二叉树的非递归遍历

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后序遍历的非递归算法(C详细)

后序遍历的非递归算法（C详细）后序遍历是二叉树遍历的一种方式，它的顺序是先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根节点。

非递归实现后序遍历的算法可以使用栈来辅助实现。

首先，我们需要定义一个树节点的数据结构，例如：```cstruct TreeNodeint val;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;};```接下来，我们使用一个辅助栈来进行非递归后序遍历。

首先需要创建一个空栈，并将根节点入栈。

然后开始循环，直到栈为空为止。

在循环中，首先取出栈顶节点，如果该节点没有左子树且没有右子树，说明该节点是叶子节点，可以直接输出该节点的值。

如果该节点有左子树或者右子树，需要判断是否已经遍历过该节点的子节点。

为了实现后序遍历的顺序，我们需要一个标记变量来记录上次访问的节点。

如果上次访问的节点是该节点的右子树，说明该节点的左右子节点都已经访问过了，可以直接输出该节点的值。

反之，如果上次访问的节点不是该节点的右子树，将该节点重新入栈，并以右、左、中的顺序将其右子树、左子树入栈。

下面给出完整的代码实现：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>struct TreeNodeint val;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;};void postOrderTraversal(struct TreeNode* root)if (root == NULL)return;}struct TreeNode* lastVisited = NULL; // 上次访问的节点struct TreeNode* node = root; // 当前遍历的节点struct TreeNode* stack[100]; // 栈int top = -1; // 栈顶指针while (node != NULL ， top != -1)if (node != NULL)stack[++top] = node; // 入栈node = node->left; // 访问左子树} elsestruct TreeNode* temp = stack[top]; // 取出栈顶节点if (temp->right == NULL ， temp->right == lastVisited) printf("%d ", temp->val);top--; // 出栈lastVisited = temp; // 记录上次访问的节点} elsenode = temp->right; // 访问右子树}}}struct TreeNode* createNode(int val)struct TreeNode* node = (structTreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));if (node != NULL)node->val = val;node->left = NULL;node->right = NULL;}return node;int mai//创建一个二叉树struct TreeNode* root = createNode(1); root->left = createNode(2);root->right = createNode(3);root->left->left = createNode(4);root->left->right = createNode(5); root->right->left = createNode(6); root->right->right = createNode(7);//后序遍历二叉树printf("后序遍历结果："); postOrderTraversal(root);printf("\n");return 0;```以上代码中，我们使用了一个辅助数组作为栈来实现非递归遍历。

遍历二叉树的非递归算法

问一次。这里的“ 问”的含义很广，比如修改或输出结点的信息，访删除结我们知道，二叉树有三个基本的组成部分，根，即：左子树和右予树，只要依次遍历这三个部分，能遍历整个二叉树。遍历二叉树的方式通常有就
算，所用到的数据仅为整型或实型即能满足要求，计算求精课程称作数值方点等等。
子树，再访问右子树，最后访问根结点）。由于二叉树定义的递归性，我们很容易就会想到用递归算法来遍历二叉树。设二叉树与栈的结构如下（ｃ用语言描述）：
ｔｐｄｆｓｒｃｉＮｄｙｅｅｔｕｔＢＴｏｅｆ
ｃａｄｔｈｒａａ：
据结构会对应复杂程度不同的算法，丽设计一个合适的数据结构能使算法三种，先序遍历（即：先访问根结点，再访问左子树，最后访问右子树）中序、先访问左予树，再访问根结点，后访问右子树）后序遍历（最。先访问左的复杂程度大大降低。编程人员在实践中体会到；学好～种高级语言仪能解遍历（决三成所遇到的问题，而学好数据结构却能解决八成所遇到的问题，因此，在软件设计中选择一个合适的数据结构越发显得重要。在管理科学领域中，很多问题都可以转化为树Ｔｅｒｅ型结构，而多叉树
就会不同。
）Ａｒｙｓｑｅｃ［ａ］ｒａ，ｅｕｎｅＭｘ
ｔｐｄｆｔｕｔｙｅｅｓｒｃ
树，它有４个结点。为了便于理解遍历思想，暂时为每个没有予树的结点都
ｆ
ｅｅｌｙｅｂｓ１ Ⅱ ｐ赤ａｅ：ｔｅｅｔｐ＊ｔｐ＇ｌｍｙｅｏ，

