前序搜索演算法

❶ 先序遍歷和後序遍歷是什麼

1、先序遍歷也叫做先根遍歷、前序遍歷，可記做根左右（二叉樹父結點向下先左後右）。

首先訪問根結點然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹。在遍歷左、右子樹時，仍然先訪問根結點，然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹，如果二叉樹為空則返回。

例如，下圖所示二叉樹的遍歷結果是：ABDECF

（1）後序遍歷左子樹

（2）後序遍歷右子樹

（3）訪問根結點

如右圖所示二叉樹

後序遍歷結果：DEBFCA

已知前序遍歷和中序遍歷，就能確定後序遍歷。

(1)前序搜索演算法擴展閱讀：

圖的遍歷演算法主要有兩種，

一種是按照深度優先的順序展開遍歷的演算法，也就是深度優先遍歷；

另一種是按照寬度優先的順序展開遍歷的演算法，也就是寬度優先遍歷。寬度優先遍歷是沿著圖的深度遍歷圖的所有節點，每次遍歷都會沿著當前節點的鄰接點遍歷，直到所有點全部遍歷完成。

如果當前節點的所有鄰接點都遍歷過了，則回溯到上一個節點，重復這一過程一直到已訪問從源節點可達的所有節點為止。

如果還存在沒有被訪問的節點，則選擇其中一個節點作為源節點並重復以上過程，直到所有節點都被訪問為止。

利用圖的深度優先搜索可以獲得很多額外的信息，也可以解決很多圖論的問題。寬度優先遍歷又名廣度優先遍歷。通過沿著圖的寬度遍歷圖的節點，如果所有節點均被訪問，演算法隨即終止。寬度優先遍歷的實現一般需要一個隊列來輔助完成。

寬度優先遍歷和深度優先遍歷一樣也是一種盲目的遍歷方法。也就是說，寬度遍歷演算法並不使用經驗法則演算法， 並不考慮結果的可能地址，只是徹底地遍歷整張圖，直到找到結果為止。圖的遍歷問題分為四類：

1、遍歷完所有的邊而不能有重復，即所謂「歐拉路徑問題」（又名一筆畫問題）；

2、遍歷完所有的頂點而沒有重復，即所謂「哈密頓路徑問題」。

3、遍歷完所有的邊而可以有重復，即所謂「中國郵遞員問題」；

4、遍歷完所有的頂點而可以重復，即所謂「旅行推銷員問題」。

對於第一和第三類問題已經得到了完滿的解決，而第二和第四類問題則只得到了部分解決。第一類問題就是研究所謂的歐拉圖的性質，而第二類問題則是研究所謂的哈密頓圖的性質。

❷ c語言數據結構樹的前序遍歷演算法求指教

首先創建二叉樹，個人喜歡用先序次序創建，如
int CreateBiTree(Tree *T)// 按先序次序輸入二叉樹中結點的值，'#'字元表示空樹，構造二叉鏈表表示的二叉樹T
{
char ch;
scanf("%c",&ch);
if (ch=='#') T = NULL;
else {
if (!(T = (Tree *)malloc(sizeof(Tree)))) return ERROR;
T->data=ch; // 生成根結點
CreateBiTree(T->lchild); // 構造左子樹
CreateBiTree(T->rchild); // 構造右子樹
}
return OK;
}
再者，調用前序遍歷函數，再運用輸出函數輸出前序遍歷的二叉樹，如：
int Visit(int e ) // 輸出元素e的值
{
printf("%c", e );
return OK;
}
int main()
{
Tree *T;
CreateBiTree(T); //調用按先序次序輸入二叉樹中結點的值（一個字元），構造二叉鏈
pre_order(T,Visit);//調用前序遍歷二叉樹演算法
}

