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7.2. 二叉树遍历

非线性数据结构的遍历操作比线性数据结构更加复杂，往往需要使用搜索算法来实现。常见的二叉树遍历方式有层序遍历、前序遍历、中序遍历、后序遍历。

7.2.1. 层序遍历

「层序遍历 Hierarchical-Order Traversal」从顶至底、一层一层地遍历二叉树，并在每层中按照从左到右的顺序访问结点。

层序遍历本质上是「广度优先搜索 Breadth-First Traversal」，其体现着一种“一圈一圈向外”的层进遍历方式。

Fig. 二叉树的层序遍历

广度优先遍历一般借助「队列」来实现。队列的规则是“先进先出”，广度优先遍历的规则是 ”一层层平推“ ，两者背后的思想是一致的。

=== "Java"

```java title="binary_tree_bfs.java"
/* 层序遍历 */
List<Integer> hierOrder(TreeNode root) {
    // 初始化队列，加入根结点
    Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }};
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    while (!queue.isEmpty()) {
        TreeNode node = queue.poll();  // 队列出队
        list.add(node.val);            // 保存结点值
        if (node.left != null)
            queue.offer(node.left);    // 左子结点入队
        if (node.right != null)
            queue.offer(node.right);   // 右子结点入队
    }
    return list;
}
```

=== "C++"

```cpp title="binary_tree_bfs.cpp"
/* 层序遍历 */
vector<int> hierOrder(TreeNode* root) {
    // 初始化队列，加入根结点
    queue<TreeNode*> queue;
    queue.push(root);
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    vector<int> vec;
    while (!queue.empty()) {
        TreeNode* node = queue.front();
        queue.pop();                 // 队列出队
        vec.push_back(node->val);    // 保存结点
        if (node->left != nullptr)
            queue.push(node->left);  // 左子结点入队
        if (node->right != nullptr)
            queue.push(node->right); // 右子结点入队
    }
    return vec;
}
```

=== "Python"

```python title="binary_tree_bfs.py"
""" 层序遍历 """
def hier_order(root: Optional[TreeNode]):
    # 初始化队列，加入根结点
    queue = collections.deque()
    queue.append(root)
    # 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    res = []
    while queue:
        node = queue.popleft()       # 队列出队
        res.append(node.val)         # 保存节点值
        if node.left is not None:
            queue.append(node.left)  # 左子结点入队
        if node.right is not None:
            queue.append(node.right) # 右子结点入队
    return res
```

=== "Go"

```go title="binary_tree_bfs.go"
/* 层序遍历 */
func levelOrder(root *TreeNode) []int {
    // 初始化队列，加入根结点
    queue := list.New()
    queue.PushBack(root)
    // 初始化一个切片，用于保存遍历序列
    nums := make([]int, 0)
    for queue.Len() > 0 {
        // poll
        node := queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)
        // 保存结点
        nums = append(nums, node.Val)
        if node.Left != nil {
            // 左子结点入队
            queue.PushBack(node.Left)
        }
        if node.Right != nil {
            // 右子结点入队
            queue.PushBack(node.Right)
        }
    }
    return nums
}
```

=== "JavaScript"

```js title="binary_tree_bfs.js"
/* 层序遍历 */
function hierOrder(root) {
    // 初始化队列，加入根结点
    let queue = [root];
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    let list = [];
    while (queue.length) {
        let node = queue.shift();  // 队列出队
        list.push(node.val);          // 保存结点
        if (node.left)
            queue.push(node.left);    // 左子结点入队
        if (node.right)
            queue.push(node.right);   // 右子结点入队
    }
    return list;
}
```

=== "TypeScript"

```typescript title="binary_tree_bfs.ts"
/* 层序遍历 */
function hierOrder(root: TreeNode | null): number[] {
    // 初始化队列，加入根结点
    const queue = [root];
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    const list: number[] = [];
    while (queue.length) {
        let node = queue.shift() as TreeNode; // 队列出队
        list.push(node.val); // 保存结点
        if (node.left) {
            queue.push(node.left); // 左子结点入队
        }
        if (node.right) {
            queue.push(node.right); // 右子结点入队
        }
    }
    return list;
}
```

=== "C"

```c title="binary_tree_bfs.c"

```

=== "C#"

```csharp title="binary_tree_bfs.cs"
/* 层序遍历 */
public List<int?> hierOrder(TreeNode root)
{
    // 初始化队列，加入根结点
    Queue<TreeNode> queue = new();
    queue.Enqueue(root);
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    List<int> list = new();
    while (queue.Count != 0)
    {
        TreeNode node = queue.Dequeue(); // 队列出队
        list.Add(node.val);              // 保存结点值
        if (node.left != null)
            queue.Enqueue(node.left);    // 左子结点入队
        if (node.right != null)
            queue.Enqueue(node.right);   // 右子结点入队
    }
    return list;
}

```

=== "Swift"

```swift title="binary_tree_bfs.swift"
/* 层序遍历 */
func hierOrder(root: TreeNode) -> [Int] {
    // 初始化队列，加入根结点
    var queue: [TreeNode] = [root]
    // 初始化一个列表，用于保存遍历序列
    var list: [Int] = []
    while !queue.isEmpty {
        let node = queue.removeFirst() // 队列出队
        list.append(node.val) // 保存结点
        if let left = node.left {
            queue.append(left) // 左子结点入队
        }
        if let right = node.right {
            queue.append(right) // 右子结点入队
        }
    }
    return list
}
```

=== "Zig"

```zig title="binary_tree_bfs.zig"

```

7.2.2. 前序、中序、后序遍历

相对地，前、中、后序遍历皆属于「深度优先遍历 Depth-First Traversal」，其体现着一种“先走到尽头，再回头继续”的回溯遍历方式。

如下图所示，左侧是深度优先遍历的的示意图，右上方是对应的递归实现代码。深度优先遍历就像是绕着整个二叉树的外围“走”一圈，走的过程中，在每个结点都会遇到三个位置，分别对应前序遍历、中序遍历、后序遍历。

Fig. 二叉树的前 / 中 / 后序遍历

位置	含义	此处访问结点时对应
橙色圆圈处	刚进入此结点，即将访问该结点的左子树	前序遍历 Pre-Order Traversal
蓝色圆圈处	已访问完左子树，即将访问右子树	中序遍历 In-Order Traversal
紫色圆圈处	已访问完左子树和右子树，即将返回	后序遍历 Post-Order Traversal