数据结构用非递归算法求二叉树高度

数据结构⽤⾮递归算法求⼆叉树⾼度算法思想：采⽤层次遍历的算法，设置变量level记录当前节点所在层数，设置变量last指向当前层的最右结点，每层遍历出队时与last指针⽐较，若两者相等，则层数加⼀，并让last指向下⼀层的最右结点即rear所在位置，直到变量完成。

level的值即为⼆叉树的⾼度。

代码如下：1int Btdepth(BiTree T)2 {3if(T==NULL) //树空⾼度为04return0;5int front=rear=-1;6int last=level=0; //last指向当前层的最右结点7 BiTree Q[MAXSIZE]; //设置队列Q，元素是⼆叉树结点指针且容量⾜够8 Q[++rear]=T; //将根节点⼊队9 BiTree p=T;10while(!IsEmpty(Q)) //11 {12 p=Q[++front]; //队列元素出队，即正在访问的结点13if(p->lchild)14 Q[++rear]=p->lchild; //左孩⼦⼊队15if(p->rchild)16 Q[++rear]=p->rchild; //右孩⼦⼊队17if(front==last) //访问到该层的最后⼀个结点18 {19 level++; //⾼度加⼀20 last=rear; //更新last指向下⼀层最右⼀个结点21 }2223 }24return level;25 }扩展：求某⼀层的结点个数，每层的结点个数、树的最⼤宽度，都采⽤与此题类似的思想。

当然，此题可采⽤递归算法，其实现如下代码如下：1int Btdepth(BiTree T)2 {3if(T==NULL) //空树⾼度为04return0;5 ldep=Btdepth(T->lchild); //递归遍历左⼦树6 rdep=Btdepth(T->rchild); //递归遍历右⼦树7if(ldep>rdep) //树的⾼度为⼦树的最⼤⾼度加根节点8return ldep+1;9else10return rdep+1;11 }。

