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题目:二叉树的遍历

1. 题目描述

给定一个非负二叉树,其节点以数组(顺序存储/层序)的形式给出。请分别求出该二叉树的前序遍历中序遍历后序遍历序列。

2. 输入格式

  • 第一行:一个整数 N,表示节点的个数 (N < 100)。

  • 第二行:N 个整数,以空格分隔,代表二叉树节点的数值(按层序/数组顺序排列)。

3. 输出格式

共三行,每行输出一个遍历序列,数字之间用空格分隔:

  • 第一行:前序遍历 (Pre-order)

  • 第二行:中序遍历 (In-order)

  • 第三行:后序遍历 (Post-order)

4. 样例

输入:

7 4 2 6 1 3 5 7

输出:

4 2 1 3 6 5 7 1 2 3 4 5 6 7 1 3 2 5 7 6 4

5. 样例说明

根据输入数组[4, 2, 6, 1, 3, 5, 7]构建的二叉树结构如下:

4 / \ 2 6 / \ / \ 1 3 5 7
  • 前序 (根-左-右):4 -> 2 -> 1 -> 3 -> 6 -> 5 -> 7

  • 中序 (左-根-右):1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 -> 7

  • 后序 (左-右-根):1 -> 3 -> 2 -> 5 -> 7 -> 6 -> 4

6. 提示与约束

  • 节点数约束:N < 100。

  • 坑点提示:在使用递归或循环判断节点是否有孩子时,请务必注意不要访问超出数组边界的下标(即计算出的孩子下标必须小于 N)。

摘要

二叉树的遍历是数据结构的基础,也是算法面试中必考的核心知识点。本文将详细讲解如何利用 C++ 数组存储结构,通过递归(深度优先搜索,DFS)实现前序、中序、后序三种基本遍历。本文的核心在于揭示递归的设计原理:即如何通过调整三个核心操作的顺序来完成不同的遍历任务。

第一部分:数组存储与 DFS 基础

1. 二叉树的数组表示法

对于完全二叉树,数组是最简洁高效的存储方式。我们采用从索引 1 开始计数的约定:

  • 根节点位于索引 i=1。

  • 如果一个父节点位于索引 i,则:

    • 它的左子节点位于索引2i

    • 它的右子节点位于索引2i + 1

我们使用一个整型数组tre[300]来存储树的节点值,并约定值为0表示该位置没有节点(即空子树)。

2. 深度优先搜索 (DFS) 与递归

所有二叉树遍历本质上都是深度优先搜索。递归是实现 DFS 的最佳工具。

在树的遍历中,每一个递归函数调用,如first(root),都代表着一个子任务root为根节点的子树,完成特定的遍历。

第二部分:递归设计的核心 —— “定序”原理

设计递归遍历函数的关键在于,针对当前节点root,我们只需要关注三个核心动作的执行顺序

  1. 访问操作(根):输出当前节点的值 (cout << tre[root])。

  2. 递归左子树(左):调用func(root * 2)

  3. 递归右子树(右):调用func(root * 2 + 1)

通过调整“访问根节点”这一步在其余两个递归步骤中的位置,我们就能实现三种不同的遍历。

遍历名称动作定义顺序访问根节点操作 的位置
前序左 右第 1 位(最先执行)
中序第 2 位(夹在中间)
后序左 右第 3 位(最后执行)

第三部分:三种遍历的代码实现与解析

1. 前序遍历 (first):根 左 右

前序遍历是最直观的,因为它遵循“先处理自身”的原则。

void first(int root){ // 根:立即访问当前节点 cout<<tre[root]<<" "; if(tre[root*2]!=0) // 左:递归处理左子树 first(root*2); if(tre[root*2+1]!=0) // 右:递归处理右子树 first(root*2+1); }

逻辑总结:在进入子树之前,父节点就已经被输出了。

2. 中序遍历 (mid):左 根 右

中序遍历要求我们必须先穷尽左侧的分支,才能访问当前节点。

void mid(int root){ if(tre[root*2]!=0) // 左:递归处理左子树 (第一步) mid(root*2); // 根:在左右递归之间访问当前节点 (第二步) cout<<tre[root]<<" "; if(tre[root*2+1]!=0) // 右:递归处理右子树 (第三步) mid(root*2+1); }

逻辑总结:左子树的递归返回后,才执行cout语句,保证了左子节点总是排在父节点之前。

3. 后序遍历 (late):左 右 根

后序遍历用于处理需要先依赖子节点结果的场景(如释放内存、计算表达式)。它要求左右子树都处理完毕后,父节点才能进行最终操作。

void late(int root){ if(tre[root*2]!=0) // 左:递归处理左子树 late(root*2); if(tre[root*2+1]!=0) // 右:递归处理右子树 late(root*2+1); // 根:最后访问当前节点 cout<<tre[root]<<" "; }

逻辑总结:cout语句被放在函数的最后一行,确保了只有在左右两个递归调用彻底返回后,该节点的数值才会被输出。


完整代码

#include <iostream> using namespace std; int tre[300]; void first(int root){ cout<<tre[root]<<" ";//输出根 if(tre[root*2]!=0)//如果左节点存在,输出左节点,并以此为根节点继续递归下去。执行完最后一层的左叶子节点后就回到它根节点,去输出右叶子节点 first(root*2); if(tre[root*2+1]!=0)//执行完最后一层的左叶子节点后就回到它根节点,去输出右叶子节点 first(root*2+1); } void mid(int root){ if(tre[root*2]!=0)//如果左儿子节点存在,就继续递归 mid(root*2); cout<<tre[root]<<" ";//递归到最后一层的不存在左儿子节点,然后输出 if(tre[root*2+1]!=0)//如果右儿子节点存在,就输出 mid(root*2+1); } //后序遍历 void late(int root){ if(tre[root*2]!=0) late(root*2); if(tre[root*2+1]!=0) late(root*2+1); cout<<tre[root]<<" "; } int main(){ int n; cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>tre[i]; //输出先序遍历 根左右 first(1); //输出中序遍历 左根右 cout<<endl; mid(1); //输出后序遍历 根左右 cout<<endl; late(1); }

总结与延伸

通过本文的分析,我们理解了二叉树三种递归遍历的本质区别仅在于:“访问根节点”的操作相对于“递归左右子树”的操作,被放置在了函数体的哪个位置。

这种“定序”的思维模式是掌握所有树结构递归算法的基础。掌握了这一点,无论是链表存储的二叉树还是其他变种的 DFS 任务,都能快速设计出正确的递归函数。

http://www.jsqmd.com/news/73562/

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