数据结构与算法：遍历二叉树的后序方法

"这篇资源主要讨论了数据结构与算法中的树相关知识，特别是关于后序遍历(postorder)算法的实现。文章通过一个名为CREATS(S)的算法展示了如何使用栈进行后序遍历，并详细介绍了树的基本概念，包括二叉树、线索化二叉树、树与森林的关系，以及压缩与哈夫曼树的应用。" 在计算机科学中，树是一种非常重要的数据结构，它模拟了现实世界中许多层次关系，比如家谱、行政组织结构等。树结构在计算机领域有广泛的应用，如在编译器设计中表示源程序的语法结构，在数据库系统中组织信息，以及在分析算法执行过程时提供抽象模型。 二叉树是最简单的树类型，每个节点最多有两个子节点，分为左子节点和右子节点。二叉树的遍历方法主要有三种：前序遍历(preorder)，中序遍历(inorder)和后序遍历(postorder)。后序遍历的顺序是先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。文章中的CREATS(S)算法就是后序遍历的一种实现，它利用栈操作进行非递归遍历。 线索化二叉树是一种特殊形式的二叉树，通过添加线索(thread)来标识节点的前驱和后继，使得在非递归情况下也能方便地进行中序遍历或后序遍历。 树与森林的概念进一步扩展了二叉树的范围，一个森林是由若干棵树组成的集合，它们之间的关系可以类比为树状结构。在森林中，也可以应用类似于树的各种操作和遍历方法。 压缩与哈夫曼树，也称为最优二叉树，是数据压缩技术中的重要工具。哈夫曼编码是根据字符出现频率构建的，频繁出现的字符对应较短的编码，不常出现的字符对应较长的编码，以此达到高效的数据压缩目的。 定义6.1中，树被正式定义为由一个根节点出发的一系列节点集合，其中每个非根节点只有一个父节点，而可以有多个子节点。没有子节点的节点称为叶子节点。这种层次结构使得树成为处理层次问题的理想数据结构。 这篇资源涵盖了树数据结构的基础知识，包括二叉树的遍历、线索化、森林的概念，以及压缩树的应用，对于理解和使用树结构解决问题具有很大的帮助。