后序遍历

说明：首先你需要看懂用栈实现中序遍历的代码，理解其思想： 从根节点开始入栈，找到他的左子树入栈.....一直到他的左子树为空了，左边到头了，取出当前根节点的值，从栈中取出当前根节点 然后找他的右子树继续入栈，找左子树入栈.....，直到右边取完了这时候一个节点就遍历完了，然后继续从栈中取上一个节点继续 其实考虑下为什么用栈呢？就是用他来回溯的要回溯到根节点，对于中序遍历：左中右，我按照右中左的顺序先后入栈里就可以了，然后每次循环取出栈顶节点也就是左子树作为根节点，取他的左右子树入栈，就可以了 实现： package com.bysj.common.算法; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class 二叉树 { static class ColorNode { TreeNode node; Boolean isContinue; public ColorNode(TreeNode node, Boolean isContinue) { this.node = node; this.isContinue = isContinue; } } public static List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root)

通过观察递归实现，用循环和栈模拟递归实现中结点入栈和出栈的过程。 #include <bits/stdc++.h> #define DBG(x) cerr << #x << " = " << x << endl using namespace std; typedef long long LL; struct Node { int val; Node *left, *right; Node() : left(NULL), right(NULL) {} Node(int val) : val(val), left(NULL), right(NULL) {} }; enum StackState { AFTER_PUSH_ROOT = 0, AFTER_PUSH_LEFT = 1, AFTER_PUSH_RIGHT = 2, }; void dfs_pre_order(Node *root, vector<int> &ret) { ret.push_back(root->val); if (root->left) dfs_pre_order(root->left, ret); if (root->right) dfs_pre_order(root->right, ret); } void dfs_in_order(Node *root, vector<int> &ret) { if

二叉树遍历有先序遍历中序遍历和后序遍历 以下遍历以该二叉树为例： 3.1 前序遍历   思想：先访问根节点，再先序遍历左子树，然后再先序遍历右子树。总的来说是根—左—右   上图先序遍历结果为为：   代码如下： def PreOrder ( self , root ) : '''打印二叉树(先序)''' if root == None : return print ( root . val , end = ' ' ) self . PreOrder ( root . left ) self . PreOrder ( root . right ) 3.2 中序遍历   思想：先中序访问左子树，然后访问根，最后中序访问右子树。总的来说是左—根—右   上图中序遍历结果为为：   代码如下： def InOrder ( self , root ) : '''中序打印''' if root == None : return self . InOrder ( root . left ) print ( root . val , end = ' ' ) self . InOrder ( root . right ) 3.3 后序遍历   思想：先后序访问左子树，然后后序访问右子树，最后访问根。总的来说是左—右—根   上图后序遍历结果为为：   代码如下： def BacOrder (

一、为什么需要树这种数据结构 是因为之前的数组和链表两种存储结构对增删改查都各有利弊，而且差异明显。所以树这种结构就是增删改查效率差异不是很明显，增删改查所耗费时间都比较均衡的一种数据结构。 1、数组存储方式 1.1、优点 通过下标方式访问元素，速度快 。对于有序数组，还可以使用 二分查找 来提高检索速度。 1.2、缺点 若检索具体某个值，或 插入值（按一定顺序），会整体移动 。效率较低。 2、链表存储方式 2.1、优点 在一定程度上对数组存储方式进行了优化（比如插入一个节点，只需要将插入节点连接到链表中即可，删除效率也很好） 2.2、缺点 在进行检索时，效率仍然很低，比如检索某个值，需要从头节点开始遍历进行判断。 3、树存储方式 3.1、说明 可以利用 二叉排序树(Binary Sort Tree) ，既可以保证数据的检索速度，同时也可以保证数据的插入、删除、修改的速度。 二叉排序树就是要求任何 左侧 子节点的值都大于当前父节点， 右侧 子节点的值都小于当前父节点。 3.2、案例 3.2.1、假设有一颗二叉排序树【8 4 11 2 6 10 13】，如下图所示 二叉排序树， 左侧 子节点的值都大于当前父节点， 右侧 子节点的值都小于当前父节点。 3.2.2、如下需求 3.2.2.1、查找10 具体步骤： 总共需要两次查找 1、判断10与根节点大小，大于根节点，在右侧查找 2

