二叉树遍历¶
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从物理结构的角度来看,树是一种基于链表的数据结构,因此其遍历方式是通过指针逐个访问节点。然而,树是一种非线性数据结构,这使得遍历树比遍历链表更加复杂,需要借助搜索算法来实现。
二叉树常见的遍历方式包括层序遍历、前序遍历、中序遍历和后序遍历等。
层序遍历¶
如下图所示,「层序遍历 level-order traversal」从顶部到底部逐层遍历二叉树,并在每一层按照从左到右的顺序访问节点。
层序遍历本质上属于「广度优先遍历 breadth-first traversal」,它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。
代码实现¶
广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则,而广度优先遍历则遵循“逐层推进”的规则,两者背后的思想是一致的。
/* 层序遍历 */
int *levelOrder(TreeNode *root, int *size) {
/* 辅助队列 */
int front, rear;
int index, *arr;
TreeNode *node;
TreeNode **queue;
/* 辅助队列 */
queue = (TreeNode **)malloc(sizeof(TreeNode *) * MAX_NODE_SIZE);
// 队列指针
front = 0, rear = 0;
// 加入根节点
queue[rear++] = root;
// 初始化一个列表,用于保存遍历序列
/* 辅助数组 */
arr = (int *)malloc(sizeof(int) * MAX_NODE_SIZE);
// 数组指针
index = 0;
while (front < rear) {
// 队列出队
node = queue[front++];
// 保存节点值
arr[index++] = node->val;
if (node->left != NULL) {
// 左子节点入队
queue[rear++] = node->left;
}
if (node->right != NULL) {
// 右子节点入队
queue[rear++] = node->right;
}
}
// 更新数组长度的值
*size = index;
arr = realloc(arr, sizeof(int) * (*size));
// 释放辅助数组空间
free(queue);
return arr;
}
复杂度分析¶
- 时间复杂度 \(O(n)\) :所有节点被访问一次,使用 \(O(n)\) 时间,其中 \(n\) 为节点数量。
- 空间复杂度 \(O(n)\) :在最差情况下,即满二叉树时,遍历到最底层之前,队列中最多同时存在 \((n + 1) / 2\) 个节点,占用 \(O(n)\) 空间。
前序、中序、后序遍历¶
相应地,前序、中序和后序遍历都属于「深度优先遍历 depth-first traversal」,它体现了一种“先走到尽头,再回溯继续”的遍历方式。
下图展示了对二叉树进行深度优先遍历的工作原理。深度优先遍历就像是绕着整个二叉树的外围“走”一圈,在每个节点都会遇到三个位置,分别对应前序遍历、中序遍历和后序遍历。
代码实现¶
深度优先搜索通常基于递归实现:
/* 前序遍历 */
void preOrder(TreeNode *root, int *size) {
if (root == NULL)
return;
// 访问优先级:根节点 -> 左子树 -> 右子树
arr[(*size)++] = root->val;
preOrder(root->left, size);
preOrder(root->right, size);
}
/* 中序遍历 */
void inOrder(TreeNode *root, int *size) {
if (root == NULL)
return;
// 访问优先级:左子树 -> 根节点 -> 右子树
inOrder(root->left, size);
arr[(*size)++] = root->val;
inOrder(root->right, size);
}
/* 后序遍历 */
void postOrder(TreeNode *root, int *size) {
if (root == NULL)
return;
// 访问优先级:左子树 -> 右子树 -> 根节点
postOrder(root->left, size);
postOrder(root->right, size);
arr[(*size)++] = root->val;
}
Note
深度优先搜索也可以基于迭代实现,有兴趣的同学可以自行研究。
下图展示了前序遍历二叉树的递归过程,其可分为“递”和“归”两个逆向的部分。
- “递”表示开启新方法,程序在此过程中访问下一个节点。
- “归”表示函数返回,代表当前节点已经访问完毕。
复杂度分析¶
- 时间复杂度 \(O(n)\) :所有节点被访问一次,使用 \(O(n)\) 时间。
- 空间复杂度 \(O(n)\) :在最差情况下,即树退化为链表时,递归深度达到 \(n\) ,系统占用 \(O(n)\) 栈帧空间。