INT_MAX, 6, 7, 8, 9, INT_MAX, INT_MAX, 12, INT_MAX, INT_MAX, 15}; ``` === "C#" ```csharp title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 int? 可空类型 ,就可以使用 null 来标记空位 int?[] tree = { 1, 2, 3, 4, null, 6, 7, 8, 9, null, null, 12, null, null, 15 }; ``` === "Swift" ```swift title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 Int? 可空类型 ,就可以使用 nil 来标记空位 let tree: [Int?] = [1, 2, 3, 4, nil, 6, 7, 8, 9, nil, nil, 12, nil, nil, 15] ``` === "Zig" ```zig title="" ``` === "Dart" ```dart title="" /* 二叉树的数组表示 */ // 使用 int? 可空类型 ,就可以使用 null 来标记空位 List tree = [1, 2, 3, 4, null, 6, 7, 8, 9, null, null, 12, null, null, 15]; ``` === "Rust" ```rust title="" ``` ![任意类型二叉树的数组表示](array_representation_of_tree.assets/array_representation_with_empty.png)

图:任意类型二叉树的数组表示

值得说明的是,**完全二叉树非常适合使用数组来表示**。回顾完全二叉树的定义,$\text{None}$ 只出现在最底层且靠右的位置,**因此所有 $\text{None}$ 一定出现在层序遍历序列的末尾**。 这意味着使用数组表示完全二叉树时,可以省略存储所有 $\text{None}$ ,非常方便。下图给出了一个例子。 ![完全二叉树的数组表示](array_representation_of_tree.assets/array_representation_complete_binary_tree.png)

图:完全二叉树的数组表示

如下代码给出了数组表示下的二叉树的简单实现,包括以下操作: - 给定某节点,获取它的值、左(右)子节点、父节点。 - 获取前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历序列。 === "Java" ```java title="array_binary_tree.java" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { private List tree; /* 构造方法 */ public ArrayBinaryTree(List arr) { tree = new ArrayList<>(arr); } /* 节点数量 */ public int size() { return tree.size(); } /* 获取索引为 i 节点的值 */ public Integer val(int i) { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if (i < 0 || i >= size()) return null; return tree.get(i); } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ public Integer left(int i) { return 2 * i + 1; } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ public Integer right(int i) { return 2 * i + 2; } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ public Integer parent(int i) { return (i - 1) / 2; } /* 层序遍历 */ public List levelOrder() { List res = new ArrayList<>(); // 直接遍历数组 for (int i = 0; i < size(); i++) { if (val(i) != null) res.add(val(i)); } return res; } /* 深度优先遍历 */ private void dfs(Integer i, String order, List res) { // 若为空位,则返回 if (val(i) == null) return; // 前序遍历 if (order == "pre") res.add(val(i)); dfs(left(i), order, res); // 中序遍历 if (order == "in") res.add(val(i)); dfs(right(i), order, res); // 后序遍历 if (order == "post") res.add(val(i)); } /* 前序遍历 */ public List preOrder() { List res = new ArrayList<>(); dfs(0, "pre", res); return res; } /* 中序遍历 */ public List inOrder() { List res = new ArrayList<>(); dfs(0, "in", res); return res; } /* 后序遍历 */ public List postOrder() { List res = new ArrayList<>(); dfs(0, "post", res); return res; } } ``` === "C++" ```cpp title="array_binary_tree.cpp" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { public: /* 构造方法 */ ArrayBinaryTree(vector arr) { tree = arr; } /* 节点数量 */ int size() { return tree.size(); } /* 获取索引为 i 节点的值 */ int val(int i) { // 若索引越界,则返回 INT_MAX ,代表空位 if (i < 0 || i >= size()) return INT_MAX; return tree[i]; } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ int left(int i) { return 2 * i + 1; } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ int right(int i) { return 2 * i + 2; } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ int parent(int i) { return (i - 1) / 2; } /* 层序遍历 */ vector levelOrder() { vector res; // 直接遍历数组 for (int i = 0; i < size(); i++) { if (val(i) != INT_MAX) res.push_back(val(i)); } return res; } /* 前序遍历 */ vector preOrder() { vector res; dfs(0, "pre", res); return res; } /* 中序遍历 */ vector