《数据结构风云》:二叉树遍历的底层思维>递归与迭代的双重视角

《数据结构风云》:二叉树遍历的底层思维>递归与迭代的双重视角


在这里插入图片描述


🔥@晨非辰Tong: 个人主页
👀专栏:《C语言》《数据结构与算法入门指南》
💪学习阶段:C语言、数据结构与算法初学者
⏳“人理解迭代,神理解递归。”


文章目录

引言

二叉树遍历是理解树结构操作的基础,也是算法设计核心环节。前、中与后序遍历,以不同顺序访问节点,体现了递归与迭代思想的精髓。掌握转换规律,不仅能提升对数据结构本质的理解,更能为解决复杂算法问题奠定基础。本文将通过经典题目,解析如何还原二叉树,深入剖析遍历背后的逻辑与实现方法。
获取原码》点我《!!!

知识点前瞻

在这里插入图片描述

一、不一样的前序遍历

144. 二叉树的前序遍历

1.要求描述:

在这里插入图片描述

2.实现示例:

在这里插入图片描述

3.算法思路:

首先看平台给出的接口实现框架——>int* preorderTraversal(struct TreeNode*root, int* returnSize),这时候再看输出示例:返回的是一个数组,那么框架应该就是来返回数组的。对于returnSize猜测是目标树的节点个数,但是输出中没有给出,那么要自己去实现求个数接口
然后根据求出的节点个数去开辟数组空间(因为Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().)。
最后,就要实现前序遍历,但这个前序遍历与之前实现不太一样:不需要打印出节点的数值,只需要将数值存储在要返回的数组中。

复杂度:

  • 时间复杂度: O(N);
  • 空间复杂度: O(N);

3.1 具体代码实现

/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * struct TreeNode *left; * struct TreeNode *right; * }; *//** * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free(). *///求节点个数接口intBinaryTreeSize(structTreeNode* root){//根节点为空,树为空if(root ==NULL){return0;}//不为空,遍历左右子树//实质上就是根节点个数的累加return1+BinaryTreeSize(root->left)+BinaryTreeSize(root->right);}//前序遍历接口voidPreOrder(structTreeNode* root,int* arr,int* pi){//空树,直接返回if(root ==NULL){return;}//将非空节点的值存储在要返回的数组 arr[(*pi)++]= root->val;//遍历子树PreOrder(root->left, arr, pi);PreOrder(root->right, arr, pi);}//返回数组接口//returnSize:树的节点个数,输入为给出,代表要自己计算int*preorderTraversal(structTreeNode* root,int* returnSize){//调用函数求节点个数,开辟空间*returnSize =BinaryTreeSize(root);//开辟空间int* arr =(int*)malloc(sizeof(int)*(*returnSize));//前序遍历int i =0;PreOrder(root, arr,&i);return arr;}
在这里插入图片描述

3.2 注意要点

  1. 变量i的定义、传参:程序中数据存放在数组中需要下标i,并没有在前序遍历接口中创建或者创建全局变量,而是通过传参(会导致i重复初始化或者累加,前面说过)。但是传的是地址,如果只传数值的话,在后续递归调用函数,这个i不会随着元素的增加改变.

二、不一样的中序遍历

94. 二叉树的中序遍历

1.要求描述:

在这里插入图片描述

2.实现示例

在这里插入图片描述

3.算法思路:

整体思路与上面的前序遍历大致相同,只需要将 arr[(*pi)++] = root->val;放在PreOrder(root->left, arr, pi); PreOrder(root->right, arr, pi);中间即可。实现左根右。
复杂度:

  • 时间复杂度: O(N);
  • 空间复杂度: O(N);

3.1 具体代码实现:

/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * struct TreeNode *left; * struct TreeNode *right; * }; *//** * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free(). *///求节点个数接口intBinaryTreeSize(structTreeNode* root){//根节点为空,树为空if(root ==NULL){return0;}//不为空,遍历左右子树//实质上就是根节点个数的累加return1+BinaryTreeSize(root->left)+BinaryTreeSize(root->right);}//中序遍历voidInOrder(structTreeNode* root,int* arr,int* pi){//树为空if(root ==NULL){return;}//树不为空//遍历左子树InOrder(root->left, arr, pi); arr[(*pi)++]= root->val;InOrder(root->right, arr, pi);}int*inorderTraversal(structTreeNode* root,int* returnSize){//调用函数求节点个数,开辟空间*returnSize =BinaryTreeSize(root);//开辟空间int* arr =(int*)malloc(sizeof(int)*(*returnSize));//中序遍历int i =0;InOrder(root, arr,&i);return arr;}