589. N叉树的前序遍历 589. N-ary Tree Preorder Traversal LeetCode 589. N-ary Tree Preorder Traversal 题目描述 给定一个 N 叉树，返回其节点值的前序遍历。 例如，给定一个 3 叉树 : 返回其前序遍历: [1,3,5,6,2,4]。 说明: 递归法很简单，你可以使用迭代法完成此题吗? Java 实现 Iterative Solution import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; class Node { public int val; public List<Node> children; public Node() { } public Node(int _val, List<Node> _children) { val = _val; children = _children; } } class Solution { public List<Integer> preorder(Node root) { List<Integer> result = new LinkedList<>(); if (root == null) { return result; } Stack<Node>

题目：输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。 首先需要知道，二叉搜索树的特点是，左子树的所有节点的值都小于根节点的值，右子树的所有节点的值都大于根节点的值。后序遍历是按照左——右——根的顺序进行遍历的。所以这道题的大体思路是，根据左子树小于根节点的特点，找到左子树的分界点，然后从右子树开始，看是不是所有的值都大于根节点，如果出现小于根节点的情况，说明不符合要求。然后对左子树 (l, k-1) 和右子树 (k, r-1) 进行递归。当 l >= r 时，说明判断完成，可以返回true。 还有要注意特判一下数组是否为空，如果为空，直接返回false。 c++代码如下： 1 class Solution { 2 public: 3 vector<int> seq; 4 bool VerifySquenceOfBST(vector<int> sequence) { 5 seq = sequence; 6 if(seq.empty()) return false; 7 return dfs(0, seq.size() - 1); 8 } 9 10 bool dfs(int l, int r){ 11 if(l >= r) return true; 12 int k = l; 13 while

layout: post post title: 23.二叉树的后序遍历序列 date: 2019-11-08 19:52:44 categories: 剑指offer tags: 题目描述 输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。 思路 定义：二叉排序树 ( Binary Sort Tree)，又称为二叉查找树。它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树。. 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结构的值 若它的右子树不空 ，则右子树上所有结点的值均大于宫的根结点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序树。 代码 class Solution { public: bool VerifySquenceOfBST(vector<int> sequence) { if(sequence.size()==0) return false; return _VerifySquenceOfBST(sequence,0,sequence.size()-1); } bool _VerifySquenceOfBST(vector<int> s,int start,int end) { if(start>=end) return true; int root=s[end]; int i

数据结构基础概念篇 原创 小草莓lllll 发布于2017-11-14 13:44:24 阅读数 158267 收藏 更新于2017-11-14 13:44:24 分类专栏： 数据结构与算法 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/qq_31196849/article/details/78529724 展开 <h1 id="数据结构"><a name="t0"></a><a name="t0"></a>数据结构</h1> 一些概念 数据结构就是研究数据的 逻辑结构 和 物理结构 以及它们之间 相互关系 ，并对这种结构定义相应的运算，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。 数据：所有能被输入到计算机中，且能被计算机处理的符号的集合。是计算机操作的对象的总称。 数据元素：数据（集合）中的一个“个体”，数据及结构中讨论的 基本 单位 数据项：数据的不可分割的最小单位。一个数据元素可由若干个数据项组成。 数据类型：在一种程序设计语言中，变量所具有的数据种类。整型、浮点型、字符型等等 逻辑结构：数据之间的相互关系。 集合 结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。 线性结构 数据元素之间一对一的关系 树形结构 数据元素之间一对多的关系

递归思想实现二叉树的后序遍历 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ class Solution { List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); public List<Integer> postorderTraversal(TreeNode root) { if (root == null) { return list; } postorderTraversal(root.left); postorderTraversal(root.right); list.add(root.val); return list; } } 非递归思想实现后序遍历 （借助于LinkedList实现，针对每一个处理节点，将左右节点放入nodeList，每次处理的时候处理最后一个元素即树某节点的右节点，然后使用头插插入结果中） /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; *

相关术语： 平衡树，非平衡树，完全数，满树。 实现策略： 1）数组实现 这个还是非常重要的，有时间写一下，先用链来写 元素n的（从0开始按层编号）左子树编号为2n+1，右子树编号为2n+2，数学证明就略了，用这个来控制下标 2）模拟链式实现 3）链式实现 树是一种非线性结构，那么跟前不一样，必须根据你的需求 来构造新的节点才能满足树中的节点特征 ： package Tree;public class BinaryTreeNode { protected Object element; protected BinaryTreeNode left,right; public BinaryTreeNode(Object element)//用元素来构造一个结点 { this.element = element; left = null; right = null; } public int numChildren(){//返回结点的子树上结点的个数 int count = 0; if(left != null) count = 1 + left.numChildren(); if(right != null) count = count + 1 + right.numChildren(); return count; } } 下面是一个实现了一些基本操作的二叉树的ADT