标签：链表 遍历 进阶 前序 --- 二叉树 data 节点
文章目录
前言
二叉树的进阶内容
一、二叉树的存储
1、顺序存储
说白了，就是数组存储。不多说，直接上图：
这个是一颗完全二叉树，可以发现如果按照层序编号，编号即数组下标，就会发现一个规律：左儿子 = 父节点 ×2；右节点=父节点×2 +1 ；
这样的话，就可以利用这一下标变换，表达一个节点的父节点和左右子节点，很方便、快捷。
缺点在于：很浪费空间。刚才上面特意提到了“完全二叉树”，就是除了叶节点最下面一层，上面所有层必须都满，这样才能保证数组空间的充分利用。
然而一旦遇到非完全二叉树，这种就会显得很浪费空间。
所以既然都提到了存储方式，就自然引出了链表。
2、链表存储：二叉链表
之前学习链表都是一个数据域、一个指针域。 就是单纯的线性形状。
这次的二叉树，很明显我们需要两个指针，左儿子、右儿子。
这样所形成的图形就是二叉的样子：
示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
代码：
typedef int ElemType;
typedef struct BinTree{
ElemType data;//都默认结构体数组数据域为0
struct BinTree *LeftSon,*RightSon;
}BinTree;
二、二叉树的遍历
之前只学习了线性的数组、单链表的时候，遍历这个概念基本上是很简单的：从头至尾走一遍 就完事了。
但是二叉树不再是简单的线性关系，那么遍历的顺序肯定就不唯一，根据不同的规则走完所有节点，就有了不同遍历法则。
1.前序遍历
先访问根节点，然后前序遍历左子树，再前序遍历右子树
这是前序遍历顺序，其实这里很容易联想到深度优先搜索，一直搜到最底层再一步步返回。这个对我而言最好理解
2、中序遍历
若树为空，则空操作返回，否则从根节点开始（注意并不是先访问根节点），中序遍历根节点的左子树，然后访问根节点，最后中序遍历右子树
这里的意思差不多是：
先走到最左边（没有左子就找右子），然后根，再右子树。这样一个优先级。
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
3、后序遍历
规则是若树为空，则空操作返回，否则从左到右先叶子后节点的方式遍历左、右子树，最后回根节点。
4、层序遍历
这个就是很好理解的，按照之前存放在数组的顺序一个个遍历，一层一层地走，比如第一层的根节点，然后第二层的2、3节点；再然后的第三层的4、5、6、7节点，从上到下、从左往右。非常友好
输出结果就是ABCDEFGHI
5、代码实现：
除去层序遍历，其他的三种顺序遍历都有代码，而且代码非常清晰的体现出了各自的特色。
void PreOrderTravel()
{
if(T==NULL)
return ;
printf("%c",T->data);
PreOrderTravel(T->left);
PreOrderTravel(T->right);
}
这个是前序的代码，可以很明显的看出，先打印当前的节点，然后进入左儿子，利用了递归的思想。
而中序、后续的代码就很形象。
void MidOrderTravel()
{
if(T==NULL)
return ;
MidOrderTravel(T->left);
printf("%c",T->data);
MidOrderTravel(T->right);
}
void LastOrderTravel()
{
if(T==NULL)
return ;
LastOrderTravel(T->left);
LastOrderTravel(T->right);
printf("%c",T->data);
}
很明显发现，X序就是printf访问的地方
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
标签：链表,遍历,进阶,前序,---,二叉树,data,节点 来源： https://blog.csdn.net/qq_35917517/article/details/115653596
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。