Un árbol binario es una estructura jerárquica donde cada nodo tiene como máximo dos hijos, llamados left y . Tiene una única ; los nodos sin hijos son . Es la base para BST, heaps y árboles de expresión.
Un árbol binario es una estructura jerárquica donde cada nodo tiene como máximo dos hijos, llamados left y . Tiene una única ; los nodos sin hijos son . Es la base para BST, heaps y árboles de expresión.
right 1 depth 0 (root)
/ \
2 3 depth 1
/ \
4 5 depth 2 (leaves: 4,5,3)
class Node:
def __init__(self, val, left=None, right=None):
self.val, self.left, self.right = val, left, right
def inorder(n): # left, node, right -> 4 2 5 1 3
if n:
inorder(n.left); print(n.val); inorder(n.right)
def preorder(n): # node, left, right -> 1 2 4 5 3
if n:
print(n.val); preorder(n.left); preorder(n.right)
def postorder(n): # left, right, node -> 4 5 2 3 1
if n:
postorder(n.left); postorder(n.right); print(n.val)
Un recorrido por niveles (BFS) utiliza una cola y visita profundidad por profundidad.
| Traversal | Order | Common use |
|---|---|---|
| Inorder | L, N, R | sorted output of a BST |
| Preorder | N, L, R | copy/serialize a tree |
| Postorder | L, R, N | delete a tree, evaluate expr |
| Level-order | by depth | BFS, shortest path on tree |
Cada recorrido visita cada nodo una vez → O(n) tiempo, O(h) espacio de pila donde h es la altura.
Los árboles binarios modelan naturalmente datos jerárquicos (sistemas de archivos, árboles de análisis, árboles de decisión) y son la base de estructuras eficientes de búsqueda y ordenamiento.
Dominar los cuatro recorridos es esencial — la mayoría de los problemas de árboles en entrevistas son una variación de uno de ellos.
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