二叉树的三种遍历方法
一、二叉树遍历基础概念
二叉树的遍历是指按某种规则访问树中所有节点,且每个节点仅访问一次。核心的三种遍历方式基于节点访问顺序划分:
- 前序遍历(Pre-order):根节点 → 左子树 → 右子树 “根左右”
- 中序遍历(In-order):左子树 → 根节点 → 右子树 “左根右”
- 后序遍历(Post-order):左子树 → 右子树 → 根节点 “左右根”
以下实现基于二叉树节点的标准定义:
struct TreeNode {int val;TreeNode *left; // 左子节点TreeNode *right; // 右子节点TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};
二、递归实现(简洁直观)
递归是二叉树遍历最自然的实现方式,利用函数栈实现节点访问顺序控制。
2.1 前序遍历(递归)
#include <vector>
using namespace std;// 前序遍历:根 → 左 → 右
void preorderRecursive(TreeNode* root, vector<int>& result) {if (root == nullptr) return; // 递归终止条件:空节点result.push_back(root->val); // 访问根节点preorderRecursive(root->left, result); // 遍历左子树preorderRecursive(root->right, result); // 遍历右子树
}// 对外接口
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;preorderRecursive(root, result);return result;
}
2.2 中序遍历(递归)
// 中序遍历:左 → 根 → 右
void inorderRecursive(TreeNode* root, vector<int>& result) {if (root == nullptr) return;inorderRecursive(root->left, result); // 遍历左子树result.push_back(root->val); // 访问根节点inorderRecursive(root->right, result); // 遍历右子树
}// 对外接口
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;inorderRecursive(root, result);return result;
}
2.3 后序遍历(递归)
// 后序遍历:左 → 右 → 根
void postorderRecursive(TreeNode* root, vector<int>& result) {if (root == nullptr) return;postorderRecursive(root->left, result); // 遍历左子树postorderRecursive(root->right, result); // 遍历右子树result.push_back(root->val); // 访问根节点
}// 对外接口
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;postorderRecursive(root, result);return result;
}
递归优势:代码简洁,逻辑清晰;缺点:深度过大时可能栈溢出,不适合极端大规模树。
三、迭代实现(手动控制栈)
迭代方式通过显式栈模拟递归过程,避免递归栈溢出风险,更适合工程实践。
3.1 前序遍历(迭代)
核心思路:根节点先入栈,出栈时访问,再依次入栈右子树、左子树(利用栈的 LIFO 特性)。
vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;if (root == nullptr) return result;stack<TreeNode*> st;st.push(root); // 根节点先入栈while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();st.pop();result.push_back(node->val); // 访问根节点// 右子树先入栈(后访问),左子树后入栈(先访问)if (node->right != nullptr) st.push(node->right);if (node->left != nullptr) st.push(node->left);}return result;
}
3.2 中序遍历(迭代)
核心思路:左子树一路入栈,触底后出栈访问,再转向右子树重复。
vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;if (root == nullptr) return result;stack<TreeNode*> st;TreeNode* cur = root;while (cur != nullptr || !st.empty()) {// 左子树全部入栈while (cur != nullptr) {st.push(cur);cur = cur->left;}// 出栈访问根节点cur = st.top();st.pop();result.push_back(cur->val);// 转向右子树cur = cur->right;}return result;
}
3.3 后序遍历(迭代)
核心思路:前序遍历变种(根→右→左),最后反转结果得到左→右→根。
vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int> result;if (root == nullptr) return result;stack<TreeNode*> st;st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();st.pop();result.push_back(node->val); // 先按根→右→左顺序收集// 左子树先入栈(后访问),右子树后入栈(先访问)if (node->left != nullptr) st.push(node->left);if (node->right != nullptr) st.push(node->right);}reverse(result.begin(), result.end()); // 反转得到后序遍历return result;
}
迭代优势:无栈溢出风险,可控性强;缺点:逻辑稍复杂,需手动控制节点入栈顺序。
四、遍历验证与示例
4.1 测试用例构建
以如下二叉树为例,验证三种遍历结果:
1\2/3
构建代码:
TreeNode* buildTestTree() {TreeNode* root = new TreeNode(1);root->right = new TreeNode(2);root->right->left = new TreeNode(3);return root;
}
4.2 预期输出
- 前序遍历:
[1, 2, 3]
- 中序遍历:
[1, 3, 2]
- 后序遍历:
[3, 2, 1]
五、三种遍历对比与应用场景
遍历方式 | 访问顺序 | 递归复杂度 | 迭代复杂度 | 典型应用场景 |
---|---|---|---|---|
前序遍历 | 根→左→右 | O (n) 时间 / O (h) 空间 | O (n) 时间 / O (h) 空间 | 复制二叉树、前缀表达式求值 |
中序遍历 | 左→根→右 | O (n) 时间 / O (h) 空间 | O (n) 时间 / O (h) 空间 | 二叉搜索树排序(左 < 根 < 右) |
后序遍历 | 左→右→根 | O (n) 时间 / O (h) 空间 | O (n) 时间 / O (h) 空间 | 计算树深度、释放节点内存 |
(注:n 为节点数,h 为树的高度,平衡树 h=logn,极端链状树 h=n)
六、代码封装与扩展
实际开发中可封装为工具类,支持多种遍历方式切换:
class BinaryTreeTraversal {
public:enum TraversalType { PREORDER, INORDER, POSTORDER };vector<int> traverse(TreeNode* root, TraversalType type) {switch (type) {case PREORDER: return preorder(root);case INORDER: return inorder(root);case POSTORDER: return postorder(root);default: return {};}}private:// 此处省略前序、中序、后序的迭代实现(复用前文代码)vector<int> preorder(TreeNode* root) { /* ... */ }vector<int> inorder(TreeNode* root) { /* ... */ }vector<int> postorder(TreeNode* root) { /* ... */ }
};
扩展建议:
- 增加层序遍历(广度优先)支持;
- 实现 Morris 遍历(O (1) 空间复杂度,无栈);
- 支持自定义节点访问函数(如打印、计算等)。
通过掌握二叉树的三种核心遍历方式,可奠定树结构算法的基础,后续复杂树问题(如路径求和、子树判断)均需基于遍历逻辑扩展。实际开发中根据场景选择递归(简单场景)或迭代(高性能需求)实现。