数据结构C语言代码实战05--二叉树

比眉伴天荒 2022-10-28 14:22 251阅读 0赞

# Lesson5--二叉树 #

**【本节目标】**

**1.树概念及结构**

**2.二叉树概念及结构**

**3.二叉树顺序结构及实现**

**4.二叉树链式结构及实现**

### 1.树概念及结构 ###

**1.1树的概念**

树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点

除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。

每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继

因此，树是递归定义的。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

*  **节点的度**：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为6
 *  **叶节点或终端节点**：度为0的节点称为叶节点； 如上图：B、C、H、I...等节点为叶节点
 *  **非终端节点或分支节点**：度不为0的节点； 如上图：D、E、F、G...等节点为分支节点
 *  **双亲节点或父节点**：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点
 *  **孩子节点或子节点**：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点
 *  **兄弟节点**：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点； 如上图：B、C是兄弟节点
 *  **树的度**：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6
 *  **节点的层次**：从根开始定义起，根为第1层，根的子节点为第2层，以此类推；
 *  **树的高度或深度**：树中节点的最大层次； 如上图：树的高度为4
 *  **堂兄弟节点**：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；如上图：H、I互为兄弟节点
 *  **节点的祖先**：从根到该节点所经分支上的所有节点；如上图：A是所有节点的祖先
 *  **子孙**：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图：所有节点都是A的子孙
 *  **森林**：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林；

### 1.2树的表示 ###

树结构相对线性表就比较复杂了，要存储表示起来就比较麻烦了，实际中树有很多种表示方式，

如：双亲表示法，孩子表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。

typedef int DataType;
    struct Node
    {
    
    	struct Node* _firstChild1;	// 第一个孩子结点
    	struct Node* _pNextBrother;	// 指向其下一个兄弟结点
    	DataType _data;			// 结点中的数据域
    };

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

**1.3树在实际中的运用（表示文件系统的目录树结构）**  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

### 2.二叉树概念及结构 ###

**2.1概念**  
一棵二叉树是结点的一个有限集合，该集合或者为空，或者是由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成。  
**二叉树的特点：**  
1. 每个结点最多有两棵子树，即二叉树不存在度大于2的结点。  
2. 二叉树的子树有左右之分，其子树的次序不能颠倒。

**2.2现实中的二叉树：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]  
**2.3数据结构中的二叉树：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

**2.4特殊的二叉树：**

1. 满二叉树：一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树。也就是  
说，如果一个二叉树的层数为K，且结点总数是(2^k) -1 ，则它就是满二叉树。  
2. 完全二叉树：完全二叉树是效率很高的数据结构，完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K  
的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对  
应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。  
![20210206165232821.jpg][]

**2.5 二叉树的存储结构**  
二叉树一般可以使用两种结构存储，一种顺序结构，一种链式结构。

二叉树的性质

1. 若规定根节点的层数为1，则一棵非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1) 个结点.  
2. 若规定根节点的层数为1，则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h- 1.  
3. 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为 n0, 度为2的分支结点个数为 n2,则有n0＝n2＋1  
4. 若规定根节点的层数为1，具有n个结点的满二叉树的深度，h=Log2(n+1). (ps：Log2(n+1)是log以2为  
底，n+1为对数)  
5. 对于具有n个结点的完全二叉树，如果按照从上至下从左至右的数组顺序对所有节点从0开始编号，则对于序号为i的结点有：

> 1.  若i>0，i位置节点的双亲序号：(i-1)/2；i=0，i为根节点编号，无双亲节点
> 2.   若2i+1<n，左孩子序号：2i+1，2i+1>=n否则无左孩子
> 3.  若2i+2<n，右孩子序号：2i+2，2i+2>=n否则无右孩子

**2.5.1 顺序存储：**  
   
顺序结构存储就是使用数组来存储，一般使用数组只适合表示完全二叉树，因为不是完全二叉树会有空间的  
浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储，关于堆我们后面的章节会专门讲解。二叉树顺序存储在  
物理上是一个数组，在逻辑上是一颗二叉树。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