三、不一样的后序遍历

145. 二叉树的后序遍历

1.要求描述:

在这里插入图片描述

2.实现示例:

在这里插入图片描述

3.算法思路:

整体思路与上面的中序遍历大致相同,只需要将 arr[(*pi)++] = root->val;放在PreOrder(root->left, arr, pi); PreOrder(root->right, arr, pi);后面即可。实现左右根。
复杂度:

  • 时间复杂度: O(N);
  • 空间复杂度: O(N);

3.1 具体代码实现:

/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * struct TreeNode *left; * struct TreeNode *right; * }; *//** * Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free(). *///求节点个数接口intBinaryTreeSize(structTreeNode* root){//根节点为空,树为空if(root ==NULL){return0;}//不为空,遍历左右子树//实质上就是根节点个数的累加return1+BinaryTreeSize(root->left)+BinaryTreeSize(root->right);}//后序遍历voidPostOrder(structTreeNode* root,int* arr,int* pi){//树为空if(root ==NULL){return;}//树不为空//遍历左子树PostOrder(root->left, arr, pi);PostOrder(root->right, arr, pi); arr[(*pi)++]= root->val;}int*postorderTraversal(structTreeNode* root,int* returnSize){//调用函数求节点个数,开辟空间*returnSize =BinaryTreeSize(root);//开辟空间int* arr =(int*)malloc(sizeof(int)*(*returnSize));//后序遍历int i =0;PostOrder(root, arr,&i);return arr;}
在这里插入图片描述

四、二叉树遍历

TSINGK110 二叉树遍历

1.要求描述:

在这里插入图片描述

2.实现示例:

在这里插入图片描述

3.算法思路:

–牛客网平台全部代码都需要我们自己去实现,比较麻烦。 首先,根据描述:我们需要将用户输入的前序遍历完成的字符串存放在数组中,再根据数组来重现树的结构——>自定义创建树函数。创建树就需要知道树节点的结构,再申请节点——>定义树节点的结构、自定义创建节点函数。
上面这些函数的实现,我们前面都操作过。 然后,就是要中序遍历,这个我们也实现过。

复杂度:

  • 时间复杂度:O(N) ;
  • 空间复杂度:O(N);

3.1具体代码实现

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//定义二叉树的结构typedefstructBinaryTreeNode{char data;structBinaryTreeNode* left;structBinaryTreeNode* right;}BTNode;//根据字符创建节点 BTNode*buyNode(char ch){ BTNode* newnode =(BTNode*)malloc(sizeof(BTNode)); newnode->data = ch; newnode->left = newnode->right =NULL;return newnode;}//创建树 BTNode*creatTree(char* arr,int* pi){//如果是空节点,返回空if(arr[*pi]=='#'){(*pi)++;returnNULL;}//创建新节点--根左右 BTNode* root =buyNode(arr[(*pi)++]); root->left =creatTree(arr, pi); root->right =creatTree(arr, pi);return root;//最终返回指向根节点的指针}//中序遍历voidInOrder(BTNode* root){if(root ==NULL){return;}//左右根InOrder(root->left);printf("%c ", root->data);InOrder(root->right);}intmain(){//读取用户输入的字符串char arr[100];scanf("%s", arr);//根据字符串数组创建二叉树(前序遍历的)int i =0;//接收创建树的根节点 BTNode* root =creatTree(arr,&i);//中序遍历InOrder(root);return0;}

总结

🍓 我是晨非辰Tong!若这篇技术干货帮你打通了学习中的卡点: 👀 【关注】跟我一起深耕技术领域,从基础到进阶,见证每一次成长 ❤️ 【点赞】让优质内容被更多人看见,让知识传递更有力量 ⭐ 【收藏】把核心知识点、实战技巧存好,需要时直接查、随时用 💬 【评论】分享你的经验或疑问(比如曾踩过的技术坑?),一起交流避坑 🗳️ 【投票】用你的选择助力社区内容方向,告诉大家哪个技术点最该重点拆解 技术之路难免有困惑,但同行的人会让前进更有方向~愿我们都能在自己专注的领域里,一步步靠近心中的技术目标! 

