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树的遍历最新视觉报道_二叉树的正确算法图解(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

树的遍历

二叉树遍历的奥秘：轻松搞定各种题型 𐟌𓊦œ€初，我对二叉树的理解只是停留在根左右（前序）、左根右（中序）、左右根（后序）这些简单的遍历方式上，觉得生成一个数组就搞定了。然而，今天深入了解了二叉树的结构后，才发现其中的奥秘。二叉树的递归遍历竟然如此简单，只需要关注单个根节点，其他的事情递归会自动帮我们完成。在递归遍历中，前序、中序和后序的位置分别对应着不同的代码执行时机：前序位置：在刚刚进入一个二叉树节点时执行代码。后序位置：在将要离开一个二叉树节点时执行代码。中序位置：在一个二叉树节点的左子树都遍历完，即将开始遍历右子树时执行代码。有趣的是，不同的遍历方式其实只是在对应的位置打印出当前根节点的值。比如，前序遍历就是先打印根节点的值，然后递归遍历左子树和右子树；中序遍历则是先遍历左子树，再打印根节点的值，最后递归遍历右子树；后序遍历则是先遍历左子树和右子树，最后打印根节点的值。通过这些简单的规则，我们可以轻松解决各种二叉树相关的问题，比如： 144. 二叉树的前序遍历 104. 二叉树的最大深度 543. 二叉树的直径这些题目看起来复杂，但实际上只要掌握了二叉树的递归遍历原理，就能轻松应对。希望这篇文章能帮助你更好地理解二叉树的结构和遍历方式！𐟌🀀

温故而知新：树的遍历与数据结构虽然之前已经做过很多题目，但不得不说，LeetCode75上的题目都非常经典！很多面试题目都是基于这些题目进行变换，或者是多个基本题型的组合。 𐟌𒠦 ‘的遍历是考察对stack和queue这两种数据结构理解的重要方式。关键在于对这两种数据结构的深刻理解。如果提前完成了题目，还有时间的话，有些面试官可能会要求用dfs/stack和bfs/queue两种方法解答某道题。我之前面试某大厂时就遇到过这种情况。对于medium难度的题目，要求两种方法都写完是完全合理的；对于hard难度的题目，如果第二种方法写不完全部代码，至少要能写出大概的框架和思路，一些helper function写不完面试官应该能理解，但主程序一定要写完，不然可能会被认为速度不够。这两种数据结构的各种方法要熟练应用，搭配size的使用，可以实现树的不同类型的遍历：前序、中序、后序、层级遍历、层级倒序遍历、坐标系遍历、z字形遍历等。这些都是基于这些基础题型进行不断变换的。另一大类的树的题目是路径类题目，比如pathsum之类的。可能之后会做到，到时候再总结。 LeetCode75的选题非常经典，温故而知新。深刻理解基础题型，灵活应用举一反三，万变不离其宗。

二叉树遍历与分解思维详解在二叉树的学习中，遍历和分解是两种重要的思维方式。虽然博主讲解的这两种思维方式我可能没有完全理解，但我认为在解决二叉树问题时，我们可以按照以下步骤来思考： 𐟌𑠥ˆ†解思维：通过定义一个递归函数，将子树的答案推导出原问题的答案。 𐟌🠩历思维：使用一个traverse函数配合外部变量来实现遍历。这个方法在实际使用中可能会用到一个临时变量（temp）。在具体的问题中，我们需要分以下几步来考虑： 1️⃣ 单独抽离出1个二叉树节点，思考应该做什么处理，并确定需要哪些数据。 2️⃣ 这些数据如何获得（代码应该写在前中后序位置的哪个位置）。 3️⃣ 如何返回这个结果。以下是一些具体的题目示例： 𐟔„ 翻转二叉树 𐟔— 填充每个节点的下一个右侧节点指针 𐟏‹️‍♂️ 二叉树展开为链表通过这些步骤和思维方式的结合，我们可以更好地理解和解决二叉树的相关问题。

TP-LINK联州一面：25分钟搞定感谢TP-LINK给我这次面试机会！面试官非常友好，而且面试过程中会开启摄像头。这次面试的测评和笔试是一起进行的，笔试内容包括选择题和简答题（涉及复杂度、树的遍历等），还有两道编程题（字符串子串重复次数和最长子串）。面试的一面大约持续了25分钟，主要是我讲述项目经历，然后面试官问了一些基础问题，比如保研还是考研、有没有科研产出等。基础问题包括：内联函数死锁 TCP三次握手和四次挥手总体来说，这次面试还是比较顺利的，期待接下来的表现！

