，netty，postgresql 这次就来整合下 树的遍历 没什么难的看了一上午，看完发现，真说出来我的理解，也不是你们的理解方式，所以这篇全代码好了。...递归很好理解就是非递归...debug几次，细心点就好了 ps. 广度遍历叫层次遍历，一层一层的来就简单了。...前序遍历，中序遍历，后序遍历的区别就是根在前（根左右），根在中（左根右），根在后（左右根） 在最后补全所有源码 二 广度优先遍历 层次遍历 //广度优先遍历 层次遍历 public...subTree.leftChild); visted(subTree); inOrder(subTree.rightChild); } } //中序遍历的非递归实现...node = stack.pop(); node = node.rightChild; } } } //中序遍历的非递归实现
树使用递归遍历非常方便，如果将代码拉伸开来，我们能否是否非递归代码来实现呢？当然是可以的，我们只要把递归的循环步骤修改为while就可以了。...（结点访问完毕），根据栈顶指示回退，访问栈顶元素，并访问右子树，重复步骤1 如果栈为空，表示遍历结束。...TirTNode* findLeft(TirTNode* tree, std::stack& st) { if (nullptr == tree) return nullptr; // 持续遍历...= pLeft->rightChild) { // 如果有，则遍历这个树下最深的左子树 pLeft = findLeft(pLeft->rightChild, st); } else //如果节点没有右子树...st.empty()) { // 访问栈顶元素 pLeft = st.top(); // 弹出 st.pop(); } else { // 遍历完成 return; } } } } 调用时，只需给 myTreeOrder
先序非递归遍历二叉树，中序非递归遍历二叉树，后序非递归遍历二叉树及双栈法。...先序非递归遍历二叉树 先序非递归遍历比较简单，感觉与DFS类似，根据先序遍历的规则根左右，先将根节点压入栈，然后遍历左子树，再遍历左子树的左子树，一头走到NULL，把每次遍历的左子树的根节点依次入栈并把当前结点数据打印出来...//7 4 2 8 9 5 6 3 1 // 后序 中序非递归遍历二叉树 仔细看代码你会发现，先序遍历和中序遍历代码差不多，关键在于打印节点数据的位置不一样。...中序和先序遍历一样，从左子树一直走到NULL，当前结点为NULL时，开始从栈中弹出栈顶元素，并把栈顶元素的数据打印出来，然后遍历右结点，因为当前结点是叶节点，没有右孩子，所以再把栈顶元素弹出，并打印出来...单栈法 后序非递归遍历和先序中序非递归开始类似，先将左子树的左孩子的的左孩子的….每个节点压入栈。
#include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <algorithm> ...
二叉树的遍历 二叉树的前序遍历 访问根结点，先序遍历左子树，先序遍历右子树 遍历基本步骤为先根结点，然后左子树，然后右子树， 需要注意的是这个遍历需要类似于递归，在访问完A以后，需要去访问B，这时，需要把...B当做一个根结点，下一次应该去访问D而不是C，只到访问到G即叶子节点以后才会递归的往回访问，所有节点都可以看作为父节点，叶子节点可以看做两个孩子为空的父节点 二叉树的中序遍历 中序遍历左子树，访问根结点...，中序遍历右子树 二叉树的后续遍历 后续遍历左子树，后续遍历右子树，访问根结点。...、中、后遍历（递归遍历） 存储结构 class Node { public Node left; public Node right; public String data;...System.out.print(node.data); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } 二叉树的中序遍历
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，有前序、中序以及后序三种遍历方法。...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。而对于树的遍历若采用非递归的方法，就要采用栈去模拟实现。...在三种遍历中， 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现，非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历 前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 ... 中序遍历按照“左孩子-根结点-右孩子”的顺序进行访问。 ... 后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。
