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作者： 千石
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前言
本文内容来自我平时学习的一些积累，如有错误，还请指正
在题目实战部分，我将代码实现和代码解释设置在了解题思路的下方，方便各位作为参考刷题
本文大纲
一些话
本文内容来自我平时学习的一些积累，如有错误，还请指正
在题目实战部分，我将代码实现和代码解释设置在了解题思路的下方，方便各位作为参考刷题
题目练习步骤：
- 给自己10分钟，读题并思考解题思路
- 有了思路以后开始写代码，如果在上一步骤中没有思路则停止思考并且看该题题解
- 在看懂题解（暂时没看懂也没关系）的思路后，背诵默写题解，直至能熟练写出来
- 隔一段时间，再次尝试写这道题目
前置知识
树
树是一种类似于图的非线性数据结构，由节点和边组成。树中最多只能有一个根节点，而其他节点都有一个或多个父节点。树也被称作图的有序分支，因为它有一个根节点和多个子节点，这些子节点可以包含它们自己的子节点，产生树的形状。
二叉树
二叉树是一种特殊的树数据结构，它的每个节点最多只能有两个子节点，分别称作左子节点和右子节点。由于每个节点只有两个子节点，因此二叉树也被称作二叉分支树或二叉排序树。
二叉搜索树
二叉搜索树(BST)是一种特殊的二叉树，这种树的每个节点都具有特定的值。BST的左子节点始终小于等于右子节点，每个节点进行比较时根据这种结构对值进行比较，这使得搜索和插入更容易而快捷。BST是一种很有用的数据结构，因为它们可以被用于高效的搜索以及排序应用中。
常用模板和记忆技巧
节点定义：
class TreeNode:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left, self.right = None, None
二叉树的前中后序遍历
// 前序遍历
def preorder(self, root):
if root:
self.traverse_path.append(root.val)
self.preorder(root.left)
self.preorder(root.right)
// 中序遍历
def inorder(self, root):
if root:
self.inorder(root.left)
self.traverse_path.append(root.val)
self.inorder(root.right)
// 后序遍历
def postorder(self, root):
if root:
self.postorder(root.left)
self.postorder(root.right)
self.traverse_path.append(root.val)
动画演示
前序遍历：
中序遍历：
记忆技巧
- 前序遍历：根节点 -> 左子树 -> 右子树，可以记住“根左右”。
- 中序遍历：左子树 -> 根节点 -> 右子树，可以记住“左根右”。
- 后序遍历：左子树 -> 右子树 -> 根节点，可以记住“左右根”。
题目
94. 二叉树的中序遍历 - 力扣（LeetCode）
解题思路
- 如果根节点为空，则返回空列表。
- 创建一个空列表来存储中序遍历的结果。
- 使用递归的方式，先遍历根节点的左子树，然后将根节点的值添加到结果列表中，再遍历根节点的右子树。
- 返回结果列表。
题解(套模板)
class Solution:
def inorderTraversal(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[int]:
result = [] # 创建一个空列表来存储结果
if root is None: # 检查根是否为无，并返回一个空列表
return result
# 遍历左子树并将数值添加到结果列表中。
self.traverse(root.left, result)
result.append(root.val)
# 遍历右子树，并将这些值添加到结果列表中。
self.traverse(root.right, result)
# 返回结果列表
return result
def traverse(self, root, result):
if root is None:
return
# 遍历左子树，将数值添加到结果列表中。
self.traverse(root.left, result)
result.append(root.val)
遍历右子树，并将这些值添加到结果列表中。
self.traverse(root.right, result)
总结
本文介绍了树、二叉树、二叉搜索树的定义、常用模板和一些解题技巧，并且讲解了一道二叉树的入门题目，希望对大家有所帮助
