前言：在上一节中，我们对树及其相关知识做了了解，对二叉搜索树做了基本的实现，下面我们继续完善我们的二叉搜索树。
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。
根据二叉树的前序遍历和中序遍历（ 中序和后序）结果生成二叉树 假设没有重复数字
在《什么是二叉树》中，我们介绍了二叉树的创建（插入），查找和删除，本文将介绍二叉树的遍历。而二叉树遍历有多种形式，他们也可以应用在不同的场景中，常见的深度优先遍历方式有前序遍历，中序遍历，后序遍历，而不常用广度优先遍历方式有层次遍历。本文将会对以上遍历方式都进行介绍。
昨天的文章讲述了二叉树的先序、中序和后序的遍历方法（递归和非递归）,但是这种遍历方法有什么意义么？今天来讲讲这些算法可以用来做什么，只要稍加更改，我们就可以得到另外一个功能，只需要仅仅几行代码的修改！ 还记得上篇文章二叉树的分类么？今天我们要来说三种树的分类：完全二叉树、平衡二叉树和搜索二叉树！
这里的根，指的是每个分叉子树（左右子树的根节点）根节点，并不只是最开始头顶的根节点，需要灵活思考理解，建议画图理解！！
ps: 所谓的前序、中序、后续，就是对根节点而言的，左右的遍历顺序不变，前序就是根节点最先遍历，然后左右；中序就是把根节点放在中间遍历；后序则是把根节点放在最后遍历。
前面两篇博客介绍了线性表的顺序存储与链式存储以及对应的操作，并且还聊了栈与队列的相关内容。本篇博客我们就继续聊数据结构的相关东西，并且所涉及的相关Demo依然使用面向对象语言Swift来表示。本篇博客我们就来介绍树结构的一种：二叉树。在之前的博客中我们简单的聊了一点树的东西，树结构的特点是除头节点以外的节点只有一个前驱，但是可以有一个或者多个后继。而二叉树的特点是除头结点外的其他节点只有一个前驱，节点的后继不能超过2个。 本篇博客，我们只对二叉树进行讨论。在本篇博客中，我们对二叉树进行创建，然后进行各种遍历
结果： 先序遍历： [1, 2, 4, 5, 3, 6, 7] 中序遍历： [4, 2, 5, 1, 6, 3, 7] 后序遍历： [4, 5, 2, 6, 7, 3, 1] 层次遍历： [[1], [2, 3], [4, 5, 6, 7]]
1 二叉树遍历 树的遍历（也称为树的搜索）是图的遍历的一种，指的是按照某种规则，不重复地访问某种树的所有节点的过程。具体的访问操作可能是检查节点的值、更新节点的值等。不同的遍历方式，其访问节点的顺序
二叉树是一种非常重要的数据结构，很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树，有深度遍历和广度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历方法，广度遍历即我们平常所说的层次遍历。因为树的定义本身就是递归定义，因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁，而对于广度遍历来说，需要其他数据结构的支撑，比如堆了。所以，对于一段代码来说，可读性有时候要比代码本身的效率要重要的多。
输入数据有多组，输入T，代表有T组测试数据。每组数据有两个长度小于50的字符串，第一个字符串为前序遍历，第二个为中序遍历。
后续代码用 java 实现，但涉及到的数据结构、算法是通用的，希望大家不要被开发语言所禁锢
本期的 DFS 与 BFS 搜索算法，我将围绕二叉树来讲解，所以在了解什么是 BFS 与 DFS 之前，我们先来回顾一下二叉树 的基本概念
森林由三部分构成：森林中第一个树的根结点+森林中第一颗树的根结点的子树森林+森林中除去第一棵树而由其它树构成的森林。按照森林和树相互递归的定义，我们可以推出森林的两种遍历方（这两种遍历方法也是递归定义）。
本文重点在于复习并总结 二叉树每种遍历方式的递归与迭代实现，图片和示例代码均来自《邓俊辉-数据结构》。
我们上篇博文中 Algorithms_二叉树的前序遍历、中序遍历、后续遍历(深度优先） ，本质上是深度优先。 为什么这么说呢？ 我们来看下
二叉树的前序、中序和后序序列中的任何一个都不能唯一确定一棵二叉树，二叉树的构建主要有两大方法。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal
自知技术有限，不过凭借着对编程的喜爱与兴趣，坚持发表一些文章，或在大神眼中，确实微不足道，也或许能给一些朋友一些启发，由于个人技术的不足，或许文章中会出现一些不足或错误之处，非常感谢大家能不吝指出，坚持写作大半年了，虽说没有什么显著的成就，但是一篇篇文章也给了我满满的记忆，作为一名普通本科的在校学生，每天坚持写一些东西，去做图，去写代码，去看一些书籍，找一些资料，帮助自己理解，再想想如何用自己的语言总结，归纳一下。技术的局限，有时候总会遇到一些盲区，写出来的文章，总是过于叙事化，理论化，缺乏实际经验，本地所模拟的一些例子，可能并不是很合理，也没有那么使用，但我也在尽量的弥补与实际开发应用的距离，总而言之，感谢各位支持，也感谢帮助过我的一个人。
这篇博客,我们将使用Java. 利用链表作为底层的数据结构,来实现重要的数据结构: 二叉树.