非递归交换二叉树左右子树算法

非递归交换二叉树左右子树算法非递归交换二叉树左右子树是一种常见的二叉树操作，其目的是交换二叉树的每个节点的左右子树。

在本文中，我将为您介绍一种非递归的交换二叉树左右子树的算法，并通过详细的步骤解释其工作原理。

算法步骤如下：1.首先，我们需要创建一个空的栈。

栈是一种能够保存元素并支持后进先出操作的数据结构。

2.接下来，将根节点入栈。

3.开始一个循环，直到栈为空。

在循环中，执行以下操作：a.弹出栈顶节点，并将其保存在一个临时变量中。

b.检查临时变量的左子树是否存在。

如果存在，将其入栈。

c.检查临时变量的右子树是否存在。

如果存在，将其入栈。

d.交换临时变量的左右子树。

4.循环结束后，二叉树的左右子树交换完成。

接下来，我将逐步解释该算法的工作原理。

首先，我们将根节点入栈，然后开始一个循环。

在每次循环中，我们从栈中弹出一个节点，并检查其左右子树是否存在。

如果左子树存在，我们将其入栈。

由于栈是后进先出的数据结构，这意味着右子树将首先被处理。

接下来，我们将右子树入栈。

通过不断循环弹出和入栈节点，我们实现了对树的层次遍历。

同时，我们通过交换每个节点的左右子树，实现了左右子树的交换。

最后，当栈为空时，所有的节点都被处理完成，我们得到了一个交换了左右子树的二叉树。

非递归交换二叉树左右子树的算法具有以下优点：1.不需要额外的递归调用和回溯操作，因此空间复杂度较低。

2.通过使用栈来保存中间结果，实现了对二叉树的层次遍历，使得算法的时间复杂度较低。

3.算法的实现相对简单，易于理解和调试。

总结起来，非递归交换二叉树左右子树是一种高效且易于实现的算法。

通过仔细分析每个步骤，我们可以清楚地了解其工作原理。

此外，该算法还具有较低的空间复杂度和时间复杂度，适用于处理大规模的二叉树。

希望本文对您有所帮助！。

非递归中序遍历二叉树课件

由于在非递归实现中，我们使用栈来模拟递归的过程，因此遍历后的结果与递归实现相同。
04 非递归中序遍历二叉树的复杂度分析
时间复杂度
最好情况：O(n) 最坏情况：O(n)
平均情况：O(n)
空间复杂度
最好情况：O(1) 最坏情况：O(n)
平均情况：O(n)
05 非递归中序遍历二叉树的优缺点
优点
01
02
03
空间效率高
非递归算法通常只需要常数级别的额外空间，相比之下，递归算法可能需要更多的堆栈空间。
代码简洁
非递归算法的代码通常更简洁，更易于理解和维护。
适合处理大型数据
由于非递归算法不需要大量的堆栈空间，因此更适合处理大型数据集。
缺点
编程技巧要求高
非递归算法需要更多的编程技巧，特别是对于那些不熟悉这种技术的人来说，理解和实现可能会比较困难。
遍历过程
01
02
03
04
弹出栈顶元素，访问该节点。
如果该节点右子节点存在，将右子节点入栈。
如果该节点左子节点存在，将左子节点入栈。
重复上述步骤，直到栈为空。
遍历后的结果
01
中序遍历的顺序为：左子树 -> 根节点 -> 右子树。
02
非递归方法利用了栈的性质，实现了从上到下、从左到右的遍历顺序。
THANKS
感谢观看
栈为空。
实例二：复杂的二叉树
总结词：进阶应用
详细描述：对于复杂的二叉树，非递归中序遍历需要更加细致的处理。由于树的形状可能不规则，我们需要更加灵活地使用栈来处理节点之间的关系。在遍历过程中，我们需要注意处理各种特殊情况，例如循环引用、节点值相等的情况，以避免陷入无限循环或访问错误的节点。此外，我们还需要注意优化算法的时间复杂度和空间复杂度，以提高遍历的效率和准确性。

中序遍历非递归算法

中序遍历非递归算法一、前言在二叉树的遍历中，中序遍历是一种重要的遍历方式。

中序遍历非递归算法是指不使用递归函数，通过循环和栈等数据结构实现对二叉树进行中序遍历。

本文将详细介绍中序遍历非递归算法的实现过程和相关知识点。

二、中序遍历的定义在二叉树中，对每个节点的访问顺序有三种方式：先访问左子树，再访问根节点，最后访问右子树；先访问根节点，再访问左子树和右子树；先访问左子树和右子树，最后访问根节点。

这三种方式分别称为前序遍历、中序遍历和后序遍历。

其中，中序遍历是指按照“先访问左子树，再访问根节点，最后访问右子树”的顺序进行访问。

三、中序遍历非递归算法的思路1. 定义一个空的辅助栈；2. 从二叉树的跟节点开始循环：a. 将当前节点压入辅助栈；b. 如果当前节点存在左孩子，则将当前节点设置为其左孩子，继续循环；c. 如果当前节点不存在左孩子，则从辅助栈中弹出一个节点，并将该节点的值输出；d. 如果被弹出的节点存在右孩子，则将当前节点设置为其右孩子，继续循环；e. 如果被弹出的节点不存在右孩子，则回到步骤c。

四、中序遍历非递归算法的实现1. 定义一个空的辅助栈和一个指向二叉树跟节点的指针cur；2. 对于每个节点，如果该节点不为空或者辅助栈不为空，则进行循环：a. 如果当前节点不为空，则将其压入辅助栈中，并将当前节点更新为其左孩子；b. 如果当前节点为空，则从辅助栈中弹出一个元素，并输出该元素的值；i. 将当前节点更新为被弹出元素的右孩子。

3. 循环结束后，即可完成对二叉树的中序遍历。

五、代码实现以下是Java语言实现中序遍历非递归算法的代码：```public static void inOrder(TreeNode root) {Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();TreeNode cur = root;while (cur != null || !stack.isEmpty()) {if (cur != null) {stack.push(cur);cur = cur.left;} else {cur = stack.pop();System.out.print(cur.val + " ");cur = cur.right;}}}```六、时间和空间复杂度中序遍历非递归算法的时间复杂度为O(n)，其中n为二叉树节点的个数。

后序遍历非递归算法

后序遍历非递归算法后序遍历是二叉树遍历中的一种，它的遍历顺序是先访问左子树、再访问右子树、最后访问根节点。

在非递归算法中，我们需要借助栈来实现后序遍历。

具体步骤如下：1. 新建一个栈，并将根节点入栈2. 定义两个节点变量pre和cur，初始化pre为null3. 当栈不为空时，循环执行以下操作：- 将栈顶元素cur赋值为栈顶元素，但不弹出该元素- 如果当前节点没有左右子节点，或者左右子节点已经被访问过了，那么弹出当前节点，并将其值打印输出，并将pre赋值为当前节点- 否则，若当前节点有右子节点，就将其右子节点入栈。

若当前节点有左子节点，则将其左子节点入栈4. 循环结束可以看到，后序遍历的算法和前序遍历、中序遍历都有所区别。

与前序遍历的主要区别在于，在访问节点前，需要判断该节点的左右子节点是否已经被访问过。

而与中序遍历的主要区别在于，在访问节点后，需要将该节点的值打印输出。

此外，后序遍历还需要维护一个pre节点变量，用于记录上一个被访问过的节点。

那么，后序遍历的非递归算法有什么优点呢？相比递归算法，它的空间复杂度更低，因为递归算法需要维护函数调用栈。

而非递归算法中使用的栈只需要在遍历过程中存储节点，不需要再维护函数调用栈。

此外，非递归算法在一些嵌入式系统、服务器等资源受限的环境下表现更优秀。

总体而言，后序遍历非递归算法是一种非常实用的二叉树遍历算法，它可以帮助我们更加高效地对二叉树进行遍历，尤其是在空间限制较大的情况下。

需要注意的是，该算法的具体实现过程可能会因为树结构的复杂性而略有差异，建议大家在编写代码时用心梳理整个算法过程。

二叉树的遍历学习心得 (3)

