树
树的前中后序遍历
树是一种重要的非线性数据结构，尤其是二叉树。二叉树的遍历是操作树的基础，主要有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。
前序遍历
访问顺序：根结点 -> 左子树 -> 右子树。
遍历规则：首先访问根结点，然后递归地遍历左子树，最后递归地遍历右子树。
代码示例：
function preOrderTraversal(node) {if (!node) return;console.log(node.val);preOrderTraversal(node.left);preOrderTraversal(node.right);
}
中序遍历：
访问顺序：左子树 -> 根结点 -> 右子树。
遍历规则：首先递归地遍历左子树，然后访问根结点，最后递归地遍历右子树。
代码示例：
function inOrderTraversal(node) {if (!node) return;inOrderTraversal(node.left);console.log(node.val);inOrderTraversal(node.right);
}
后序遍历：
访问顺序：左子树 -> 右子树 -> 根结点。
遍历规则：首先递归地遍历左子树，然后递归地遍历右子树，最后访问根结点。
代码示例：
function postOrderTraversal(node) {if (!node) return;postOrderTraversal(node.left);postOrderTraversal(node.right);console.log(node.val);
}
树排序算法
树排序算法是一种基于二叉搜索树的排序算法。树排序通过将数据插入到二叉搜索树中，然后进行中序遍历从而实现排序。
二叉搜索树的节点定义：
class TreeNode {constructor(val) {this.val = val;this.left = null;this.right = null;}
}
二叉搜索树的性质：
对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点值小于该节点值，右子树中的所有节点值大于该节点值。
树排序的实现：
构建二叉搜索树：将待排序数据依次插入到二叉搜索树中。
插入节点到二叉搜索树：
function insert(root, val) {if (!root) return new TreeNode(val);if (val < root.val) {root.left = insert(root.left, val);} else {root.right = insert(root.right, val);}return root;
}
中序遍历：对二叉搜索树进行中序遍历，得到一个有序序列。
代码示例：
function inOrderTraversalCollect(root, sortedArray) {if (!root) return;inOrderTraversalCollect(root.left, sortedArray);sortedArray.push(root.val);inOrderTraversalCollect(root.right, sortedArray);
}
树排序：
function treeSort(arr) {let root = null;for (let val of arr) {root = insert(root, val);}let sortedArray = [];inOrderTraversalCollect(root, sortedArray);for (let i = 0; i < arr.length; i++) {arr[i] = sortedArray[i];}
}// 测试树排序
let arr = [5, 3, 8, 1, 2, 9];
console.log("排序前:");
console.log(arr);
treeSort(arr);
console.log("排序后:");
console.log(arr);
复杂度分析：
平均时间复杂度：O(n log n)，其中 n 是待排序的元素个数。
最坏时间复杂度：O(n^2)，当数据已经有序时，二叉搜索树会退化为链表结构。
优化方法：使用平衡二叉搜索树（如 AVL 树或红黑树）代替普通二叉搜索树，确保树的高度保持在 O(log n)，从而保证时间复杂度为 O(n log n)。
总结
树的前中后序遍历是操作二叉树的基础，通过递归实现可以方便地访问树中的节点。树排序算法是一种基于二叉搜索树的排序算>法，通过中序遍历可以得到有序序列。虽然树排序的时间复杂度在平均情况下为 O(n log n)，但在最坏情况下会退化为 O(n^2)。>使用平衡二叉搜索树可以有效地优化树排序算法的性能。
