Python算法系列—深度优先遍历算法

最近正在找工作，面试了很多运维相关的岗位，基本都要求有k8s经验，虽然目前k8s基本趋于成熟化，但对于传统运维工作人员和刚毕业的学生来讲，这确实太过于复杂；但在面试中，面试官往往最喜欢问就是k8s相关技术问题，然而因为各种原因，我有近3年的运维工作空档期，于是乎我掌握的技术都太过时了；在面试碰壁中总结了关于k8s的面试问题，所以在这里提前为1000万要毕业的大学生做点力所能及的。

从业有11年多，也为公司招过不少人。现在的面试官与年龄无关，在选人上太注重这个人的面试成绩或者这个人的匹配度。其实往往忽略了人本身，技术是靠人做出来的，人本身才是最重要的。你有再光鲜华丽的履历，有再多的荣誉都不能改变本性，江山易改本性难移。技术差一点这个没什么，可以给时间，可以培养，但是态度、人品不行，再好的技术都没用，只会是团队中的绊脚石。在面试时，多用心观察对方的行为，思维，态度。

1人品 2态度 3技术思维

1核心组件或者说是基础组件，需要弄清有哪些，都是有什么作用。

2会挑一两个问其如何工作，如何实现。

核心组件：etcd、api、controller、scheduler、docker

核心组件：kubelet、docker、kube-proxy

一、什么是深度优先遍历

深度优先遍历算法是经典的图论算法。从某个节点v出发开始进行搜索。不断搜索直到该节点所有的边都被遍历完，当节点v所有的边都被遍历完以后，深度优先遍历算法则需要回溯到v以前驱节点来继续搜索这个节点。

注意：深度优先遍历问题一定要按照规则尝试所有的可能才行。

二、二叉树

2二叉树类型

二叉树类型：空二叉树、满二叉树、完全二叉树、完美二叉树、平衡二叉树。

空二叉树：有零个节点

完美二叉树：每一层节点都是满的二叉树（如1中举例的图）

满二叉树：每一个节点都有零个或者两个子节点

完全二叉树：出最后一层外，每一层节点都是满的，并且最后一层节点全部从左排列

平衡二叉树：每个节点的两个子树的深度相差不超过1

注：国内对完美二叉树和满二叉树定义相同

3二叉树相关术语

术语 解释

度 节点的度为节点的子树个数

叶子节点 度为零的节点

分支节点 度不为零的节点

孩子节点 节点下的两个子节点

双亲节点 节点上一层的源节点

兄弟节点 拥有同一双亲节点的节点

根 二叉树的源头节点

深度 二叉树中节点的层的数量

DLR（先序）：

LDR（中序）：

LRD(后序）：

注意：L代表左子树R代表右子树；D代表根

6深度优先遍历和广度优先遍历

深度优先遍历：前序、中序和后序都是深度优先遍历

从根节点出发直奔最远节点，

广度优先遍历：首先访问举例根节点最近的节点，按层次递进，以广度优先遍历上图的顺序为：1-2-3-4-5-6-7

三、面试题+励志

企鹅运维面试题：

1二叉树遍历顺序：看上文

2用你熟悉的语言说说怎么创建二叉树？ python看上文

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