二叉树的遍历学习心得 (3)
二叉树是一种经常出现在程序设计中的数据结构。

通过对二叉树的遍历，能够完成许多复杂的任务。

因此，学习二叉树的遍历方式非常重要。

首先，二叉树的遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

其中，前序遍历就是先遍历根节点，再遍历左节点和右节点。

中序遍历是先遍历左节点，再遍历根节点和右节点。

后序遍历是先遍历左节点，再遍历右节点和根节点。

我们需要掌握这三种遍历方式，了解其原理和具体实现方法。

其次，在实现遍历方式时，我们需要使用递归或非递归的方式。

递归方式简单易懂，但是当节点较多时，会占用大量的栈空间，会导致栈溢出。

而非递归方式需要使用辅助数据结构，比如栈或队列，来实现遍历。

虽然它的代码相对复杂，但却具有灵活性和高效性。

我们要根据具体情况，选择适合的遍历方式。

最后，我们还需要注意二叉树遍历的应用。

比如，前序遍历可以用于复制树或表达式树，中序遍历可以用于对树进行排序，后序遍历可以用于计算表达式树的值等。

因此，在学习二叉树遍历的同时，还要了解它们的常见应用场景，以便更好地进行算法设计和应用实践。

总之，掌握二叉树的遍历方式和应用，对于数据结构和算法的学习非常重要。

我们要理解其原理和代码实现，并且要多加练习，深入掌握遍历的思想和技巧。

只有这样，我们才能在实际工作中灵活运用二叉树遍历，提高代码质量和效率。

数据结构求二叉树的深度

数据结构求二叉树的深度二叉树深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数量。

求二叉树的深度是一个常见的问题，通常可以用递归或者非递归的方式来解决。

一、递归方法：递归是一种自上而下的解决问题的方式，在求二叉树深度时，可以使用递归来解决。

递归的思路是，对于一个根节点，它的深度等于其左子树和右子树中较大的深度加1下面是递归方法的实现，以Python语言为例：```def get_depth(root):if root is None:return 0left_depth = get_depth(root.left)right_depth = get_depth(root.right)return max(left_depth, right_depth) + 1```该递归函数的基本情况是，如果根节点为空，则深度为0；否则，递归计算左子树和右子树的深度，并取较大值，最后加1即为整个二叉树的深度。

二、非递归方法：非递归方法是一种自下而上的解决问题的方式，在求二叉树深度时，可以使用非递归的方式来解决。

非递归的思路是，使用层次遍历的方式遍历二叉树的每一层，每遍历一层，深度加1，直到遍历完所有节点。

下面是非递归方法的实现，以Python语言为例：```def get_depth(root):if root is None:return 0depth = 0queue = [root]while queue:depth += 1level_size = len(queue)for _ in range(level_size):node = queue.pop(0)if node.left:queue.append(node.left)if node.right:queue.append(node.right)return depth```该非递归函数的基本思路是，首先判断根节点是否为空，如果为空则深度为0；否则，初始化深度为0和一个队列，将根节点入队，然后进入循环，每一次循环代表一层，首先将循环变量level_size设置为队列的长度，然后将队头元素出队，并将其左右子节点入队，直到队列为空。

二叉排序树非递归插入算法

二叉排序树非递归插入算法
二叉排序树非递归插入算法指的是在二叉排序树中插入一个新
节点时，采用非递归的方式进行操作的算法。

其基本思想是从根节点开始找到插入位置，并将新节点插入到相应位置上。

具体实现过程为：先将新节点插入到二叉排序树的最底层，然后从底层向上逐层调整，使得整个树仍然满足二叉排序树的性质。

在插入过程中，需要从根节点开始一直向下查找，直到找到插入位置为止。

如果插入节点的值大于当前节点的值，则向右子树继续查找；如果插入节点的值小于当前节点的值，则向左子树继续查找。

非递归插入算法相对于递归插入算法具有简单、高效、节省空间等优点，因此在实际应用中被广泛采用。

同时，该算法的实现也相对较为简单，适合初学者学习二叉排序树的基本操作。

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递归非递归两种算法遍历二叉树讲解

用递归、非递归两种方法遍历二叉树一、设计思想1. 用递归算法遍历设计思想：主要是通过不同程序顺序，从而实现递归的顺序遍历前序遍历：先判断节点是否为空，如果不为空，则输出。

