面试官：说说你对树的理解？相关的操作有哪些？
一、是什么
在计算机领域，树形数据结构是一类重要的非线性数据结构，可以表示数据之间一对多的关系。以树与二叉树最为常用，直观看来，树是以分支关系定义的层次结构
二叉树满足以下两个条件：
- 本身是有序树
- 树中包含的各个结点的不能超过 2，即只能是 0、1 或者 2
如下图，左侧的为二叉树，而右侧的因为头结点的子结点超过2，因此不属于二叉树：
同时，二叉树可以继续进行分类，分成了满二叉树和完成二叉树：
满二叉树：如果二叉树中除了叶子结点，每个结点的度都为 2
完成二叉树：如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树，且最后一层的结点依次从左到右分布
二、操作
关于二叉树的遍历，常见的有：
前序遍历
中序遍历
后序遍历
层序遍历
前序遍历
前序遍历的实现思想是：
- 访问根节点
- 访问当前节点的左子树
- 若当前节点无左子树，则访问当前节点的右子
根据遍历特性，递归版本用代码表示则如下：
const preOrder = (root) => {
if(!root){ return }
console.log(root)
preOrder(root.left)
preOrder(root.right)
}
如果不使用递归版本，可以借助栈先进后出的特性实现，先将根节点压入栈，再分别压入右节点和左节点，直到栈中没有元素，如下：
const preOrder = (root) => {
if(!root){ return }
const stack = [root]
while (stack.length) {
const n = stack.pop()
console.log(n.val)
if (n.right) {
stack.push(n.right)
}
if (n.left) {
stack.push(n.left)
}
}
}
中序遍历
前序遍历的实现思想是：
- 访问当前节点的左子树
- 访问根节点
- 访问当前节点的右子
递归版本很好理解，用代码表示则如下：
const inOrder = (root) => {
if (!root) { return }
inOrder(root.left)
console.log(root.val)
inOrder(root.right)
}
非递归版本也是借助栈先进后出的特性，可以一直首先一直压入节点的左元素，当左节点没有后，才开始进行出栈操作，压入右节点，然后有依次压入左节点，如下：
const inOrder = (root) => {
if (!root) { return }
const stack = [root]
let p = root
while(stack.length || p){
while (p) {
stack.push(p)
p = p.left
}
const n = stack.pop()
console.log(n.val)
p = n.right
}
}
后序遍历
前序遍历的实现思想是：
- 访问当前节点的左子树
- 访问当前节点的右子
- 访问根节点
递归版本，用代码表示则如下：
const postOrder = (root) => {
if (!root) { return }
postOrder(root.left)
postOrder(root.right)
console.log(n.val)
}
后序遍历非递归版本实际根全序遍历是逆序关系，可以再多创建一个栈用来进行输出，如下：
const preOrder = (root) => {
if(!root){ return }
const stack = [root]
const outPut = []
while (stack.length) {
const n = stack.pop()
outPut.push(n.val)
if (n.right) {
stack.push(n.right)
}
if (n.left) {
stack.push(n.left)
}
}
while (outPut.length) {
const n = outPut.pop()
console.log(n.val)
}
}
层序遍历
按照二叉树中的层次从左到右依次遍历每层中的结点
借助队列先进先出的特性，从树的根结点开始，依次将其左孩子和右孩子入队。而后每次队列中一个结点出队，都将其左孩子和右孩子入队，直到树中所有结点都出队，出队结点的先后顺序就是层次遍历的最终结果
用代码表示则如下：
const levelOrder = (root) => {
if (!root) { return [] }
const queue = [[root, 0]]
const res = []
while (queue.length) {
const n = queue.shift()
const [node, leval] = n
if (!res[leval]) {
res[leval] = [node.val]
} else {
res[leval].push(node.val)
}
if (node.left) { queue.push([node.left, leval + 1]) }
if (node.right) { queue.push([node.right, leval + 1]) }
}
return res
};
三、总结
树是一个非常重要的非线性结构，其中二叉树以二叉树最常见，二叉树的遍历方式可以分成前序遍历、中序遍历、后序遍历
同时，二叉树又分成了完成二叉树和满二叉树