❸ 搜索引擎的排序演算法都有哪些是怎麼實現的

2.1基於詞頻統計——詞位置加權的搜索引擎
利用關鍵詞在文檔中出現的頻率和位置排序是搜索引擎最早期排序的主要思想，其技術發展也最為成熟，是第一階段搜索引擎的主要排序技術，應用非常廣泛，至今仍是許多搜索引擎的核心排序技術。其基本原理是：關鍵詞在文檔中詞頻越高，出現的位置越重要，則被認為和檢索詞的相關性越好。
1）詞頻統計
文檔的詞頻是指查詢關鍵詞在文檔中出現的頻率。查詢關鍵詞詞頻在文檔中出現的頻率越高，其相關度越大。但當關鍵詞為常用詞時，使其對相關性判斷的意義非常小。TF/IDF很好的解決了這個問題。TF/IDF演算法被認為是信息檢索中最重要的發明。TF（Term Frequency）：單文本詞彙頻率，用關鍵詞的次數除以網頁的總字數，其商稱為「關鍵詞的頻率」。IDF（Inverse Document Frequency）：逆文本頻率指數，其原理是，一個關鍵詞在N個網頁中出現過，那麼N越大，此關鍵詞的權重越小，反之亦然。當關鍵詞為常用詞時，其權重極小，從而解決詞頻統計的缺陷。
2）詞位置加權
在搜索引擎中，主要針對網頁進行詞位置加權。所以，頁面版式信息的分析至關重要。通過對檢索關鍵詞在Web頁面中不同位置和版式，給予不同的權值，從而根據權值來確定所搜索結果與檢索關鍵詞相關程度。可以考慮的版式信息有：是否是標題，是否為關鍵詞，是否是正文，字體大小，是否加粗等等。同時，錨文本的信息也是非常重要的，它一般能精確的描述所指向的頁面的內容。
2.2基於鏈接分析排序的第二代搜索引擎
鏈接分析排序的思想起源於文獻引文索引機制，即論文被引用的次數越多或被越權威的論文引用，其論文就越有價值。鏈接分析排序的思路與其相似，網頁被別的網頁引用的次數越多或被越權威的網頁引用，其價值就越大。被別的網頁引用的次數越多，說明該網頁越受歡迎，被越權威的網頁引用，說明該網頁質量越高。鏈接分析排序演算法大體可以分為以下幾類：基於隨機漫遊模型的，比如PageRank和Repution演算法；基於概率模型的，如SALSA、PHITS；基於Hub和Authority相互加強模型的，如HITS及其變種；基於貝葉斯模型的，如貝葉斯演算法及其簡化版本。所有的演算法在實際應用中都結合傳統的內容分析技術進行了優化。本文主要介紹以下幾種經典排序演算法：
1）PageRank演算法
PageRank演算法由斯坦福大學博士研究生Sergey Brin和Lwraence Page等提出的。PageRank演算法是Google搜索引擎的核心排序演算法，是Google成為全球最成功的搜索引擎的重要因素之一，同時開啟了鏈接分析研究的熱潮。
PageRank演算法的基本思想是：頁面的重要程度用PageRank值來衡量，PageRank值主要體現在兩個方面：引用該頁面的頁面個數和引用該頁面的頁面重要程度。一個頁面P（A）被另一個頁面P（B）引用，可看成P（B）推薦P（A），P（B）將其重要程度（PageRank值）平均的分配P（B）所引用的所有頁面，所以越多頁面引用P（A），則越多的頁面分配PageRank值給P（A），PageRank值也就越高，P（A）越重要。另外，P(B)越重要，它所引用的頁面能分配到的PageRank值就越多，P（A）的PageRank值也就越高，也就越重要。
其計算公式為：