再判断左节点是否为空，如果不为空，则递归调用，直到遍历到最左边。

接着再遍历最左边的右子树，如果此时右子树不为空，则递归遍历左子树的操作，直到遍历到叶子节点。

如果右子树为空，则回溯上次的递归调用，重复输出和遍历右子树的操作。

中序遍历：先遍历左节点是否为空，如果不为空，则递归调用，直到遍历到最左边或者叶子节点，然后输出，接着再遍历最左边的右子树，如果此时右子树不为空，则递归重复遍历左子树的操作，直到遍历到叶子节点。

如果右子树为空，则回溯到上次递归调用，重复输出和遍历右子树的操作。

后序遍历：先判断左节点是否为空，如果不为空则一直递归直到遍历到最左边，然后遍历右节点，再接着遍历到左子树的最右边，直到遍历到叶子节点。

此时输出，回溯到上次递归，继续执行后面的操作，重复，直到将整个树遍历完毕。

2. 用非递归算法遍历设计思想：主要是通过栈的存取，判空，从而实现树的遍历前序遍历：通过一个循环实现。

先输出节点的数值，因为栈的特性，则需要先判断右子树是否为空，如果不为空，则将右子树压栈。

然后判断左子树是否为空，如果不为空，则将左子树压栈。

接着再将栈里面的子树弹出赋给给当前节点变量，重复上述操作，直到栈为空后退出循环。

中序遍历：通过循环实现。

将树一直遍历到最左端，并将中间所经过的节点保存在栈中，当遍历到最左边的时候，则弹出栈里面的子树。

输出数值，将当前节点赋值为当前节点的右子树，遍历右子树，即重复上述操作，直到当前节点为空，并且栈内元素为0。

后序遍历：通过循环和标记栈实现。

将数一直遍历到最左端，并将中间的节点保存在树栈中，同时同步的添加一个标记栈。

当遍历到最左边的时候，弹栈并赋值给当前栈，然后判断标记栈的数值，如果数值为0的话则代表当前树没有遍历过，遍历右子树。

二叉树经典例题的题解

二叉树经典例题的题解本文将为大家详细介绍几个经典的二叉树例题，并提供对应的解题思路和代码实现。

1. 二叉树的遍历二叉树的遍历是二叉树操作中最基础的操作。

它分为三种遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。

其中，前序遍历是按照“根左右”顺序遍历，中序遍历是按照“左根右”顺序遍历，后序遍历是按照“左右根”顺序遍历。

遍历的实现方式主要有两种：递归和非递归。

递归实现比较简单，非递归实现可以利用栈来实现。

以下是前序遍历的递归实现：void preorderTraversal(TreeNode* root) {if (root != nullptr) {cout << root->val << ' ';preorderTraversal(root->left);preorderTraversal(root->right);}}以下是前序遍历的非递归实现：void preorderTraversal(TreeNode* root) {if (root == nullptr) return;stack<TreeNode*> st;st.push(root);while (!st.empty()) {TreeNode* node = st.top();st.pop();cout << node->val << ' ';if (node->right != nullptr) st.push(node->right);if (node->left != nullptr) st.push(node->left);}}2. 二叉树的最大深度二叉树的最大深度是指从根节点到叶子节点的最长路径上的节点数。

求二叉树的最大深度可以使用递归或BFS（广度优先搜索）实现。

以下是递归实现：int maxDepth(TreeNode* root) {if (root == nullptr) return 0;int leftDepth = maxDepth(root->left);int rightDepth = maxDepth(root->right);return 1 + max(leftDepth, rightDepth);}以下是BFS实现：int maxDepth(TreeNode* root) {if (root == nullptr) return 0;int depth = 0;queue<TreeNode*> q;q.push(root);while (!q.empty()) {int size = q.size();depth++;for (int i = 0; i < size; i++) {TreeNode* node = q.front();q.pop();if (node->left != nullptr) q.push(node->left);if (node->right != nullptr) q.push(node->right);}}return depth;}3. 判断两个二叉树是否相同判断两个二叉树是否相同可以通过递归实现。

浅析一种二叉树非递归遍历算法的C语言实现论文.doc

浅析一种二叉树非递归遍历算法的C语言实现论文一种二叉树非递归遍历算法的C语言实现论文导读：本论文是一篇关于一种二叉树非递归遍历算法的C语言实现的优秀论文范文,对正在写有关于递归论文的写有一定的参考和指导作用,摘要：针对二叉树的链式存储结构，分析了二叉树的各种遍历算法，探讨了递归算法的递推消除理由，提出了一种改善的非递归遍历算法并用C语言予以实现。