𐟓š操作系统408复习全攻略𐟔„ 𐟓ˆ第一个阶段：夯实基础𐟓– 在这个阶段，你需要对操作系统的各个模块有大致的了解，并能够通过手绘模拟某些算法，特别是处理机调度那一章。了解各个模块的功能和考察点是基础中的基础。 𐟓ˆ第二个阶段：强化学习𐟒ꊥœ訿™个阶段，你需要跟随王道的强化课程，细致地学习各个模块的大题解题思路。特别是PV操作、文件系统和内存管理这些重点内容。 𐟓ˆ第三个阶段：冲刺阶段𐟏 在这个阶段，你需要通过做真题来查漏补缺。特别是树的遍历算法和递归思想的应用，这些内容在操作系统的很多算法中都有体现。 𐟓ˆ第四个阶段：掌握关键算法𐟔‘ 在这个阶段，你需要掌握邻接矩阵和邻接表这两种存储结构的结构体，这是必考内容。此外，深度优先和广度优先算法也是需要掌握的。 𐟓ˆ第五个阶段：真题实战𐟎œ訿™个阶段，你需要通过做真题来复盘总结，并在考前再回顾一下代码题和易错点。 𐟓ˆ最后阶段：回顾与总结𐟔„ 在这个阶段，你需要回顾之前学过的知识点，特别是那些容易出错的地方，确保自己能够全面掌握。

少儿编程必备的6种算法思维 𐟎5%的算法都离不开这6种基本的算法思维！ 𐟔„ 递归算法递归算法是一种自我引用的编程技巧，常用于解决三类问题：数据的定义是按递归定义的（如斐波那契数列）。问题解法按递归算法实现（如回溯）。数据的结构形式是按递归定义的（如树的遍历，图的搜索）。 𐟒ᠨ𔪥🃧𓕊贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。经典案例包括活动选择问题、最小生成树算法、背包问题等。 𐟔 回溯算法回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。经典案例包括深度优先搜索、0-1背包问题、正则表达式匹配、八皇后、数独、全排列等。 𐟗‚️ 分治算法分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到子问题可以简单直接地解决。经典案例包括二分查找、归并排序、快速排序、汉诺塔问题等。 𐟓‹ 枚举算法枚举算法是列出所有可能的解决方案，然后检查每个解决方案是否满足条件。经典案例包括判断阿姆斯特朗数、解百鸡问题等。 𐟓ˆ 动态规划动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。经典案例包括爬楼梯问题、背包问题、硬币找零、图的全源最短路径、最长公共子序列等。掌握这6种算法思维，可以帮助孩子们更好地理解和应用编程，为未来的编程之路打下坚实的基础！

亚马逊SDE面试必备14道编程题根据学生面试经验和bootcamp导师的经验，总结了亚马逊SDE面试中最常考的14道编程题，转码或计算机科学专业的同学可以参考： 1⃣️ K个最大元素：从一个大文件或数组中找到最大的K个元素。 2⃣️ 哈希问题：找到一个三元组a、b、c，使得aⲠ= bⲠ+ cⲣ€‚这个问题有多种变化，如找到和为0的三元组或给定和的配对。所有这些问题都可以通过哈希高效解决。 3⃣️ 二叉树遍历：包括左视图、右视图、顶视图、底视图、层的最大值、最小值、子和属性、直径等。 4⃣️ 二叉树转双向链表：将二叉树转换为双向链表。 5⃣️ 剩余的题目请参考上面的内容。大家可以提前准备，祝大家早日拿到offer！𐟚€𐟓ˆ

OD机考经验分享：算法与优化方法详解 ### 第二阶段：算法篇 𐟧 动态规划：动态规划的核心在于通过解决局部问题，逐步更新答案，最终得出全局问题的解。关键在于找到正确的状态转移方程。回溯与递归：递归的两个核心是问题可分和子问题模式与父问题一致。通过简单的排列问题（如abc的排列数）可以理解递归。递归的过程本质上是对求解树的遍历，树的根节点是总问题，每一颗子树是对父节点问题的分解，每一个叶子节点是递归出口，对叶子节点上的问题求解，再汇总结果，最终得到根节点上面总问题的解。深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）：这两种算法都是针对图结构的。题目中用二维列表表示的图，本质上是上下左右四方向连通的无向图（也有八方向连通的）。DFS和BFS题都有较为固定的解题模式，核心是记录访问状态的矩阵和一个存储节点的序列。DFS的序列是后进先出栈，BFS的序列是先进先出的队列。DFS也可以采用递归写法。滑动窗口：滑动窗口有一个不断移动的区间，这个区间可能定长，也可能不定长，需要在区间里面做匹配、统计或找特定值等。二分查找：二分查找的最终答案有明确的上界和下界，然后把上下界的中间值作为尝试值，看看是否符合，再根据尝试结果缩小二分区间。双指针：双指针用于寻找某个特定的区间，或者分别对两个序列进行遍历。一个从序列头开始的不定长滑窗，这个滑窗的起始和结束就是用双指针来表示的。并查集：并查集通常用于表示各个元素之间的连通关系，然后判断元素分类有多少类，或者某两个元素是否属于同一类。第三阶段：优化方法 𐟚€ 了解时间复杂度和空间复杂度的概念，并了解各种常用方法的复杂度。例如，给一个数组，求数组内长度为3的区间的最大值。很容易想到设置一个长度为3的滑窗，然后用sum对滑窗内的元素求和，但这个方法不是时间最优方法。前缀和则是这类问题的常见优化方法，只需要遍历一次，得到前缀和列表，那么原列表的区间和就变成了两个常数相减，可以在O（1）时间内得到任意区间的和。希望这些经验能帮助你在OD机考中取得好成绩！𐟓ˆ

