掌握Python树算法（从零开始学二叉树与遍历技巧）

用Python实现一个简单的二叉树

首先，我们定义一个树节点类：

class TreeNode:    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):        self.val = val        self.left = left        self.right = right

这个类包含三个属性：节点值 val，左子节点 left，右子节点 right。

三种核心遍历方式

在二叉树遍历中，主要有三种方法：前序、中序和后序。它们的区别在于访问根节点的时机不同。

1. 前序遍历（根 → 左 → 右）

def preorder(root):    if root is None:        return []    result = []    result.append(root.val)    result += preorder(root.left)    result += preorder(root.right)    return result

2. 中序遍历（左 → 根 → 右）

def inorder(root):    if root is None:        return []    result = []    result += inorder(root.left)    result.append(root.val)    result += inorder(root.right)    return result

3. 后序遍历（左 → 右 → 根）

def postorder(root):    if root is None:        return []    result = []    result += postorder(root.left)    result += postorder(root.right)    result.append(root.val)    return result

完整示例：构建并遍历一棵树

# 构建如下二叉树：#       1#      / \#     2   3#    / \#   4   5root = TreeNode(1)root.left = TreeNode(2)root.right = TreeNode(3)root.left.left = TreeNode(4)root.left.right = TreeNode(5)print("前序遍历:", preorder(root))   # 输出: [1, 2, 4, 5, 3]print("中序遍历:", inorder(root))    # 输出: [4, 2, 5, 1, 3]print("后序遍历:", postorder(root))  # 输出: [4, 5, 2, 3, 1]

为什么学习树算法很重要？

掌握树形结构实现不仅能帮助你理解更复杂的数据结构（如堆、AVL树、红黑树），还能提升解决实际问题的能力。例如，在解析HTML文档、构建决策树模型或设计编译器语法分析器时，树结构都扮演着核心角色。

小结

通过本教程，你已经学会了如何用Python定义二叉树节点，并实现了三种基本的遍历方法。这些是所有数据结构教程中最基础也最重要的内容。建议你动手敲一遍代码，加深理解。后续可以尝试学习层序遍历（广度优先搜索）、二叉搜索树（BST）等进阶主题。

记住：编程不是看会的，而是练会的。多写、多调试，你也能成为Python树算法高手！