帮我写一段二叉树的深度遍历代码

当然可以，以下是二叉树的深度遍历（先序遍历）代码：

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


def preorderTraversal(root):
    if not root:
        return []
    stack, res = [root], []
    while stack:
        node = stack.pop()
        res.append(node.val)
        if node.right:
            stack.append(node.right)
        if node.left:
            stack.append(node.left)
    return res

这里使用了一个栈来进行遍历，先将根节点压入栈中，然后每次弹出一个节点并将其值加入结果中。接着将其右子节点压入栈中，再将其左子节点压入栈中。因为栈的特性是先进后出，所以先压入左子节点再压入右子节点，可以保证先遍历左子树再遍历右子树。

相关问题

写一段平衡二叉树中深度优先搜索的代码

以下是平衡二叉树中深度优先搜索的代码（使用递归实现）：

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

class AVLTree:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def insert(self, val):
        self.root = self._insert(self.root, val)

    def _insert(self, node, val):
        if not node:
            return Node(val)
        if val < node.val:
            node.left = self._insert(node.left, val)
        else:
            node.right = self._insert(node.right, val)
        
        node = self._balance(node)
        return node

    def _balance(self, node):
        if not node:
            return node
        
        # 计算平衡因子
        balance_factor = self._height(node.left) - self._height(node.right)
        
        # 如果平衡因子小于-1，说明右子树高度较高，需要左旋转
        if balance_factor < -1:
            # 如果右子树的左子树高度大于右子树的右子树高度，需要先右旋转
            if self._height(node.right.left) > self._height(node.right.right):
                node.right = self._right_rotate(node.right)
            node = self._left_rotate(node)
        # 如果平衡因子大于1，说明左子树高度较高，需要右旋转
        elif balance_factor > 1:
            # 如果左子树的右子树高度大于左子树的左子树高度，需要先左旋转
            if self._height(node.left.right) > self._height(node.left.left):
                node.left = self._left_rotate(node.left)
            node = self._right_rotate(node)

        return node

    def _left_rotate(self, node):
        new_root = node.right
        node.right = new_root.left
        new_root.left = node
        return new_root

    def _right_rotate(self, node):
        new_root = node.left
        node.left = new_root.right
        new_root.right = node
        return new_root

    def _height(self, node):
        if not node:
            return 0
        return 1 + max(self._height(node.left), self._height(node.right))

    def dfs(self):
        res = []
        self._dfs(self.root, res)
        return res

    def _dfs(self, node, res):
        if not node:
            return
        res.append(node.val)
        self._dfs(node.left, res)
        self._dfs(node.right, res)

其中，`_dfs` 方法使用递归实现深度优先搜索，返回一个列表，表示遍历的结果。在遍历每个节点时，将节点的值添加到结果列表中，然后递归遍历左子树和右子树。

java 二叉树深度优先遍历

Java实现二叉树的深度优先遍历可以使用递归或者栈来实现。递归方法比较简单，可以按照先序遍历、中序遍历和后序遍历的方式进行深度优先遍历。下面是一段示例代码，演示了Java中使用递归实现深度优先遍历的方法：

public class BinaryTree {

    // 定义二叉树节点类
    public class TreeNode {
        public TreeNode leftNode;
        public TreeNode rightNode;
        public Integer val;

        public TreeNode(Integer val) {
            this.val = val;
        }
    }
    
    // 深度优先遍历-先序遍历
    public void startErgodic(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        System.out.print(node.val + " ");
        startErgodic(node.leftNode);
        startErgodic(node.rightNode);
    }

    // 深度优先遍历-中序遍历
    public void midErgodic(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        midErgodic(node.leftNode);
        System.out.print(node.val + " ");
        midErgodic(node.rightNode);
    }

    // 深度优先遍历-后序遍历
    public void endErgodic(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        endErgodic(node.leftNode);
        endErgodic(node.rightNode);
        System.out.print(node.val + " ");
    }
    
    // 二叉树的插入操作
    public void insert(Integer val) {
        // 插入操作的具体实现代码
    }

    // 二叉树的递归插入操作
    public void insertDigui(Integer val, TreeNode node) {
        // 递归插入操作的具体实现代码
    }

    // 广度优先遍历
    public void Order() {
        // 广度优先遍历的具体实现代码
    }
}

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        BinaryTree binaryTree = new BinaryTree();
        // 创建二叉树并进行插入操作
        
        // 深度优先遍历-先序遍历
        binaryTree.startErgodic(binaryTree.root);
        System.out.println();
        // 深度优先遍历-中序遍历
        binaryTree.midErgodic(binaryTree.root);
        System.out.println();
        // 深度优先遍历-后序遍历
        binaryTree.endErgodic(binaryTree.root);
    }
}

上述代码中的`startErgodic()`方法实现了二叉树的深度优先遍历先序遍历，`midErgodic()`方法实现了中序遍历，`endErgodic()`方法实现了后序遍历。可以根据需要选择相应的方法进行遍历。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Java实现二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历算法示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38518885/12761000)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [java有序二叉树的深度优先遍历和广度优先遍历](https://blog.csdn.net/m566666/article/details/122280365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]