PR（A）：頁面A的PageRank值；
d：阻尼系數，由於某些頁面沒有入鏈接或者出鏈接，無法計算PageRank值，為避免這個問題（即LinkSink問題），而提出的。阻尼系數常指定為0.85。
R（Pi）：頁面Pi的PageRank值；
C（Pi）：頁面鏈出的鏈接數量；
PageRank值的計算初始值相同，為了不忽視被重要網頁鏈接的網頁也是重要的這一重要因素，需要反復迭代運算，據張映海撰文的計算結果，需要進行10次以上的迭代後鏈接評價值趨於穩定，如此經過多次迭代，系統的PR值達到收斂。
PageRank是一個與查詢無關的靜態演算法，因此所有網頁的PageRank值均可以通過離線計算獲得。這樣，減少了用戶檢索時需要的排序時間，極大地降低了查詢響應時間。但是PageRank存在兩個缺陷：首先PageRank演算法嚴重歧視新加入的網頁，因為新的網頁的出鏈接和入鏈接通常都很少，PageRank值非常低。另外PageRank演算法僅僅依靠外部鏈接數量和重要度來進行排名，而忽略了頁面的主題相關性，以至於一些主題不相關的網頁（如廣告頁面）獲得較大的PageRank值，從而影響了搜索結果的准確性。為此，各種主題相關演算法紛紛涌現，其中以以下幾種演算法最為典型。
2）Topic-Sensitive PageRank演算法
由於最初PageRank演算法中是沒有考慮主題相關因素的，斯坦福大學計算機科學系Taher Haveli-wala提出了一種主題敏感（Topic-Sensitive）的PageRank演算法解決了「主題漂流」問題。該演算法考慮到有些頁面在某些領域被認為是重要的，但並不表示它在其它領域也是重要的。
網頁A鏈接網頁B，可以看作網頁A對網頁B的評分，如果網頁A與網頁B屬於相同主題，則可認為A對B的評分更可靠。因為A與B可形象的看作是同行，同行對同行的了解往往比不是同行的要多，所以同行的評分往往比不是同行的評分可靠。遺憾的是TSPR並沒有利用主題的相關性來提高鏈接得分的准確性。
3）HillTop演算法
HillTop是Google的一個工程師Bharat在2001年獲得的專利。HillTop是一種查詢相關性鏈接分析演算法，克服了的PageRank的查詢無關性的缺點。HillTop演算法認為具有相同主題的相關文檔鏈接對於搜索者會有更大的價值。在Hilltop中僅考慮那些用於引導人們瀏覽資源的專家頁面（Export Sources）。Hilltop在收到一個查詢請求時，首先根據查詢的主題計算出一列相關性最強的專家頁面，然後根據指向目標頁面的非從屬專家頁面的數量和相關性來對目標頁面進行排序。
HillTop演算法確定網頁與搜索關鍵詞的匹配程度的基本排序過程取代了過分依靠PageRank的值去尋找那些權威頁面的方法，避免了許多想通過增加許多無效鏈接來提高網頁PageRank值的作弊方法。HillTop演算法通過不同等級的評分確保了評價結果對關鍵詞的相關性，通過不同位置的評分確保了主題（行業）的相關性，通過可區分短語數防止了關鍵詞的堆砌。
但是，專家頁面的搜索和確定對演算法起關鍵作用，專家頁面的質量對演算法的准確性起著決定性作用，也就忽略了大多數非專家頁面的影響。專家頁面在互聯網中占的比例非常低（1.79%），無法代表互聯網全部網頁，所以HillTop存在一定的局限性。同時，不同於PageRank演算法，HillTop演算法的運算是在線運行的，對系統的響應時間產生極大的壓力。
4）HITS
HITS（Hyperlink Inced Topic Search）演算法是Kleinberg在1998年提出的，是基於超鏈接分析排序演算法中另一個最著名的演算法之一。該演算法按照超鏈接的方向，將網頁分成兩種類型的頁面：Authority頁面和Hub頁面。Authority頁面又稱權威頁面，是指與某個查詢關鍵詞和組合最相近的頁面，Hub頁面又稱目錄頁，該頁面的內容主要是大量指向Authority頁面的鏈接，它的主要功能就是把這些Authority頁面聯合在一起。對於Authority頁面P，當指向P的Hub頁面越多，質量越高，P的Authority值就越大；而對於Hub頁面H，當H指向的Authority的頁面越多，Authority頁面質量越高，H的Hub值就越大。對整個Web集合而言，Authority和Hub是相互依賴、相互促進，相互加強的關系。Authority和Hub之間相互優化的關系，即為HITS演算法的基礎。
HITS基本思想是：演算法根據一個網頁的入度（指向此網頁的超鏈接）和出度（從此網頁指向別的網頁）來衡量網頁的重要性。在限定范圍之後根據網頁的出度和入度建立一個矩陣，通過矩陣的迭代運算和定義收斂的閾值不斷對兩個向量Authority和Hub值進行更新直至收斂。
實驗數據表明，HITS的排名准確性要比PageRank高，HITS演算法的設計符合網路用戶評價網路資源質量的普遍標准，因此能夠為用戶更好的利用網路信息檢索工具訪問互聯網資源帶來便利。
但卻存在以下缺陷：首先，HITS演算法只計算主特徵向量，處理不好主題漂移問題；其次，進行窄主題查詢時，可能產生主題泛化問題；第三，HITS演算法可以說一種實驗性質的嘗試。它必須在網路信息檢索系統進行面向內容的檢索操作之後，基於內容檢索的結果頁面及其直接相連的頁面之間的鏈接關系進行計算。盡管有人嘗試通過演算法改進和專門設立鏈接結構計算伺服器（Connectivity Server）等操作，可以實現一定程度的在線實時計算，但其計算代價仍然是不可接受的。
2.3基於智能化排序的第三代搜索引擎
排序演算法在搜索引擎中具有特別重要的地位，目前許多搜索引擎都在進一步研究新的排序方法，來提升用戶的滿意度。但目前第二代搜索引擎有著兩個不足之處，在此背景下，基於智能化排序的第三代搜索引擎也就應運而生。
1）相關性問題
相關性是指檢索詞和頁面的相關程度。由於語言復雜，僅僅通過鏈接分析及網頁的表面特徵來判斷檢索詞與頁面的相關性是片面的。例如：檢索「稻瘟病」，有網頁是介紹水稻病蟲害信息的，但文中沒有「稻瘟病」這個詞，搜索引擎根本無法檢索到。正是以上原因，造成大量的搜索引擎作弊現象無法解決。解決相關性的的方法應該是增加語意理解，分析檢索關鍵詞與網頁的相關程度，相關性分析越精準，用戶的搜索效果就會越好。同時，相關性低的網頁可以剔除，有效地防止搜索引擎作弊現象。檢索關鍵詞和網頁的相關性是在線運行的，會給系統相應時間很大的壓力，可以採用分布式體系結構可以提高系統規模和性能。
2）搜索結果的單一化問題
在搜索引擎上，任何人搜索同一個詞的結果都是一樣。這並不能滿足用戶的需求。不同的用戶對檢索的結果要求是不一樣的。例如：普通的農民檢索「稻瘟病」，只是想得到稻瘟病的相關信息以及防治方法，但農業專家或科技工作者可能會想得到稻瘟病相關的論文。
解決搜索結果單一的方法是提供個性化服務，實現智能搜索。通過Web數據挖掘，建立用戶模型（如用戶背景、興趣、行為、風格），提供個性化服務。

