CS_learn/hello-algo
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feat: Revised the book (#978)

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Yudong Jin
2023-12-02 06:21:34 +08:00
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docs/chapter_tree/binary_tree_traversal.md
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@@ -8,13 +8,13 @@
如下图所示，「层序遍历 level-order traversal」从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的顺序访问节点。
层序遍历本质上属于「广度优先遍历 breadth-first traversal」，它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。
层序遍历本质上属于「广度优先遍历 breadth-first traversal, BFS」，它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。
![二叉树的层序遍历](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_bfs.png)
### 代码实现
广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进”的规则，两者背后的思想是一致的。
广度优先遍历通常借助“队列”来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进”的规则，两者背后的思想是一致的。实现代码如下：
```src
[file]{binary_tree_bfs}-[class]{}-[func]{level_order}
@@ -27,11 +27,11 @@
## 前序、中序、后序遍历
相应地，前序、中序和后序遍历都属于「深度优先遍历 depth-first traversal」，它体现了一种“先走到尽头，再回溯继续”的遍历方式。
相应地，前序、中序和后序遍历都属于「深度优先遍历 depth-first traversal, DFS」，它体现了一种“先走到尽头，再回溯继续”的遍历方式。
下图展示了对二叉树进行深度优先遍历的工作原理。**深度优先遍历就像是绕着整个二叉树的外围“走”一圈**，在每个节点都会遇到三个位置，分别对应前序遍历、中序遍历和后序遍历。
下图展示了对二叉树进行深度优先遍历的工作原理。**深度优先遍历就像是绕着整棵二叉树的外围“走”一圈**，在每个节点都会遇到三个位置，分别对应前序遍历、中序遍历和后序遍历。
![二叉搜索树的前、中、后序遍历](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_dfs.png)
![二叉搜索树的前序、中序、后序遍历](binary_tree_traversal.assets/binary_tree_dfs.png)
### 代码实现
@@ -41,9 +41,9 @@
[file]{binary_tree_dfs}-[class]{}-[func]{post_order}
```
!!! note
!!! tip
深度优先搜索也可以基于迭代实现，有兴趣的同学可以自行研究。
深度优先搜索也可以基于迭代实现，有兴趣的读者可以自行研究。
下图展示了前序遍历二叉树的递归过程，其可分为“递”和“归”两个逆向的部分。