14. 二叉树遍历

从物理结构的角度来看，树是一种基于链表的数据结构，因此其遍历方式是通过指针逐个访问节点。然而，树是一种非线性数据结构，这使得遍历树比遍历链表更加复杂，需要借助搜索算法来实现。

二叉树常见的遍历方式包括层序遍历、前序遍历、中序遍历和后序遍历等。

14.1 层序遍历

如下图所示，层序遍历(level-order traversal)从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的顺序访问节点。

层序遍历本质上属于广度优先遍历(breadth-first traversal, BFS)，它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。

14.1.1 代码实现

广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进”的规则，两者背后的思想是一致的。实现代码如下：

/* 层序遍历 */
vector levelOrder(TreeNode *root) {
    // 初始化队列，加入根节点
    queue queue;
    queue.push(root);
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    vector vec;
    while (!queue.empty()) {
        TreeNode *node = queue.front();
        queue.pop();              // 队列出队
        vec.push_back(node->val); // 保存节点值
        if (node->left != nullptr)
            queue.push(node->left); // 左子节点入队
        if (node->right != nullptr)
            queue.push(node->right); // 右子节点入队
    }
    return vec;
}

14.1.2 复杂度分析

• 时间复杂度 O(n) ：所有节点被访问一次，使用 O(n) 时间，其中 n 为节点数量。
• 空间复杂度 O(n) ：在最差情况下，即满二叉树时，遍历到最底层之前，队列中最多同时存在 (n+1)/2 个节点，占用 O(n) 空间。

14.2 前序、中序、后序遍历 

相应地，前序、中序和后序遍历都属于深度优先遍历(depth-first traversal, DFS)，它体现了一种“先走到尽头，再回溯继续”的遍历方式。

下图展示了对二叉树进行深度优先遍历的工作原理。深度优先遍历就像是绕着整棵二叉树的外围“走”一圈，在每个节点都会遇到三个位置，分别对应前序遍历、中序遍历和后序遍历。

 

14.2.1  代码实现 

深度优先搜索通常基于递归实现：

/* 前序遍历 */
void preOrder(TreeNode *root) {
    if (root == nullptr)
        return;
    // 访问优先级：根节点 -> 左子树 -> 右子树
    vec.push_back(root->val);
    preOrder(root->left);
    preOrder(root->right);
}

/* 中序遍历 */
void inOrder(TreeNode *root) {
    if (root == nullptr)
        return;
    // 访问优先级：左子树 -> 根节点 -> 右子树
    inOrder(root->left);
    vec.push_back(root->val);
    inOrder(root->right);
}

/* 后序遍历 */
void postOrder(TreeNode *root) {
    if (root == nullptr)
        return;
    // 访问优先级：左子树 -> 右子树 -> 根节点
    postOrder(root->left);
    postOrder(root->right);
    vec.push_back(root->val);
}

下图展示了前序遍历二叉树的递归过程，其可分为“递”和“归”两个逆向的部分。

1. “递”表示开启新方法，程序在此过程中访问下一个节点。
2. “归”表示函数返回，代表当前节点已经访问完毕。

14.2.2 复杂度分析 

• 时间复杂度 O(n) ：所有节点被访问一次，使用 O(n) 时间。
• 空间复杂度 O(n) ：在最差情况下，即树退化为链表时，递归深度达到n)，系统占用 O(n) 栈帧空间。