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常见算法之二叉树遍历

全文概要


所谓遍历二叉树,就是遵从某种次序,顺着某一条搜索路径访问二叉树中的各个结点,使得每个结点均被访问一次,而且仅被访问一次。本文详细介绍了二叉树的前序(又称先序)、中序和后序遍历的规则及其算法实现。本文全部代码示例可从此处获得。

遍历的定义


“遍历”,即访问到二叉树中的所有结点,且每个结点仅被访问一次。“访问”的含义可以很广,如:输出结点的信息、修改结点的数据之等,但一般要求这种访问不破坏原来数据之间的逻辑结构。

本文中”访问“规定为输出当前遍历结点元素值,定义打印函数如下:

12345

template <class ElemType>void Print(ElemType e){ cout << e;}

实际上,“遍历”是任何数据结构均有的公共操作,二叉树是非线性结构,每个结点最多有两个后继,则存在如何遍历,即按什么样的搜索路径遍历的问题。这样就必须规定遍历的规则,按此规则遍历二叉树,最后得到二叉树中所有结点组成的一个线性序列。

二叉树的遍历类型


根据二叉树的结构特征,可以有三类搜索路径:先上而下的按层次遍历、先左(子树)后右(子树)的遍历、先右(子树)后左(子树)的遍历。设访问根结点记作 $D$,遍历根左子树记作 $L$,遍历根的右子树记作 $R$,则可能的遍历次序有:$DLR、LDR、LRD、DRL、RDL、RLD$ 及层次遍历。若规定先左后右,则只剩下4种遍历方式:$DLR、LDR、LRD$ 及层次遍历,根据根结点被遍历的次序,通常称 $DLR、LDR和LRD$ 这3种遍历为前序遍历、中序遍历和后序遍历。

给出如下二叉树实例:

则其不同方式的遍历序列分别为:

  • 层次遍历结果序列:ABCDEFG
  • 前序遍历结果序列:ABDGCEF
  • 中序遍历结果序列:DGBAECF
  • 后序遍历结果序列:GDBEFCA

后文依次介绍了层次遍历以及前序、中序和后序算法实现,其中用到的两个二叉树相关的数据结构 BinTreeBinTreeNode 可参见此篇

为简化二叉树遍历代码实现,给出以下二叉树的结点结构:

12345678

template <class ElemType>struct BinTreeNode{ ElemType val; // 结点关键码 BinTreeNode *leftChild; // 左孩子结点 BinTreeNode *rightChild; // 右孩子结点 BinTreeNode(ElemType v) : val(v), leftChild(nullptr), rightChild(nullptr) {} // 构造函数};

在调用本文中实现的遍历算法时,函数指针参数 Visit 即传入 Print 函数名即可。

层次遍历(Level-Order Traversal)


层次遍历是先访问层次小的所有结点,即从根结点开始,同一层次从左到右访问,然后再访问下一层次的结点。根据层次遍历的定义,除根结点外,每个结点都处于其双亲结点的下一层次,而指向每个结点的指针都记录在其双亲结点中,因此为了找到各结点,需将已经访问过的结点的孩子结点保存下来。使用一个 队列 来存储已访问过的结点的孩子结点。初始将根结点入栈,每次要访问的下一个结点都是队列上取出指向结点的指针,每访问完一个结点后,如果它有左孩子、右孩子结点,则将它的左、右孩子结点入队,如此重复,直到队列为空,则遍历结束。

下面给出二叉树层次遍历具体实现:

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template <class ElemType>void LevelOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:层次遍历二叉树 if (root == nullptr) // 二叉树为空,结束算法 return; queue<BinTreeNode<ElemType> *> q; // 辅助队列 BinTreeNode<ElemType> *node = root; // 从根结点开始进行层次遍历 q.push(node); while (!q.empty()) { // 队列非空,说明还有结点未访问 node = q.front(); q.pop(); (*Visit)(node->val); if (node->leftChild != nullptr) // 左孩子非空 q.push(node->leftChild); // 左孩子入队 if (node->rightChild != nullptr) // 右孩子非空 q.push(node->rightChild); // 右孩子入队 }}

前序遍历(Pre-Order Traversal)


二叉树的前序遍历定义如下: 如果二叉树为空,则算法结束。 否则:

  1. 访问根结点(D)
  2. 前序遍历左子树(L)
  3. 前序遍历右子树(R)

