c 打印二叉树_二叉树遍历（非递归和递归实现）

2019/12/20—字节的面试官这么和蔼，对我这么友善，我还连非递归实现这种基础题都做不上来，真是活该吃土诶。狠狠地记下一笔。

本文介绍二叉树的前序、中序、后序遍历的递归和非递归算法（python代码）。

一、预备工作

概念温习

前序遍历：根节点 -- 左节点 -- 右节点
中序遍历：左节点 -- 根节点 -- 右节点
后序遍历：左节点 -- 右节点 -- 根节点
实际上就是根节点的前中后序

节点类

class Node(object):"""节点类"""def __init__(self, value=None, left=None, right=None):self.value = valueself.left = leftself.right = right

二、递归实现

递归实现很简单。直接递归完事。

# 先序打印二叉树（递归）
def preOrder(node):if not node:return Noneprint(node.value)preOrder(node.left)preOrder(node.right)# 中序打印二叉树（递归）
def inOrder(node):if not node:return NoneinOrder(node.left)print(node.value)inOrder(node.right)# 后序打印二叉树（递归）
def postOrder(node):if not node:return NonepostOrder(node.left)postOrder(node.right)print(node.value)

三、非递归实现

非递归的实现主要借助：栈+循环。栈用来存储遍历时进行操作的结点，循环用来代替递归（通常递归的替代方式都是用循环）

前序遍历

def

中序遍历

中序遍历和前序遍历大体一样，只需要把输出的位置output.append调整下即可

def inOrder(node):stack = []output = []while node or stack:while node:stack.append(node)node = node.lefttem = stack.pop()output.append(tem.value)   # 中序遍历在左节点为空时输出根节点node = tem.rightreturn output

后序遍历

后序遍历较前两者都不同，因为后序遍历在遍历左节点后就需要遍历右节点，最后再输出根节点，在栈中，每次回退后还需检查右节点，不能直接将根节点出栈。

这里的思路是利用两个栈stack和stack2，stack将每次需要遍历的结点按"左-右-根（此时的右便是下一个出栈的根结点）"的顺序入栈结点，stack2反过来按照"根-右-左“的顺序存储stack出栈的结点

这样最后得到的stack2便是按照"根-右-左"的遍历顺序存储的。将其所有元素出栈或者将其逆置，便得到我们想要的后序遍历：左-右-根。

def postOrder(node):if not node:           # 不能放在循环中判断，因为len([None])=1return []stack = [node]stack2 = []while len(stack) > 0:node = stack.pop()stack2.append(node.value)if node.left:stack.append(node.left)if node.right:stack.append(node.right)return stack2[::-1]

四、不能实践的理论都是耍流氓

我们来测试下。随便举个栗子。建立如下所示的二叉树：

创建节点树代码：

class Node(object):"""节点类"""def __init__(self, value=None, left=None, right=None):self.value = valueself.left = leftself.right = rightg = Node(7)
f = Node(6)
e = Node(5,None,g)
d = Node(4)
c = Node(3,e,f)
b = Node(2,d)
a = Node(1,b,c)

验证：

print(preOrder(a))
print(inOrder(a))
print(postOrder(a))输出：
......
[1, 2, 4, 3, 5, 7, 6]
[4, 2, 1, 5, 7, 3, 6]
[4, 2, 7, 5, 6, 3, 1]Process finished with exit code 0

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