二叉树基础

入度和出度是什么？

根节点和叶节点是什么？

二叉树有哪些分类？

1. 满二叉树：只有度为0和杜威2的节点，并且度为0的节点在同一层上，则为满二叉树。说人话就是，如果一颗二叉树的层数是k，那么它一定有2^k-1个节点，也就是说除最下面一层之外，每一个节点都有两个分叉。
2. 完全二叉树：除最后一层没有完全填满，其他层节点都达到最大值，并且最后一层的节点都集中在最左边。图片来源：代码随想录 (programmercarl.com) 优先级队列的本质是堆，堆是一种完全二叉树，同时保证了父子节点的顺序关系。
3. 二叉搜索树：前面介绍的树，都没有数值的，而二叉搜索树是有数值的了，二叉搜索树是一个有序树。注意：这里是所有节点都满足一定的大小关系，不只是第一层和第二层。

• 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
• 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
• 它的左、右子树也分别为二叉排序树

5. 平衡二叉搜索树：又被称为AVL（Adelson-Velsky and Landis）树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。顾名思义，就是左右子树的大小平衡，不能相差太多，最多相差一层，这样设计是为了加快搜索速度。

二叉树的定义

public class TreeNode {
    int val;
  	TreeNode left;
  	TreeNode right;
  	TreeNode() {}
  	TreeNode(int val) { this.val = val; }
  	TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
    		this.val = val;
    		this.left = left;
    		this.right = right;
  	}
}

深度优先遍历

前序、中序、后序遍历是指什么？

• 前序遍历是指”中“的位置，比如：“中”在“左右”之前，为前序遍历

迭代法和递归法是什么？

迭代法和递归法都是循环的一种。

• 递归是重复调用函数本身实现循环，底层是栈，遇到满足终止条件的情况时，逐层返回来结束，所以可能导致栈溢出。初学者理解难度比较大，可以通过画图仔细思考。
• 迭代和普通循环的区别是：迭代时，循环代码中参与运算的遍历同时是保存结果的遍历，当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值，如斐波那契数列的计算。迭代法使用计数器结束循环。
• 二者关系：所有的迭代法都可以转化成递归，但是递归不一定可以转化成迭代。

前序遍历144. 二叉树的前序遍历 - 力扣（LeetCode）

思路：

递归法逐层返回：

1. 递归函数的参数traversal(?)

参数
当前节点	TreeNode node
记录数据	ArrayLIst<Integer> result
返回值	void

2. 递归终止条件 当前节点为null；返回

3. 递归函数体
   根据遍历顺序，完成节点值记录

    public void pretraversal(TreeNode node,ArrayList<Integer> result) {
        if(node == null) {
            return;
        }
        result.add(node.val);// 中
        pretraversal(node.left,result);// 左
        pretraversal(node.right,result);// 右
    }

代码：

class Solution {
    public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        pretraversal(root,result);
        return result;
    }
    public void pretraversal(TreeNode node,ArrayList<Integer> result) {
        if(node == null) {
            return;
        }
        result.add(node.val);// 中
        pretraversal(node.left,result);// 左
        pretraversal(node.right,result);// 右
    }
}

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