二叉树遍历序列的互推,核心在于把握“后序定根,中序分左右”的规律。掌握这一原理,不仅能解决序列重建问题,更能深化对递归和树结构的理解,为学习更复杂的数据结构奠定基础。

Read more

Python异步编程基石:深入理解asyncio核心原理与实战

Python异步编程基石:深入理解asyncio核心原理与实战

摘要 本文深入剖析Python异步编程核心库asyncio的工作原理,从事件循环、协程、Future到Task的完整技术栈。通过真实性能对比数据、企业级案例和5个架构流程图,全面解析async/await底层机制。涵盖异步编程最佳实践、性能优化技巧和故障排查方案,帮助开发者掌握高并发程序设计精髓,提升I/O密集型应用性能数倍。 1 异步编程:为什么它是Python高性能的关键 在我13年的Python开发经验中,异步编程是性能优化的分水岭。记得曾经处理一个需要调用10个外部API的任务,同步版本需要20多秒,而改用异步后仅需2秒——这种10倍性能提升让我彻底认识到异步编程的价值。 1.1 同步 vs 异步:直观对比 想象你在餐厅点餐的场景: * 同步:点完第一个菜后站着等厨师做完,再点第二个菜,效率极低 * 异步:点完所有菜后找座位等待,厨师并行制作,服务员送餐时通知你 这就是异步编程的核心优势:避免不必要的等待,充分利用等待时间执行其他任务。 import time import asyncio # 同步版本:顺序执行,总耗时=各任务耗时之和 def

By Ne0inhk
Python 小工具实战:图片水印批量添加工具

Python 小工具实战:图片水印批量添加工具

Python 小工具实战:图片水印批量添加工具 Python 小工具实战:图片水印批量添加工具,本文详细介绍了使用 Python开发 给图片加水印的工具,该工具基于 Pillow 和 tkinter 库构建,可解决单图处理耗时、专业软件操作复杂的问题。工具支持单图与批量处理,用户能自定义水印文字、字体大小、透明度及颜色,还可选择 9 个常用水印位置或设置行列重复分布。新增的全屏水印模式可通过调整旋转角度与间距,生成铺满图片的版权保护水印,且界面采用卡片式布局,搭配浅灰背景与蓝色按钮,简洁美观,底部状态栏实时显示操作进度。文中提供完整可运行代码,并给出参数校验、字体兼容、常见报错解决等实用内容,新手按步骤即可上手,或者直接运行使用。 前言     Python作为一门简洁、易读、功能强大的编程语言,其基础语法是入门学习的核心。掌握好基础语法,能为后续的编程实践打下坚实的基础。本文将全面讲解Python3的基础语法知识,适合编程初学者系统学习。Python以其简洁优雅的语法和强大的通用性,成为当今最受欢迎的编程语言。本专栏旨在系统性地带你从零基础入门到精通Python核心。无论你是

By Ne0inhk
Python 轻量化环境管理利器 UV 入门与 Windows 下安装实战

Python 轻量化环境管理利器 UV 入门与 Windows 下安装实战

文章目录 * 一、UV是什么?解决什么问题? * 1.1 传统Python环境管理的三大痛点 * 痛点1:多工具碎片化操作,效率低下 * 痛点2:依赖冲突与环境隔离难题 * 痛点3:工具学习成本高,协作壁垒明显 * 1.2 UV如何解决?核心优势解析 * 优势1:一体化设计,命令行极简主义 * 优势2:智能环境管理,冲突预警与自动隔离 * 优势3:轻量化与高性能,适配现代开发节奏 * 优势4:渐进式迁移,兼容现有生态 * 1.3 目标用户与典型场景 * 二、Windows下UV安装实战 * 2.1 前置步骤:安装Visual C++ 2015-2022运行时 * 2.1.1 为什么必须安装? * 2.1.2 安装步骤

By Ne0inhk
2026!在Windows的Python中安装GDAL包(小白能成!)

2026!在Windows的Python中安装GDAL包(小白能成!)

最近更新 2026.02.10日,GDAL发布预告:新版本将支持更多的指令! 新版本,以修复bug为主,提高稳定性! 有朋友催我赶紧更新教程,我上次更新是年前的时候了,恰好是GDAL上一个版本出来的时间。 前言 很多大气,地理,环境,生态,遥感,城市空间规划等专业的朋友,在各种终端尝试 pip install GDAL 指令时,都会遇到各种各样奇怪的报错,无论如何都安不上。说实话这条路走不通,不怪你。 因为GDAL不是标准的python库,不能直接用pip指令,进行管理操作。 实际证明,这样走不通的,请你放弃幻想。跟着这个教程一步一步的操作,你大概率是可以成功的。我会尽可能的详细,一步一步,足够缓慢,足够让每个第一次安装的朋友都能够明白。 感谢北京师范大学地理学院的朋友提供的帮助,我将把这个方法详细记录,希望可以帮助到更多朋友。 个人电脑配置说明 OS:Windows 11 Enterprise(MacOS和Linux的朋友,建议拉到文末,

By Ne0inhk