**2.5.2 链式存储：**  
二叉树的链式存储结构是指，用链表来表示一棵二叉树，即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表  
中每个结点由三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结  
点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链，当前我们学习中一般都是二叉链，后面课程学到高阶数据  
结构如红黑树等会用到三叉链。  
 ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

// 二叉链
    struct BinaryTreeNode
    {
    	struct BinTreeNode* _pLeft;
    
    
    	// 指向当前节点左孩子
    
    	struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
    	BTDataType _data; // 当前节点值域
    }
    
    // 三叉链
    struct BinaryTreeNode
    {
    	struct BinTreeNode* _pParent; // 指向当前节点的双亲
    
    	struct BinTreeNode* _pLeft;
    
    	// 指向当前节点左孩子
    
    	struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
    	BTDataType _data; // 当前节点值域
    }；

选择题

1. 某二叉树共有 399 个结点，其中有 199 个度为 2 的结点，则该二叉树中的叶子结点数为（ ）  
A 不存在这样的二叉树  
B 200  
C 198  
D 199

2.下列数据结构中，不适合采用顺序存储结构的是（ ）  
A 非完全二叉树  
B 堆  
C 队列  
D 栈

3.在具有 2n 个结点的完全二叉树中，叶子结点个数为（ ）

A n  
B n+1  
C n-1  
D n/2  
4.一棵完全二叉树的节点数位为531个，那么这棵树的高度为（）  
A 11  
B 10  
C 8  
D 12

5.一个具有767个节点的完全二叉树，其叶子节点个数为（）  
A 383  
B 384  
C 385  
D 386

选择题答案  
1.B  
2.A  
3.A  
4.B  
5.B

### 3.二叉树的顺序结构及实现 ###

**3.1 二叉树的顺序结构**  
普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结  
构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统  
虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]  
**3.2 堆的概念及结构**

如果有一个关键码的集合K = \{k0，k1， k2，…，kn-1\}，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储  
在一个一维数组中，并满足：Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) i = 0，1，2…，则称为  
小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。  
堆的性质：  
堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；  
堆总是一棵完全二叉树。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

**选择题**

1.下列关键字序列为堆的是：（）

A 100,60,70,50,32,65  
B 60,70,65,50,32,100  
C 65,100,70,32,50,60  
D 70,65,100,32,50,60  
E 32,50,100,70,65,60  
F 50,100,70,65,60,32

2.已知小根堆为8,15,10,21,34,16,12，删除关键字 8 之后需重建堆，在此过程中，关键字之间的比较次数是（）。  
A 1  
B 2  
C 3  
D 4

3.一组记录排序码为(5 11 7 2 3 17),则利用堆排序方法建立的初始堆为（）  
A(11 5 7 2 3 17)  
B(11 5 7 2 17 3)  
C(17 11 7 2 3 5)  
D(17 11 7 5 3 2)  
E(17 7 11 3 5 2)  
F(17 7 11 3 2 5)

4.最小堆\[0,3,2,5,7,4,6,8\],在删除堆顶元素0之后，其结果是（）  
A\[3，2，5，7，4，6，8\]  
B\[2，3，5，7，4，6，8\]  
C\[2，3，4，5，7，8，6\]  
D\[2，3，4，5，6，7，8\]  
**选择题答案**

1.A  
2.C  
3.C  
4.C

**3.2 堆的实现**  
**3.2.1 堆向下调整算法**  
现在我们给出一个数组，逻辑上看做一颗完全二叉树。我们通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整  
成一个小堆。向下调整算法有一个前提：左右子树必须是一个堆，才能调整。

int a\[\] = \{27,15,19,18,28,34,65,49,25,37\};  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

3.2.2堆的创建  
下面我们给出一个数组，这个数组逻辑上可以看做一颗完全二叉树，但是还不是一个堆，现在我们通过算  
法，把它构建成一个堆。根节点左右子树不是堆，我们怎么调整呢？这里我们从倒数的第一个非叶子节点的  
子树开始调整，一直调整到根节点的树，就可以调整成堆。

int a\[\] = \{1,5,3,8,7,6\};  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

3.2.3 堆的插入

先插入一个80到数组的尾上，再进行向上调整算法，直到满足堆。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]  
**3.2.4 堆的删除**  
删除堆是删除堆顶的数据，将堆顶的数据根最后一个数据一换，然后删除数组最后一个数据，再进行向下调整算法。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

