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chapter_tree/binary_tree_traversal/index.html

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 <h1 id="72">7.2. &nbsp; 二叉树遍历<a class="headerlink" href="#72" title="Permanent link">&para;</a></h1>
-<p>从物理结构角度看，树是一种基于链表的数据结构，因此遍历方式也是通过指针（即引用）逐个遍历节点。同时，树还是一种非线性数据结构，这导致遍历树比遍历链表更加复杂，需要使用搜索算法来实现。</p>
-<p>常见的二叉树遍历方式有层序遍历、前序遍历、中序遍历、后序遍历。</p>
+<p>从物理结构的角度来看，树是一种基于链表的数据结构，因此其遍历方式是通过指针逐个访问节点。然而，树是一种非线性数据结构，这使得遍历树比遍历链表更加复杂，需要借助搜索算法来实现。</p>
+<p>二叉树常见的遍历方式包括层序遍历、前序遍历、中序遍历和后序遍历等。</p>
 <h2 id="721">7.2.1. &nbsp; 层序遍历<a class="headerlink" href="#721" title="Permanent link">&para;</a></h2>
-<p>「层序遍历 Level-Order Traversal」从顶至底、一层一层地遍历二叉树，并在每层中按照从左到右的顺序访问节点。</p>
-<p>层序遍历本质上是「广度优先搜索 Breadth-First Traversal」，其体现着一种“一圈一圈向外”的层进遍历方式。</p>
+<p>「层序遍历 Level-Order Traversal」从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的顺序访问节点。</p>
+<p>层序遍历本质上属于「广度优先搜索 Breadth-First Traversal」，它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层搜索方式。</p>
 <p><img alt="二叉树的层序遍历" src="../binary_tree_traversal.assets/binary_tree_bfs.png" /></p>
 <p align="center"> Fig. 二叉树的层序遍历 </p>
 
 <h3 id="_1">算法实现<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h3>
-<p>广度优先遍历一般借助「队列」来实现。队列的规则是“先进先出”，广度优先遍历的规则是“一层层平推”，两者背后的思想是一致的。</p>
+<p>广度优先遍历通常借助「队列」来实现。队列遵循“先进先出”的规则，而广度优先遍历则遵循“逐层推进”的规则，两者背后的思想是一致的。</p>
 <div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="1:10"><input checked="checked" id="__tabbed_1_1" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_2" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_3" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_4" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_5" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_6" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_7" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_8" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_9" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_10" name="__tabbed_1" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_1_1">Java</label><label for="__tabbed_1_2">C++</label><label for="__tabbed_1_3">Python</label><label for="__tabbed_1_4">Go</label><label for="__tabbed_1_5">JavaScript</label><label for="__tabbed_1_6">TypeScript</label><label for="__tabbed_1_7">C</label><label for="__tabbed_1_8">C#</label><label for="__tabbed_1_9">Swift</label><label for="__tabbed_1_10">Zig</label></div>
 <div class="tabbed-content">
 <div class="tabbed-block">
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 </div>
 <h3 id="_2">复杂度分析<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">&para;</a></h3>
 <p><strong>时间复杂度</strong>：所有节点被访问一次，使用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 时间，其中 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 为节点数量。</p>
-<p><strong>空间复杂度</strong>：当为满二叉树时达到最差情况，遍历到最底层前，队列中最多同时存在 <span class="arithmatex">\(\frac{n + 1}{2}\)</span> 个节点，使用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 空间。</p>
+<p><strong>空间复杂度</strong>：在最差情况下，即满二叉树时，遍历到最底层之前，队列中最多同时存在 <span class="arithmatex">\(\frac{n + 1}{2}\)</span> 个节点，占用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 空间。</p>
 <h2 id="722">7.2.2. &nbsp; 前序、中序、后序遍历<a class="headerlink" href="#722" title="Permanent link">&para;</a></h2>
-<p>相对地，前、中、后序遍历皆属于「深度优先遍历 Depth-First Traversal」，其体现着一种“先走到尽头，再回头继续”的回溯遍历方式。</p>
-<p>如下图所示，左侧是深度优先遍历的的示意图，右上方是对应的递归实现代码。深度优先遍历就像是绕着整个二叉树的外围“走”一圈，走的过程中，在每个节点都会遇到三个位置，分别对应前序遍历、中序遍历、后序遍历。</p>
+<p>相应地，前序、中序和后序遍历都属于「深度优先遍历 Depth-First Traversal」，它体现了一种“先走到尽头，再回溯继续”的遍历方式。</p>
+<p>如下图所示，左侧是深度优先遍历的示意图，右上方是对应的递归实现代码。深度优先遍历就像是绕着整个二叉树的外围“走”一圈，在这个过程中，在每个节点都会遇到三个位置，分别对应前序遍历、中序遍历和后序遍历。</p>
 <p><img alt="二叉搜索树的前、中、后序遍历" src="../binary_tree_traversal.assets/binary_tree_dfs.png" /></p>
 <p align="center"> Fig. 二叉搜索树的前、中、后序遍历 </p>
 
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 </div>
 <h3 id="_4">复杂度分析<a class="headerlink" href="#_4" title="Permanent link">&para;</a></h3>
 <p><strong>时间复杂度</strong>：所有节点被访问一次，使用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 时间，其中 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 为节点数量。</p>
-<p><strong>空间复杂度</strong>：当树退化为链表时达到最差情况，递归深度达到 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，系统使用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 栈帧空间。</p>
+<p><strong>空间复杂度</strong>：在最差情况下，即树退化为链表时，递归深度达到 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，系统占用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 栈帧空间。</p>