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# 二叉树遍历
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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。
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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。
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## 层序遍历
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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。
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层序遍历本质上属于「广度优先遍历 breadth-first traversal」,它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。
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![二叉树的层序遍历](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_bfs.png)
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### 代码实现
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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。
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```src
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[file]{binary_tree_bfs}-[class]{}-[func]{level_order}
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```
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### 复杂度分析
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- **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。
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- **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。
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## 前序、中序、后序遍历
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相应地,前序、中序和后序遍历都属于「深度优先遍历 depth-first traversal」,它体现了一种“先走到尽头,再回溯继续”的遍历方式。
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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个二叉树的外围“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。
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![二叉搜索树的前、中、后序遍历](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_dfs.png)
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### 代码实现
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深度优先搜索通常基于递归实现:
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```src
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[file]{binary_tree_dfs}-[class]{}-[func]{post_order}
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```
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!!! note
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深度优先搜索也可以基于迭代实现,有兴趣的同学可以自行研究。
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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。
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1. “递”表示开启新方法,程序在此过程中访问下一个节点。
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2. “归”表示函数返回,代表当前节点已经访问完毕。
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=== "<1>"
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![前序遍历的递归过程](binary_tree_traversal.assets/preorder_step1.png)
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=== "<2>"
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![preorder_step2](binary_tree_traversal.assets/preorder_step2.png)
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=== "<3>"
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![preorder_step3](binary_tree_traversal.assets/preorder_step3.png)
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=== "<4>"
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![preorder_step4](binary_tree_traversal.assets/preorder_step4.png)
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=== "<5>"
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![preorder_step5](binary_tree_traversal.assets/preorder_step5.png)
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=== "<6>"
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![preorder_step6](binary_tree_traversal.assets/preorder_step6.png)
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=== "<7>"
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![preorder_step7](binary_tree_traversal.assets/preorder_step7.png)
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=== "<8>"
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![preorder_step8](binary_tree_traversal.assets/preorder_step8.png)
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=== "<9>"
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![preorder_step9](binary_tree_traversal.assets/preorder_step9.png)
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=== "<10>"
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![preorder_step10](binary_tree_traversal.assets/preorder_step10.png)
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=== "<11>"
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![preorder_step11](binary_tree_traversal.assets/preorder_step11.png)
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### 复杂度分析
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- **时间复杂度 $O(n)$** :所有节点被访问一次,使用 $O(n)$ 时间。
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- **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。
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