408计算机算法题备考攻略，轻松应对！ ✨前言：备考计算机考研时，算法题是绕不过的一道坎。不管是408统考还是各高校自命题考试，只要涉及数据结构，几乎必考算法题。那么，面对这些看似复杂的算法题，我们该如何高效备考呢？今天这篇笔记就为大家分享一些备考算法题的经验，让你轻松应对初试中的算法题！ 𐟌ˆ备考时间安排 1️⃣基础阶段：在一轮复习时，网课会讲一些关于代码的内容，我们只需要做到能够理解算法的逻辑，能看懂就行，不需要能够独立写出。 2️⃣强化阶段：第一轮看一遍所有真题的算法题，培养解题思路，理解其中的逻辑。第二轮自己尝试去写真题。第三轮将一些常用的代码段背下来，比如链表逆置，树的遍历，图的遍历，二分查找，快排。这就类似于英语的作文模板，我们把模板背下来，当有需求的时候直接填上去就ok，考场上会省很多事儿。第四轮就可以将找一些常考算法题做一做，主要是学会使用第三轮背诵的代码段。 3️⃣冲刺阶段：通过做真题来不断巩固自己记忆过的代码段。 𐟌ˆ算法题考什么 1️⃣代码题一般分为三部分，1．写出算法思路，2．代码部分，3．分析算法时空复杂度。 2️⃣关于算法思路：算法思路部分就是用文字描述我们的如何解决算法问题。文字表达能力不强的同学不用太担心这部分，因为算法部分写的没问题的话，这部分也会给高分。关于代码部分：首先我们要明确一点，考研的算法题并不需要上机运行，也就是说不用太过在意你写的代码健壮性。然后我们需要知道的是，考研算法题重要的是考察算法的逻辑，你写的算法逻辑没问题，语法方面稍微注意一些，就能拿到大多数分。最后就是要注意结构体，注释这些东西。 𐟌ˆ如何备考 1️⃣基础阶段，我们在一轮复习时，网课会讲一些关于代码的内容，我们只需要做到能够理解算法的逻辑，能看懂就行，不需要能够独立写出。 2️⃣强化阶段，第一轮看一遍所有真题的算法题，培养解题思路，理解其中的逻辑。第二轮自己尝试去写真题。第三轮将一些常用的代码段背下来，比如链表逆置，树的遍历，图的遍历，二分查找，快排。这就类似于英语的作文模板，我们把模板背下来，当有需求的时候直接填上去就ok，考场上会省很多事儿。第四轮就可以将找一些常考算法题做一做，主要是学会使用第三轮背诵的代码段。 3️⃣冲刺阶段，通过做真题来不断巩固自己记忆过的代码段。

回溯算法：全排列的暴力美学 𐟎Ÿ“Œ LC：46 𐟓 给定一个不含重复数字的数组 nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。 𐟌𓠨🙦˜露€个典型的回溯问题，背后是一个决策树的遍历过程。解决这个问题需要关注三个关键点：路径：已经做出的选择。选择列表：当前可以做的选择。结束条件：到达决策树底层，无法再做选择的条件。 𐟎𓨦„事项：只要在递归之前做出选择，在递归之后撤销刚才的选择，就能正确得到每个节点的选择列表和路径。 𐟓‘ 为了优化，我们没有显式记录「选择列表」，而是通过nums和track来推导出当前的选择列表。 ❗ 无论怎么优化，回溯算法的时间复杂度都不可能低于 O(N!)，因为穷举整棵决策树是无法避免的。这也是回溯算法的一个特点，不像动态规划存在重叠子问题可以优化，回溯算法就是纯暴力穷举，复杂度一般都很高。

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