所谓二叉树的遍历，是指按照某条搜索路径访问树中的每个结点，使得每个几点均被访问一次，而且仅被访问一次。
说到树的四种遍历方式，可能大家第一时间都会想到它的四种遍历方式，并快速说了它的特点。
转载自：python实现二叉树和它的七种遍历 Summary 递归实现先序遍历、中序遍历、后序遍历 堆栈实现先序遍历、中序遍历、后序遍历 队列实现层次遍历 Code #coding=utf-8 cl
https://leetcode-cn.com/problems/find-bottom-left-tree-value/solution/shen-du-you-xian-sou-suo-he-yan-du-you-x-9il1/ 给定一个二叉树的 根节点 root，请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值
深度优先遍历：对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个结点只能访问一次。要特别注意的是，二叉树的深度优先遍历比较特殊，可以细分为先序遍历、中序遍历、后序遍历。具体说明如下：
上篇博文主要介绍的是数据结构的线性结构，我们这篇博文介绍非线性结构—树与二叉树，我先介绍树的一些基本概念，树的遍历，再介绍二叉树相关概念和特性，以及二叉树的遍历，最后再树与二叉树的对比，总结。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal
树是计算机科学中经常用到的一种非线性数据结构，以分层的形式存储数据。二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子树，通常子树被称作“左子树”和“右子树”。
对二叉树进行遍历(traversal)是指依次对树中每个节点进行访问，在遍历的过程中实现需要的业务。
输入数据有多组，第一行是一个整数t (t<1000)，代表有t组测试数据。每组包括两个长度小于50 的字符串，第一个字符串表示二叉树的先序遍历序列，第二个字符串表示二叉树的中序遍历序列。
#include #include #include #include typedef struct BiTNode {//二叉树结点 char data; //数据 struct BiTNode* lchild, * rchild; //左右孩子指针 } BiTNode, * BiTree; int nn = 0; int CreateBiTree(BiTree* T) {//按先序序列创建二叉树 char data; sc
二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构，常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树是链式存储结构，用的是二叉链，本质上是链表。二叉树通常以结构体的形式定义，如下，结构体内容包括三部分：本节点所存储的值、左孩子节点的指针、右孩子节点的指针。
若一个结点有子树，那么该结点称为子树根的“双亲”，子树的根称为该结点的“孩子”。有相同双亲的结点互为“兄弟”。一个结点的所有子树上的任何结点都是该结点的后裔。从根结点到某个结点的路径上的所有结点都是该结点的祖先。
树是数据结构中的重中之重，尤其以各类二叉树为学习的难点。一直以来，对于树的掌握都是模棱两可的状态，现在希望通过写一个关于二叉树的专题系列。在学习与总结的同时更加深入的了解掌握二叉树。本系列文章将着重介绍一般二叉树、完全二叉树、满二叉树、线索二叉树、霍夫曼树、二叉排序树、平衡二叉树、红黑树、B树。，通过系列的学习做到心中有“树”。
https://github.com/Coxhuang/binary-tree-traversal
前序遍历的方式，也就是对每一棵子树，按照根节点、左子树、右子树的顺序进行访问，也就是根-左-右的访问顺序。因为每一棵非空子树，又可拆分为根节点、左子树和右子树，所以可以按照根-左-右的方式，递归访问每棵子树。
官方概念：二叉树是n(n≥0)个元素的有限集合，该集合或者为空，或者由一个根及两棵互不相交的左子树和右子树组成，其中左子树和右子树也均为二叉树。二叉树的任一结点都有两棵子树（它们中的任何一个都可以是空子树），并且这两棵子树之间有次序关系，交换位置就成为一棵不同的二叉树。
在二叉树的前序遍历序列中，第一个数字总是树的根结点的值。但在中序遍历序列中，根结点的值在序列的中间，左子树的结点的值位于根结点的值的左边，而右子树的结点的值位于根结点的值的右边。因此我们需要扫描中序遍历序列，才能找到根结点的值。
然后是二叉搜索树的类，继承自BinaryTree ，实现了insert方法，新增了搜索的方法：
由于本人的码云太多太乱了，于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
教科书式遍历在数据结构书中有，前中后代码有点差距，前序和中序比较容易理解，后序相对复杂一点，代码风格不统一。
二叉树是一种数据结构，由节点（node）组成，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点（left child）和右子节点（right child）。一个节点也可以没有子节点，这时该节点就是叶子节点（leaf node）。
队满的条件：(tail+1)%size =head。（因为为了区分队空 和 队满，留一个位置不让存储）
树 树一种抽象类型数据，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。特点： 每个节点有0个或者多个子节点 没有父节点的节点称之为根节点 每个非根节点有且只有一个根节点 术语 节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度：最大的节点的度称之为数的度 叶结点或终端节点：度为零的节点 父节点：含有子节点的节点上级 子节点：一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点 节点的层次：根节点为第一层，其子节点为第二层，类推 树的高度或者
二叉树是我们常见的数据结构之一，在学习二叉树之前我们需要知道什么是树，什么是二叉树，本篇主要讲述了二叉树，以及二叉树的遍历。
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