❹ 先序遍歷二叉樹的遞歸演算法怎樣理解（嚴蔚敏主編）

先序調用的時候，遞歸函數，先序函數會一直遞歸，直到t->next為空，即t為葉節點，需要注意的是當t->next 為空時，函數的實參沒有傳過去，所以t指向葉結點的父節點，更要注意的是，先序調用的遞歸函數還沒執行完，在先序調用的最里層，要執行這個函數的最後一個語句，即先序訪問右子樹。
在了解遞歸函數時，要注意函數是一層一層執行的，把沒有調用的函數看作哦是第一層，第一次調用的時候，，勢必會第二次遇到調用函數，變成第二層，，，，

❺ 知道一棵樹的中序遍歷和後序遍歷，如何推算出這顆樹的前序遍歷

樹中已知先序和中序求後序。
如先序為：abdc,中序為：bdac .
則程序可以求出後序為：dbca 。此種題型也為數據結構常考題型。
演算法思想：先序遍歷樹的規則為中左右，則說明第一個元素必為樹的根節點，比如上例
中的a就為根節點,由於中序遍歷為：左中右，再根據根節點a，我們就可以知道，左子樹包含
元素為：db，右子樹包含元素：c，再把後序進行分解為db和c（根被消去了），然後遞歸的
進行左子樹的求解（左子樹的中序為：db，後序為：db），遞歸的進行右子樹的求解（即右
子樹的中序為：c，後序為：c）。如此遞歸到沒有左右子樹為止。
關於「已知先序和後序求中序」的思考：該問題不可解，因為對於先序和後序不能唯一的確定
中序，比如先序為 ab，後序為ba，我只能知道根節點為a，而並不能知道b是左子樹還是右子樹
，由此可見該問題不可解。當然也可以構造符合中序要求的所有序列。

2004.12.5
*/
#include <stdio.h>
int find(char c,char A[],int s,int e) /**//* 找出中序中根的位置。 */
{
int i;
for(i=s;i<=e;i++)
if(A[i]==c) return i;
}
/**//* 其中pre[]表示先序序，pre_s為先序的起始位置，pre_e為先序的終止位置。 */
/**//* 其中in[]表示中序，in_s為中序的起始位置，in_e為中序的終止位置。 */
/**//* pronum()求出pre[pre_s～pre_e]、in[in_s～in_e]構成的後序序列。 */
void pronum(char pre[],int pre_s,int pre_e,char in[],int in_s,int in_e)
{
char c;
int k;
if(in_s>in_e) return ; /**//* 非法子樹，完成。 */
if(in_s==in_e){printf("%c",in[in_s]); /**//* 子樹子僅為一個節點時直接輸出並完成。 */<br/> return ;<br/> }
c=pre[pre_s]; /**//* c儲存根節點。 */
k=find(c,in,in_s,in_e); /**//* 在中序中找出根節點的位置。 */
pronum(pre,pre_s+1,pre_s+k-in_s,in,in_s,k-1); /**//* 遞歸求解分割的左子樹。 */
pronum(pre,pre_s+k-in_s+1,pre_e,in,k+1,in_e); /**//* 遞歸求解分割的右子樹。 */
printf("%c",c); /**//* 根節點輸出。 */
}
main()
{
char pre[]="abdc";
char in[]="bdac";
printf("The result:");
pronum(pre,0,strlen(in)-1,in,0,strlen(pre)-1);
getch();
}

