二叉树前序遍历的 Java 实现,包括递归和非递归两种方式
二叉树前序遍历是一种遍历树节点的方式,遵循特定的顺序。其基本过程可以总结为以下几个步骤:
前序遍历的顺序
访问根节点:首先处理当前节点。
递归遍历左子树:然后依次访问左子树。
递归遍历右子树:最后访问右子树。
这种遍历方式的特点是每次都会先处理根节点,再处理左右子树,因此叫做“前序”。
例子
考虑下面的二叉树:
A/ \B C/ \
D E
前序遍历的步骤:
访问根节点 A
递归访问左子树:
访问 B
递归访问 B 的左子树:
访问 D
递归访问 B 的右子树:
访问 E
递归访问右子树:
访问 C
前序遍历的结果:A, B, D, E, C
特点
树的结构:前序遍历能够保存树的结构。通过前序遍历的结果,可以恢复出原来的树形结构。
适用场景:在某些场景下,例如复制树或者进行某些类型的树形操作,前序遍历是非常有效的。
递归与非递归:前序遍历可以通过递归和非递归(使用栈)两种方式实现。
时间复杂度
前序遍历的时间复杂度为 O(n),其中 n 是树中节点的总数,因为每个节点都要被访问一次。
空间复杂度
递归实现的空间复杂度为 O(h),h 是树的高度,主要由递归调用栈占用。
非递归实现的空间复杂度也是 O(h),因为栈中存储的节点数不超过树的高度。
下面是二叉树前序遍历的 Java 实现,包括递归和非递归两种方式。
- 递归实现
class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) {val = x;}
}import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class PreorderTraversal {public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer> result = new ArrayList<>();traverse(root, result);return result;}private void traverse(TreeNode node, List<Integer> result) {if (node != null) {result.add(node.val); // 访问根节点traverse(node.left, result); // 递归左子树traverse(node.right, result); // 递归右子树}}
}
2. 非递归实现
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;public class PreorderTraversalIterative {public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer> result = new ArrayList<>();if (root == null) {return result;}Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();stack.push(root);while (!stack.isEmpty()) {TreeNode node = stack.pop();result.add(node.val); // 访问根节点if (node.right != null) {stack.push(node.right); // 先右后左入栈}if (node.left != null) {stack.push(node.left);}}return result;}
}
示例使用
假设有如下的二叉树:
// 创建二叉树
TreeNode root = new TreeNode(1);
root.left = new TreeNode(2);
root.right = new TreeNode(3);
root.left.left = new TreeNode(4);
root.left.right = new TreeNode(5);// 递归遍历
PreorderTraversal pt = new PreorderTraversal();
List<Integer> result = pt.preorderTraversal(root);
System.out.println(result); // 输出: [1, 2, 4, 5, 3]// 非递归遍历
PreorderTraversalIterative pti = new PreorderTraversalIterative();
List<Integer> resultIterative = pti.preorderTraversal(root);
System.out.println(resultIterative); // 输出: [1, 2, 4, 5, 3]
相关文章:
二叉树前序遍历的 Java 实现,包括递归和非递归两种方式
二叉树前序遍历是一种遍历树节点的方式,遵循特定的顺序。其基本过程可以总结为以下几个步骤: 前序遍历的顺序 访问根节点:首先处理当前节点。 递归遍历左子树:然后依次访问左子树。 递归遍历右子树:最后访问右子树。 …...
QT开发:构建现代UI的利器:深入详解QML和Qt Quick基础开发技术
目录 引言 目录 1. 什么是QML和Qt Quick QML的优势 2. QML基础语法 组件 属性 JavaScript表达式 3. 数据绑定 直接绑定 双向绑定 4. 属性和属性别名 属性 属性别名 5. 信号与槽机制 定义信号 处理信号 6. 动画与过渡效果 简单动画 过渡效果 7. 构…...
vue前端使用pdfjs与pdfdist-mergeofd 实现预览pdf并翻页,同时解决预览pdf显示模糊的问题
vue前端使用pdfjs与pdfdist-mergeofd 实现预览pdf并翻页,同时解决预览pdf显示模糊的问题 插件介绍 pdfdist-mergeofd插件的作用可查看这篇文章,同时使用ofdjs和pdfjs遇到的问题,和解决方法——懒加载 该插件主要是为了解决pdfjs和ofdjs同时…...
C语言——回调函数
1、回调函数 在学习了函数之后,我发现了一个比较难的函数——回调函数 回调函数 (Callback Function) 指的是一种函数,它被作为参数传递给另一个函数,并在满足特定条件或事件发生后被调用执行。 它允许你将一段代码延迟执行,或者…...