前序遍历也称为先序遍历,就是按照“根-左子树-右子树”的次序遍历二叉树。

前序遍历算法分为递归和非递归实现。

递归遍历


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template <class ElemType>void RecursionPreOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:前序遍历以root为根的二叉树(递归) if (root != nullptr) { (*Visit)(root->val); // 访问根结点 PreOrderTraverse(root->leftChild, Visit); // 递归访问左子树 PreOrderTraverse(root->rightChild, Visit); // 递归访问右子树 }}

非递归遍历


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template <class ElemType>void NonRecursionPreOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:前序遍历以root为根的二叉树(非递归) if (root == nullptr) // 二叉树为空,结束算法 return; stack<BinTreeNode<ElemType> *> s; // 辅助栈 BinTreeNode<ElemType> *p; // 当前遍历结点指针 s.push(root); while (!s.empty()) // 栈非空 { p = s.top(); s.pop(); Visit(p->val); // 结点出栈即被访问 if (p->rightChild != nullptr) s.push(p->rightChild); if (p->leftChild != nullptr) s.push(p->leftChild); }}

中序遍历(In-Order Traversal)


二叉树的中序遍历定义如下: 如果二叉树为空,则算法结束。 否则:

  1. 中序遍历左子树(L)
  2. 访问根结点(D)
  3. 中序遍历右子树(R)

中序遍历就是按照“左子树-根-右子树”的次序遍历二叉树。

中序遍历算法分为递归和非递归实现。

递归遍历


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template <class ElemType>void RecursionInOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:中序遍历以r为根的二叉树 if (root != nullptr) { InOrderTraverse(root->leftChild, Visit); // 递归访问左子树 (*Visit)(root->val); // 访问根结点 InOrderTraverse(root->rightChild, Visit); // 递归访问右子树 }}

非递归遍历


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template <class ElemType>void NonRecursionInOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:中序遍历以root为根的二叉树(非递归) if (root == nullptr) // 二叉树为空,结束算法 return; stack<BinTreeNode<ElemType> *> s; // 辅助栈 BinTreeNode<ElemType> *p = root; // 当前遍历结点指针 do { while (p != nullptr) // 遍历指针未到最左下结点,则不空 { s.push(p); // 该子树沿途结点进栈 p = p->leftChild; // 遍历指针前进到左孩子结点 } if (!s.empty()) // 栈不空时退栈 { p = s.top(); s.pop(); Visit(p->val); // 结点出栈即被访问 p = p->rightChild; // 遍历指针前进到右孩子结点 } } while (p != nullptr || !s.empty()); // p非空即本轮循环访问的结点还有右孩子 或 栈中还有结点}

后序遍历(Post-Order Traversal)


二叉树的前序遍历定义如下: 如果二叉树为空,则算法结束。 否则:

  1. 后序遍历左子树(L)
  2. 后序遍历右子树(R)
  3. 访问根结点(D)

后序遍历就是按照“左子树-右子树-根”的次序遍历二叉树。

后序遍历算法分为递归和非递归实现。

递归遍历


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template <class ElemType>void RecursionPostOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:后序遍历以r为根的二叉树 if (root != nullptr) { PostOrderTraverse(root->leftChild, Visit); // 递归访问左子树 PostOrderTraverse(root->rightChild, Visit); // 递归访问右子树 (*Visit)(root->val); // 访问根结点 }}

非递归遍历


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enum Tag{ L, R};template <class ElemType>struct StackNode{ // 在后序遍历非递归实现所用栈结点类定义 BinTreeNode<ElemType> *ptr; // 指向树结点的指针 Tag tag; // 该结点的退栈标记 StackNode(BinTreeNode<ElemType> *N = nullptr) : ptr(N), tag(L) {} // 构造函数};template <class ElemType>void NonRecursionPostOrderTraverse(BinTreeNode<ElemType> *root, void (*Visit)(ElemType &)){ // 操作结果:后序遍历以root为根的二叉树(非递归) if (root == nullptr) // 二叉树为空,结束算法 return; stack<StackNode<ElemType>> s; // 辅助栈 StackNode<ElemType> w; BinTreeNode<ElemType> *p = root; // 当前遍历结点指针 do { while (p != nullptr) { w.ptr = p; w.tag = L; s.push(w); p = p->leftChild; } bool shouldContinue = true; while (shouldContinue && !s.empty()) { w = s.top(); s.pop(); p = w.ptr; switch (w.tag) { case L: w.tag = R; s.push(w); shouldContinue = false; p = p->rightChild; break; case R: Visit(p->val); break; } } } while (!s.empty());}

参考资料


[1]数据结构(用面向对象方法与C++语言描述) - 殷人昆主编

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    用户1737318

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