标签：就是 要求 list oid ati vat pre == 优先
递归实现比较简单。也就是前序遍历，我们依次遍历当前节点，左节点，右节点即可，以此不断递归下去，直到叶节点（终止条件）。
public class Solution { private static class Node { public int value; public Node left; public Node right; } public Node(int value, Node left, Node right) { this.value = value; this.left = left; this.right = right; } public static void dfs(Node treeNode) { if(treeNode == null) { return; } // 遍历节点 process(treeNode); // 遍历左节点 dfs(treeNode.left); // 遍历右节点 dfs(treeNode.right); } }
递归的表达性很好，也很容易理解，不过如果递归层次过深，则很容易导致栈溢出。
对于二叉树的先序遍历，我们有以下思路：
1、对于每个节点来说，先遍历当前节点，然后把右节点压栈，再压左节点（这样弹栈的时候会先得到左节点遍历，这是符合深度优先遍历的要求的）
2、弹栈，拿到栈顶的节点，如果节点不为空，重复步骤1，如果为空，结束遍历。
public static void dfsWithStack(Node root) { if(root == null) { return; } Stack<Node> stack = new Stack<>(); // 先把根节点压栈 stack.push(root); while(!stack.isEmpty()) { Node treeNode = stack.pop(); process(treeNode) // 遍历节点 if(treeNode.right != null) { stack.push(treeNode.right); } if(treeNode.left != null) [ stack.push(treeNode.left); } } }
广度优先搜索，指的是从图的一个未遍历的节点出发，先遍历这个节点的相邻节点，再依次遍历每个相邻节点的相邻节点。
private static void bfs(Node root) { if(root == null) { return; } Queue<Node> stack = new LinkedList<>(); stack.add(root); while(!stack.isEmpty()) { Node node = stack.poll(); System.out.println("value = " + node.value); Node left = node.left; if(left != null) { stack.add(left); } Node right = node.right; if(right != null) { stack.add(right); } } }
标签：就是 要求 list oid ati vat pre == 优先
原文地址：https://www.cnblogs.com/seeyoumiter/p/14163362.html