inOrder() { vector res; dfs(0, "in", res); return res; } /* 后序遍历 */ vector postOrder() { vector res; dfs(0, "post", res); return res; } private: vector tree; /* 深度优先遍历 */ void dfs(int i, string order, vector &res) { // 若为空位,则返回 if (val(i) == INT_MAX) return; // 前序遍历 if (order == "pre") res.push_back(val(i)); dfs(left(i), order, res); // 中序遍历 if (order == "in") res.push_back(val(i)); dfs(right(i), order, res); // 后序遍历 if (order == "post") res.push_back(val(i)); } }; ``` === "Python" ```python title="array_binary_tree.py" class ArrayBinaryTree: """数组表示下的二叉树类""" def __init__(self, arr: list[int | None]): """构造方法""" self.__tree = list(arr) def size(self): """节点数量""" return len(self.__tree) def val(self, i: int) -> int: """获取索引为 i 节点的值""" # 若索引越界,则返回 None ,代表空位 if i < 0 or i >= self.size(): return None return self.__tree[i] def left(self, i: int) -> int | None: """获取索引为 i 节点的左子节点的索引""" return 2 * i + 1 def right(self, i: int) -> int | None: """获取索引为 i 节点的右子节点的索引""" return 2 * i + 2 def parent(self, i: int) -> int | None: """获取索引为 i 节点的父节点的索引""" return (i - 1) // 2 def level_order(self) -> list[int]: """层序遍历""" self.res = [] # 直接遍历数组 for i in range(self.size()): if self.val(i) is not None: self.res.append(self.val(i)) return self.res def __dfs(self, i: int, order: str): """深度优先遍历""" if self.val(i) is None: return # 前序遍历 if order == "pre": self.res.append(self.val(i)) self.__dfs(self.left(i), order) # 中序遍历 if order == "in": self.res.append(self.val(i)) self.__dfs(self.right(i), order) # 后序遍历 if order == "post": self.res.append(self.val(i)) def pre_order(self) -> list[int]: """前序遍历""" self.res = [] self.__dfs(0, order="pre") return self.res def in_order(self) -> list[int]: """中序遍历""" self.res = [] self.__dfs(0, order="in") return self.res def post_order(self) -> list[int]: """后序遍历""" self.res = [] self.__dfs(0, order="post") return self.res ``` === "Go" ```go title="array_binary_tree.go" /* 数组表示下的二叉树类 */ type arrayBinaryTree struct { tree []any } /* 构造方法 */ func newArrayBinaryTree(arr []any) *arrayBinaryTree { return &arrayBinaryTree{ tree: arr, } } /* 节点数量 */ func (abt *arrayBinaryTree) size() int { return len(abt.tree) } /* 获取索引为 i 节点的值 */ func (abt *arrayBinaryTree) val(i int) any { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if i < 0 || i >= abt.size() { return nil } return abt.tree[i] } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ func (abt *arrayBinaryTree) left(i int) int { return 2*i + 1 } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ func (abt *arrayBinaryTree) right(i int) int { return 2*i + 2 } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ func (abt *arrayBinaryTree) parent(i int) int { return (i - 1) / 2 } /* 层序遍历 */ func (abt *arrayBinaryTree) levelOrder() []any { var res []any // 直接遍历数组 for i := 0; i < abt.size(); i++ { if abt.val(i) != nil { res = append(res, abt.val(i)) } } return res } /* 深度优先遍历 */ func (abt *arrayBinaryTree) dfs(i int, order string, res *[]any) { // 若为空位,则返回 if abt.val(i) == nil { return } // 前序遍历 if order == "pre" { *res = append(*res, abt.val(i)) } abt.dfs(abt.left(i), order, res) // 中序遍历 if order == "in" { *res = append(*res, abt.val(i)) } abt.dfs(abt.right(i), order, res) // 后序遍历 if order == "post" { *res = append(*res, abt.val(i)) } } /* 前序遍历 */ func (abt *arrayBinaryTree) preOrder() []any { var res []any abt.dfs(0, "pre", &res) return res } /* 中序遍历 */ func (abt *arrayBinaryTree) inOrder() []any { var res []any abt.dfs(0, "in", &res) return res } /* 后序遍历 */ func (abt *arrayBinaryTree) postOrder() []any { var res []any abt.dfs(0, "post", &res) return res } ``` === "JS" ```javascript title="array_binary_tree.js" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { #tree; /* 构造方法 */ constructor(arr) { this.