2016年ATom-1飞行活动期间以10秒间隔进行的一氧化碳(CO)观测数据
目录 简介 摘要 代码 引用 网址推荐 知识星球 机器学习 ATom: Observed and GEOS-5 Simulated CO Concentrations with Tagged Tracers for ATom-1 简介 该数据集包含2016年ATom-1飞行活动期间以10秒间隔进行的一氧化碳(CO)观测数据,…...
MLM之Emu3:Emu3(仅需下一个Token预测)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
MLM之Emu3:Emu3(仅需下一个Token预测)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 导读:这篇论文介绍了Emu3,一个基于单一Transformer架构,仅使用下一个token预测进行训练的多模态模型。 >> 背景痛点: 多模态任…...
Spring Boot与Flyway实现自动化数据库版本控制
一、为什么使用Flyway 最简单的一个项目是一个软件连接到一个数据库,但是大多数项目中我们不仅要处理我们开发环境的副本,还需要处理其他很多副本。例如:开发环境、测试环境、生产环境。想到数据库管理,我们立刻就能想到一系列问…...
input角度:I2C触摸屏驱动分析和编写一个简单的I2C驱动程序
往期内容 本专栏往期内容: input子系统的框架和重要数据结构详解-CSDN博客input device和input handler的注册以及匹配过程解析-CSDN博客input device和input handler的注册以及匹配过程解析-CSDN博客编写一个简单的Iinput_dev框架-CSDN博客GPIO按键驱动分析与使用&…...
SQL-lab靶场less1-4
说明:部分内容来源于网络,如有侵权联系删除 前情提要:搭建sql-lab本地靶场的时候发现一些致命的报错: 这个程序只能在php 5.x上运行,在php 7及更高版本上,函数“mysql_query”和一些相关函数被删除…...
【生成模型之二】diffusion model模型
【算法简历修改、职业规划、校招实习咨询请私信联系】 【Latent-Diffusion 代码】 生成模型分类概述 Diffusion Model,这一深度生成模型,源自物理学中的扩散现象,呈现出令人瞩目的创新性。与传统的生成模型,如VAE、GAN相比&…...
记录 Maven 版本覆盖 Bug 的解决过程
背景 在使用 Maven 进行项目管理时,依赖版本的管理是一个常见且重要的环节。最近,在我的项目中遇到了一个关于依赖版本覆盖的 Bug,这个问题导致了 Apollo 框架的版本不一致,影响了项目的正常运行。以下是我解决这个问题的过程记录…...
【K8S系列】Kubernetes Service 基础知识 详细介绍
在 Kubernetes 中,Service 是一种抽象的资源,用于定义一组 Pod 的访问策略。它为这些 Pod 提供了一个稳定的访问入口,解决了 Pod 可能频繁变化的问题。本文将详细介绍 Kubernetes Service 的类型、功能、使用场景、DNS 和负载均衡等方面。 1.…...
python在物联网领域的数据应用分析与实战!
引言 物联网(IoT)是一个快速发展的领域,涉及到各种设备和传感器的连接与数据交换。随着设备数量的激增,数据的产生速度也在不断加快。 如何有效地分析和利用这些数据,成为了物联网应用成功的关键。Python作为一种强大的编程语言,因其简洁易用的特性和丰富的库支持,成为…...
目标跟踪算法-卡尔曼滤波详解
卡尔曼滤波是一种递归的优化算法,用于估计一个系统的动态状态,常用于跟踪、导航、时间序列分析等领域。它的关键在于使用一系列测量数据(通常含噪声)来估计系统的真实状态,使得估计值更接近实际情况。卡尔曼滤波器适合…...
SpringBoot后端开发常用工具详细介绍——application多环境配置与切换
文章目录 引言介绍application.yml(主配置文件)application-dev.yml(开发环境配置)application-test.yml(测试环境配置)application-prod.yml(生产环境配置)激活配置文件参考内容 引…...
php反序列化漏洞典型例题
1.靶场环境 ctfhub-技能树-pklovecloud 引用题目: 2021-第五空间智能安全大赛-Web-pklovecloud 2.过程 2.1源代码 启动靶场环境,访问靶场环境,显示源码:直接贴在下面: <?php include flag.php; class pks…...
浅析Android View绘制过程中的Surface
前言 在《浅析Android中View的测量布局流程》中我们对VSYNC信号到达App进程之后开启的View布局过程进行了分析,经过对整个App界面的View树进行遍历完成了测量和布局,确定了View的大小以及在屏幕中所处的位置。但是,如果想让用户在屏幕上看到…...