3.2.5 堆排序  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

3.2.6 堆的代码实现

typedef int HPDataType;
    
    typedef struct Heap
    {
    	HPDataType* _a;
    	int _size;
    	int _capacity;
    }Heap;
    
    // 堆的构建
    void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n);
    // 堆的销毁
    void HeapDestory(Heap* hp);
    // 堆的插入
    void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x);
    // 堆的删除
    void HeapPop(Heap* hp);
    // 取堆顶的数据
    HPDataType HeapTop(Heap* hp);
    // 堆的数据个数
    int HeapSize(Heap* hp);
    // 堆的判空
    int HeapEmpty(Heap* hp);
    
    // 对数组进行堆排序
    void HeapSort(int* a, int n);

### 4.二叉树链式结构的实现 ###

**4.1二叉树链式结构的遍历**

所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做  
的操作依赖于具体的应用问 题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]  
前序/中序/后序的递归结构遍历：是根据访问结点操作发生位置命名  
1. NLR：前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。  
2. LNR：中序遍历(Inorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中（间）。  
   
3. LRN：后序遍历(Postorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。  
由于被访问的结点必是某子树的根，所以N(Node）、L(Left subtree）和R(Right subtree）又可解释为  
根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。  
 ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 23][]

层序遍历：除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外，还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在  
层数为1，层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发，首先访问第一层的树根节点，然后从左到右访问第2层  
上的节点，接着是第三层的节点，以此类推，自上而下，自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。  
![20210206165932162.jpg][]   
练习：请写出下面的前序/中序/后序/层序遍历

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]

**选择题**

1.某完全二叉树按层次输出（同一层从左到右）的序列为 ABCDEFGH 。该完全二叉树的前序序列为（ ）

A ABDHECFG  
B ABCDEFGH  
C HDBEAFCG  
D HDEBFGCA  
2.二叉树的先序遍历和中序遍历如下：先序遍历：EFHIGJK;中序遍历：HFIEJKG.则二叉树根结点为（）  
A E  
B F  
C G  
D H  
3.设一课二叉树的中序遍历序列：badce，后序遍历序列：bdeca，则二叉树先序遍历序列为\_\_\_\_。  
A adbce  
B decab  
C debac  
D abcde  
4.某二叉树的后序遍历序列与中序遍历序列相同，均为 ABCDEF ，则按层次输出（同一层从左到右）的序列为  
A FEDCBA  
B CBAFED  
C DEFCBA  
D ABCDEF

**选择题答案**

1.A  
2.A  
3.D  
4.A  
   
**4.2 二叉树的基础面试题**

1. 单值二叉树。Oj链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/univalued-binary-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_univalued-binary-tree]  
2. 二叉树最大深度。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_maximum-depth-of-binary-tree]  
3. 翻转二叉树。Oj链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/univalued-binary-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_univalued-binary-tree]  
4. 检查两颗树是否相同。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/same-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_same-tree]  
5. 对称二叉树。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/symmetric-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_symmetric-tree]  
6. 二叉树的前序遍历。 OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/][http_https_leetcode-cn.com_problems_binary-tree-preorder-traversal]  
7. 二叉树中序遍历 。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/][http_https_leetcode-cn.com_problems_binary-tree-inorder-traversal]  
8. 二叉树的后序遍历 。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/][http_https_leetcode-cn.com_problems_binary-tree-postorder-traversal]  
9. 另一颗树的子树。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/subtree-of-another-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_subtree-of-another-tree]  
10. 判断一颗二叉树是否是平衡二叉树。OJ链接[http://https/leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/][http_https_leetcode-cn.com_problems_balanced-binary-tree]  
11. 二叉树的构建及遍历。OJ链接[http://https/www.nowcoder.com/practice/4b91205483694f449f94c179883c1fef?tpId=60&&tqId=29483&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/tsing-kaoyan/question-ranking][http_https_www.nowcoder.com_practice_4b91205483694f449f94c179883c1fef_tpId_60_tqId_29483_rp_1_ru_activity_oj_qru_ta_tsing-kaoyan_question-ranking]