//..

已知二叉樹的先序和中序求後序－轉貼自CSDN

二叉樹的根結點（根據三種遍歷）只可能在左右（子樹）之間，或這左子樹的左邊，或右子樹的右邊。
如果已知先序和中序（如果是中序和後序已知也可以，注意：如果是前序和後序的求中序是不可能實現的），先確定這棵二叉樹。
步驟：1，初始化兩個數組，存放先序合中序。
2，對比先序和中序，在中序忠查找先序的第一個元素，則在中序遍歷中將這個元素的左右各元素分成兩部分。即的左邊的部分都在這個元素的左子樹中，右邊的部分都在右子樹中。
3，然後從從先序的第二個元素開始繼續上面的步驟。

如 先序：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
後序：3 2 5 4 1 7 9 8 11 10 6

level 1: 1
2: 2 3
3: 3 4 7
4: 5 8
5: 9 10
6: 11

這

❻ 幾種常見的查找演算法之比較

二分法平均查找效率是O(logn)，但是需要數組是排序的。如果沒有排過序，就只好先用O（nlogn)的預處理為它排個序了。而且它的插入比較困難，經常需要移動整個數組，所以動態的情況下比較慢。

哈希查找理想的插入和查找效率是O(1)，但條件是需要找到一個良好的散列函數，使得分配較為平均。另外，哈希表需要較大的空間，至少要比O(n)大幾倍，否則產生沖突的概率很高。

二叉排序樹查找也是O(logn)的，關鍵是插入值時需要做一些處理使得它較為平衡（否則容易出現輕重的不平衡，查找效率最壞會降到O(n)），而且寫起來稍微麻煩一些，具體的演算法你可以隨便找一本介紹數據結構的書看看。當然，如果你用的是c語言，直接利用它的庫類型map、multimap就可以了,它是用紅黑樹實現的，理論上插入、查找時間都是O(logn)，很方便，不過一般會比自己實現的二叉平衡樹稍微慢一些。

❼ 知道後序遍歷序列和中序遍歷序列的演算法（怎麼求前序）

abdgcehf:解法，前序，左中右，後序，左右中，中序，左中又；根據後續a是根結點，根據中序dgb是左邊的樹，剩下的是右邊的，把dgb看成一棵書再重復上面的可以解出

❽ 我想知道在百度搜索結果的前後順序是按什麼來排序的

影響排序的因素特別的多，搜索引擎認為排序是在特定的關鍵詞下網站內容的位置，是由關鍵詞用戶搜索產生的，如果關鍵詞沒有被用戶去搜索，那麼這個關鍵詞它的一個搜索量低，很少有人就看，所以排序就不存在，排序是根據數據的更新和用戶需求等因素實時變化產生。

還有就是關於網站的主題需要和關鍵詞的一個匹配是非常重要的，再者就是內容和搜索關鍵詞的相關性，這兩點在排序方面也是起到了一定的作用，因為網路展示在前面的，都是為用戶來解決真正的需求的問題。