关键词：二叉树；遍历算法；非递归；C语言实现1009-3044（2014）01-0223-031 概述树形结构是一种非常常见的数据结构，而二叉树又是其中最重要的一种树形结构。

二叉树的遍历是指按照一定的规则和次序将二叉树中的每一个结点都访问一次，既不能重复，也不能漏掉。

一般而言，对二叉树的遍历有前序遍历、中序遍历、后序遍历和按层遍历等几种方式。

在具体的算法设计上，以上遍历方式一般采取递归算法来实现，该文将探讨采用非递归算法来实现二叉树的遍历。

2 二叉树的数据结构描述二叉树作为一种非线性结构，每个结点最多有一个双亲结点和两个子结点。

二叉树可以采用顺序存储结构和链式存储结构。

对于完全二叉树而言，采用顺序存储是非常方便并且节省空间的，但是对于大部分的非完全二叉树而言，采用顺序存储将导致空间浪费严重且结构混乱、效率低下。

因此，更多的时候，大家都更愿意用链式存储结构来表示二叉树，这样结构更加清晰，尤其是对于一种二叉树非递归遍历算法的C语言实现由写论文的好帮手.zbjy.提供,.左右子树的描述和双亲节点的描述更加方便。

该文中拟采用链式结构来表示二叉树。

用链式存储结构来表示二叉树，一个结点至少由3个域组成，即数据域、左子结点域和右子结点域（如图1所示）。

3 二叉树的遍历及递归算法实现3.1 二叉树的遍历二叉树的遍历就是一个不漏的访问树中的每个结点，同时也不能重复。

所谓“访问”，就是指对结点的数据域进行某种操作，比如说读取、删除、更新、求该节点深度等等。

对于二叉树中的任意一个部分，都可以把它看作三部分，根节点、左子树、右子树，我们用D表示访问跟结点，用L表示遍历左子树，用R表示遍历右子树，则共有以下6种遍历方式[1]。

先序遍历的非递归算法C语言

先序遍历的非递归算法C语言先序遍历是二叉树遍历的一种方式，它的遍历顺序是根节点、左子树、右子树。

非递归算法利用栈的数据结构来实现。

具体算法步骤如下：1.定义一个栈，用于存储节点。

2.将根节点入栈。

3.当栈不为空时，执行步骤4-6，否则结束遍历。

4.弹出栈顶节点，并访问该节点。

5.若该节点有右孩子，将右孩子入栈。

6.若该节点有左孩子，将左孩子入栈。

7.返回步骤3下面是使用C语言实现先序遍历的非递归算法的示例代码：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>//定义二叉树节点结构typedef struct TreeNodeint data;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;} TreeNode;//定义栈结构typedef struct StackTreeNode* data[100]; // 栈的最大容量int top; // 栈顶指针} Stack;Stack* createStacStack* stack = (Stack*)malloc(sizeof(Stack)); stack->top = -1;return stack;void push(Stack* stack, TreeNode* node)stack->data[++stack->top] = node;TreeNode* pop(Stack* stack)return stack->data[stack->top--];int isEmpty(Stack* stack)return stack->top == -1;//先序遍历的非递归算法void preorderTraversal(TreeNode* root)if (root == NULL)return;}Stack* stack = createStack(; // 创建栈push(stack, root); // 根节点入栈while (!isEmpty(stack))TreeNode* node = pop(stack); // 弹出栈顶节点printf("%d ", node->data); // 访问节点//右孩子先入栈，保证左孩子会在右孩子之前被访问if (node->right != NULL)push(stack, node->right);}//左孩子入栈if (node->left != NULL)push(stack, node->left);}}free(stack); // 释放栈的内存int mai//构建二叉树TreeNode* root = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); root->data = 1;TreeNode* node2 = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node2->data = 2;TreeNode* node3 = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node3->data = 3;TreeNode* node4 = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node4->data = 4;TreeNode* node5 = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node5->data = 5;root->left = node2;root->right = node3;node2->left = node4;node2->right = NULL;node3->left = NULL;node3->right = node5;node4->left = NULL;node4->right = NULL;node5->left = NULL;node5->right = NULL;//先序遍历printf("先序遍历结果：");preorderTraversal(root);//释放二叉树的内存free(root);free(node2);free(node3);free(node4);free(node5);return 0;```以上代码实现了二叉树先序遍历的非递归算法。

