数据结构，说到底就是存储数据的多种方式，其中，树和图是两个非常重要的概念，它们在计算机科学中的运用也非常广泛，这周刷题主要也是围绕着两个结构。
树的遍历：二叉树的前中后序遍历开始
在数据结构的学习中，树是一种基本而强大的结构，而二叉树作为其特例，其遍历方式尤其重要。二叉树的前序、中序和后序遍历是理解树结构的关键。前序遍历以根节点开始，然后递归遍历左子树，最后是右子树。中序遍历先递归遍历左子树，访问根节点，再递归遍历右子树。后序遍历则是先递归遍历左右子树，最后访问根节点。这三种遍历方式各有特点，它们在不同的应用场景下展现出不同的优势。例如，在树的重建问题中，前序和中序遍历的结合可以有效地恢复树的结构。作为算法训练，熟练掌握其相关知识是必备的技能,更加深入的还有二叉树深度的计算等等。
图的算法：最小生成树与拓扑排序开始
图是另一种复杂而强大的数据结构，它能够表示对象间的复杂关系。在图的算法中，最小生成树和拓扑排序是两个关键概念。最小生成树是在所有连接图的顶点的树中，边的权重之和最小的树。Prim算法和Kruskal算法是寻找最小生成树的两种有效方法，它们都采用了贪心策略，即在每一步选择当前可以找到的最小权重的边。
拓扑排序是针对有向无环图（DAG）的一种排序算法，它可以将图中的所有顶点排成一个线性序列，满足任何有向边的起点都在终点之前。这种排序在任务调度、课程规划等领域有着广泛的应用。实现拓扑排序时，通常使用队列来处理入度为零的节点，并通过递归或迭代的方式逐步构建排序序列。
刷题心得：理论与实践的结合
通过刷题，我深刻体会到了理论与实践相结合的重要性。编写和测试代码不仅锻炼了编程技巧，也加深了对数据结构和算法的理解。不仅是一种技能训练，更是一种思维训练，能够帮助我们更好地理解数据结构和算法，并将其应用于解决实际问题。通过不断的练习和思考，相信能够在数据结构和算法的学习道路上走得更远。
