Algorithm 在序列化BST时，为什么顺序是必需的？

我了解到，要在序列化BST时保留其结构，需要按顺序存储树的一个预顺序或后顺序符号

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是什么使按顺序表示法必不可少？

在序列化时以某种顺序存储BST可能会使基于检索的构建更简单。假设您拥有BST，只需随机选取节点进行序列化和存储。在检索时，它将按照存储的顺序进行检索，然后在事实发生后，某些内容必须经过并连接所有节点。虽然这应该是可能的——所有的信息都在那里——但似乎没有必要。每个节点都是浮动的；反序列化过程/程序在逐段遍历连接的列表时，必须维护所有节点（或类似节点）的列表

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另一方面，如果您以某种指定的顺序存储它们，它可以在读取每个节点时构建树，因为节点是有序的，它知道在哪里连接节点（为了清楚起见：这并不意味着在相邻叶的情况下，下一个节点必须连接到先前读取的节点；只不过跳到适当的分支更简单而已）。这应该更快，并且可能使用更少的内存（构建时没有列表/容器）.

注意：重写答案，以前的版本不正确

对于一般的二叉树（具有唯一的元素），你的语句是正确的。考虑这两个输入（不是非常漂亮的绘制；-）：

如果您使用顺序遍历对它们进行序列化，则两者都会产生

ABC

。其他遍历类型也存在类似的情况

那么，为什么顺序和预顺序的组合就足够了

预订单的序列化形状是

[root][left subtree][right subtree]

。根很容易识别，但您不知道左子树的终点和右子树的起点

按序列化顺序考虑：<代码> [左子树] [根] [右子树] < /代码>。您知道根是什么（由于预排序），因此很容易识别左子树和右子树

请注意，如果权重不是唯一的，这仍然不够。如果在上面的示例中，我们将

B

更改为

A

，则两个树都将为两种遍历类型生成

[AAC]

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对于二进制搜索树，反序列化要容易得多。为什么？每个子树都有一个特性，左边子树中的节点比根小，而右边子树中的节点比根大。因此，可以轻松、明确地再次解析预排序序列化

[root][left subtree][right subtree]

。因此，总而言之，那个告诉您BST至少需要两种序列化方法的人是错误的（也许他还忘记了BST的属性）.

我相信可以证明重建BST需要顺序+预顺序或顺序+后顺序。但老实说，我会用父/子关系和每个节点的数据对其进行序列化。你在说什么表示法？出于某种原因，我认为他指的是Java序列化，但这个答案清楚地解释了“字符串序列化”就足够了。比我的答案更彻底/清楚一点；）。谢谢！