当使用顺序遍历访问所有节点时，为什么镜像树不起作用？

镜像树（Mirror Tree）是指一棵树的左右子树互相交换了位置，形成了一棵新的树。在顺序遍历（如前序遍历、中序遍历、后序遍历）中，镜像树的行为与原树不同，这是因为遍历算法依赖于树的结构。

基础概念

镜像树：一棵树的左右子树互相交换位置。
顺序遍历：
- 前序遍历：根节点 -> 左子树 -> 右子树
- 中序遍历：左子树 -> 根节点 -> 右子树
- 后序遍历：左子树 -> 右子树 -> 根节点

为什么镜像树在顺序遍历中不起作用？

当一棵树被镜像化后，其左右子树的位置发生了交换。这意味着在遍历过程中，原本应该先访问的左子树变成了右子树，反之亦然。因此，遍历算法按照原树的结构设计的访问顺序不再适用。

示例分析

假设我们有以下二叉树：

其前序遍历结果为：1, 2, 4, 5, 3, 6, 7。

如果将这棵树镜像化，得到：

其前序遍历结果变为：1, 3, 7, 6, 2, 5, 4。

解决方法

如果需要在镜像树上进行顺序遍历，可以考虑以下方法：

修改遍历算法：根据镜像树的结构调整遍历顺序。
恢复原树结构：在遍历前将镜像树恢复为原树结构，遍历后再镜像化。

示例代码（Python）

以下是一个简单的示例，展示如何在镜像树上进行前序遍历：

class TreeNode:
    def __init__(self, value=0, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right

def pre_order_traversal(root):
    if root:
        print(root.value, end=' ')
        pre_order_traversal(root.left)
        pre_order_traversal(root.right)

# 创建原树
original_tree = TreeNode(1, TreeNode(2, TreeNode(4), TreeNode(5)), TreeNode(3, TreeNode(6), TreeNode(7)))

# 镜像化树
def mirror_tree(root):
    if root:
        root.left, root.right = root.right, root.left
        mirror_tree(root.left)
        mirror_tree(root.right)

# 镜像化原树
mirrored_tree = original_tree
mirror_tree(mirrored_tree)

# 在镜像树上进行前序遍历
print("镜像树的前序遍历结果：")
pre_order_traversal(mirrored_tree)