> //二叉树的递归遍历 struct BinaryNode { //数据域 char ch; //指针域 BinaryNode* lchild; //指向左孩子的指针 BinaryNode... //二叉树的递归遍历 struct BinaryNode { //数据域 char ch; //指针域 BinaryNode* lchild; //指向左孩子的指针 BinaryNode...* rchild; //指向右孩子的指针 }; //递归遍历:传入根结点指针 void recursion(BinaryNode* root) { //中序遍历 if (root == NULL)... //二叉树的递归遍历 struct BinaryNode { //数据域 char ch; //指针域 BinaryNode* lchild; //指向左孩子的指针 BinaryNode...* rchild; //指向右孩子的指针 }; //递归遍历:传入根结点指针 void recursion(BinaryNode* root) { //中序遍历 if (root == NULL)
特点1 虽然是从root开始，但是 严重依赖从下到上的反馈的数据 ，例如求tree的高度 题目1 最近公共祖先（LCA） 给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。...百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”...Balanced Binary Tree 依赖下面反馈 合并在一起 特点2 从上到下，依赖当前root节点判断 1 翻转等价二叉树 我们可以为二叉树 T 定义一个翻转操作，如下所示：选择任意节点，然后交换它的左子树和右子树...只要经过一定次数的翻转操作后，能使 X 等于 Y，我们就称二叉树 X 翻转等价于二叉树 Y。 编写一个判断两个二叉树是否是翻转等价的函数。...这些树由根节点 root1 和 root2 给出 选择任意节点，然后交换它的左子树和右子树 左子树和右子树是否继续交换呢？ 是否选择了任意节点？
从根遍历到叶 2. 从叶遍历到根 3. ...确定叶子节点、分支节点和根节点 （1）使用相关子查询 （2）更高效的写法（一次外连接） ---- 表数据： mysql> select * from t1; +------+------+ | id...从根遍历到叶 mysql> with recursive x (sid,id,pid) -> as ( -> select cast(id as char(100)),...从叶遍历到根 mysql> with recursive x (sid,id,pid) -> as ( -> select cast(id as char(100...1 | 0 | 0 | +------+---------+-----------+---------+ 14 rows in set (0.00 sec) （2）更高效的写法
对于一种数据结构而言，遍历是常见操作。二叉树是一种基本的数据结构，是一种每个节点的儿子数目都不多于2的树。...由于树可以通过递归来定义，所以树的常见操作用递归实现常常是方便清晰的。...中序遍历 中序遍历的遍历路径与先序遍历完全一样。其实现的思路也与先序遍历非常相似。...： 试设计一个非递归算法，按中根顺序遍历非线索二叉树，但不得用任何辅助栈。...故我们需要按照根节点-右儿子-左儿子的顺序遍历树，而我们已经知道先序遍历的顺序是根节点-左儿子-右儿子，故只需将先序遍历的左右调换并把访问方式打印改为压入另一个栈即可。最后一起打印栈中的元素。
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，有前序、中序以及后序三种遍历方法。...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。而对于树的遍历若采用非递归的方法，就要采用栈去模拟实现。...在三种遍历中， 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现，非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历 前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 ... 后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。...若存在，则由x带回完整值并返回真，否则返回假 该算法类似于前序遍历，若树为空则返回false结束递归，若树根结点的值就等于x的值，则把结点值赋给x后返回true结束递归，否则先向左子树查找，若找到则返回
在每一个遍历算法中首先if Tree 为了防止树的左节点或右节点为空时（0代表为空）还去遍历 ，此时程序运行将会报错。 此为node5: ? 运行结果如下： ?