基于卷积神经网络的大豆种子缺陷识别系统,resnet50,mobilenet模型【pytorch框架+python源码】
更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章 功能演示: 大豆种子缺陷识别系统,卷积神经网络,resnet50,mobilenet【pytorch框架,python源码】_哔哩哔哩_bilibili (一)简介 基于卷积神…...
HarmonyOS项目开发一多简介
目录 一、布局能力概述 二、自适应布局 三、响应式布局 四、典型布局场景 一、布局能力概述 布局决定页面元素排布及显示:在页面设计及开发中,布局能力至关重要,主要通过组件结构来确定使用何种布局。 自适应布局与响应式布局࿱…...
C++基础三
构造函数 构造函数(初始化类成员变量): 1、属于类的成员函数之一 2、构造函数没有返回类型 3、构造函数的函数名必须与类名相同 4、构造函数不允许手动调用(不能通过类对象调用) 5、构造函数在类对象创建时会被自动调用 6、如果没有显示声…...
《与AI的妄想对话:如何给机器人造灵魂?》
本文为个人想法分享,是一种幻觉创作,只图一乐。 #赛博哲学 #概念艺术 #AI幻想 #科幻微小说提问: 你分析一下下面这段文章里面的harness它的构建原则。我觉得他和我们这个理论里面说的某一些东西我感觉很像好像是这种智能的或者说锚点定义的简…...
插件管理终极指南:从入门到精通的全方位策略
插件管理终极指南:从入门到精通的全方位策略 【免费下载链接】Magpie An all-purpose window upscaler for Windows 10/11. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mag/Magpie 为什么80%的用户都没用对插件功能?在开源工具Magpie的使用过程中…...
CATIA数控加工仿真:铣平面粗加工的关键步骤与优化技巧
1. CATIA数控加工仿真入门:从零开始掌握铣平面粗加工 第一次接触CATIA数控加工仿真时,我和大多数新手一样被满屏的参数搞得头晕眼花。直到在车间跟老师傅学了三个月,才发现铣平面粗加工这个基础操作里藏着这么多门道。简单来说,这…...
嵌入式 AI 新尝试:在 STM32 上部署轻量级情绪分类模型
嵌入式 AI 新尝试:在 STM32 上部署轻量级情绪分类模型 1. 前沿探索:当AI遇上嵌入式系统 最近在AI领域有个有趣的现象:越来越多开发者开始尝试把AI模型塞进那些资源极其有限的嵌入式设备里。这就像给一台老式收音机装上智能语音助手…...
深度学习模型的绿色优化:Torch-Pruning减少能源消耗的终极指南
深度学习模型的绿色优化:Torch-Pruning减少能源消耗的终极指南 【免费下载链接】Torch-Pruning [CVPR 2023] Towards Any Structural Pruning; LLMs / Diffusion / Transformers / YOLOv8 / CNNs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Torch-Pruning …...
ADS差分传输线前仿真:从S参数模板到信号完整性快速评估
1. 差分传输线前仿真入门:为什么需要S参数模板? 刚入行那会儿,我最头疼的就是每次新项目都要从头搭建仿真环境。直到发现ADS里藏着现成的4端口S参数模板,工作效率直接翻倍。这就像做菜时有了预制高汤,不用再从熬骨头汤…...
VS Code Markdown All in One与其他扩展的完美集成指南 [特殊字符]
VS Code Markdown All in One与其他扩展的完美集成指南 🚀 【免费下载链接】vscode-markdown Markdown All in One 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vs/vscode-markdown VS Code Markdown All in One扩展是Visual Studio Code中最强大的Markdown编…...
从ONNX到MLU:基于MagicMind的GFPGANv1.4超分模型部署与性能调优实战
1. 环境准备与模型转换 寒武纪MLU平台上的AI模型部署需要从基础环境搭建开始。我最近在MLU370-M8卡上部署GFPGANv1.4超分模型时,发现选择合适的Docker镜像是第一步关键。官方推荐的pytorch:v24.10镜像已经预装了torch2.4.0和torchmlu1.23.1,这省去了大量…...
VSCode安装与应用
vscode官网:https://code.visualstudio.com/Download 点击下一步 注意:这里将创建桌面快捷和下面的1、2勾选,3取消掉(以便后续VSCode能右键快捷打开相关文件,3若不取消会将改变文件默认图标为VSCode,并且打…...
技术深度解析:ER-Save-Editor如何实现跨平台艾尔登法环存档编辑
技术深度解析:ER-Save-Editor如何实现跨平台艾尔登法环存档编辑 【免费下载链接】ER-Save-Editor Elden Ring Save Editor. Compatible with PC and Playstation saves. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/er/ER-Save-Editor 艾尔登法环存档编辑…...