(8)前序搜索演算法擴展閱讀

網路搜索的正確方法：

1、關鍵詞加雙引號

例：「愛情公寓」把要搜索的關鍵詞放入引號內，就代表著完全匹配搜索，也就是所顯示的搜索結果一定包含完整的關鍵詞，不會出現近義詞，分詞。

2、- 減號

例：完美 -世界

搜索如此搜索可以避開世界詞綴，只有完美的搜索結果，簡單的說就是在你的搜索結果中屏蔽掉某個關鍵詞，它就不會出現在搜索結果中，可以增加搜索的精準度。

3、inurl：

例：inurl：世界盃

在關鍵詞前添加inurl：可以只顯示網址url中包含關鍵詞的結果，此條對於普通用戶並沒有什麼用。多用於網站運營來調查關鍵詞熱度與競爭對手。

❾ 前序中序後序遍歷演算法

/*public class BTNode //二叉樹節點類型
{ public BTNode lchild;
public BTNode rchild;
public char data;
}*/
public string btstr //全局變數
*/public string postOrder(BTNode t) //後序遍歷演算法
{
btstr="";
postOrder1(r);
return btstr;
}
public string postOrder1(BTNode t)
{
if(t!=null)
{
postOrder(t.lchild);
postOrder(t.rchild);
bstr+=t.data.ToString()+" ";
}
}
===============
public string PreOrder(BTNode t) //前序遍歷演算法
{
btstr="";
PreOrder1(r);
return btstr;
}
public string PreOrder1(BTNode t)
{
if(t!=null)
{
bstr+=t.data.ToString()+" ";
PreOrder(t.lchild);

PreOrder(t.rchild);
}

}
===============
public string MidOrder(BTNode t) //中序遍歷演算法
{
btstr="";
MidOrder1(r);
return btstr;
}
public string MidOrder1(BTNode t)
{
if(t!=null)
{
MidtOrder(t.lchild);
bstr+=t.data.ToString()+" ";
MidOrder(t.rchild);
}

}

❿ 先序遍歷二叉樹的遞歸演算法怎樣理解

二叉樹的結點結構是:
1、根結點（存放結點數據）
2、左子樹指針
3、右子樹指計
對二叉樹的遍歷就是訪問各個結點中根結點里存放的數據。例如：
如果結點A有左結點B，右結點C，記作A(B,C)，不同結點我用"\"隔開。那麼有這樣一個(BitTree)二叉樹表A(B,C) \B（D,E)\E(F.G)\C(空,H)\H(I.空)， 自己畫出來，不然我後面白講了。
要想把所有的數據都訪問到則必需按照一定的原則，即當前結點的下一個結點是哪個結點。
無論是先、中還是後序演算法都是先將左結點視為下一個結點，當左結點不存在（即為空時）才將右結點視作下一個結點，如果右結點也不存在就返回當前結點的上層結點再向右訪問，如此類推。
於是對二叉樹的遍歷問題就被抽象成三個基本步驟:
1、訪問根結點。
2、訪問該點的所有左子樹。
3、訪問該點的所有右子樹。
先序遍歷的策略是按123的步驟執行，中序是按213來，後序則是231,它們之間的不同只是「訪問根結點」在這三個步驟中的位置。
看著你剛畫好的那個BitTree跟著我的思路走。在先序遍歷演算法PriorOrder中,先將BitTree的頭結點A傳進來，按步驟123的處理。123是抽象實現，記住所表達的思想，下面是具體實現。為了避免混亂用中文數字記錄步驟。
一、即是讀取結點A的數據內容A（此時A為當前函數處理結點)，將A的右結點C放入棧S中，S中的內容為S（C）[注意這一步是演算法的一個輔助，並不是先向右訪問,下同]，將左結點B傳給PriorOrder處理。此時讀取了A
二、讀取B的內容B（此時B為當前結點），將B的右結點E放入S中，S中的內容為S(C,E),將B的左結點D傳給PriorOrder處理。此時讀取了AB
三、D為當前結點，D的右為空沒有東西放入S，S中的內容仍為S(C,E)，D的左也為空，沒有訪問可訪問的。此時就從S中取出E(因為棧是先進後出的所以取的就是E，此時S中的內容為S(C),正好是上一層沒訪問過的右子樹)，將E傳給PriorOrder處理。此時讀取了AB D
四、E為當前結點，對於結點E類似的有S(C,G),讀取了ABDE,將F傳入PriorOrder
五、F為當前結點，右為空，左也為空，讀取了ABDEF,從棧中取出G傳給PriorOrder處理,S的內容為S(C);
六、類似的讀取了ABDEFG,從S中取出了C，傳給PriorOrder處理。此時S（）。
七、當前結點為C，從將C的右結點放入S，S中內容為S(H),C的左為空，從S取出H，將H傳給PriorOrder處理。此時S為S().於是就讀取了ABDEFGC
八，類似的讀取了ABDEFGCH
九，最後ABDEFGCHF
你再對照的書上的演算法想想，畫畫就應該能明白點。特別要理角的一點是為什麼用遞歸演算法時計算機能按這樣的方式是因為函數調用是「先調用，後執行完」，或者說「後調用，先執行完」。注意我加一個「完」字