二叉树的四种遍历算法
二叉树在作为一种重要的数据结构，它的很多算法的思想在很多地方都用到了，比如说大名鼎鼎的 STL 算法模板，里面的优先队列（priority_queue）、集合（set、map）等等都用到了二叉树里面的思想，如果有兴趣的小伙伴可以去查找一些这些方面的资料。但是我们现在先不讨论那么高深的数据结构，我们先从二叉树的遍历开始：
先来看一下二叉树长什么样子：
这是百度来的一张二叉树图，我们可以看到， 这棵二叉树一共有 7 个节点， 其中， 0 号节点叫做“根节点”， 下面的 1 号节点和 2 号节点是 0 号节点的子节点，1 号节点为 0 号节点的“左子节点， 2 号节点为 0 号节点的 右子节点 同时 1 号节点和 2 号节点又是 3 号节点、 4 号节点和 5 号节点、6号节点的双亲节点， 0 号节点有分别以 1 号节点和 2 号节点作为根节点的左右子树。 5 号节点和 6 号节点没有子节点（子树），那么它们被称为“叶子节点”。 好了，一些常用的基本概念就到这了，能理解就行，如果还想了解更多专业术语，可以去找一些别的资料。
下面进入正题，二叉树的遍历：
一般来说，二叉树常用的遍历方式有：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历 四种遍历方式，不同的遍历算法，其思想略有不同，我们来看一下这四种遍历方法主要的算法思想：
1、先序遍历二叉树顺序：根节点 –> 左子树 –> 右子树，即先访问根节点，然后是左子树，最后是右子树。 上图中二叉树的前序遍历结果为：0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 6
2、中序遍历二叉树顺序：左子树 –> 根节点 –> 右子树，即先访问左子树，然后是根节点，最后是右子树。 上图中二叉树的中序遍历结果为：3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 6
3、后续遍历二叉树顺序：左子树 –> 右子树 –> 根节点，即先访问左子树，然后是右子树，最后是根节点。 上图中二叉树的后序遍历结果为：3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 0
4、层序遍历二叉树顺序：从最顶层的节点开始，从左往右依次遍历，之后转到第二层，继续从左往右遍历，持续循环，直到所有节点都遍历完成 上图中二叉树的层序遍历结果为：0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6
下面给出这四种算法思想的伪代码：
前序遍历：
preOrderParse(int n) {
if(tree[n] == NULL)
return ; // 如果这个节点不存在，那么结束
cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容
preOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左子树
preOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右子树
} 中序遍历：
inOrderParse(int n) {
if(tree[n] == NULL)
return ; // 如果这个节点不存在，那么结束
inOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左子树
cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容
inOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右子树
} 后续遍历：
pastOrderParse(int n) {
if(tree[n] == NULL)
return ; // 如果这个节点不存在，那么结束
pastOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左子树
pastOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右子树
cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容
} 可以看到前三种遍历都是直接通过递归来完成，用递归遍历二叉树简答方便而且好理解，接下来层序遍历就需要动点脑筋了，我们如何将二叉树一层一层的遍历输出？其实在这里我们要借助一种数据结构来完成：队列。 我们都知道，队列是一种先进先出的数据结构，我们可以先将整颗二叉树的根节点加入队尾，然后循环出队，每次读取对头元素输出并且将队头元素出队，然后将这个输出的元素节点的的左右子树分别依次加入队尾，重复这个循环，知道队列为空的时候结束输出。那么整个二叉树就被我们采用层序遍历的思想输出来了。下面我们看一下上图的二叉树用层序遍历思想的遍历步骤：
因为笔者不会用 PS，所以用手工代替了，字写的不好，大家多担待，理解过程就行了。好了，对于上图中的步骤，我们用伪代码来实现：
while(!que.empty()) {
int n = que.front(); // 得到队头元素
que.pop(); // 队头元素出队列
// 如果当前节点不为空，那么输出节点的数值，并且在队尾插入左右子节点
if(tree[n] != NULL) {
cout << tree[n].w;
que.push(tree[n].leftChild);
que.push(tree[n].rightChild);
}
}Ok，下面来看一下这几个遍历算法的最终代码：
/*
* 二叉树的四种遍历方式，这里没有采用真实的指针去做，
* 而是采用数组下标去模拟指针，是一种更加方便快速的方法
*/
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
const int N = 10010;
const int INF = -1; // 我们用一个常数来表示当前二叉树节点为空的情况
struct Node {
int w; // 当前树节点的值
int p; // 当前树节点的双亲所在数组下标
int l; // 当前树节点的左子节点所在数组下标
int r; // 当前树节点的右子节点所在数组下标
};
Node node[N];
// 按照前序遍历二叉树的顺序输入树节点
void input(int n) {
cin >> node[n].w;
if(node[n].w == INF) { // 输入 -1 代表当前节点所在子二叉树停止输入
return ;
}
node[n].p = n / 2;
node[n].l = n * 2;
node[n].r = n * 2 + 1;
input(n*2);
input(n*2+1);
}
// 前序遍历二叉树
void preOrderParse(int n) {
if(node[n].w == INF) {
return ;
}
cout << node[n].w << " ";
preOrderParse(node[n].l);
preOrderParse(node[n].r);
}
// 中序遍历二叉树
void inOrderParse(int n) {
if(node[n].w == INF) {
return ;
}
inOrderParse(n*2);
cout << node[n].w << " ";
inOrderParse(n*2+1);
}
// 后续遍历二叉树
void postOrderParse(int n) {
if(node[n].w == INF) {
return ;
}
postOrderParse(n*2);
postOrderParse(n*2+1);
cout << node[n].w << " ";
}
/*
* 层序遍历二叉树，这里采用的是 C++ STL 模板的提供的队列(queue)，
* 并没有自己去实现一个队列
*/
void sequenceParse() {
queue<int> que;
int n = 1;
que.push(1); // 插入根节点所在数组下标
while(!que.empty()) {
n = que.front();
que.pop(); // 得到队头元素并且将队头元素出队列
// 如果当前节点不为空，那么输出该节点，并且将该节点的左右子节点插入队尾
if(node[n].w != INF) {
cout << node[n].w << " ";
que.push(node[n].l);
que.push(node[n].r);
}
}
}
int main() {
cout << "请以前序遍历的顺序输入二叉树，空节点输入 -1 ：" << endl;
input(1); // 从下标为 1 开始前序输入二叉树
cout << "前序遍历：" << endl;
preOrderParse(1);
cout << endl << "中序遍历：" << endl;
inOrderParse(1);
cout << endl << "后序遍历：" << endl;
postOrderParse(1);
cout << endl << "层序遍历：" << endl;
sequenceParse();
return 0;
} 结果：
我们和上面的结果对比一下，完全符合，OK，关于二叉树的四种遍历算法就完成了，希望能帮到你。
如果博客中有什么不正确的地方，还请多多指点，如果觉得我写的不错，请点个赞支持我吧。 谢谢观看。。。