小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
上次用python代码实现了二叉树，这次将会实现二叉树的几种遍历方法，来更好的解析二叉树的结构特点。分别是一种广度遍历(上篇博客已经提到)，和三种深度遍历方法：先序遍历，中序遍历，后序遍历。
树的重建（Tree Reconstruction）是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。在本文中，我们将讨论树的重建问题以及常见的重建算法，包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉树，以及层序遍历序列重建二叉树。我们将提供Python代码实现，并详细说明每个算法的原理和步骤。
二叉树遍历是指按照一定的次序访问二叉树中所有的结点，并且每个结点仅被访问一次的过程。通过遍历得到二叉树中某种结点的线性序列，即将非线性结构线性化，这里“访问”的含义可以很多，例如输出结点值或对结点值实施某种运算等。二叉树遍历是最基本的运算，是二叉树中所有其他运算的基础。而本次周博客将针对于二叉树遍历的算法展开讨论，便于更好地理解其算法。
二叉树的深度优先遍历有三种方式，分别叫做先序遍历(preorder)、中序遍历(inorder)和后序遍历(postorder)，它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同。
学过数据结构的同学一定对树这种数据结构非常熟悉了，树是一种非常高效的非线性存储结构，学好树对理解一些复杂的算法非常有帮助。树有以下内容需要掌握：
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。
这个抽象类中的方法必须在子类中实现才能调用，不然会产生NotImplementedError(‘must be implemented by subclass’)的异常
我们针对Python中二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历的问题，运用书上相应的基础知识，通过代码运行成功证明该方法是有效的，二叉树的遍历的应用非常广泛，希望通过未来的学习我们能写出更多长的、复杂的代码和程序。
给定一个有 N 个节点的二叉树，每个节点都有一个不同于其他节点且处于 {1, …, N} 中的值。
学习了二叉树有关的知识之后，我应该如何用python知识，利用二叉链创建一个二叉树呢？
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
二叉树的两种遍历是数据结构的经典考察题目, 广度遍历考察队列结构, 深度遍历考察递归 二叉树 深度优先 先序遍历(父, 左子, 右子) 0, 1, 3, 7, 8, 4, 9, 2,
二叉树有三种遍历方式：先序遍历，中序遍历，后续遍历 即：先中后指的是访问根节点的顺序 eg:先序 根左右 中序 左根右 后序 左右根
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
作为一个资深 Pythonist，我一向是使用 Python 来实现各种算法题目的。Python 本身也提供了一些不错的语言特性、内置函数和标准库来更高效简洁的编写各类算法的代码实现。
二叉树镜像：二叉树所有非叶子结点且同时存在左右子结点，将其左右子结点互换位置则得到其镜像的二叉树，如果只存在一个子结点则不互换。那么该如何用python代码实现二叉树的镜像转换？
树型结构是一类重要的非线性数据结构，其中以树和二叉树最为常用，是以分支关系定义的层次结构。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构；在计算机领域中也有广泛应用，如在编译程序中，可用树来表示源程序的语法结构；在数据库系统中，树型结构也是信息的重要组织形式之一；在机器学习中，决策树，随机森林，GBDT等是常见的树模型
https://github.com/Coxhuang/binary-tree-traversal
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建该二叉树。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。
在python中，序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式字符串解码为python数据对象。
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到，本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例，知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次，如下图：发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级，而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320，内容又在话