先序遍历的非递归算法

先序遍历的非递归算法先序遍历是二叉树的一种遍历方式，它的步骤是先访问根节点，然后递归地先序遍历左子树，最后递归地先序遍历右子树。

在非递归算法中，我们使用栈来辅助实现遍历。

首先，我们创建一个空栈，将根节点压入栈中。

然后进入循环，循环条件是栈不为空。

在循环中，首先将栈顶元素出栈并访问，然后将其右子节点（如果存在）压入栈中，再将其左子节点（如果存在）压入栈中。

这样可以保证在遍历的过程中，左子树总是先于右子树被访问。

详细的步骤如下：1.创建一个空栈，将根节点压入栈中。

2.进入循环，循环条件为栈不为空。

在循环中执行以下步骤：1.弹出栈顶元素并访问。

2.如果存在右子节点，将右子节点压入栈中。

3.如果存在左子节点，将左子节点压入栈中。

3.循环结束后，遍历完成。

下面是使用非递归算法实现先序遍历的代码：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, val=0, left=None, right=None):self.val = valself.left = leftself.right = rightdef preorderTraversal(root):if not root:return []stack = [] # 创建空栈result = [] # 用于存储遍历结果stack.append(root) # 将根节点压入栈中while stack: # 当栈不为空时循环node = stack.pop( # 弹出栈顶元素并访问result.append(node.val)if node.right: # 如果存在右子节点，将右子节点压入栈中stack.append(node.right)if node.left: # 如果存在左子节点，将左子节点压入栈中stack.append(node.left)return result#测试代码#创建二叉树root = TreeNode(1)root.left = TreeNode(2)root.right = TreeNode(3)root.left.left = TreeNode(4)root.left.right = TreeNode(5)#执行先序遍历并输出结果result = preorderTraversal(root)print(result)```运行上述代码可以得到先序遍历的结果：[1,2,4,5,3]。

二叉树的先序遍历和中序遍历的非递归算法

第２３卷
第１期
电脑开发与应用
文章编号：０３５５（００９—０３０１０—８０２１）１０５ —３
二叉树的先序遍历和中序遍历的非递归算法
ＤｉｃｓｉｎａｓｕｓｏｎｄＡｎａｙｉｎ— ｅｕｓｖｇｒｔｍｏｅｒｒｌｓｓｏｆＮｏｒｃｒｉｅＡｌｏｉｈｆｒＰｒｏｄｅ
ｔｅＳｐｅｒｒｔａｅｓｌａｔｉｒｅ’ ｒｏｄｅｒｖｒａｎｄｏｂａｎｎｏｎｒｃｓｖｌｏｒｔｏｉａｒｒｅ’ ｅｒｅｒｔａｖｒａｉｔｃＡｔｌｓｏｂｔｉｎｇｎｏｎｅｕｒｉｅａｇｉｈｍｆｒｂｎｙｔｅＳｐｒｏｄｒｅｓｌｕｓｎｇｓａｋ．ａｔ．ａｎｉ
ｔａｅｓ．ｒｖｒａ１Ｔｈｅｉｐｔｃｓａｎｙｓｓｎｇｏｆｔｅｌｆｒｂｉｒｒｅ’ Ｓｐｒｏｒｒｔａｖｒａｄｂｉｒｒｅ’ Ｓｉｒｒｔａｅｒａ．ｍｏｒａｎｅｉａｌｉｉｈｅｒａｏｎａｙｔｅｅｄｅｒｅｓｌａｎｎａｙｔｅｎｏｄｅｒｖｓ１ＫＥＹＷＯＲＤＳｂｉｒｔｅｎａｙｒｅ’ Ｓｐｒｏｒｅｔａｒａ，ｂｉｒｔｅｅｄｒｒｖｅｓｌｎａｙｒｅ’ ａｇｉｈｍｌｏｒｔ
Ｐｒｏｄ（一ｒｈｉｄ）；ｅｒｅｒｂｔ＞ｃｌ
从二叉树先序遍历非递归算法实现时系统栈的变化情况，我们不难看出，二叉树先序遍历实际上是走丫

三种遍历方法

三种遍历方法一、前序遍历前序遍历是二叉树遍历的一种方法，也是最常见的遍历方式之一。

在前序遍历中，首先访问根节点，然后递归地遍历左子树，最后递归地遍历右子树。

前序遍历的应用非常广泛，例如在二叉树的构建和重建、树的深度优先搜索等问题中都会用到前序遍历。

在进行前序遍历时，可以采用递归或者非递归的方式。

1. 递归实现前序遍历：递归实现前序遍历非常简单，具体步骤如下：- 首先判断当前节点是否为空，若为空则返回；- 访问当前节点；- 递归遍历左子树；- 递归遍历右子树。

