二叉树遍历（Traversing binary tree）是指从根节点触发，按照某种次序依次访问二叉树中所有的结点，使得每个结点被依次访问且仅仅被访问一次。
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之前二叉树的文章，总有读者留言说看不出解法应该用前序中序还是后序，其实原因是你对前中后序的理解还不到位，这里我简单解释一下。
不知道你有没有这种困惑，虽然刷了很多算法题，当我去面试的时候，面试官让你手写一个算法，可能你对此算法很熟悉，知道实现思路，但是总是不知道该在什么地方写，而且很多边界条件想不全面，一紧张，代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题，思路也不知道从何寻找，那么这篇文章就主要为你解决这几个问题。
如果一棵树只有一个节点，那么它的深度是1.如果根节点只有左子树，那深度是其左子树的深度+1，同样的只有右子树的话，深度是其右子树深度+1，如果既有左子树又有右子树，取两个子树的深度最大值+1即可。用递归很容易实现。
二叉树链式结构的简单实现： 此处为了快速创建一棵二叉树，只是简单创建每一个节点然后把它们连接起来；
主要是对递归不成体系，没有方法论，每次写递归算法 ，都是靠玄学来写代码，代码能不能编过都靠运气。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将带来的是二叉树的相关知识，知识提纲如图所示。
2. 利用while循环，在中序遍历中找到与 preorder[i] 对应的 节点rooti
导读： 分类：技术干货 题目：二叉树的遍历和重建 一起重温《剑指offer》，再也不怕手写算法啦！ 二叉树简介 基本结构： function TreeNode(x) { this.val = x; this.left = null; this.right = null; } 二叉树的前序、中序、后序遍历的定义： 前序遍历：对任一子树，先访问跟，然后遍历其左子树，最后遍历其右子树； 中序遍历：对任一子树，先遍历其左子树，然后访问根，最后遍历其右子树； 后序遍历：对任一子树，先遍历其左子
二叉树的遍历指的是从根节点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有节点，使得每个节点被访问一次且仅被访问一次。
今天的刷的题目是关于树结构的。为了更好的解题，我们先来了解一下前序遍历、中序遍历和后续遍历。前序遍历：就是从根节点-->左节点-->右节点 就是先从找根节点，然后找左节点。如果左节点上还有子节点，就接着找自己点的根节点，左节点，左节点这样。如下图，数字的顺序就是前序遍历的顺序。
访问的顺序为 ： 1、2、3、NULL、NULL 、NULL、4、5、NULL 、NULL、6、NULL、NULL 。
二叉树是一种数据结构，并且拥有种类复杂的分支，本文作为入门篇，只介绍一些基本二叉树的题型，像二叉搜索树等等不在此篇介绍。
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二叉树的遍历：是指从根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问一次且仅被访问一次。
前面,我们在"树的概念"一文中已经介绍过了二叉树的基本概念,二叉树较于线性表(顺序表和链表等),难度有一定提升,主要是要熟练掌握递归,很多有关"二叉树"的操作都需要使用递归算法.
