算法的遍历
A. 什么叫遍历算法(最好有例子)
遍历算法：所谓遍历(Traversal)，是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。当然遍历的概念也适合于多元素集合的情况，如数组。
遍历算法概念延伸：
图遍历：图遍历又称图的遍历，属于数据结构中的内容。指的是从图中的任一顶点出发，对图中的所有顶点访问一次且只访问一次。图的遍历操作和树的遍历操作功能相似。图的遍历是图的一种基本操作，图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础之上。
举例：
遍历二叉树搜索路线：
从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：⑴访问结点本身（N），⑵遍历该结点的左子树（L），⑶遍历该结点的右子树（R）。以上三种操作有六种执行次序：NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。前三种次序与后三种次序对称。
遍历二叉树的执行踪迹三种递归遍历算法的搜索路线相同（如下图虚线所示）。具体线路为：从根结点出发，逆时针沿着二叉树外缘移动，对每个结点均途径三次，最后回到根结点。
B. 二叉树的遍历算法
这里有二叉树先序、中序、后序三种遍历的非递归算法，此三个算法可视为标准算法。
1.先序遍历非递归算法
#define
maxsize
100
typedef
struct
{
Bitree
Elem[maxsize];
int
top;
}SqStack;
void
PreOrderUnrec(Bitree
t)
{
SqStack
s;
StackInit(s);
p=t;
while
(p!=null
||
!StackEmpty(s))
{
while
(p!=null)
//遍历左子树
{
visite(p->data);
push(s,p);
p=p->lchild;
}//endwhile
if
(!StackEmpty(s))
//通过下一次循环中的内嵌while实现右子树遍历
{
p=pop(s);
p=p->rchild;
}//endif
}//endwhile
}//PreOrderUnrec
2.中序遍历非递归算法
#define
maxsize
100
typedef
struct
{
Bitree
Elem[maxsize];
int
top;
}SqStack;
void
InOrderUnrec(Bitree
t)
{
SqStack
s;
StackInit(s);
p=t;
while
(p!=null
||
!StackEmpty(s))
{
while
(p!=null)
//遍历左子树
{
push(s,p);
p=p->lchild;
}//endwhile
if
(!StackEmpty(s))
{
p=pop(s);
visite(p->data);
//访问根结点
p=p->rchild;
//通过下一次循环实现右子树遍历
}//endif
}//endwhile
}//InOrderUnrec
3.后序遍历非递归算法
#define
maxsize
100
typedef
enum{L,R}
tagtype;
typedef
struct
{
Bitree
ptr;
tagtype
tag;
}stacknode;
typedef
struct
{
stacknode
Elem[maxsize];
int
top;
}SqStack;
void
PostOrderUnrec(Bitree
t)
{
SqStack
s;
stacknode
x;
StackInit(s);
p=t;
do
{
while
(p!=null)
//遍历左子树
{
x.ptr
=
p;
x.tag
=
L;
//标记为左子树
push(s,x);
p=p->lchild;
}
while
(!StackEmpty(s)
&&
s.Elem[s.top].tag==R)
{
x
=
pop(s);
p
=
x.ptr;
visite(p->data);
//tag为R，表示右子树访问完毕，故访问根结点
}
if
(!StackEmpty(s))
{
s.Elem[s.top].tag
=R;
//遍历右子树
p=s.Elem[s.top].ptr->rchild;
}
}while
(!StackEmpty(s));
}//PostOrderUnrec
C. 数据结构中"遍历"是什么意思
所谓遍历，是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点旅悄备所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。
(3)算法的遍历扩展阅读：
树的遍历是树的一种重要的运算。所谓遍历是指对树中所有结点的信息的访问，即依次对树中每个结点访问一次且仅访问一次。
在数据结构中三种最重要的遍历方式分别称为前序遍历、中序遍历和后序遍历。
以下是三种遍历的方法：
1、中序：若二叉树非空，则依次执行如下操作：
⑴遍历左子树；
⑵访问根结点；
⑶遍历右子树。
2、先序遍历：若二叉树非空，则依次执行如下操作：
⑴ 访问根结点；
⑵ 遍历左子树；
⑶ 遍历右子树。
3、后序遍历：若二叉树非空，则依次执行如下操作：
⑴运猛遍历左子树；
⑵遍历右子树；
⑶访问根结点。
以这3种方式遍历一棵树时，若按访问结点的先后次序将结点排列起来，就可分别拆毁得到树中所有结点的前序列表、中序列表和后序列表。相应的结点次序分别称为结点的前序、中序和后序。
D. 二叉树的层次遍历算法
二叉树的层次遍历算法有如下三种方法：
给定一棵二叉树，要求进行分层遍历，每层的节点值单独打印一行，下图给出事例结构：
之后大家就可以自己画图了，下面给出程序代码：
[cpp] view plain
void print_by_level_3(Tree T) {
vector<tree_node_t*> vec;
vec.push_back(T);
int cur = 0;
int end = 1;
while (cur < vec.size()) {
end = vec.size();
while (cur < end) {
cout << vec[cur]->data << " ";
if (vec[cur]->lchild)
vec.push_back(vec[cur]->lchild);
if (vec[cur]->rchild)
vec.push_back(vec[cur]->rchild);
cur++;
}
cout << endl;
}
}
最后给出完成代码的测试用例：124##57##8##3#6##
[cpp] view plain
#include<iostream>
#include<vector>
#include<deque>
using namespace std;
typedef struct tree_node_s {
char data;
struct tree_node_s *lchild;