先序遍历：8 6 5 7 10 9 11 后序遍历：5 7 6 9 11 10 8 中序遍历：5 6 7 8 9 10 11 按层遍历：8 6 10 5 7 9 11 之字遍历：8 10 6 5 7 9...11 先序遍历 递归 public static void printBTPerRecursion(TreeNode root){ if (root!...node = stack.pop(); node = node.right; } } } 中序遍历...（） //非递归后序遍历 参考自https://blog.csdn.net/zhuqiuhui/article/details/51319165 public static void printBTBackUnrecursion...= null)queue.add(node1.right); } } 之字遍历 非递归（需要两个栈，两个栈交替装入每一层的结点，一个栈先装左节点再装右节点，另一个栈先装右节点再装左节点
，对其进行中序遍历后，会得到一个有序的列表，这是我们经常用到的一种数的结构 平衡二叉树：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树，并且满足二叉搜索树的规则...满二叉搜索树 二叉树的遍历 ? 二叉树的遍历有三种方式：先序遍历，中序遍历，后序遍历。思路很简单，这里面说的顺序的序是指每个子树根节点的遍历（打印）顺序。...递归版本（先、中、后序） 递归版的遍历算法很简单了，我们只需要改变打印次序就好了，也没有什么可讲的！...（先、中、后序） 首先我们要清楚，任何算法的递归版本都可以改成非递归版本，因为函数递归调用其实质就是压栈的过程，那么我们完全可以使用堆栈来模拟这个过程！...} } cout << endl; } 中序遍历： 中序时，我们首先去遍历二叉树的左分支，并将节点压入栈中，只到找到最左边的叶节点，接着弹出（并打印节点），并看其有没右分支，如果没有，栈再弹出一个节点
算法思想:每次把最左边的加到栈里,一直到没有左结点,从栈中取数据并打印,把右孩子当作头再遍历该子树 package com.algorithm.practice.tree.traversal;
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二叉树前序遍历 对于一种数据结构而言，我们最常见的就是遍历，那么关于二叉树我们该如何去遍历呢？ 请看大屏幕 。。。。...上图是一棵二叉树，前序遍历结果：1 2 4 5 3 6 咦，我想你可能会疑惑什么叫做前序遍历，其实很简单，就是按照 根 -》 左 -》 右 的方式去遍历二叉树。...首先让我们来看看如何递归的去前序遍历二叉树 注：在这里我特别强调一点，在我们二叉树中，如果采用递归的方式，大部分都采用的根左右的方式，即采用子问题的方式，即先处理跟节点，再处理左子树，再处理右子树的这样一种思想...前序递归遍历 /** * Definition for a binary tree node...那么接下来我们再看看非递归的方式 前序非递归遍历 /** * Definition for a binary tree node.
深度遍历 当我们对各种遍历有了概念上的了解之后，我们来看下具体实现 先序遍历 递归实现很简单，相信大家已经烂熟于心了 如果不用递归，我们怎么实现先序遍历？ ...我们知道，递归的时候，会保留现场信息（上下文），这是一个入栈的过程，只是由系统实现；当子递归完成之后，会出栈来到上层递归，这也是系统完成的 如果我们将入栈、出栈的过程控制在我们自己的代码中，那么就不需要递归了...，实现如下 中续遍历 递归实现 非递归实现 这个可能没那么好理解，结合具体的二叉树示例，脑中逐行模拟下代码执行，慢慢的就有感觉了 后续遍历 递归实现 非递归实现 ...用到了双栈，大家仔细揣摩下代码 深度优先遍历 指的就是先序遍历，前面已经实现过，这里就不再赘述 广度遍历 一层一层的遍历二叉树，如果未明确指明，都是从左至右遍历 广度遍历不满足递归的条件... 而如何正确的找到决策过程，没有答案，全凭个人的感觉，可以通过多练题来提高这种感觉 2、二叉树遍历是解决二叉树相关问题的基础，不同的遍历可以解决不同的问题 下一篇讲二叉树相关的具体案例
一.二叉树的非递归前序遍历 public static void preOrderUnRecur(TreeNode root){ if (root == null) return; Stack...= null){ stack.add(temp.left); } } } 二.二叉树的非递归中序遍历 image.png public static...System.out.print(temp.val+" "); root = temp.right; } } } 三.二叉树的非递归后序遍历...采用2个栈，这个与前序遍历类似，只不过是在该打印的时候，用一个栈将其存放起来，最后打印。
递归实现 先序 public void preOrder(){ preOrder(root); } private void preOrder(Node node){ if(node !...System.out.println(node.value); preOrder(node.left); preOrder(node.right); } } 中序...非递归 前序 public void preOrderNew(){ preOrderNew(root); } private void preOrderNew(Node node){ if...list.addFirst(temp.left); } System.out.println(temp.value); } } } 中序
二叉树的非递归遍历 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，有前序、中序以及后序三种遍历方法。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。而对于树的遍历若采用非递归的方法，就要采用栈去模拟实现。...在三种遍历中，前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现，非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历 前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。 ... 中序遍历按照“左孩子-根结点-右孩子”的顺序进行访问。 ... 后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。
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