我们知道，二叉树有三种不同的遍历方式：先序遍历，中序遍历和后序遍历。这三种遍历方式本质上是根据根节点的位置来命名的。根节点在前面，就是先序遍历；根节点在中间，就是中序遍历；根节点在最后，就是后续遍历。
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)。
中序里面，根节点C的左边是E，所以E是C的左子树，C的右边是E，所以E是C的右子树
若树 B 是树 A 的子结构，则子结构的根节点可能为树 A 的任意一个节点。因此，判断树 B 是否是树 A 的子结构，需完成以下两步工作：
给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。
节点 父节点 子节点 子孙 祖先 堂兄弟 深度：从根节点到最底层节点的层数。（根节点是第一层） 叶子节点：没有子节点的节点 非终端节点：实际就是非叶子节点 度:子结点的个数
从实现的角度考虑，深度优先遍历可以采用递归，而广度优先就需要借助于先进先出的数据结构来实现了。
1.已知先序遍历，中序遍历序列，能够创建出一棵唯一的二叉树，可以得出二叉树的后序遍历；
记住两点： 先序/后序遍历可以确定根节点。 中序遍历可以确定左子树和右子树。 做这种题就是，反复来回这两点
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！！
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）。
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
然后就是一直递归下去，在访问到节点的时候，可以进行节点的相关处理，比如说简单的访问节点值
先序遍历可以想象成，小仙儿从树根开始绕着整棵树的外围转一圈，经过结点的顺序就是先序遍历的顺序 先序遍历结果：ABDHIEJCFKG
构造二叉树，遍历二叉树，先序+中序构造二叉树后序遍历，中序+后序构造二叉树先序遍历。
对于二叉树先序，中序，后序遍历，其递归版本都非常相似，唯一区别就是打印的时机。因此根据打印时机分为先序，中序，后序。
树（Tree）是n（n≥0）个结点的有限集，它或为空树（n=0）；或为非空树，对于非空树T：
分治是一种将大问题分解成相同任务的小问题的方法，常见的分治思想之一就是归并排序(mergeSort)
二叉树是由n个结点的有限集合，该集合或者为空集，或者由一个根节点和两颗互不相交的、分别称为根节点的左子树和右子树的二叉树组成。
之前已经介绍了二叉树的四种遍历(如果不熟悉请戳我)，下面介绍一些二叉树的建立方式。首先需要明确的是，由于二叉树的定义是递归的，所以用递归的思想建立二叉树是很自然的想法。 1. 交互式问答方式 这种方式是最直接的方式，就是先询问用户根节点是谁，然后每次都询问用户某个节点的左孩子是谁，右孩子是谁。代码如下(其中字符'#'代表空节点)： #include <cstdio> #include <cstdlib> using namespace std; typedef struct BTNode *Positi
中序遍历就像在无风的情况下，太阳直射，将所有的结点投影到地上。顺序为左子树、根、右子树。如图 所示。图中的二叉树，其先序序列投影如图所示。中序遍历序列为：DBEAFGC。
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。
结点的度（Degree）：结点的子树个数； 树的度：树的所有结点中最大的度数； 叶结点（Leaf）：度为0的结点； 父结点（Parent）：有子树的结点是其子树的根节点的父结点； 子结点/孩子结点（Child）：若A结点是B结点的父结点，则称B结点是A结点的子结点； 兄弟结点（Sibling）：具有同一个父结点的各结点彼此是兄弟结点； 路径和路径长度：从结点n1到nk的路径为一个结点序列n1，n2，…，nk。ni是ni+1的父结点。路径所包含边的个数为路径的长度； 祖先结点（Ancestor）：沿树根到某一结点路径上的所有结点都是这个结点的祖先结点； 子孙结点（Descendant）：某一结点的子树中的所有结点是这个结点的子孙； 结点的层次（Level）：规定根结点在1层，其他任一结点的层数是其父结点的层数加1； 树的深度（Depth）：树中所有结点中的最大层次是这棵树的深度；
只有珍惜自己是小兵的日子，才能成为如将军般运筹帷幄之中,决胜千里之外------------前言
递归方式 先根据先序遍历确认根节点，然后找出根节点在中序遍历的位置，从而确定左子树的长度和右子树的长度，对应到先序遍历中也能找出对应的左子树和右子树， 分别递归左子树和右子树，重复上面步骤。
中序遍历是指中序遍历根结点的左子树，然后访问根结点，在中序遍历右子树（左子树为空或者已经遍历才能访问根）
Good judgment comes from experience, and a lot of that comes from bad judgment.
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