#tree = arr; } /* 节点数量 */ size() { return this.#tree.length; } /* 获取索引为 i 节点的值 */ val(i) { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if (i < 0 || i >= this.size()) return null; return this.#tree[i]; } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ left(i) { return 2 * i + 1; } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ right(i) { return 2 * i + 2; } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ parent(i) { return (i - 1) / 2; } /* 层序遍历 */ levelOrder() { let res = []; // 直接遍历数组 for (let i = 0; i < this.size(); i++) { if (this.val(i) !== null) res.push(this.val(i)); } return res; } /* 深度优先遍历 */ #dfs(i, order, res) { // 若为空位,则返回 if (this.val(i) === null) return; // 前序遍历 if (order === 'pre') res.push(this.val(i)); this.#dfs(this.left(i), order, res); // 中序遍历 if (order === 'in') res.push(this.val(i)); this.#dfs(this.right(i), order, res); // 后序遍历 if (order === 'post') res.push(this.val(i)); } /* 前序遍历 */ preOrder() { const res = []; this.#dfs(0, 'pre', res); return res; } /* 中序遍历 */ inOrder() { const res = []; this.#dfs(0, 'in', res); return res; } /* 后序遍历 */ postOrder() { const res = []; this.#dfs(0, 'post', res); return res; } } ``` === "TS" ```typescript title="array_binary_tree.ts" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { #tree: (number | null)[]; /* 构造方法 */ constructor(arr: (number | null)[]) { this.#tree = arr; } /* 节点数量 */ size(): number { return this.#tree.length; } /* 获取索引为 i 节点的值 */ val(i: number): number | null { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if (i < 0 || i >= this.size()) return null; return this.#tree[i]; } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ left(i: number): number { return 2 * i + 1; } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ right(i: number): number { return 2 * i + 2; } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ parent(i: number): number { return (i - 1) / 2; } /* 层序遍历 */ levelOrder(): number[] { let res = []; // 直接遍历数组 for (let i = 0; i < this.size(); i++) { if (this.val(i) !== null) res.push(this.val(i)); } return res; } /* 深度优先遍历 */ #dfs(i: number, order: Order, res: (number | null)[]): void { // 若为空位,则返回 if (this.val(i) === null) return; // 前序遍历 if (order === 'pre') res.push(this.val(i)); this.#dfs(this.left(i), order, res); // 中序遍历 if (order === 'in') res.push(this.val(i)); this.#dfs(this.right(i), order, res); // 后序遍历 if (order === 'post') res.push(this.val(i)); } /* 前序遍历 */ preOrder(): (number | null)[] { const res = []; this.#dfs(0, 'pre', res); return res; } /* 中序遍历 */ inOrder(): (number | null)[] { const res = []; this.#dfs(0, 'in', res); return res; } /* 后序遍历 */ postOrder(): (number | null)[] { const res = []; this.#dfs(0, 'post', res); return res; } } ``` === "C" ```c title="array_binary_tree.c" /* 数组表示下的二叉树类 */ struct arrayBinaryTree { vector *tree; }; typedef struct arrayBinaryTree arrayBinaryTree; /* 构造函数 */ arrayBinaryTree *newArrayBinaryTree(vector *arr) { arrayBinaryTree *newABT = malloc(sizeof(arrayBinaryTree)); newABT->tree = arr; return newABT; } /* 节点数量 */ int size(arrayBinaryTree *abt) { return abt->tree->size; } /* 获取索引为 i 节点的值 */ int val(arrayBinaryTree *abt, int i) { // 若索引越界,则返回 INT_MAX ,代表空位 if (i < 0 || i >= size(abt)) return INT_MAX; return *(int *)abt->tree->data[i]; } /* 深度优先遍历 */ void dfs(arrayBinaryTree *abt, int i, const char *order, vector *res) { // 若为空位,则返回 if (val(abt, i) == INT_MAX) return; // 前序遍历 if (strcmp(order, "pre") == 0) { int tmp = val(abt, i); vectorPushback(res, &tmp, sizeof(tmp)); } dfs(abt, left(i), order, res); // 中序遍历 if (strcmp(order, "in") == 0) { int tmp = val(abt, i); vectorPushback(res, &tmp, sizeof(tmp)); } dfs(abt, right(i), order, res); // 后序遍历 if (strcmp(order, "post") == 0) { int tmp = val(abt, i); vectorPushback(res, &tmp, sizeof(tmp)); } } /* 层序遍历 */ vector *levelOrder(arrayBinaryTree *abt) { vector *res = newVector(); // 直接遍历数组 for (int i = 0; i < size(abt); i++) { if (val(abt, i) != INT_MAX) { int tmp = val(abt, i); vectorPushback(res, &tmp, sizeof(int)); } } return res; } /* 前序遍历 */ vector *preOrder(arrayBinaryTree *abt) { vector *res = newVector(); dfs(abt, 0, "pre", res); return res; } /* 中序遍历 */ vector *inOrder(arrayBinaryTree *abt) { vector *res = newVector(); dfs(abt, 0, "in", res); return res; } /* 后序遍历 */ vector *postOrder(arrayBinaryTree *abt) { vector *res = newVector(); dfs(abt, 0, "post", res); return res; } ``` === "C#" ```csharp title="array_binary_tree.cs" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { private List tree; /* 构造方法 */ public ArrayBinaryTree(List arr) { tree = new List(arr); } /* 节点数量 */ public int size() { return tree.Count; } /* 获取索引为 i 节点的值 */ public int? val(int i) { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if (i < 0 || i >= size()) return null; return tree[i]; } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ public int left(int i) { return 2 * i + 1; } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ public int right(int i) { return 2 * i + 2; } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ public int parent(int i) { return (i - 1) / 2; } /* 层序遍历 */ public List levelOrder() { List res = new List(); // 直接遍历数组 for (int i = 0; i < size(); i++) { if (val(i).HasValue) res.Add(val(i).Value); } return res; } /* 深度优先遍历 */ private void dfs(int i, string order, List res) { // 若为空位,则返回 if (!val(i).HasValue) return; // 前序遍历 if (order == "pre") res.Add(val(i).Value); dfs(left(i), order, res); // 中序遍历 if (order == "in") res.Add(val(i).Value); dfs(right(i), order, res); // 后序遍历 if (order == "post") res.Add(val(i).Value); } /* 前序遍历 */ public List preOrder() { List res = new List(); dfs(0, "pre", res); return res; } /* 中序遍历 */ public List inOrder() { List res = new List(); dfs(0, "in", res); return res; } /* 后序遍历 */ public List postOrder() { List res = new List(); dfs(0, "post", res); return res; } } ``` === "Swift" ```swift title="array_binary_tree.swift" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { private var tree: [Int?] /* 构造方法 */ init(arr: [Int?]) { tree = arr } /* 节点数量 */ func size() -> Int { tree.count } /* 获取索引为 i 节点的值 */ func val(i: Int) -> Int? { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if i < 0 || i >= size() { return nil } return tree[i] } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ func left(i: Int) -> Int { 2 * i + 1 } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ func right(i: Int) -> Int { 2 * i + 2 } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ func parent(i: Int) -> Int { (i - 1) / 2 } /* 层序遍历 */ func levelOrder() -> [Int] { var res: [Int] = [] // 直接遍历数组 for i in stride(from: 0, to: size(), by: 1) { if let val = val(i: i) { res.append(val) } } return res } /* 深度优先遍历 */ private func dfs(i: Int, order: String, res: inout [Int]) { // 若为空位,则返回 guard let val = val(i: i) else { return } // 前序遍历 if order == "pre" { res.append(val) } dfs(i: left(i: i), order: order, res: &res) // 中序遍历 if order == "in" { res.append(val) } dfs(i: right(i: i), order: order, res: &res) // 后序遍历 if order == "post" { res.append(val) } } /* 前序遍历 */ func preOrder() -> [Int] { var res: [Int] = [] dfs(i: 0, order: "pre", res: &res) return res } /* 中序遍历 */ func inOrder() -> [Int] { var res: [Int] = [] dfs(i: 0, order: "in", res: &res) return res } /* 后序遍历 */ func postOrder() -> [Int] { var res: [Int] = [] dfs(i: 0, order: "post", res: &res) return res } } ``` === "Zig" ```zig title="array_binary_tree.zig" [class]{ArrayBinaryTree}-[func]{} ``` === "Dart" ```dart title="array_binary_tree.dart" /* 数组表示下的二叉树类 */ class ArrayBinaryTree { late List _tree; /* 构造方法 */ ArrayBinaryTree(this._tree); /* 节点数量 */ int size() { return _tree.length; } /* 获取索引为 i 节点的值 */ int? val(int i) { // 若索引越界,则返回 null ,代表空位 if (i < 0 || i >= size()) { return null; } return _tree[i]; } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ int? left(int i) { return 2 * i + 1; } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ int? right(int i) { return 2 * i + 2; } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ int? parent(int i) { return (i - 1) ~/ 2; } /* 层序遍历 */ List levelOrder() { List res = []; for (int i = 0; i < size(); i++) { if (val(i) != null) { res.add(val(i)!); } } return res; } /* 深度优先遍历 */ void dfs(int i, String order, List res) { // 若为空位,则返回 if (val(i) == null) { return; } // 前序遍历 if (order == 'pre') { res.add(val(i)); } dfs(left(i)!, order, res); // 中序遍历 if (order == 'in') { res.add(val(i)); } dfs(right(i)!, order, res); // 后序遍历 if (order == 'post') { res.add(val(i)); } } /* 前序遍历 */ List preOrder() { List res = []; dfs(0, 'pre', res); return res; } /* 中序遍历 */ List inOrder() { List res = []; dfs(0, 'in', res); return res; } /* 后序遍历 */ List postOrder() { List res = []; dfs(0, 'post', res); return res; } } ``` === "Rust" ```rust title="array_binary_tree.rs" /* 数组表示下的二叉树类 */ struct ArrayBinaryTree { tree: Vec>, } impl ArrayBinaryTree { /* 构造方法 */ fn new(arr: Vec>) -> Self { Self { tree: arr } } /* 节点数量 */ fn size(&self) -> i32 { self.tree.len() as i32 } /* 获取索引为 i 节点的值 */ fn val(&self, i: i32) -> Option { // 若索引越界,则返回 None ,代表空位 if i < 0 || i >= self.size() { None } else { self.tree[i as usize] } } /* 获取索引为 i 节点的左子节点的索引 */ fn left(&self, i: i32) -> i32 { 2 * i + 1 } /* 获取索引为 i 节点的右子节点的索引 */ fn right(&self, i: i32) -> i32 { 2 * i + 2 } /* 获取索引为 i 节点的父节点的索引 */ fn parent(&self, i: i32) -> i32 { (i - 1) / 2 } /* 层序遍历 */ fn level_order(&self) -> Vec { let mut res = vec![]; // 直接遍历数组 for i in 0..self.size() { if let Some(val) = self.val(i) { res.push(val) } } res } /* 深度优先遍历 */ fn dfs(&self, i: i32, order: &str, res: &mut Vec) { if self.val(i).is_none() { return; } let val = self.val(i).unwrap(); // 前序遍历 if order == "pre" { res.push(val); } self.dfs(self.left(i), order, res); // 中序遍历 if order == "in" { res.push(val); } self.dfs(self.right(i), order, res); // 后序遍历 if order == "post" { res.push(val); } } /* 前序遍历 */ fn pre_order(&self) -> Vec { let mut res = vec![]; self.dfs(0, "pre", &mut res); res } /* 中序遍历 */ fn in_order(&self) -> Vec { let mut res = vec![]; self.dfs(0, "in", &mut res); res } /* 后序遍历 */ fn post_order(&self) -> Vec { let mut res = vec![]; self.dfs(0, "post", &mut res); res } } ``` ## 7.3.3   优势与局限性 二叉树的数组表示的优点包括: - 数组存储在连续的内存空间中,对缓存友好,访问与遍历速度较快。 - 不需要存储指针,比较节省空间。 - 允许随机访问节点。 然而,数组表示也具有一些局限性: - 数组存储需要连续内存空间,因此不适合存储数据量过大的树。 - 增删节点需要通过数组插入与删除操作实现,效率较低。 - 当二叉树中存在大量 $\text{None}$ 时,数组中包含的节点数据比重较低,空间利用率较低。