给你二叉树的根节点 root ，请你采用前序遍历的方式，将二叉树转化为一个由括号和整数组成的字符串，返回构造出的字符串。
最近也是在准备笔试，由于没有系统的学过数据结构，所以每次在考到二叉树的遍历的时候都是直接跪，次数多了也就怒了，前些天也是准备论文没时间整这些，现在提交了，算是稍微轻松点了，所以花了半天的时间来学了下二叉树。现在记下来，以便后序查阅。
不知道多久以前的上期介绍了一种比较广泛的树，儿子兄弟表示法的普通树。这种树实际上也是一种二叉树，但是由于它在概念上并不是二叉的，所以决定先来介绍这种树。而如今，儿子兄弟表示法的树已经讲完了，现在来理解更为实用且实际上更为简单的二叉树想必会更加容易了。
< 2 > 或者是由一个根节点加上最多两棵分别称为左子树和右子树的二叉树组成。（左右子树可为空）
这种方法呢我们就不实现具体的代码了，有兴趣大家可以自己写一下，接下来看另一种思路。
前序遍历（中左右）：5 4 1 2 6 7 8 中序遍历（左中右）：1 4 2 5 7 6 8 后序遍历（左右中）：1 2 4 7 8 6 5
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在理解树的基本概念和结构后接下来我们学习最常用的一种树——二叉树，如下图所示：
输入一棵二叉树和一个整数，打印出二叉树中节点值的和为输出整数的所有路径。从树的根节点开始往下一直到叶子节点所经过的节点形成一条路径。
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）。
简单来说，结点的值都要相同。那我们可以去判断当前结点的值和左孩子的值相不相同，再去判断当前结点的值和右孩子的值相不相同。只要出现不同，那我们直接返回错误。再去递归左右孩子，直到结束。
如果要写出非递归的遍历算法，无论用哪种遍历方法，根据《再不会“降维打击”你就Out了！》《神力加身！动态编程》《史上最猛之递归屠龙奥义》三篇文章中讲到的知识和技巧，都要借助堆栈来记忆“历史路径”以用于回溯。此方法是经典做法，但同时也有两个显著弊端：
从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组，看右面的示意图。
首先我们要知道，三种不同遍历方式的过程。看下图很容易理解，并且不容易忘。 前序遍历：根 左 右 中序遍历：左 根 右 后序遍历：左 右 根
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。
先看一个问题，将数列{1,3,6,8,10,14}构成一颗二叉树。看到下图这个颗树能知道它是一颗完全二叉树。其中存在一个问题，它的一些指针是没有充分的利用。例如：8，10，14，6在一定程度上浪费了指针。
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
有了这些基础后，我们再来看生成二叉树的另一种实现方法，使用链式存储生成二叉树。要生成的二叉树如下图1所示。
主要是对递归不成体系，没有方法论，「每次写递归算法 ，都是靠玄学来写代码」，代码能不能编过都靠运气。
1.利用递归的原理,只不过在原来打印结点的地方,改成了生成结点,给结点赋值的操作 if(ch=='#'){*T=NULL;}else{malloc();(*T)->data=ch;createFunc((*T)->lchild);createFunc((*T)->rchild);}
在学习二叉树的基本操作前，需先要创建一棵二叉树，然后才能学习其相关的基本操作。由于现在大家对二叉树结构掌握还不够深入，且为了方便后面的介绍，此处手动快速创建一棵简单的二叉树，快速进入二叉树操作学习，等二叉树结构了解的差不多时，我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。 基于二叉树的链式结构，于是可以先malloc动态开辟出二叉树的每个节点并初始化，然后通过节点中的指针struct BinaryTreeNode* left（指向左树）和struct BinaryTreeNode* right（指向右树），将各个节点连接起来，最后大致模拟出了一棵二叉树，代码如下：
看官，不要生气，我没有骂你也没有鄙视你的意思，今天就是想单纯的给大伙分享一下树的相关知识，但是我还是想说作为一名程序员，自己心里有没有点树？你会没点数吗？言归正传，树是我们常用的数据结构之一，树的种类很多有二叉树、二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树等等，我们今天就来聊聊二叉树相关的树。
遍历一棵二叉树，主要分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式，不同的方式输出的顺序不同：
二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。简言之，二叉树是数据结构中非常重要的东西，在很多OJ试题和笔试题中，都会出现它的影子；至于高阶数据结构中的各种树，比如二叉搜索树、AVL树、红黑树、B树等都是基于二叉树的高阶树。总之，现在把普通二叉树学好了，对以后的学习是十分有帮助的。
我们在栈与队列：匹配问题都是栈的强项中提到了，「递归的实现就是：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中」，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。
我们首先来看，什么是“树”？再完备的定义，都没有图直观。所以我在图中画了几棵“树”。你来看看，这些“树”都有什么特征？
在前序遍历中，我们首先访问根节点，然后是左子树，最后是右子树。 对于上述树的前序遍历，遍历顺序将是：
在学习树结构之前, 我们首先来复习一下线性存储结构的两种方式: 线性存储(包括数组)和链式存储
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。
树是一种非常重要的非线性结构，本身具有递归的性质(在其后的编程中体现的淋漓尽致)。
了解过二叉树就应该知道，二叉树存在三种遍历方法：前序遍历（根→左→右）、中序遍历（左→根→右）、后续遍历（左→右→根）。
广义表表示 ：L = (A (B (C, D), E ( , F) ) ) 可以得出
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