**4.3 二叉树的基础面试题补充（没有合适的OJ）**

typedef char BTDataType;
    
    typedef struct BinaryTreeNode
    {
    	BTDataType _data;
    	struct BinaryTreeNode* _left;
    	struct BinaryTreeNode* _right;
    }BTNode;
    
    // 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
    BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int* pi);
    // 二叉树销毁
    void BinaryTreeDestory(BTNode** root);
    // 二叉树节点个数
    int BinaryTreeSize(BTNode* root);
    // 二叉树叶子节点个数
    int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root);
    // 二叉树第k层节点个数
    int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k);
    // 二叉树查找值为x的节点
    BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x);
    // 二叉树前序遍历
    void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root);
    // 二叉树中序遍历
    void BinaryTreeInOrder(BTNode* root);
    // 二叉树后序遍历
    void BinaryTreePostOrder(BTNode* root);
    // 层序遍历
    void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root);
    // 判断二叉树是否是完全二叉树
    int BinaryTreeComplete(BTNode* root);

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/0188dbd082f349b686c801f42044ed93.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/df5a36d6dac74a528c1450e1e5e301a4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/5446f125a2c548fdaccaeede91d2e6fe.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221024/2101b6998f05411187443ad69f5987e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221024/42da94b09ee54c4ca06d3a8fe6b3d338.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221024/1addd90482fc4d0ebcc6e4330192b322.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221024/d8d86bf585e0410685705c7c3fb48a2a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221024/e0a6e972fbd148e7a68650cde8849a19.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221024/e3e3f9679d644ebe89ccf81e28f05a8a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221024/7218a90820004497aa343b932e66d90b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221024/e00a0a18003c418c933efbdb6d15b0a8.png
[20210206165232821.jpg]: /images/20221024/fa6ab13e0b134fc080873ab1d872b7a1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221024/486fa413d3694934abc2dde57658fe61.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221024/ff1e42a481664cde92eff2c62b6a1cfb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221024/dcd5a47ae5074e049ef9b2c4d1d37081.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20221024/53b5cc6e7b44460b8cd6e76712897dad.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: /images/20221024/d38f9bbf2aae450cb4ddf0cf2f45d502.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]: /images/20221024/6be499bd940d4047a18a941a1450fdd9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]: /images/20221024/38e390526a624477ad36757915305fa6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]: /images/20221024/0fe32e175a6941ac894944e90d0641d2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]: /images/20221024/303463ae3d2b40e4a12b514c2749af00.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]: /images/20221024/ee438621cb3d4a06a97ae5a2167f4298.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]: /images/20221024/72295f19907e41f98016753df128bb5b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]: /images/20221024/04ebe4338b624ddcb6e765754fdca791.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]: /images/20221024/f27c94bd8b164f48a1ce7f3c93a60cb7.png
[20210206165932162.jpg]: /images/20221024/a93f7ce31aa541218c87c95c02ec03fc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FpcXExMzY_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]: /images/20221024/55f7eb36f58d4b00932df1339ed38afa.png
[http_https_leetcode-cn.com_problems_univalued-binary-tree]: http://https/leetcode-cn.com/problems/univalued-binary-tree/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_maximum-depth-of-binary-tree]: http://https/leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_same-tree]: http://https/leetcode-cn.com/problems/same-tree/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_symmetric-tree]: http://https/leetcode-cn.com/problems/symmetric-tree/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_binary-tree-preorder-traversal]: http://https/leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_binary-tree-inorder-traversal]: http://https/leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_binary-tree-postorder-traversal]: http://https/leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_subtree-of-another-tree]: http://https/leetcode-cn.com/problems/subtree-of-another-tree/
[http_https_leetcode-cn.com_problems_balanced-binary-tree]: http://https/leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/
[http_https_www.nowcoder.com_practice_4b91205483694f449f94c179883c1fef_tpId_60_tqId_29483_rp_1_ru_activity_oj_qru_ta_tsing-kaoyan_question-ranking]: http://https/www.nowcoder.com/practice/4b91205483694f449f94c179883c1fef?tpId=60&&tqId=29483&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/tsing-kaoyan/question-ranking