2. 非递归实现前序遍历：非递归实现前序遍历需要借助栈来实现，具体步骤如下：- 将根节点入栈；- 循环执行以下步骤，直到栈为空：- 弹出栈顶节点，并访问该节点；- 若该节点的右子节点不为空，则将右子节点入栈；- 若该节点的左子节点不为空，则将左子节点入栈。

二、中序遍历中序遍历是二叉树遍历的另一种方法，同样也是一种常用的遍历方式。

在中序遍历中，首先递归地遍历左子树，然后访问根节点，最后递归地遍历右子树。

中序遍历的应用也非常广泛，例如在二叉搜索树的操作中，中序遍历可以按照升序输出所有节点的值。

1. 递归实现中序遍历：递归实现中序遍历的步骤如下：- 首先判断当前节点是否为空，若为空则返回；- 递归遍历左子树；- 访问当前节点；- 递归遍历右子树。

2. 非递归实现中序遍历：非递归实现中序遍历同样需要借助栈来实现，具体步骤如下：- 将根节点入栈；- 循环执行以下步骤，直到栈为空：- 若当前节点不为空，则将当前节点入栈，并将当前节点指向其左子节点；- 若当前节点为空，则弹出栈顶节点，并访问该节点，然后将当前节点指向其右子节点。

三、后序遍历后序遍历是二叉树遍历的另一种方式，也是最后一种常见的遍历方式。

在后序遍历中，首先递归地遍历左子树，然后递归地遍历右子树，最后访问根节点。

后序遍历的应用也非常广泛，例如在二叉树的删除操作中，需要先删除子节点，再删除根节点。

二叉树的遍历

T->rchild= CreatBiTree(); /*构造右子树*/ 扩展先序遍历序列
}
2021/2/21
return (T) ;}
A B Φ D Φ Φ C Φ 17Φ
T
T
T
ch=B
ch=Φ
Λ
T
T= Λ, Creat(T)
ch=A T
A
B creat(T L)
ΛB 返回
creat(T L)
creat(T R)
A
p=p->RChild;
}
2021/2/21
}
top
A
B
C
D
top
B
top
A
A
top
D
A
top
A
top
C
13
top
中序遍历二叉树的非递归算法：
A
void InOrder(BiTree T)
{ InitStack(&S); 相当于top=-1;
p=T;
B
C
while(p!=NULL | | !IsEmpty(S)) 相当于top==-1;
}
后序遍历二叉树的递归算法：
void PostOrder (BiTree T)
{ if(T!=NULL)
{ PostOrder (T->lchild);
PostOrder (T->rchild);
printf(T->data); }
2021/2/21
15
}
先序遍历二叉树的递归算法： void PreOder (BiTree T) { if(T! =NULL){ printf (T->data); PreOrder (T->lchild); PreOrder (T->rchild); } }

数据结构中二叉树的生成及遍历非递归算法浅析

及运算都较为简练，因此，二叉树在数据结构课程中显得特别ｃａｄｔ；ｈｒａａｓｕｔｔｏｅｃｉ，ｈｄｔｃｂｎｄｈｄｒｉ；ｒｌｌｃｌ二叉树是由结点的有限集合构成，这个有限集合或者为空｝ｔｅＢｒ；ｅ集，或者是由一个根节点及两棵互不相交的分别称之为这个根Ｂｒｅ［ａｓｅｔＱｍｘｉ］ｅｚ；
一
、
引言
＃ｃｄ “ａｏｈｉｌｅｍ１・ｎｕ］ ” ｃ
ｔｅｅ。ｃｂｏｅｙｄｔｔｔｄ｛ｐｎ
、
二叉树是一种重要的树形结构，其结构规整。许多实际问＃ｅｎＵＬ０ｄｆｅＬｉＮ
题抽象出来的数据结构往往是二叉树的形式，而且其存储结构重要，这里我们先了解一下二叉树。
，
立二叉链表。一般的二对于叉树，必须添加一些虚结点，使其成 ‘ ～’ ：一、
队列是一个指针类型的数组，保存已输入的结点＿… 、
… ～ … 一 ’
，
＃ｅｎｘｉ０ｄｆｅｍａｓｚ１０ｉｅ衔ｎｌｄｓｄｏｈ” ｃｕｅ“ ｔｉ．
ｓ＞一
ｌ＝Ｌ；ｄＵＬ
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递归算法，故有关二叉树的试题通常要求采用非递归算法，这就Ｂｒ，；ｔｅｅｓ使得掌握二叉树的生成及遍历的非递归算法成为必要。ｔＮＩ；＝ｕＪＬ