层次遍历中顶点访问次序详解：先根与后根遍历示例

在数据结构的课程中，"层次遍历时顶点的访问次序"是一个关键的概念，特别是在讨论树的遍历算法时。在第四章关于树的章节中，首先介绍了树的基本概念，包括树的定义：由n个（n>0）节点组成，其中有一个特殊的根节点，它是没有前驱的，而其他节点被划分成互不相交的子树。树型结构的一个显著特点是每个节点可以有多个后继，这使得树在表示具有层次关系的数据结构中非常有用。 对于二叉树，它是树的一种特殊形式，其中每个节点最多有两个子节点，通常被用于搜索、排序等操作。二叉树的定义和性质非常重要，包括二叉树的定义、性质，如每个节点的度（度数）、分支结点、叶结点以及它们之间的关系，如孩子、双亲、兄弟、祖先和子孙。此外，理解结点的层次(level)、树的深度(depth)和度(degree)也是必要的。 遍历是树的重要操作，包括先根遍历、后根遍历和层序遍历。题目中给出的例子展示了这两种遍历方式下顶点的访问顺序。先根遍历的顺序是A-B-E-F-C-D-G-H-I-J-K，而后根遍历则是E-F-B-C-I-J-K-H-G-D-A。这展示了节点按照不同路径的访问顺序。 递归消除和树与森林的关系也是这一章节的一部分，递归消除技巧有助于简化树的遍历过程。树和森林的区别在于，森林是由多个独立的树组成的集合，而单棵树则只有一个根节点。判定树和Huffman树则是特殊的树形结构，前者常用于逻辑表达式解析，后者是一种优化的编码树，通过构建最优二叉树来实现数据压缩。 在二叉树的存储结构方面，介绍了二叉链表存储方式，即用指针链接节点，同时要求掌握节点的结构定义和类型定义，以及如何根据给定的二叉树绘制其链表结构。此外，理解和实现二叉树的三种遍历算法（先序、中序和后序遍历）是必不可少的技能。 总结来说，这个部分深入讲解了树的基本概念、二叉树的特性和遍历方法，以及树和森林的差异，还有Huffman树的构造方法。掌握这些知识对于理解数据结构和算法，特别是与树相关的操作，至关重要。在实际编程中，能够灵活运用这些理论，将极大提升处理数据结构问题的能力。