【数据结构】二叉树-图解深度优先搜索(递归法、迭代法)

二叉树的遍历方式

二叉树的遍历策略 可以分为两种:深度优先(DFS)与 广度优先(BFS) ,递归法 与迭代法 则作为这类策略的实现方式 。它们之间的关系可以形容为:遍历策略是"目标",而实现方式是"手段",且一种遍历策略可以用不同的实现方式来完成。

这里就先来讲解一下深度优先遍历。

深度优先遍历

深度优先搜索既可以使用递归法 实现(基于 栈 结构实现),也可以使用迭代法 实现(同样也基于 栈 结构实现)。前序遍历、中序遍历、后序遍历都属于深度优先遍历。

前序遍历(中 左 右)

二叉树的前序遍历,就是先输出根节点,再遍历左子树,最后遍历右子树(也就是中左右),遍历左子树和右子树的时候,同样遵循前序遍历的规则。

递归法思路如下:

java 复制代码
public void preOrder(TreeNode root){
    if(root == null){
        return;
    }
    system.out.println(root.data);
    preOrder(root.left);
    preOrder(root.right);
}

迭代法思路如下:

  1. 根节点入栈
  2. 循环(栈不为空):
    • 栈顶元素出栈并访问
    • 右子节点入栈(如果存在)
    • 左子节点入栈(如果存在)

为什么总是先右后左?因为栈是后进先出的,先压入右节点,再压入左节点,在出栈时就会先弹出左节点,再弹出右节点,这样就保证了"根→左→右"的访问顺序。

流程图及代码如下:

java 复制代码
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
    List<Integer> result = new ArrayList<>(); // 数组存储遍历结果
    if (root == null) return result;
    
    Deque<TreeNode> stack = new ArrayDeque<>(); // 双端队列作为栈
    stack.push(root); // 根节点入栈
    
    while (!stack.isEmpty()) {
        TreeNode node = stack.pop(); // 弹出栈顶元素
        result.add(node.val); // 访问当前节点
        
        // 先右后左,保证出栈时先左后右
        if (node.right != null) {
            stack.push(node.right);
        }
        if (node.left != null) {
            stack.push(node.left);
        }
    }
    
    return result;
}

中序遍历(左 中 右)

二叉树的中序遍历,就是先递归中序遍历左子树,再输出根结点的值,再递归中序遍历右子树(也就是左中右),大家可以想象成一巴掌把树压扁,父结点被拍到了左子节点和右子节点的中间,如下图所示:

递归法思路如下:

java 复制代码
public void inOrder(TreeNode root){
    if(root == null){
        return;
    }
    inOrder(root.left);
    system.out.println(root.data);
    inOrder(root.right);
}

迭代法思路如下:

中序遍历的逻辑比较特别,因为在这里我们访问节点的顺序与处理的顺序不一样了,所以需要另外借助一个指针来帮助我们遍历二叉树。

  1. 进入循环,从根节点开始,将所有左子节点入栈
  2. 循环内(栈不为空 或 当前节点不为空):
    • 将当前节点的所有左子节点入栈
    • 弹出栈顶节点并访问
    • 转向右子节点

流程图及代码如下:

java 复制代码
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
    List<Integer> result = new ArrayList<>();
    Deque<TreeNode> stack = new ArrayDeque<>();
    TreeNode current = root; // 当前节点指针
    
    while (!stack.isEmpty() || current != null) {
        // 将当前节点的所有左子节点入栈
        while (current != null) {
            stack.push(current);
            current = current.left;
        }
        
        // 弹出栈顶节点(最左节点)
        current = stack.pop();
        result.add(current.val); // 访问该节点
        
        // 转向右子树
        current = current.right;
    }
    
    return result;
}

后序遍历(左 右 中)

二叉树的后序遍历,就是先递归后序遍历左子树,再递归后序遍历右子树(也就是左右中),最后输出根节点的值。

递归法思路如下:

java 复制代码
public void postOrder(TreeNode root){
     if(root == null){
         return;
     }
     postOrder(root.left);
     postOrder(root.right);
     system.out.println(root.data);
}

迭代法思路如下:

  1. 根节点入栈
  2. 循环(栈不为空):
    • 栈顶元素出栈并访问
    • 左子节点入栈(如果存在)
    • 右子节点入栈(如果存在)
  3. 翻转集合/数组

后续遍历的实现思路与前序遍历非常相似,简单来说我们就是需要将"中左右"的顺序转换为"左右中",可以分为以下两步来实现:1.将节点的入栈顺序改为先左后右,即"中右左";2.再反转集合/数组,即"左右中"。

流程图及代码如下:

java 复制代码
public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
    List<Integer> result = new ArrayList<>(); // 数组存储遍历结果
    if (root == null) return result;
    
    Deque<TreeNode> stack = new ArrayDeque<>(); // 双端队列作为栈
    stack.push(root); // 根节点入栈
    
    while (!stack.isEmpty()) {
        TreeNode node = stack.pop(); // 弹出栈顶元素
        result.add(node.val); // 访问当前节点
        
        // 先右后左,保证出栈时先左后右
        if (node.right != null) {
            stack.push(node.right);
        }
        if (node.left != null) {
            stack.push(node.left);
        }
    }
    
    // 反转结果:从左 -> 右 -> 根 变成 左 -> 右 -> 根
    Collections.reverse(result);
    return result;
}
相关推荐
王中阳Go1 分钟前
预算给够了,时间花错了地方:三跳链路给了 27 秒,实际只用掉 9 秒
人工智能·后端·性能优化
做科研的周师兄3 分钟前
【R语言实战】MixSIAR 氢氧同位素水源解析全流程:从混合空间校验到贝叶斯 MCMC 收敛诊断(后附完整代码)
java·大数据·开发语言
用户394995084636 分钟前
文件变了,inotify 为什么没反应
后端
陈随易11 分钟前
神级 Skill,让 AI 用 HTML 代替 Markdown 回复
前端·后端·程序员
Gopher_HBo11 分钟前
go tool trace 使用指南(Go 1.24)
后端
一条Go12 分钟前
能力套餐:菜单、权限、开通范围怎么拆成三层而不打架
后端·github·saas
dpharness12 分钟前
我给 DSH 装记忆插件,踩了五个坑,其中一个让我丢了一条记录
后端
就像楞次定律12 分钟前
【Linux 学习记之二】C++ 构建体系与底层链接机制的深度透视(2)
linux·后端
有点小困97713 分钟前
Spring Boot 异步任务 ClassLoader 踩坑实录:ClassNotFoundException 的诡异真相
java
烬羽15 分钟前
LangChain v1 中间件实战:不碰主流程,也能给 Agent 装上"外挂"
后端·langchain·agent