二叉树遍历算法之一:前序遍历

简介:

递归实现前序遍历

二叉树的前序遍历是指从根节点出发,按照先根节点,再左子树,后右子树的方法遍历二叉树中的所有节点,使得每个节点都被访问一次。

当调用遍历算法的时候前序遍历的具体过程如下:

  1. 首先访问根节点,如果根节点不为空,执行输出语句,打印根节点的值。
  2. 如果左子树不为空,则访问根节点的左孩子,并输出根节点做孩子的值
  3. 继续访问根节点的左孩子的左孩子,如果不为空则继续输出该左孩子的值;
  4. 如果这时左孩子为空,说明该节点是叶子节点,则按照先左孩子后右孩子的访问方式访问其左右孩子,如果不为空就打印输出
  5. 左子树访问完毕之后,继续访问根节点的右子树,如果根节点的右孩子不为空,则输出该右孩子
  6. 继续访问根节点右孩子的左孩子,如果不为空,则输出
  7. 接着访问根节点右孩子的右孩子,如果不为空,则输出

可以发现这个过程是不断循环进行的,可以使用递归算法实现,具体代码如下:

// 前序遍历的递归实现
    public void preOrderTraverse(TreeNode node) {
        if (node == null)
            return;
        // 先根节点
        System.out.println(node.val);
        // 再左孩子
        preOrderTraverse(node.left);
        // 后右孩子
        preOrderTraverse(node.right);
    }
AI 代码解读

为了测试使用,我构造一棵二叉树,先添加如下测试代码:

public static void main(String[] args) {
        TreeNode root = new TreeNode(8);
        TreeNode node1 = new TreeNode(6);
        TreeNode node2 = new TreeNode(10);
        TreeNode node3 = new TreeNode(5);
        TreeNode node4 = new TreeNode(7);
        TreeNode node5 = new TreeNode(9);
        TreeNode node6 = new TreeNode(11);
        TreeNode node7 = new TreeNode(15);
        TreeNode node8 = new TreeNode(24);
        TreeNode node9 = new TreeNode(30);
        TreeNode node10 = new TreeNode(28);

        root.left = node1;
        root.right = node2;
        node1.left = node3;
        node3.left = node7;
        node7.right = node8;
        node1.right = node4;
        node2.left = node5;
        node2.right = node6;
        node5.left = node9;
        node6.right = node10;

        TraverseTree t = new TraverseTree();
        t.preOrderTraverse(root);
    }
AI 代码解读

构造出来的二叉树是这样的:

二叉树

所以根据前面的前序遍历算法遍历的结果应该是:8,6,5,15,24,7,10,9,30,11,28

非递归方式实现前序遍历

递归代码很简洁,但是也有一些不是很好理解,能不能直接使用循环的方法加以解决呢?采用非递归的思路其实与上面是一致的,不过在遍历的过程中需要使用一些额外的空间保存遍历的中间结果,下面是使用非递归的方式实现前序遍历的代码:

// 前序遍历的非递归实现
    public void preOrderTraverse2(TreeNode node) {
        if (node == null) return;
        //创建一个栈用于保存遍历的结点
        Stack<TreeNode> s = new Stack<TreeNode>();
        while(node != null || !s.isEmpty()){
            //遍历左子树
            while(node != null){
                System.out.print(node.val + " ");
                s.push(node);
                node = node.left;
            }
            //遍历右子树
            if(!s.isEmpty()){
                node = s.pop();
                node = node.right;
            }
        }
    }
AI 代码解读
目录
打赏
0
0
0
0
85
分享
相关文章
|
3天前
|
算法系列之数据结构-二叉树
树是一种重要的非线性数据结构,广泛应用于各种算法和应用中。本文介绍了树的基本概念、常见类型(如二叉树、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、B树等)及其在Java中的实现。通过递归方法实现了二叉树的前序、中序、后序和层次遍历,并展示了具体的代码示例和运行结果。掌握树结构有助于提高编程能力,优化算法设计。
36 9
 算法系列之数据结构-二叉树
【C++数据结构——树】二叉树的遍历算法(头歌教学实验平台习题) 【合集】
本任务旨在实现二叉树的遍历,包括先序、中序、后序和层次遍历。首先介绍了二叉树的基本概念与结构定义,并通过C++代码示例展示了如何定义二叉树节点及构建二叉树。接着详细讲解了四种遍历方法的递归实现逻辑,以及层次遍历中队列的应用。最后提供了测试用例和预期输出,确保代码正确性。通过这些内容,帮助读者理解并掌握二叉树遍历的核心思想与实现技巧。
55 2
文件管理系统中基于 Python 语言的二叉树查找算法探秘
在数字化时代,文件管理系统至关重要。本文探讨了二叉树查找算法在文件管理中的应用,并通过Python代码展示了其实现过程。二叉树是一种非线性数据结构,每个节点最多有两个子节点。通过文件名的字典序构建和查找二叉树,能高效地管理和检索文件。相较于顺序查找,二叉树查找每次比较可排除一半子树,极大提升了查找效率,尤其适用于海量文件管理。Python代码示例包括定义节点类、插入和查找函数,展示了如何快速定位目标文件。二叉树查找算法为文件管理系统的优化提供了有效途径。
73 5
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
如何提高二叉树遍历算法的效率?
选择合适的遍历算法,如按层次遍历树时使用广度优先搜索(BFS),中序遍历二叉搜索树以获得有序序列。优化数据结构,如使用线索二叉树减少空指针判断,自定义节点类增加辅助信息。利用递归与非递归的特点,避免栈溢出问题。多线程并行遍历提高速度,注意线程安全。缓存中间结果,避免重复计算。预先计算并存储信息,提高遍历效率。综合运用这些方法,提高二叉树遍历算法的效率。
107 5
|
4月前
|
树的遍历算法有哪些?
不同的遍历算法适用于不同的应用场景。深度优先搜索常用于搜索、路径查找等问题;广度优先搜索则在图的最短路径、层次相关的问题中较为常用;而二叉搜索树的遍历在数据排序、查找等方面有重要应用。
67 2
二叉树遍历算法的应用场景有哪些?
【10月更文挑战第29天】二叉树遍历算法作为一种基础而重要的算法,在许多领域都有着不可或缺的应用,它为解决各种复杂的问题提供了有效的手段和思路。随着计算机科学的不断发展,二叉树遍历算法也在不断地被优化和扩展,以适应新的应用场景和需求。
131 0
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
这篇文章主要介绍了多路查找树的基本概念,包括二叉树的局限性、多叉树的优化、B树及其变体(如2-3树、B+树、B*树)的特点和应用,旨在帮助读者理解这些数据结构在文件系统和数据库系统中的重要性和效率。
47 0
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
这篇文章主要介绍了顺序存储二叉树和线索化二叉树的概念、特点、实现方式以及应用场景。
71 0
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等