转：二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历

转自：http://www.blogjava.net/fancydeepin/archive/2013/02/03/395073.html

深度优先搜索算法（Depth First Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽量深的搜索树的分支。

当节点v的全部边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的全部节点为止。

若是还存在未被发现的节点，则选择其中一个做为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到全部节点都被访问为止。

如右图所示的二叉树：

A 是第一个访问的，而后顺序是 B、D，而后是 E。接着再是 C、F、G。

那么，怎么样才能来保证这个访问的顺序呢？

分析一下，在遍历了根结点后，就开始遍历左子树，最后才是右子树。

所以能够借助堆栈的数据结构，因为堆栈是后进先出的顺序，由此能够先将右子树压栈，而后再对左子树压栈，

这样一来，左子树结点就存在了栈顶上，所以某结点的左子树能在它的右子树遍历以前被遍历。

深度优先遍历代码片断

  
// 深度优先遍历
void  depthFirstSearch(Tree root){
    stack < Node  *>  nodeStack;   // 使用C++的STL标准模板库
    nodeStack.push(root);
    Node  * node;
     while ( ! nodeStack.empty()){
        node  =  nodeStack.top();
        printf(format, node -> data);   // 遍历根结点
        nodeStack.pop();
         if (node -> rchild){
            nodeStack.push(node -> rchild);   // 先将右子树压栈
        }
         if (node -> lchild){
            nodeStack.push(node -> lchild);   // 再将左子树压栈
        }
    }
}
  

广度优先搜索算法（Breadth First Search），又叫宽度优先搜索，或横向优先搜索。

是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。若是全部节点均被访问，则算法停止。

如右图所示的二叉树，A 是第一个访问的，而后顺序是 B、C，而后再是 D、E、F、G。

那么，怎样才能来保证这个访问的顺序呢？

借助队列数据结构，因为队列是先进先出的顺序，所以能够先将左子树入队，而后再将右子树入队。

这样一来，左子树结点就存在队头，能够先被访问到。

广度优先遍历代码片断

  
// 广度优先遍历
void  breadthFirstSearch(Tree root){
    queue < Node  *>  nodeQueue;   // 使用C++的STL标准模板库
    nodeQueue.push(root);
    Node  * node;
     while ( ! nodeQueue.empty()){
        node  =  nodeQueue.front();
        nodeQueue.pop();
        printf(format, node -> data);
         if (node -> lchild){
            nodeQueue.push(node -> lchild);   // 先将左子树入队
        }
         if (node -> rchild){
            nodeQueue.push(node -> rchild);   // 再将右子树入队
        }
    }
}
  

完整代码:

  
/* *
 * <!--
 * File   : binarytree.h
 * Author : fancy
 * Email  : fancydeepin@yeah.net
 * Date   : 2013-02-03
 * --!>
  */
#include  < stdio.h >
#include  < stdlib.h >
#include  < malloc.h >
#include  < Stack >
#include  < Queue >
using   namespace  std;
#define  Element char
#define  format "%c"

typedef  struct  Node {
    Element data;
     struct  Node  * lchild;
     struct  Node  * rchild;
}  * Tree;

int  index  =   0 ;   // 全局索引变量

// 二叉树构造器,按先序遍历顺序构造二叉树
// 无左子树或右子树用'#'表示
void  treeNodeConstructor(Tree  & root, Element data[]){
    Element e  =  data[index ++ ];
     if (e  ==   ' # ' ){
        root  =  NULL;
    } else {
        root  =  (Node  * )malloc( sizeof (Node));
        root -> data  =  e;
        treeNodeConstructor(root -> lchild, data);   // 递归构建左子树
        treeNodeConstructor(root -> rchild, data);   // 递归构建右子树
    }
}

// 深度优先遍历
void  depthFirstSearch(Tree root){
    stack < Node  *>  nodeStack;   // 使用C++的STL标准模板库
    nodeStack.push(root);
    Node  * node;
     while ( ! nodeStack.empty()){
        node  =  nodeStack.top();
        printf(format, node -> data);   // 遍历根结点
        nodeStack.pop();
         if (node -> rchild){
            nodeStack.push(node -> rchild);   // 先将右子树压栈
        }
         if (node -> lchild){
            nodeStack.push(node -> lchild);   // 再将左子树压栈
        }
    }
}

// 广度优先遍历
void  breadthFirstSearch(Tree root){
    queue < Node  *>  nodeQueue;   // 使用C++的STL标准模板库
    nodeQueue.push(root);
    Node  * node;
     while ( ! nodeQueue.empty()){
        node  =  nodeQueue.front();
        nodeQueue.pop();
        printf(format, node -> data);
         if (node -> lchild){
            nodeQueue.push(node -> lchild);   // 先将左子树入队
        }
         if (node -> rchild){
            nodeQueue.push(node -> rchild);   // 再将右子树入队
        }
    }
}
  

 

二叉树的深度优先遍历（中序遍历）：

当咱们利用树的深度优先遍历找到知足条件的一条路径时，须要设置一个bool类型标志，若是在左子树中已经找到，则不需递归右子树，通常采用如下步骤：

Bool findPath(pCur,pNode)

If(知足条件)

Return true;

s.push(pcur);

Bool found=false;//设置一个标志，来判断是否已经找到了一条路径

If(pCur->left)

   found=findPath(pCur->left,pNode);

If(pCur->right && !found) //找到了就不用递归

   found=findPath(pCur->right,pNode);

If(!found)

     s.pop();

Return found;

当咱们须要找到全部知足条件的路径时，通常采用以下步骤：

Void findPath(pcur,pnode)

If(知足条件)

Print;

更新状态;

s.push(pcur);

If(pcur->left)

Findpath(pcur->left,pnode);

If(pcur->right)

Findpath(pcur->right,pnode);

还原添加此节点时的状态;

s.pop();