struct tree_node_s *rchild;
}tree_node_t, *Tree;
void create_tree(Tree *T) {
char c = getchar();
if (c == '#') {
*T = NULL;
} else {
*T = (tree_node_t*)malloc(sizeof(tree_node_t));
(*T)->data = c;
create_tree(&(*T)->lchild);
create_tree(&(*T)->rchild);
}
}
void print_tree(Tree T) {
if (T) {
cout << T->data << " ";
print_tree(T->lchild);
print_tree(T->rchild);
}
}
int print_at_level(Tree T, int level) {
if (!T || level < 0)
return 0;
if (0 == level) {
cout << T->data << " ";
return 1;
}
return print_at_level(T->lchild, level - 1) + print_at_level(T->rchild, level - 1);
}
void print_by_level_1(Tree T) {
int i = 0;
for (i = 0; ; i++) {
if (!print_at_level(T, i))
break;
}
cout << endl;
}
void print_by_level_2(Tree T) {
deque<tree_node_t*> q_first, q_second;
q_first.push_back(T);
while(!q_first.empty()) {
while (!q_first.empty()) {
tree_node_t *temp = q_first.front();
q_first.pop_front();
cout << temp->data << " ";
if (temp->lchild)
q_second.push_back(temp->lchild);
if (temp->rchild)
q_second.push_back(temp->rchild);
}
cout << endl;
q_first.swap(q_second);
}
}
void print_by_level_3(Tree T) {
vector<tree_node_t*> vec;
vec.push_back(T);
int cur = 0;
int end = 1;
while (cur < vec.size()) {
end = vec.size();
while (cur < end) {
cout << vec[cur]->data << " ";
if (vec[cur]->lchild)
vec.push_back(vec[cur]->lchild);
if (vec[cur]->rchild)
vec.push_back(vec[cur]->rchild);
cur++;
}
cout << endl;
}
}
int main(int argc, char *argv[]) {
Tree T = NULL;
create_tree(&T);
print_tree(T);
cout << endl;
print_by_level_3(T);
cin.get();
cin.get();
return 0;
}
E. 求遍历全排列的算法
全排列的生成算法就是对于给定的字符集，用有效的方法将所有可能的全排列无重复无遗漏地枚举出来。
常见的有四种全排列算法：
(A)字典序法
(B)递增进位制数法
(C)递减进位制数法
(D)邻位对换法
这里着重介绍字典序法
对给定的字符集中的字符规定了一个先后关系，在此基础上规定两个全排列的先后是从左到右逐个比较对应的字符的先后。
[例]字符集{1,2,3},较小的数字较先,这样按字典序生成的全排列是:123,132,213,231,312,321。
[注意] 一个全排列可看做一个字符串，字符串可有前缀、后缀。
1）生成给定全排列的下一个排列 所谓一个的下一个就是这一个与下一个之间没有其他的。这就要求这一个与下一个有尽可能长的共同前缀，也即变化限制在尽可能短的后缀上。
[例]839647521是1--9的排列。1—9的排列最前面的是123456789，最后面的是987654321，从右向左扫描若都是增的，就到了987654321，也就没有下一个了。否则找出第一次出现下降的位置。
F. 二叉树的遍历算法
void
preorder(BiTree
root)
/*先序遍历输出二叉树结点，root为指向二叉树根节点的指针*/
{
if（root!=NULL）
{
printf(root->data);
preorder(root->Lchild);
preorder(root->Rchild);
}
}
你看好这个程序,你首先定义了一个preorder函数,然后在函数体中又调用了本函数,这是函数的自调用.执行printf(root->data);语句的时候输出当前遍历的数据,preorder(root->Lchild);在执行到4的时候,root->Lchild=NULL,但是执行preorder(root->Rchild);语句,由此转向下一个结点,即5
G. python算法系列—深度优先遍历算法
一、什么是深度优先遍历
深度优先遍历算法是经典的图论算法。从某个节点v出发开始进行搜索。不断搜索直到该节点所有的边都被遍历完，当节点v所有的边都被遍历完以后，深度优先遍历算法则需要回溯到v以前驱节点来继续搜索这个节点。
注意：深度优先遍历问题一定要按照规则尝试所有的可能才行。
二、二叉树
2.二叉树类型
二叉树类型：空二叉树、满二叉树、完全二叉树、完美二叉树、平衡二叉树。
空二叉树：有零个节点
完美二叉树：每一层节点都是满的二叉树（如1中举例的图）
满二叉树：每一个节点都有零个或者两个子节点
完全二叉树：出最后一层外，每一层节点都是满的，并且最后一层节点全部从左排列
平衡二叉树：每个节点的两个子树的深度相差不超过1.
注：国内对完美二叉树和满二叉树定义相同
3.二叉树相关术语
术语 解释
度 节点的度为节点的子树个数
叶子节点 度为零的节点
分支节点 度不为零的节点
孩子节点 节点下的两个子节点
双亲节点 节点上一层的源节点
兄弟节点 拥有同一双亲节点的节点
根 二叉树的源头节点
深度 二叉树中节点的层的数量
DLR（先序）：
LDR（中序）：
LRD(后序）：
注意：L代表左子树R代表右子树；D代表根
6.深度优先遍历和广度优先遍历
深度优先遍历：前序、中序和后序都是深度优先遍历
从根节点出发直奔最远节点，
广度优先遍历：首先访问举例根节点最近的节点，按层次递进，以广度优先遍历上图的顺序为：1-2-3-4-5-6-7
三、面试题+励志
企鹅运维面试题：
1.二叉树遍历顺序：看上文
2.用你熟悉的语言说说怎么创建二叉树？ python看上文